Новое в SQL Server 2022: Improved RCSI Ghost Cleanup

Автор: Paul White https://www.sql.kiwi/2024/12/improved-ghosts-2022/

Уровень изоляции моментального снимка с фиксированным чтением (Read Committed Snapshot Isolation, далее: RCSI) даёт много преимуществ. Главное из них в том, что читатели не будут блокировать писателей (и наоборот). Каждый оператор видит снимок данных на определенный момент времени (за исключением некоторых случаев, таких как использование non-inlined функций, которые оптимизатор не может развернуть внутри запроса). С другой стороны, появляются затраты на поддержание версий строк, необходимых для реализации RCSI.

Речь идет не только о том, чтобы убедиться, что база данных tempdb (или пользовательская база данных (если используется ADR - ACCELERATED_DATABASE_RECOVERY) достаточно велика и может справиться с дополнительной параллельной активностью:

• Писатели, изменяющие (а иногда и добавляющие) данные, должны создавать версии строк.
• Система должна уметь проверять и поддерживать компактность хранилища версий в фоновом режиме.
• Читателям необходимо найти правильную для них версию каждой строки выборки.

Последний пункт может привести к значительному снижению производительности, если в результате пользовательской активности получились длинные цепочки версий. RCSI подвержен подобным проблемам меньше, чем SI, поскольку каждый оператор RCSI видит более позднюю точку во времени. Но это не исключает проблем с долгими запросами с RCSI, обычно приходящими от отчётных и аналитических приложений. Мы тут не будем в это углубляться, поскольку это не является темой данной статьи.

Optimizing I/O Performance by Sorting – Part 1

Автор: Craig Freedman Optimizing I/O Performance by Sorting – Part 1

В одной из предыдущих статей мы обсуждали почему случайные операции ввода-вывода медленнее последовательных (особенно для старых шпиндельных жестких дисков). По этой причине SQL Server часто отдает предпочтение тем планам запросов, которые выполняют последовательный просмотр всей таблицы, а не тем, которые выполняют случайный поиск части данных (для демонстрации см. последний пример в этой статье). В других случаях вместо выполнения последовательного просмотра SQL Server добавляет оператор сортировки, единственной целью которого является преобразование случайных операций ввода-вывода в последовательные.

Предикаты поиска

Автор: Craig Freedman Seek Predicates

Перед тем, как SQL Server приступит к поиску по индексу, он должен определить, являются ли ключи индекса подходящими для оценки предиката запроса.

Примеры полезности индексов

Автор: Craig Freedman Index Examples and Tradeoffs

Чтобы прочитать данные из каждой таблицы запроса, оптимизатор должен выбрать соответствующий путь доступа. При этом для индексов он учитывает несколько факторов, с помощью которых он определяет, нужно ли использовать просмотр (сканирование) или поиск, и понадобится ли делать поиск закладок.

Различия между sys.dm_db_index_usage_stats и sys.dm_db_index_operational_stats

Автор: Craig Freedman What is the difference between sys.dm_db_index_usage_stats and sys.dm_db_index_operational_stats?

В SQL Server есть два административных представления (DMV) - sys.dm_db_index_usage_stats и sys.dm_db_index_operational_stats - которые очень полезны для мониторинга использования индексов. Оба DMV выдают схожие статистические данные о количестве просмотров, поисков и изменений в индексах. Однако важно понимать разницу между ними.

Random Prefetching

Автор: Craig Freedman Random Prefetching

В предыдущей статье мы рассмотрели важность для повышения производительности асинхронного ввода-вывода и последовательного упреждающего чтения (sequential read ahead). В этой статье мы рассмотрим, как SQL Server использует случайную упреждающую (random prefetching) выборку. Давайте начнем с простого примера плана запроса, в котором много случайных операций ввода-вывода. Как и в предыдущей статье, все примеры используют базу данных TPC-H с коэффициентом масштабирования 1ГБ. Следующий запрос возвращает количество позиций, связанных с заказами, размещенным 15 марта 1998г.

Ещё одна «засада» на уровне изоляции Read Uncommitted

Автор: Craig Freedman Query Failure with Read Uncommitted

В предыдущих статьях были рассмотрены практически все уровни изоляции, за исключением Read Uncommitted или NOLOCK. Эта статья завершает серию обсуждением того, что может приключиться, если читать данные ещё не зафиксированных транзакций. О вреде NOLOCK написано уже немало. Например, вы могли об этом почитать у Любора Коллара (Lubor Kollar) из «SQL Server Development Customer Advisory Team» и в (ныне уже недоступном) блоге Тони Роджерсона (Tony Rogerson).

Read Committed and Large Objects

Автор: Craig Freedman Read Committed and Large Objects

В моей последней статье было показано, что SQL Server при исполнении оператора UPDATE откладывает фиксацию блокировки до конца чтения (вместо снятия блокировок со строк сразу после их освобождения). Как там отмечалось, это делается для того, чтобы между просмотром или поиском строк для предстоящего изменения не допустить другие изменения. В этой статье будет рассмотрен аналогичный алгоритм при работе с большими объектами.

Read Committed and Updates

Автор: Craig Freedman Read Committed and Updates

Проведём эксперимент. Начнем с создания следующей простой схемы:

create table t1 (a int, b int)
create clustered index t1a on t1(a)
insert t1 values (1, 1)
insert t1 values (2, 2)
insert t1 values (3, 3)
create table t2 (a int)
insert t2 values (9)

В сеансе 1 заблокируем третью строку таблицы t1:

begin tran
update t1 set b = b where a = 3

Далее в сеансе 2 посмотрим spid сессии (он позже понадобится), и выполним представленное ниже изменение на уровне изоляции по умолчанию read committed:

select @@spid
update t1 set t1.b = t1.b
where exists (select * from t2 where t2.a = t1.b)

Для это изменения оптимизатор выберет следующий план запроса:

|–Clustered Index Update(OBJECT:([t1].[t1a]), SET:([t1].[b] = [t1].[b]))
……|–Top(ROWCOUNT est 0)
…………|–Nested Loops(Left Semi Join, WHERE:([t2].[a]=[t1].[b]))
………………|–Clustered Index Scan(OBJECT:([t1].[t1a]))
………………|–Table Scan(OBJECT:([t2]))

Чтобы узнать, нужно ли изменять строку, в этом плане выполняется просмотр таблицы t1 и каждой строки в таблице t2. Просмотр получает U блокировку на каждую строку t1. Если строка изменяется, уровень блокирования поднимается до X-блокировки. Если строка не изменяется, просмотр снимает со строки блокировку, поскольку у этой сессии используется режим изоляции read committed.

План запроса с уровнем изоляции «Read Committed»

Автор: Craig Freedman Query Plans and Read Committed Isolation Level

В прошлый раз мы рассмотрели то, как одновременные изменения могут стать причиной просмотра на уровне изоляции read committed. Также было показано что эти условия могут привести к выборке одной и той же строки несколько раз или вообще к отсутствию строки в выборке.  Теперь давайте рассмотрим как одновременные изменения могут отразиться на работе более сложных планов запроса.

Read Committed and Bookmark Lookup

Автор: Craig Freedman Read Committed and Bookmark Lookup

В предыдущих двух статьях мы обсуждали сценарии, при которых SQL Server продолжает удерживать блокировки Read Committed до конца исполнения оператора. Он это делает вместо того, чтобы снимать блокировку сразу после завершения работы со строкой. Один сценарий возможен при обновлении, а второй при работе с большими объектами. В этой статье (последней из цикла статей по блокировкам с Read Committed) будет рассмотрен сценарий использования в плане запроса оператора Bookmark Lookup, когда SQL Server также удерживает блокировки Read Committed дольше чем этого можно было бы ожидать.

Bookmark Lookup

Автор: Craig Freedman Bookmark Lookup

Перевод Ирины Наумовой

В своей прошлой статье, я рассказал о том, как SQL Server использует индекс для эффективного обращения к строке, квалифицируемой предикатом. Для принятия решения о том использовать ли индекс, SQL Server рассматривает несколько факторов, которые включают проверку того, покрывает ли индекс все используемые в запросе столбцы задействованной таблицы.