Автор: Steve Stedman, Why a Wide Clustered Index Costs More Than You Think
Ночное задание обслуживания индексов раньше завершалось до прихода сотрудников. Теперь оно выполняется долго, и никто не добавил столько строк, чтобы объяснить лишний час. Где-то в этой базе данных широкий кластерный индекс тихо делает каждое перестроение дороже, чем оно должно быть.
Автор: Aaron Bertrand, Delayed Durability in SQL Server 2014
Отложенная устойчивость (Delayed Durability) — это появившаяся в последний момент в SQL Server 2014, но интересная возможность; её краткая суть в лифтовой презентации звучит буквально так:
«Обменяйте устойчивость на производительность».
Сначала немного предыстории. По умолчанию SQL Server использует журнал упреждающей записи (write-ahead log, WAL), что означает, что изменения записываются в журнал до того, как им разрешено быть зафиксированными. В системах, где записи в журнал транзакций становятся узким местом и где есть умеренная терпимость к потере данных, у вас теперь есть возможность временно приостановить требование ждать сброса журнала и подтверждения. Это буквально убирает букву D из ACID, по крайней мере для небольшой части данных (подробнее об этом позже).
Вы в некотором роде уже идёте на эту жертву сейчас. В полной модели восстановления всегда есть некоторый риск потери данных, просто он измеряется во времени, а не в размере. Например, если вы резервируете журнал транзакций каждые пять минут, вы можете потерять почти до 5 минут данных, если произойдёт что-то катастрофическое. Я говорю здесь не о простом переключении при сбое, а о том, что сервер буквально загорится или кто-то споткнётся о шнур питания — база данных вполне может оказаться невосстановимой, и вам придётся вернуться к моменту последней резервной копии журнала. И это при условии, что вы вообще тестируете свои резервные копии, восстанавливая их куда-нибудь — в случае критического сбоя у вас может не оказаться той точки восстановления, о которой вы думаете. Мы, конечно, склонны не задумываться об этом сценарии, потому что никогда не ожидаем, что плохие вещи™ произойдут.
Автор: Paul Randal, Delayed Durability in SQL Server 2014
Одна из интересных новых возможностей SQL Server — отложенная устойчивость (delayed durability, доступна во всех редакциях), которая подробно описана в Books Online здесь.
Я думаю, что увижу много людей, включающих её, поскольку при подходящей рабочей нагрузке можно получить огромный прирост пропускной способности транзакций. Однако я также думаю, что многие включат её, не осознавая потенциальной возможности потери данных и не идут на соответствующий компромисс.
Автор: Pinal Dave, Your Index Rebuild Maintenance Plan Is Rebuilding Indexes Nobody Uses
Ваш план обслуживания перестроения индексов запускается каждое воскресенье вечером, занимает четыре часа, заполняет журнал транзакций, задерживает резервное копирование и, возможно, покупает вам гораздо меньше, чем все предполагают. Я не собираюсь говорить вам слепо отключить его. Я собираюсь рассказать, что он на самом деле делает, чтобы вы могли измерить, заслуживает ли он этих четырёх часов.
Автор: Andrew Pruski, T-SQL Snapshot Backups on Availability Group Secondary Replicas
Одной из моих любимых возможностей SQL Server 2022 были резервные копии снимком (Transact-SQL snapshot backup). Возможность использовать снимки современных систем хранения для создания согласованных на уровне приложения снимков наших баз данных — это прорыв для всех, кто имеет дело с очень большими базами данных и изо всех сил пытается уложиться в RPO при заданном RTO.
Однако согласованные на уровне приложения снимки требуют, чтобы запись ввода-вывода базы данных была приостановлена/заморожена/остановлена… и (справедливо) это может заставить администраторов баз данных нервничать.
Автор: Paul Randal, Causes of IO_COMPLETION and WRITE_COMPLETION SQL Server wait types
Во многих наборах статистики ожиданий, которые я анализировал, появляются ожидания IO_COMPLETION и WRITE_COMPLETION (но никогда как самый распространённый тип ожидания).
Официальные определения этих типов ожиданий:
Я обещал многим людям, которые недавно присылали мне статистику ожиданий, написать статью в блоге с более подробной информацией о том, когда возникают эти типы ожиданий, так что вот он.
Автор: Paul Randal, A cause of high-duration ASYNC_IO_COMPLETION waits
В некоторых данных статистики ожиданий, которые я анализировал, на некоторых серверах наблюдались очень длительные ожидания ASYNC_IO_COMPLETION, о чём у меня было предположение, но я хотел получить доказательства.
Официальное определение ASYNC_IO_COMPLETION: «Происходит, когда задача ожидает завершения операций ввода-вывода.» Очень полезно — НЕТ!
Если вы когда-либо занимались настройкой производительности SQL Server, вы почти наверняка сталкивались с двумя терминами, которые постоянно путают: уровень совместимости (Compatibility Level, CL) и оценщик кардинальности (Cardinality Estimator, CE). Они звучат так, будто могут быть одним и тем же, поскольку изменение одного часто влияет на поведение другого. Но это два разных понятия в ядре SQL Server, и понимание того, где они пересекаются, а где расходятся, необходимо для всех, кто занимается обновлениями, миграциями или настройкой запросов.
В этой статье разбирается, что представляет собой каждое из этих понятий, как они связаны друг с другом, что и когда менялось, а также как диагностировать и исправлять проблемы, вызванные регрессиями, связанными с оценщиком кардинальности.
Автор: Klaus Aschenbrenner, Query Memory Spills
Иногда, когда вы смотрите на планы выполнения, вы можете увидеть, что у оператора SELECT иногда есть так называемый грант памяти (Memory Grant). Этот грант памяти указывается в килобайтах и необходим для выполнения запроса, когда некоторым операторам (например, Sort/Hash) в планах выполнения требуется память для выполнения — так называемая память запроса (Query Memory).
Автор: Paul Randal, Trimming More Transaction Log Fat
В моей предыдущей статье об оптимизации операций с журналом транзакций я обсудил две наиболее распространённые причины генерации лишних записей журнала: «мёртвый груз» от неиспользуемых некластерных индексов и операции разделения страниц (которые вызывают фрагментацию индексов). Предполагая, что вы прочитали это, я упомянул, что существуют более тонкие проблемы, которые могут негативно влиять на производительность журнала транзакций, и я собираюсь рассмотреть их здесь.
Автор: Paul Randal, Trimming the Transaction Log Fat
Для многих рабочих нагрузках SQL Server, особенно OLTP, журнал транзакций базы данных может быть узким местом, увеличивающим время завершения транзакции. Большинство людей предполагают, что реальным узким местом является подсистема ввода-вывода, которая не справляется с объёмом журнала транзакций, генерируемого рабочей нагрузкой.
Автор: Sarjen Haque, Performance issues from ORDER BY/GROUP BY - spills in tempdb
Совершенно обычно и ожидаемо видеть запрос, содержащий предложение ORDER BY или GROUP BY для целей отображения или группировки. Также часто разработчики используют предложение ORDER BY по привычке, не задумываясь о его необходимости. В результате запросы со временем замедляются по мере увеличения количества записей.
Автор: Paul Randal, Transaction Log Configuration Issues
В моих предыдущих статьях я обсуждал способы уменьшения объёма генерируемого журнала транзакций и как обеспечить его правильную очистку. В этой статье я хочу продолжить тему производительности журнала транзакций и обсудить некоторые проблемы его конфигурации, которые могут вызывать трудности.
Примечание переводчика: начиная с SQL Server 2022 описываемое в этой статье поведение журнала транзакций претерпело значительное изменение.
Автор: Remus Rusanu, Understanding Hash, Sort and Exchange Spill events
Некоторые операции при выполнении запросов SQL Server рассчитаны на наилучшую производительность при использовании (относительно) большого объёма памяти в качестве промежуточного хранилища. Оптимизатор запросов выбирает план и оценивает стоимость, основываясь на том, что эти операторы используют эту «черновую» память. Но это, конечно, лишь оценка. Во время выполнения оценки могут оказаться неверными, и план должен продолжить работу, несмотря на нехватку памяти. В таком случае эти операторы выполняют сброс на диск (spill). Когда происходит сброс, «черновая» память сбрасывается в tempdb, и новые данные размещаются в (теперь) свободной памяти. Когда данные, сброшенные в tempdb, снова нужны, они читаются с диска. Само собой разумеется, сброс в tempdb на порядок медленнее, чем использование только «черновой» памяти. Мониторинг сбросов особенно важен в ETL-задачах, поскольку эти случаи могут растянуть выполнение ETL на многие минуты, а иногда даже часы. Для исчерпывающего обсуждения ETL, включая некоторые ссылки на сбросы, см. Руководство по производительности загрузки данных.
Автор: mssql-support, How It Works: Soft NUMA, I/O Completion Thread, Lazy Writer Workers and Memory Nodes
Похоже, существует некоторая семантическая путаница в описании SOFT NUMA в документации Books Online. Область путаницы — это раздел SQL Server 2008 Books Online, показанный ниже.
Автор: Sarjen Haque, NUMA and soft-NUMA in SQL Server: To get additional I/O threads
Производительность может быть значительно улучшена, если ядро SQL Server обнаруживает физические узлы NUMA в системе Windows. Наряду с аппаратным NUMA, Microsoft также представила архитектуру soft-NUMA (программный NUMA) для создания дополнительных виртуальных узлов NUMA внутри SQL OS. Начиная с SQL Server 2016 (13.x), если ядро базы данных обнаруживает более восьми «физических ядер на узел NUMA» или более восьми «сокетов», узлы soft-NUMA создаются автоматически. Создание узлов soft-NUMA позволяет ядру базы данных SQL Server создавать больше потоков ввода-вывода для повышения производительности требовательных транзакционных рабочих нагрузок SQL Server.
Автор: Paul Randal, Are I/O latencies killing your performance?
В этой статье я объясняю некоторые методы исследования и снижения задержек ввода-вывода для tempdb и журнала транзакций, которые могут серьёзно препятствовать производительности вашей рабочей нагрузки.
Я запускал опрос, попросив выполнить код для расчёта средних задержек ввода-вывода и отправить мне результаты и получил результаты с 1094 случайных серверов по всему миру, на которых размещено 25445 баз данных, и мне потребовалось некоторое время, чтобы загрузить все результаты в SQL Server для агрегации данных. Вот они.
У нас было бизнес-требование добавить облачную асинхронную реплику к локальной группе доступности SQL Server Always On. После добавления высоконагруженной базы данных в группу доступности мы заметили, что очередь отправки журнала начала быстро расти.
Нашим первоначальным подозрением было, что задержка в сети между локальной первичной репликой и облачной репликой вносит вклад в проблему. Однако прежде чем запрашивать модернизацию сети, нам нужен был способ доказать, что производительность сети действительно влияет на перемещение данных.
Один из полезных подходов — использовать трассировку Extended Events для перемещения данных Always On, описанную в статье Microsoft: Устранение задержек перемещения данных между группами доступности AlwaysOn с синхронной фиксацией
Хотя пример Microsoft фокусируется на реплике с синхронной фиксацией, те же события перемещения данных можно использовать для исследования асинхронной реплики, но с некоторыми важными отличиями.
Кеш планов SQL Server — это критически важный компонент, который хранит планы выполнения запросов для повторного использования. Однако неправильное использование этого механизма может привести к серьезным проблемам производительности. В этой статье мы рассмотрим:
Автоматическое обновление статистики в SQL Server — мощный механизм, но для очень больших таблиц его стандартный порог может оказаться недостаточно чувствительным. В этой статье мы рассмотрим подход к адаптивному отслеживанию статистики, который дополняет встроенный механизм и позволяет вовремя выявлять устаревшие статистики даже в самых крупных таблицах.
