SlideShare a Scribd company logo
1 of 29
Download to read offline
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
#SQSummit17
Enrique Catalá | Mentor | ecatala@solidq.com | @enriquecatala
Sácale rendimiento a tu hardware con el
paralelismo de SQL Server
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
AGENDA
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
El tiempo computacional suele ser mas elevado, pero el tiempo
efectivo suele ser menor
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Symmetric
Multiprocessing System
(SMP)
Todas las CPU comparten
la misma memoria
Sin particionado HW para
acceso a memoria
Típico en computadoras
de consumo
Memory
CPU CPU CPU CPU
System bus
CPU CPU CPU CPU
SMP architecture
CPU
CPU
CPU
CPU
F
S
B
Main
Memory
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Non-Uniform
Memory Access
Nodos
conectados por
bus compartido
Típico en
servidores de
gama media-alta
Shared Bus
Memory
Controller
CPU CPU CPU CPU
Memory
Controller
CPU CPU CPU CPU
Memory
Controller
CPU CPU CPU CPU
Memory
Controller
CPU CPU CPU CPU
Node Controller Node Controller Node Controller Node Controller
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Massively Parallel
Processing
Nodos de
computación con
SQL conectados
Arquitecturas DW
petabyte (PDW,
Azure SQLDW)
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
• Automáticamente detecta configuraciones NUMA y se adapta
Compatible
• Minimiza latencia de memoria tratando de usar la memoria local de
cada nodo
Data-locality
• Se puede afinar manualmente
Configurable
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
SQLOS
Memory Node
CPU Node
Scheduler
Worker
Task
SQLOS
• Crea un scheduler para cada CPU
lógica
• Es como un gestor de recursos…OS
Scheduler
• Como una CPU lógica usada por los
workers
Worker
• Son como “threads” lógicos
Task
• Unidad de trabajo para un worker
(sentencia simple)
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Competitiva
• Usa arquitectura de
prioridades de procesos
• Cada thread ejecuta en un
slot de tiempo
predeterminado
• Un thread puede ser
rechazado de ejecución por
otro de mayor prioridad
Cooperativa
• Basada en listas de espera
• Cada tarea se pone a si
misma en lista de espera
cuando necesita recurso
• El mismo scheduler ejecuta
hasta el final
• Se previene context
switching
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Multi-Instancias
Tener varias instancias en el
mismo HW
Licenciamiento
Afinar qué cores queremos
asignar de los licenciados
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Auto afinado al inicio de instancia
Hasta 30% beneficio
CPU > 8 cores HT
Se previenen mezclas logical-only o physical only nodes
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
8000
8001
8002
8003
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
if(best_plan_for_now.cost<1) return(best_plan_for_now)
else if(MAXDOP>0
and )
return( )
Configuración
• A nivel de
instancia
• Sp_configure
Finalidad
• Cambiar
estadísticamente
el nº de planes de
ejecución
Recomendación
• En entorno OLTP
mínimo subir a 50
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
if(best_plan_for_now.cost<1) return(best_plan_for_now)
else if(
and best_plan.cost > threshold for parallelism)
return(MIN(create_paralel_plan().cost, best_plan_for_now))
Configuración
• A todos los niveles
• Instancia, BBDD,
conexión y query
Finalidad
• Limita
explicitamente el
nº de CPUs que un
worker puede usar
para una tarea
Recomendación
• En entorno OLTP
recomendado 1
• Afinar
agregaciones y op.
mantenimiento a 0
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
DEMO
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Hardware
NUMA
SMP
Instancia
Soft-NUMA
DOP
Cost threshold for
parallelism
Max worker threads
-P
BBDD DOP
Conexión Resource Governor
Query
MAXDOP
Limitaciones de
implementacion
Funciones
CROSS APPLY
…
QUERY
RESOURCE
GOVERNOR
BBDD
INSTANCIA
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Hash
• Los valores de
filas obtienen
hash y cada hilo
se responsabiliza
de un rango
hash
Round-robin
• Los valores de
las filas se
envían al
siguiente hilo de
la lista
Broadcast
• Todas las filas se
envian a todos
los hilos
Range
• Determina a que
hilo enviar la fila
evaluando una
funcion de
rango sobre una
columna
• Rara y usada en
algunos parallel
index recreation
Demand
• Se usa un modo
pull en lugar de
push como en
las otras.
• Envia la fila al
thread que se la
está pidiendo
• Aparece en
tablas
particionadas
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Consume múltiples fuentes
y produce multiples fuentes
No se modifican las filas
Se reducen filas si aparece
un operador bitmap
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Consume múltiples hilos
y produce un único hilo
Combina resultados
Es el que genera el
famoso CXPACKET wait
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Type
# producer
threads
# consumer
threads
Gather
Streams
DOP 1
Repartition
Streams
DOP DOP
Distribute
Streams
1 DOP
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Serial SerialParallel
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
DEMO
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
Mala configuración DOP
Mala configuración de affinidad de procesador
Estadísticas desactualizadas
• Generalmente problemas HW o mala configuración HW
Cambios de context excesivos
Malas arquitecturas de aplicación que estresan la CPU
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
• MAXDOP = 0
• Threshold for parallelism = 5
Nunca usar la configuración por defecto
• MAXDOP = 1
• Threshold for parallelism = 50
OLTP puro
• MAXDOP = #’Phisical cores’
DW
• MAXDOP <= #physical_cores_numa_node
Regla de oro
wait type name wait time (ms) requests
CXPACKET 786556034 128110444
LATCH_EX 255701441 155553913
ASYNC_NETWORK_IO 129888217 19083082
PAGEIOLATCH_SH 83672746 2813207
WRITELOG 70634742 48398646
SOS_SCHEDULER_YIELD 47697175 176871743
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
• ALTER INDEX, Statistics operations …
• Agregaciones (AVG, MAX,…)
• Recuerda que existe Resource Governor
¿Cuándo aplicar MAXDOP?
• Recomendación = #physical_cores
• Sistemas OLTP deberian configurarse a 1
• Siempre que veamos alto % de esperas CXPACKET
¿Cuándo aplicar “max degree of parallelism”?
• Cuando quieras cambiar el nº de operaciones paralelas estadísticamente
¿Cuándo aplicar “cost threshold for parallelism?
SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
AGENDA
SOLIDQ SUMMIT
MADRID 2017
Gracias!

More Related Content

What's hot

Tipe dan format instruksi 1
Tipe dan format instruksi 1Tipe dan format instruksi 1
Tipe dan format instruksi 1Rosyid Ridlo
 
FLOW OF CONTROL-NESTED IFS IN PYTHON
FLOW OF CONTROL-NESTED IFS IN PYTHONFLOW OF CONTROL-NESTED IFS IN PYTHON
FLOW OF CONTROL-NESTED IFS IN PYTHONvikram mahendra
 
Let’s Learn Python An introduction to Python
Let’s Learn Python An introduction to Python Let’s Learn Python An introduction to Python
Let’s Learn Python An introduction to Python Jaganadh Gopinadhan
 
Control structures repetition
Control structures   repetitionControl structures   repetition
Control structures repetitionOnline
 
Python for class 11 (CBSE Computer science sub code 083)
Python for class 11 (CBSE Computer science sub code 083)Python for class 11 (CBSE Computer science sub code 083)
Python for class 11 (CBSE Computer science sub code 083)Nitin Kumar
 
Input output statement in C
Input output statement in CInput output statement in C
Input output statement in CMuthuganesh S
 
Analisis Semantik - P 6 Teknik Kompilasi
Analisis Semantik - P 6 Teknik KompilasiAnalisis Semantik - P 6 Teknik Kompilasi
Analisis Semantik - P 6 Teknik Kompilasiahmad haidaroh
 
Stack using Linked List
Stack using Linked ListStack using Linked List
Stack using Linked ListSayantan Sur
 
USE OF PRINT IN PYTHON PART 2
USE OF PRINT IN PYTHON PART 2USE OF PRINT IN PYTHON PART 2
USE OF PRINT IN PYTHON PART 2vikram mahendra
 
Keyboarding Practice
Keyboarding PracticeKeyboarding Practice
Keyboarding PracticeJacqui Sharp
 
Operators and expressions in c language
Operators and expressions in c languageOperators and expressions in c language
Operators and expressions in c languagetanmaymodi4
 
Algoritma dan Struktur Data - List
Algoritma dan Struktur Data - ListAlgoritma dan Struktur Data - List
Algoritma dan Struktur Data - ListKuliahKita
 
Operators and expressions in C++
Operators and expressions in C++Operators and expressions in C++
Operators and expressions in C++Neeru Mittal
 
Functional Design Patterns (DevTernity 2018)
Functional Design Patterns (DevTernity 2018)Functional Design Patterns (DevTernity 2018)
Functional Design Patterns (DevTernity 2018)Scott Wlaschin
 
Nested loop in C language
Nested loop in C languageNested loop in C language
Nested loop in C languageErumShammim
 

What's hot (20)

Tipe dan format instruksi 1
Tipe dan format instruksi 1Tipe dan format instruksi 1
Tipe dan format instruksi 1
 
FLOW OF CONTROL-NESTED IFS IN PYTHON
FLOW OF CONTROL-NESTED IFS IN PYTHONFLOW OF CONTROL-NESTED IFS IN PYTHON
FLOW OF CONTROL-NESTED IFS IN PYTHON
 
Let’s Learn Python An introduction to Python
Let’s Learn Python An introduction to Python Let’s Learn Python An introduction to Python
Let’s Learn Python An introduction to Python
 
Python
PythonPython
Python
 
POINTERS IN C
POINTERS IN CPOINTERS IN C
POINTERS IN C
 
Control structures repetition
Control structures   repetitionControl structures   repetition
Control structures repetition
 
Control structure
Control structureControl structure
Control structure
 
Python for class 11 (CBSE Computer science sub code 083)
Python for class 11 (CBSE Computer science sub code 083)Python for class 11 (CBSE Computer science sub code 083)
Python for class 11 (CBSE Computer science sub code 083)
 
Pointers in C
Pointers in CPointers in C
Pointers in C
 
Input output statement in C
Input output statement in CInput output statement in C
Input output statement in C
 
Analisis Semantik - P 6 Teknik Kompilasi
Analisis Semantik - P 6 Teknik KompilasiAnalisis Semantik - P 6 Teknik Kompilasi
Analisis Semantik - P 6 Teknik Kompilasi
 
Stack using Linked List
Stack using Linked ListStack using Linked List
Stack using Linked List
 
USE OF PRINT IN PYTHON PART 2
USE OF PRINT IN PYTHON PART 2USE OF PRINT IN PYTHON PART 2
USE OF PRINT IN PYTHON PART 2
 
Keyboarding Practice
Keyboarding PracticeKeyboarding Practice
Keyboarding Practice
 
Operators and expressions in c language
Operators and expressions in c languageOperators and expressions in c language
Operators and expressions in c language
 
Algoritma dan Struktur Data - List
Algoritma dan Struktur Data - ListAlgoritma dan Struktur Data - List
Algoritma dan Struktur Data - List
 
Operators and expressions in C++
Operators and expressions in C++Operators and expressions in C++
Operators and expressions in C++
 
Functional Design Patterns (DevTernity 2018)
Functional Design Patterns (DevTernity 2018)Functional Design Patterns (DevTernity 2018)
Functional Design Patterns (DevTernity 2018)
 
Python
PythonPython
Python
 
Nested loop in C language
Nested loop in C languageNested loop in C language
Nested loop in C language
 

Similar to Paralelismo en sql server

Gánale la partida a tu SQL Server, configuración ideal para que todo vaya bie...
Gánale la partida a tu SQL Server, configuración ideal para que todo vaya bie...Gánale la partida a tu SQL Server, configuración ideal para que todo vaya bie...
Gánale la partida a tu SQL Server, configuración ideal para que todo vaya bie...SolidQ
 
Técnicas avanzadas para resolver tus problemas de sql server
Técnicas avanzadas para resolver tus problemas de sql serverTécnicas avanzadas para resolver tus problemas de sql server
Técnicas avanzadas para resolver tus problemas de sql serverEnrique Catala Bañuls
 
Planes de ejecución 3.0: SQL Server 2016 y vNext
Planes de ejecución 3.0: SQL Server 2016 y vNextPlanes de ejecución 3.0: SQL Server 2016 y vNext
Planes de ejecución 3.0: SQL Server 2016 y vNextSolidQ
 
SQL Server 2017 soporte en Linux
SQL Server 2017 soporte en LinuxSQL Server 2017 soporte en Linux
SQL Server 2017 soporte en LinuxEduardo Castro
 
Monitorizando y optimizando problemas de paralelismo en SQL Server | SolidQ S...
Monitorizando y optimizando problemas de paralelismo en SQL Server | SolidQ S...Monitorizando y optimizando problemas de paralelismo en SQL Server | SolidQ S...
Monitorizando y optimizando problemas de paralelismo en SQL Server | SolidQ S...SolidQ
 
Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidor
Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidorAplicando R al análisis de rendimiento de un servidor
Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidorEnrique Catala Bañuls
 
Sql server 2016 novedades para desarrolladores
Sql server 2016 novedades para desarrolladoresSql server 2016 novedades para desarrolladores
Sql server 2016 novedades para desarrolladoresEnrique Catala Bañuls
 
Tips en la instalación de Dynamics 365 FO - LBD, 365 Saturday
Tips en la instalación de Dynamics 365 FO - LBD, 365 SaturdayTips en la instalación de Dynamics 365 FO - LBD, 365 Saturday
Tips en la instalación de Dynamics 365 FO - LBD, 365 SaturdayJuan Fabian
 
SQL Server 2014 Mejoras del DB Engine
SQL Server 2014 Mejoras del DB EngineSQL Server 2014 Mejoras del DB Engine
SQL Server 2014 Mejoras del DB EngineEduardo Castro
 
24 HOP edición Español - Patrones de escalalidad en microsoft azure sql datab...
24 HOP edición Español - Patrones de escalalidad en microsoft azure sql datab...24 HOP edición Español - Patrones de escalalidad en microsoft azure sql datab...
24 HOP edición Español - Patrones de escalalidad en microsoft azure sql datab...SpanishPASSVC
 
IBM Systems Hoja de espe cificaciones IBM Power System S822LC for Big Data ...
IBM Systems Hoja de espe cificaciones IBM Power System  S822LC for Big  Data ...IBM Systems Hoja de espe cificaciones IBM Power System  S822LC for Big  Data ...
IBM Systems Hoja de espe cificaciones IBM Power System S822LC for Big Data ...Diana Sofia Moreno Rodriguez
 
Azure Realtime analytics: Análisis de datos en tiempo real
Azure Realtime analytics: Análisis de datos en tiempo realAzure Realtime analytics: Análisis de datos en tiempo real
Azure Realtime analytics: Análisis de datos en tiempo realSoftware Guru
 
Escalabilidad en azure sql database con elastic scale
Escalabilidad en azure sql database con elastic scaleEscalabilidad en azure sql database con elastic scale
Escalabilidad en azure sql database con elastic scaleEduardo Castro
 
Techdays 2010 Dynamic Memory and Linux
Techdays 2010 Dynamic Memory and LinuxTechdays 2010 Dynamic Memory and Linux
Techdays 2010 Dynamic Memory and LinuxPablo Campos
 
DotNet 2019 | Pablo Santos Luaces - Como migrar un producto multiplataforma a...
DotNet 2019 | Pablo Santos Luaces - Como migrar un producto multiplataforma a...DotNet 2019 | Pablo Santos Luaces - Como migrar un producto multiplataforma a...
DotNet 2019 | Pablo Santos Luaces - Como migrar un producto multiplataforma a...Plain Concepts
 
Expo Windows2003 R2
Expo  Windows2003  R2Expo  Windows2003  R2
Expo Windows2003 R2guestd39674
 

Similar to Paralelismo en sql server (20)

Paralelismo en SQL Server
Paralelismo en SQL ServerParalelismo en SQL Server
Paralelismo en SQL Server
 
Gánale la partida a tu SQL Server, configuración ideal para que todo vaya bie...
Gánale la partida a tu SQL Server, configuración ideal para que todo vaya bie...Gánale la partida a tu SQL Server, configuración ideal para que todo vaya bie...
Gánale la partida a tu SQL Server, configuración ideal para que todo vaya bie...
 
Técnicas avanzadas para resolver tus problemas de sql server
Técnicas avanzadas para resolver tus problemas de sql serverTécnicas avanzadas para resolver tus problemas de sql server
Técnicas avanzadas para resolver tus problemas de sql server
 
Optimiza tus queries desde abajo
Optimiza tus queries desde abajoOptimiza tus queries desde abajo
Optimiza tus queries desde abajo
 
Originstack esp v2.5
Originstack esp v2.5Originstack esp v2.5
Originstack esp v2.5
 
Planes de ejecución 3.0: SQL Server 2016 y vNext
Planes de ejecución 3.0: SQL Server 2016 y vNextPlanes de ejecución 3.0: SQL Server 2016 y vNext
Planes de ejecución 3.0: SQL Server 2016 y vNext
 
SQL Server 2017 soporte en Linux
SQL Server 2017 soporte en LinuxSQL Server 2017 soporte en Linux
SQL Server 2017 soporte en Linux
 
Monitorizando y optimizando problemas de paralelismo en SQL Server | SolidQ S...
Monitorizando y optimizando problemas de paralelismo en SQL Server | SolidQ S...Monitorizando y optimizando problemas de paralelismo en SQL Server | SolidQ S...
Monitorizando y optimizando problemas de paralelismo en SQL Server | SolidQ S...
 
Instancias Amazon EC2 a profundidad
Instancias Amazon EC2 a profundidadInstancias Amazon EC2 a profundidad
Instancias Amazon EC2 a profundidad
 
Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidor
Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidorAplicando R al análisis de rendimiento de un servidor
Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidor
 
Sql server 2016 novedades para desarrolladores
Sql server 2016 novedades para desarrolladoresSql server 2016 novedades para desarrolladores
Sql server 2016 novedades para desarrolladores
 
Tips en la instalación de Dynamics 365 FO - LBD, 365 Saturday
Tips en la instalación de Dynamics 365 FO - LBD, 365 SaturdayTips en la instalación de Dynamics 365 FO - LBD, 365 Saturday
Tips en la instalación de Dynamics 365 FO - LBD, 365 Saturday
 
SQL Server 2014 Mejoras del DB Engine
SQL Server 2014 Mejoras del DB EngineSQL Server 2014 Mejoras del DB Engine
SQL Server 2014 Mejoras del DB Engine
 
24 HOP edición Español - Patrones de escalalidad en microsoft azure sql datab...
24 HOP edición Español - Patrones de escalalidad en microsoft azure sql datab...24 HOP edición Español - Patrones de escalalidad en microsoft azure sql datab...
24 HOP edición Español - Patrones de escalalidad en microsoft azure sql datab...
 
IBM Systems Hoja de espe cificaciones IBM Power System S822LC for Big Data ...
IBM Systems Hoja de espe cificaciones IBM Power System  S822LC for Big  Data ...IBM Systems Hoja de espe cificaciones IBM Power System  S822LC for Big  Data ...
IBM Systems Hoja de espe cificaciones IBM Power System S822LC for Big Data ...
 
Azure Realtime analytics: Análisis de datos en tiempo real
Azure Realtime analytics: Análisis de datos en tiempo realAzure Realtime analytics: Análisis de datos en tiempo real
Azure Realtime analytics: Análisis de datos en tiempo real
 
Escalabilidad en azure sql database con elastic scale
Escalabilidad en azure sql database con elastic scaleEscalabilidad en azure sql database con elastic scale
Escalabilidad en azure sql database con elastic scale
 
Techdays 2010 Dynamic Memory and Linux
Techdays 2010 Dynamic Memory and LinuxTechdays 2010 Dynamic Memory and Linux
Techdays 2010 Dynamic Memory and Linux
 
DotNet 2019 | Pablo Santos Luaces - Como migrar un producto multiplataforma a...
DotNet 2019 | Pablo Santos Luaces - Como migrar un producto multiplataforma a...DotNet 2019 | Pablo Santos Luaces - Como migrar un producto multiplataforma a...
DotNet 2019 | Pablo Santos Luaces - Como migrar un producto multiplataforma a...
 
Expo Windows2003 R2
Expo  Windows2003  R2Expo  Windows2003  R2
Expo Windows2003 R2
 

More from Enrique Catala Bañuls

Sql server ha muerto, larga vida a sql server
Sql server ha muerto, larga vida a sql serverSql server ha muerto, larga vida a sql server
Sql server ha muerto, larga vida a sql serverEnrique Catala Bañuls
 
Capas de acceso a datos .net escalables de verdad contra SQL Server
Capas de acceso a datos .net escalables de verdad contra SQL ServerCapas de acceso a datos .net escalables de verdad contra SQL Server
Capas de acceso a datos .net escalables de verdad contra SQL ServerEnrique Catala Bañuls
 
Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidor
Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidorAplicando R al análisis de rendimiento de un servidor
Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidorEnrique Catala Bañuls
 
Capas de acceso a datos .NET escalables de verdad: el batido perfecto para el...
Capas de acceso a datos .NET escalables de verdad: el batido perfecto para el...Capas de acceso a datos .NET escalables de verdad: el batido perfecto para el...
Capas de acceso a datos .NET escalables de verdad: el batido perfecto para el...Enrique Catala Bañuls
 
Planes de ejecución 3.0 sql 2016 y v next
Planes de ejecución 3.0 sql 2016 y v nextPlanes de ejecución 3.0 sql 2016 y v next
Planes de ejecución 3.0 sql 2016 y v nextEnrique Catala Bañuls
 
Dawarehouse como servicio en azure (sqldw)
Dawarehouse como servicio en azure (sqldw)Dawarehouse como servicio en azure (sqldw)
Dawarehouse como servicio en azure (sqldw)Enrique Catala Bañuls
 
Datawarehouse como servicio en azure (sqldw)
Datawarehouse como servicio en azure (sqldw)Datawarehouse como servicio en azure (sqldw)
Datawarehouse como servicio en azure (sqldw)Enrique Catala Bañuls
 
Como hacer tuning a capas de acceso a datos en .NET (dotNetConference2016)
Como hacer tuning a capas de acceso a datos en .NET (dotNetConference2016)Como hacer tuning a capas de acceso a datos en .NET (dotNetConference2016)
Como hacer tuning a capas de acceso a datos en .NET (dotNetConference2016)Enrique Catala Bañuls
 
Como leer planes de ejecución - edición 2015
Como leer planes de ejecución - edición 2015Como leer planes de ejecución - edición 2015
Como leer planes de ejecución - edición 2015Enrique Catala Bañuls
 
HERRAMIENTA CASE PARA MODELADO DE ALMACENES DE DATOS BASADA EN LENGUAJES ESPE...
HERRAMIENTA CASE PARA MODELADO DE ALMACENES DE DATOS BASADA EN LENGUAJES ESPE...HERRAMIENTA CASE PARA MODELADO DE ALMACENES DE DATOS BASADA EN LENGUAJES ESPE...
HERRAMIENTA CASE PARA MODELADO DE ALMACENES DE DATOS BASADA EN LENGUAJES ESPE...Enrique Catala Bañuls
 
Escenarios híbridos con sql server 2014
Escenarios híbridos con sql server 2014Escenarios híbridos con sql server 2014
Escenarios híbridos con sql server 2014Enrique Catala Bañuls
 
Planes de ejecución en sql server 2014
Planes de ejecución en sql server 2014Planes de ejecución en sql server 2014
Planes de ejecución en sql server 2014Enrique Catala Bañuls
 

More from Enrique Catala Bañuls (20)

Sql server ha muerto, larga vida a sql server
Sql server ha muerto, larga vida a sql serverSql server ha muerto, larga vida a sql server
Sql server ha muerto, larga vida a sql server
 
Capas de acceso a datos .net escalables de verdad contra SQL Server
Capas de acceso a datos .net escalables de verdad contra SQL ServerCapas de acceso a datos .net escalables de verdad contra SQL Server
Capas de acceso a datos .net escalables de verdad contra SQL Server
 
Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidor
Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidorAplicando R al análisis de rendimiento de un servidor
Aplicando R al análisis de rendimiento de un servidor
 
Capas de acceso a datos .NET escalables de verdad: el batido perfecto para el...
Capas de acceso a datos .NET escalables de verdad: el batido perfecto para el...Capas de acceso a datos .NET escalables de verdad: el batido perfecto para el...
Capas de acceso a datos .NET escalables de verdad: el batido perfecto para el...
 
Planes de ejecución 3.0 sql 2016 y v next
Planes de ejecución 3.0 sql 2016 y v nextPlanes de ejecución 3.0 sql 2016 y v next
Planes de ejecución 3.0 sql 2016 y v next
 
Query store
Query storeQuery store
Query store
 
Planes de ejecucion 2016
Planes de ejecucion 2016Planes de ejecucion 2016
Planes de ejecucion 2016
 
Dawarehouse como servicio en azure (sqldw)
Dawarehouse como servicio en azure (sqldw)Dawarehouse como servicio en azure (sqldw)
Dawarehouse como servicio en azure (sqldw)
 
Query store
Query storeQuery store
Query store
 
Planes de ejecucion 2
Planes de ejecucion 2Planes de ejecucion 2
Planes de ejecucion 2
 
Planes de ejecucion 1
Planes de ejecucion 1Planes de ejecucion 1
Planes de ejecucion 1
 
Migración a sql server 2016
Migración a sql server 2016Migración a sql server 2016
Migración a sql server 2016
 
Datawarehouse como servicio en azure (sqldw)
Datawarehouse como servicio en azure (sqldw)Datawarehouse como servicio en azure (sqldw)
Datawarehouse como servicio en azure (sqldw)
 
Como hacer tuning a capas de acceso a datos en .NET (dotNetConference2016)
Como hacer tuning a capas de acceso a datos en .NET (dotNetConference2016)Como hacer tuning a capas de acceso a datos en .NET (dotNetConference2016)
Como hacer tuning a capas de acceso a datos en .NET (dotNetConference2016)
 
Como leer planes de ejecución - edición 2015
Como leer planes de ejecución - edición 2015Como leer planes de ejecución - edición 2015
Como leer planes de ejecución - edición 2015
 
HERRAMIENTA CASE PARA MODELADO DE ALMACENES DE DATOS BASADA EN LENGUAJES ESPE...
HERRAMIENTA CASE PARA MODELADO DE ALMACENES DE DATOS BASADA EN LENGUAJES ESPE...HERRAMIENTA CASE PARA MODELADO DE ALMACENES DE DATOS BASADA EN LENGUAJES ESPE...
HERRAMIENTA CASE PARA MODELADO DE ALMACENES DE DATOS BASADA EN LENGUAJES ESPE...
 
SQLCLR: .NET en el core de sql server
SQLCLR: .NET en el core de sql serverSQLCLR: .NET en el core de sql server
SQLCLR: .NET en el core de sql server
 
Escenarios híbridos con sql server 2014
Escenarios híbridos con sql server 2014Escenarios híbridos con sql server 2014
Escenarios híbridos con sql server 2014
 
Planes de ejecución en sql server 2014
Planes de ejecución en sql server 2014Planes de ejecución en sql server 2014
Planes de ejecución en sql server 2014
 
Transacciones diferidas
Transacciones diferidasTransacciones diferidas
Transacciones diferidas
 

Recently uploaded

PREGUNTA G DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA G DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRILPREGUNTA G DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA G DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRILeluniversocom
 
PREGUNTA E REFÉRENDUM 21 DE ABRIL ECUADOR
PREGUNTA E REFÉRENDUM 21 DE ABRIL ECUADORPREGUNTA E REFÉRENDUM 21 DE ABRIL ECUADOR
PREGUNTA E REFÉRENDUM 21 DE ABRIL ECUADOReluniversocom
 
ANÁLISIS DE LA ÉTICA UTILIRALISTA DE JEREMY BENTHAM.pdf
ANÁLISIS DE LA ÉTICA UTILIRALISTA DE JEREMY BENTHAM.pdfANÁLISIS DE LA ÉTICA UTILIRALISTA DE JEREMY BENTHAM.pdf
ANÁLISIS DE LA ÉTICA UTILIRALISTA DE JEREMY BENTHAM.pdfDaniloAstoVeliz
 
PREGUNTA H DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA H DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRILPREGUNTA H DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA H DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRILeluniversocom
 
4958documentodeaptitud_PUENTE PIEDRA.pdf
4958documentodeaptitud_PUENTE PIEDRA.pdf4958documentodeaptitud_PUENTE PIEDRA.pdf
4958documentodeaptitud_PUENTE PIEDRA.pdfcristianojedac11
 
PREGUNTAS Y ANEXOS CONSULTA POPULAR 2024
PREGUNTAS Y ANEXOS CONSULTA POPULAR 2024PREGUNTAS Y ANEXOS CONSULTA POPULAR 2024
PREGUNTAS Y ANEXOS CONSULTA POPULAR 2024eluniversocom
 
Módulo mapa de riesgos de tienda de abarrotes
Módulo mapa de riesgos de tienda de abarrotesMódulo mapa de riesgos de tienda de abarrotes
Módulo mapa de riesgos de tienda de abarrotessald071205mmcnrna9
 
Análisis de un mapa de riesgos de una tortillería
Análisis de un mapa de riesgos de una tortillería Análisis de un mapa de riesgos de una tortillería
Análisis de un mapa de riesgos de una tortillería yocelynsanchezerasmo
 
Presentación informe 'Fondos Next Generation European Union destinados a actu...
Presentación informe 'Fondos Next Generation European Union destinados a actu...Presentación informe 'Fondos Next Generation European Union destinados a actu...
Presentación informe 'Fondos Next Generation European Union destinados a actu...Ivie
 
Mapa de riesgos de un cine, equipo 4.pdf
Mapa de riesgos de un cine, equipo 4.pdfMapa de riesgos de un cine, equipo 4.pdf
Mapa de riesgos de un cine, equipo 4.pdfhees071224mmcrpna1
 
Presentación del Mapa del Talento Cotec-Ivie 2023
Presentación del Mapa del Talento Cotec-Ivie 2023Presentación del Mapa del Talento Cotec-Ivie 2023
Presentación del Mapa del Talento Cotec-Ivie 2023Ivie
 
TABLERO-DE-CONTROL-SOFOMES-ENR_08012024.pdf
TABLERO-DE-CONTROL-SOFOMES-ENR_08012024.pdfTABLERO-DE-CONTROL-SOFOMES-ENR_08012024.pdf
TABLERO-DE-CONTROL-SOFOMES-ENR_08012024.pdfMartinRodriguezchave1
 
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docxmarthaarroyo16
 
Países por velocidad de sus misiles hipersónicos (2024).pdf
Países por velocidad de sus misiles hipersónicos  (2024).pdfPaíses por velocidad de sus misiles hipersónicos  (2024).pdf
Países por velocidad de sus misiles hipersónicos (2024).pdfJC Díaz Herrera
 
El sistema solar el gran descubrimiento del sistema solar .pptx
El sistema solar el gran descubrimiento del sistema solar .pptxEl sistema solar el gran descubrimiento del sistema solar .pptx
El sistema solar el gran descubrimiento del sistema solar .pptxYoladsCabarcasTous
 
PREGUNTA J DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA J DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRILPREGUNTA J DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA J DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRILeluniversocom
 
El guion museográfico. definición. componentes. parte 1.pptx
El guion museográfico. definición. componentes. parte 1.pptxEl guion museográfico. definición. componentes. parte 1.pptx
El guion museográfico. definición. componentes. parte 1.pptxAngelaMarquez27
 
Mapa de riesgos de un taller mecánico 405
Mapa de riesgos de un taller mecánico 405Mapa de riesgos de un taller mecánico 405
Mapa de riesgos de un taller mecánico 405rodrimarxim
 
FORMATO INVENTARIO MOBILIARIO PASO A PASO
FORMATO INVENTARIO MOBILIARIO PASO A PASOFORMATO INVENTARIO MOBILIARIO PASO A PASO
FORMATO INVENTARIO MOBILIARIO PASO A PASOsecundariatecnica891
 
Secuencia Uso del calendario. Segundo ciclo.docx
Secuencia Uso del calendario. Segundo ciclo.docxSecuencia Uso del calendario. Segundo ciclo.docx
Secuencia Uso del calendario. Segundo ciclo.docxcandevillarruel
 

Recently uploaded (20)

PREGUNTA G DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA G DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRILPREGUNTA G DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA G DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
 
PREGUNTA E REFÉRENDUM 21 DE ABRIL ECUADOR
PREGUNTA E REFÉRENDUM 21 DE ABRIL ECUADORPREGUNTA E REFÉRENDUM 21 DE ABRIL ECUADOR
PREGUNTA E REFÉRENDUM 21 DE ABRIL ECUADOR
 
ANÁLISIS DE LA ÉTICA UTILIRALISTA DE JEREMY BENTHAM.pdf
ANÁLISIS DE LA ÉTICA UTILIRALISTA DE JEREMY BENTHAM.pdfANÁLISIS DE LA ÉTICA UTILIRALISTA DE JEREMY BENTHAM.pdf
ANÁLISIS DE LA ÉTICA UTILIRALISTA DE JEREMY BENTHAM.pdf
 
PREGUNTA H DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA H DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRILPREGUNTA H DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA H DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
 
4958documentodeaptitud_PUENTE PIEDRA.pdf
4958documentodeaptitud_PUENTE PIEDRA.pdf4958documentodeaptitud_PUENTE PIEDRA.pdf
4958documentodeaptitud_PUENTE PIEDRA.pdf
 
PREGUNTAS Y ANEXOS CONSULTA POPULAR 2024
PREGUNTAS Y ANEXOS CONSULTA POPULAR 2024PREGUNTAS Y ANEXOS CONSULTA POPULAR 2024
PREGUNTAS Y ANEXOS CONSULTA POPULAR 2024
 
Módulo mapa de riesgos de tienda de abarrotes
Módulo mapa de riesgos de tienda de abarrotesMódulo mapa de riesgos de tienda de abarrotes
Módulo mapa de riesgos de tienda de abarrotes
 
Análisis de un mapa de riesgos de una tortillería
Análisis de un mapa de riesgos de una tortillería Análisis de un mapa de riesgos de una tortillería
Análisis de un mapa de riesgos de una tortillería
 
Presentación informe 'Fondos Next Generation European Union destinados a actu...
Presentación informe 'Fondos Next Generation European Union destinados a actu...Presentación informe 'Fondos Next Generation European Union destinados a actu...
Presentación informe 'Fondos Next Generation European Union destinados a actu...
 
Mapa de riesgos de un cine, equipo 4.pdf
Mapa de riesgos de un cine, equipo 4.pdfMapa de riesgos de un cine, equipo 4.pdf
Mapa de riesgos de un cine, equipo 4.pdf
 
Presentación del Mapa del Talento Cotec-Ivie 2023
Presentación del Mapa del Talento Cotec-Ivie 2023Presentación del Mapa del Talento Cotec-Ivie 2023
Presentación del Mapa del Talento Cotec-Ivie 2023
 
TABLERO-DE-CONTROL-SOFOMES-ENR_08012024.pdf
TABLERO-DE-CONTROL-SOFOMES-ENR_08012024.pdfTABLERO-DE-CONTROL-SOFOMES-ENR_08012024.pdf
TABLERO-DE-CONTROL-SOFOMES-ENR_08012024.pdf
 
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
17 PRACTICAS - MODALIDAAD FAMILIAAR.docx
 
Países por velocidad de sus misiles hipersónicos (2024).pdf
Países por velocidad de sus misiles hipersónicos  (2024).pdfPaíses por velocidad de sus misiles hipersónicos  (2024).pdf
Países por velocidad de sus misiles hipersónicos (2024).pdf
 
El sistema solar el gran descubrimiento del sistema solar .pptx
El sistema solar el gran descubrimiento del sistema solar .pptxEl sistema solar el gran descubrimiento del sistema solar .pptx
El sistema solar el gran descubrimiento del sistema solar .pptx
 
PREGUNTA J DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA J DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRILPREGUNTA J DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
PREGUNTA J DE CONSULTA POPULAR 21 DE ABRIL
 
El guion museográfico. definición. componentes. parte 1.pptx
El guion museográfico. definición. componentes. parte 1.pptxEl guion museográfico. definición. componentes. parte 1.pptx
El guion museográfico. definición. componentes. parte 1.pptx
 
Mapa de riesgos de un taller mecánico 405
Mapa de riesgos de un taller mecánico 405Mapa de riesgos de un taller mecánico 405
Mapa de riesgos de un taller mecánico 405
 
FORMATO INVENTARIO MOBILIARIO PASO A PASO
FORMATO INVENTARIO MOBILIARIO PASO A PASOFORMATO INVENTARIO MOBILIARIO PASO A PASO
FORMATO INVENTARIO MOBILIARIO PASO A PASO
 
Secuencia Uso del calendario. Segundo ciclo.docx
Secuencia Uso del calendario. Segundo ciclo.docxSecuencia Uso del calendario. Segundo ciclo.docx
Secuencia Uso del calendario. Segundo ciclo.docx
 

Paralelismo en sql server

  • 1. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 #SQSummit17 Enrique Catalá | Mentor | ecatala@solidq.com | @enriquecatala Sácale rendimiento a tu hardware con el paralelismo de SQL Server
  • 2. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 AGENDA
  • 3. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 El tiempo computacional suele ser mas elevado, pero el tiempo efectivo suele ser menor
  • 4. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
  • 5. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Symmetric Multiprocessing System (SMP) Todas las CPU comparten la misma memoria Sin particionado HW para acceso a memoria Típico en computadoras de consumo Memory CPU CPU CPU CPU System bus CPU CPU CPU CPU SMP architecture CPU CPU CPU CPU F S B Main Memory
  • 6. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Non-Uniform Memory Access Nodos conectados por bus compartido Típico en servidores de gama media-alta Shared Bus Memory Controller CPU CPU CPU CPU Memory Controller CPU CPU CPU CPU Memory Controller CPU CPU CPU CPU Memory Controller CPU CPU CPU CPU Node Controller Node Controller Node Controller Node Controller
  • 7. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Massively Parallel Processing Nodos de computación con SQL conectados Arquitecturas DW petabyte (PDW, Azure SQLDW)
  • 8. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 • Automáticamente detecta configuraciones NUMA y se adapta Compatible • Minimiza latencia de memoria tratando de usar la memoria local de cada nodo Data-locality • Se puede afinar manualmente Configurable
  • 9. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 SQLOS Memory Node CPU Node Scheduler Worker Task SQLOS • Crea un scheduler para cada CPU lógica • Es como un gestor de recursos…OS Scheduler • Como una CPU lógica usada por los workers Worker • Son como “threads” lógicos Task • Unidad de trabajo para un worker (sentencia simple)
  • 10. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Competitiva • Usa arquitectura de prioridades de procesos • Cada thread ejecuta en un slot de tiempo predeterminado • Un thread puede ser rechazado de ejecución por otro de mayor prioridad Cooperativa • Basada en listas de espera • Cada tarea se pone a si misma en lista de espera cuando necesita recurso • El mismo scheduler ejecuta hasta el final • Se previene context switching
  • 11. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Multi-Instancias Tener varias instancias en el mismo HW Licenciamiento Afinar qué cores queremos asignar de los licenciados
  • 12. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Auto afinado al inicio de instancia Hasta 30% beneficio CPU > 8 cores HT Se previenen mezclas logical-only o physical only nodes
  • 13. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 8000 8001 8002 8003
  • 14. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 if(best_plan_for_now.cost<1) return(best_plan_for_now) else if(MAXDOP>0 and ) return( ) Configuración • A nivel de instancia • Sp_configure Finalidad • Cambiar estadísticamente el nº de planes de ejecución Recomendación • En entorno OLTP mínimo subir a 50
  • 15. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 if(best_plan_for_now.cost<1) return(best_plan_for_now) else if( and best_plan.cost > threshold for parallelism) return(MIN(create_paralel_plan().cost, best_plan_for_now)) Configuración • A todos los niveles • Instancia, BBDD, conexión y query Finalidad • Limita explicitamente el nº de CPUs que un worker puede usar para una tarea Recomendación • En entorno OLTP recomendado 1 • Afinar agregaciones y op. mantenimiento a 0
  • 16. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 DEMO
  • 17. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Hardware NUMA SMP Instancia Soft-NUMA DOP Cost threshold for parallelism Max worker threads -P BBDD DOP Conexión Resource Governor Query MAXDOP Limitaciones de implementacion Funciones CROSS APPLY … QUERY RESOURCE GOVERNOR BBDD INSTANCIA
  • 18. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017
  • 19. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Hash • Los valores de filas obtienen hash y cada hilo se responsabiliza de un rango hash Round-robin • Los valores de las filas se envían al siguiente hilo de la lista Broadcast • Todas las filas se envian a todos los hilos Range • Determina a que hilo enviar la fila evaluando una funcion de rango sobre una columna • Rara y usada en algunos parallel index recreation Demand • Se usa un modo pull en lugar de push como en las otras. • Envia la fila al thread que se la está pidiendo • Aparece en tablas particionadas
  • 20. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Consume múltiples fuentes y produce multiples fuentes No se modifican las filas Se reducen filas si aparece un operador bitmap
  • 21. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Consume múltiples hilos y produce un único hilo Combina resultados Es el que genera el famoso CXPACKET wait
  • 22. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Type # producer threads # consumer threads Gather Streams DOP 1 Repartition Streams DOP DOP Distribute Streams 1 DOP
  • 23. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Serial SerialParallel
  • 24. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 DEMO
  • 25. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 Mala configuración DOP Mala configuración de affinidad de procesador Estadísticas desactualizadas • Generalmente problemas HW o mala configuración HW Cambios de context excesivos Malas arquitecturas de aplicación que estresan la CPU
  • 26. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 • MAXDOP = 0 • Threshold for parallelism = 5 Nunca usar la configuración por defecto • MAXDOP = 1 • Threshold for parallelism = 50 OLTP puro • MAXDOP = #’Phisical cores’ DW • MAXDOP <= #physical_cores_numa_node Regla de oro wait type name wait time (ms) requests CXPACKET 786556034 128110444 LATCH_EX 255701441 155553913 ASYNC_NETWORK_IO 129888217 19083082 PAGEIOLATCH_SH 83672746 2813207 WRITELOG 70634742 48398646 SOS_SCHEDULER_YIELD 47697175 176871743
  • 27. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 • ALTER INDEX, Statistics operations … • Agregaciones (AVG, MAX,…) • Recuerda que existe Resource Governor ¿Cuándo aplicar MAXDOP? • Recomendación = #physical_cores • Sistemas OLTP deberian configurarse a 1 • Siempre que veamos alto % de esperas CXPACKET ¿Cuándo aplicar “max degree of parallelism”? • Cuando quieras cambiar el nº de operaciones paralelas estadísticamente ¿Cuándo aplicar “cost threshold for parallelism?
  • 28. SOLIDQ SUMMIT MADRID 2017 AGENDA