Автор: Paul Randal, Investigating the proportional fill algorithm
Это тема, которая недавно всплыла в списке рассылки Microsoft Certified Master, и которую я продвигаю из-за её последствий для производительности, так что я подумал, что из неё получится интересная статья.
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: Paul Randal, Capturing IO latencies for a period of time
На обоих моих предконференционных семинарах по статистике ожиданий на PASS Summit и SQLintersection я обещал сделать несколько статей в блоге. Второй в списке — простой скрипт, позволяющий захватить все чтения, записи и задержки ввода-вывода, произошедшие за фиксированный период времени.
Скрипт делает следующее:
По многочисленным просьбам в SQL Server 2025 добавили JSON-индексы. Вы можете съесть торт возможности хранить практически не имеющие схемы JSON-блобы как часть каждой строки и при этом получить его, быстро запрашивая конкретные значения.
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: 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: 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.
Автор: Paul Randal, Understanding data vs log usage for spills in tempdb
В списке рассылки SQL MCM (в котором участвуют все действующие инструкторы MCM) было обсуждение, где пытались понять огромное несоответствие между использованием файлов данных tempdb и файлов журнала. Я объяснил ответ и решил поделиться им со всеми вами.
Я восстанавливал свою трёхсайтовую демонстрационную лабораторию SQL Server и столкнулся с тем, чего давно хотел. Если вы когда-либо проектировали среду SQL Server на ActiveCluster, вам знаком этот сценарий: два FlashArray, работающие с синхронно реплицируемым модулем (pod) для нулевой точки восстановления (RPO) между сайтами, и третья система хранения где-то ещё для более длительного хранения и копии для аварийного восстановления. Проблема была в том, что вы не могли получить данные на эту третью систему хранения напрямую из пода Группы защиты внутри растянутого пода просто не могли иметь целью систему хранения.
Это изменилось, и это возможно уже дольше, чем многие из нас осознают. Вы можете создать группу защиты внутри модуля ActiveCluster, добавить третий FlashArray в качестве цели и асинхронно реплицировать на него снимки по расписанию. Ваши синхронно реплицируемые данные получают третью копию, и вам не нужно создавать параллельный набор томов вне пода, а затем клонировать их в эти тома, чтобы добиться этого.
В этой статье я покажу, как настроить это «от начала до конца» с помощью Pure Storage PowerShell SDK2, чтобы вы могли автоматизировать этот процесс. Поехали.
В чём разница между сжатием строк (row compression) и сжатием страниц (page compression) в SQL Server, и когда имеет смысл применять каждое из них?
Чтобы увидеть это более подробно, давайте запустим одну из моих Database Animations.
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:
В прошлой статье было показано, как включить и отключить задачу очистки фантомных записей (ghost cleanup) и как фантомные записи представлены на странице данных. В этой статье мы переходим к тому, как процесс удаления, включая пометку фантомных записей, регистрируется в журнале транзакций.
Со временем таблицы — как и наша талия — имеют свойство увеличиваться. Мы постоянно добавляем всё новые и новые столбцы, один за другим, чтобы удовлетворить потребности приложений. Добавить «ещё один столбец» проще, чем выносить что-то в отдельную таблицу.
Когда вы работаете лишь с несколькими строками за раз, например, при вставке, обновлении, удалении или выборке одной строки по идентификатору, накладные расходы на дополнительные столбцы незначительны. SQL Server может нырнуть в эту одну строку и просто извлечь её, и поскольку она всё равно находится на одной странице размером 8 КБ, количество столбцов не влияет на операции с одной строкой.
Однако, когда вам нужно прочитать много строк, чем больше строк вы читаете, тем сильнее дополнительные столбцы влияют на накладные расходы операции.
Пришло время продолжить серию статей о внутреннем устройстве структур хранения. Я уже рассмотрел более стандартные типы хранения в частях, посвящённых дисковому строчному хранению, columnstore индексам, оптимизированным для памяти структурам и оптимизированным для памяти columnstore, а в прошлом выпуске этой серии я начал рассматривать специализированные структуры хранения, изучив XML-индексы.
Microsoft представила ограниченную поддержку JSON в SQL Server 2016. Однако только в SQL Server 2025 появились собственный тип данных json и JSON-индексы. Итак, давайте посмотрим, как они работают «под капотом».
