Halloween Protection

Автор оригинала: Craig Freedman

В предыдущей статье Внутренняя оптимизация операций изменения для индексов было рассказано о том, что планы запроса для UPDATE состоят из двух частей: курсора чтения, который выбирает строки, которые необходимо изменить, и курсора записи, который и выполняет изменения. SQL Server использует такую логику изменения, следуя которой курсоры чтения и записи в плане с UPDATE выполняются двумя отдельными шагами или фазами. Другими словами, фактическое изменение в строке не должно влиять на выбор строк изменения. С этим связана описанная ниже проблема, для преодоления которой нужно обеспечить такую работу курсора записи в плане с UPDATE, чтобы он не влиял на курсор чтения, эта проблема известна под названием «Halloween Protection». Такое имя она получила поскольку была обнаружена исследователями IBM более 30 лет назад в Хэллоуин.

Read Committed Isolation Level

По материалам статьи Craig Freedman: Read Committed Isolation Level

SQL Server 2000 поддерживал четыре уровня изоляции транзакций: «read uncommitted» (nolock), «read committed», «repeatable read» и «serializable». В SQL Server 2005 были добавлены два новых уровня изоляции: «read committed snapshot» и «snapshot». Указание уровня изоляции определяет, какие блокировки будут использованы SQL Server при доступе к данным. Следовательно, выбор уровня изоляции фактически определяют степень параллелизма и согласованности, которые станут возможны для операций с данными и транзакций. Все указанные уровни изоляции описаны в Books Online.

Стандартные шаги исполнения запроса

По материалам статьи Craig Freedman: The Building Blocks of Query Execution

Что такое итератор?

SQL Server декомпозирует запросы, преобразуя их в набор стандартных блоков-примитивов, которые принято называть операторами или итераторами. Каждый итератор служит для выполнения одной операции, например, просмотр (сканирование), изменение, фильтрация или соединение данных таблиц, а также соединение двух наборов данных. Всего известно несколько дюжин таких примитивных итераторов. Итераторы могут иметь одну или несколько дочерних записей и могут объединяться в деревья, которые принято называть планом исполнения запроса. Любая инструкция SQL выполняется по соответствующему плану запроса. Для одной инструкции на практике может существовать много правильных планов исполнения запроса. Оптимизатор запросов старается найти лучший (например, самым дешевый) план запроса для каждой инструкции.

Свойства итераторов

По материалам статьи Craig Freedman

В этой статье будет дан краткий обзор трех интересных свойств итераторов, которые влияют на исполнение запроса: использование памяти, отсутствие или наличие блокировок и поддержка динамических курсоров.

Частичная агрегация

 Автор оригинала: Craig Freedman

В нескольких предыдущих статьях обсуждалось, как в SQL Server реализована агрегация, были рассмотрены операторы агрегирования потока и хеш-агрегат. Я также использовал хеш-агрегат в качестве примера в статье Введение в распараллеливание исполнения запроса. В этой статье мы рассмотрим частичную агрегацию. Частичная агрегация — это метод, который SQL Server использует для оптимизации параллельной агрегации. Прежде чем начать, я хочу отметить, что рассуждения о частичной агрегацию можно найти в книге Inside Microsoft SQL Server 2005 : Query Tuning and Optimization (см. страницу 187 внизу).

Оператор распараллеливания (Exchange)

По материалам статьи Craig Freedman: The Parallelism Operator (aka Exchange)

Перевод Ирины Наумовой.

Как я уже писал в статье Введение в распараллеливание исполнения запроса , итератор параллелизма (или обмена - Exchange operator) фактически привносит в процесс выполнения запроса возможность распараллеливания задачи. Оптимизатор помещает оператор обмена в том месте, где происходит разделение на несколько потоков, и оператор обмена перемещает строки между потоками.

Введение в распараллеливание исполнения запроса

Автор оригинала: Craig Freedman

По материалам статьи Craig Freedman: Introduction to Parallel Query Execution

SQL Server умеет выполнять запросы одновременно на нескольких процессорах. Такую возможность принято называть параллельным исполнением запроса. Параллельное исполнение запроса может использоваться для сокращения времени отклика (то есть, повышение быстродействия) больших запросов. Оно также может использоваться и при исполнении больших запросов (которые обрабатывают большой объём данных) в одно и то же время с маленькими запросами (масштабирование), увеличивая число процессоров, используемых в обслуживании запроса. Для большинства больших запросов SQL Server масштабируется практически линейно или почти линейно. Повышение быстродействия тут означает, что если мы удваиваем число процессоров, мы можем наблюдать сокращение времени отклика тоже в два раза. Масштабирование тут означает, что если мы удваиваем число процессоров и размер запроса, мы получает то же самое время отклика.

Hash Aggregate

По материалам статьи Craig Freedman: Hash Aggregate

В двух своих предыдущих статьях, я писал об операторе агрегации потока. Агрегат потока хорошо подходит для скалярных агрегатов и для агрегации с использованием индекса, который обеспечивает порядок сортировки по столбцу(цам) предложения GROUP BY или когда сортировка задана явно (например, указано предложение ORDER BY).

Агрегация

По материалам статьи Craig Freedman: Aggregation

Агрегация относится к таким операциям, когда больший набор строк свёртывается в меньший. Типичные агрегатные функции - COUNT, MIN, MAX, SUM и AVG. SQL Server поддерживает также и другие агрегаты, типа STDEV и VAR.

Я собираюсь посвятить этой теме несколько статей. В этой статье, я сосредоточусь на "Скалярных Агрегатах". Скалярные агрегаты - запросы с агрегатными функциями в списке оператора SELECT и без предложения GROUP BY. Скалярные агрегаты всегда возвращают одну строку.

Агрегат потока (Stream Aggregate)

Автор оригинала: Craig Freedman

По материалам статьи Craig Freedman: Stream Aggregate

Когда мы имеем дело с предложением GROUP BY, SQL Server для вычисления агрегатов использует два оператора. Один из этих операторов - агрегат потока, который, как Вы помните, был рассмотрен в предыдущей статье, и который используется для скалярных агрегатов. Другой оператор, это агрегат хэша (Hash Aggregate). В этой статье, я более подробно рассмотрю то, как работает агрегат потока.

Накопительный пакет обновления 25 для SQL Server 2019 - KB5033688

 

SQL Server 2019 — версия продукта: 15.0.4355.3

Описание: KB5033688

Скачать: SQLServer2019-KB5033688-x64.exe

Дата выпуска: 15 февраля 2024 г.

Рекурсивные CTE

Автор оригинала: Craig Freedman

Одним из наиболее важных применений CTE являются рекурсивные запросы, для которых CTE является фактически единственным средством реализации. Как отмечалось в предыдущей статье, в Books Online есть несколько примеров использования CTE, включая и рекурсивный CTE. Тут мы будем использовать эти примеры из Books Online, используя один из ранних образов базы данных AdventureWorks.

Рекурсивные CTE все сделаны по одному шаблону. Тело CTE представляет собой запрос с UNION ALL, который объединяет один или несколько подзапросов называемых закреплёнными элементами, которые заполняют набор результатов. Кроме закреплённых элементов есть один или несколько рекурсивных подзапросов, называемых рекурсивными элементами, которые возвращают оставшуюся часть результирующего набора. Эти рекурсивные подзапросы ссылаются на сам рекурсивный CTE. Получается, у нас есть один или несколько закреплённых подзапросов и один или несколько рекурсивных подзапросов, объединенных UNION ALL.