Gianluca Hotz, profile picture
Uploaded byGianluca Hotz
PDF, PPTX45 views

SQL Server 2022 Intelligent Query Processing

Il documento discute il processamento intelligente delle query in SQL Server 2022, evidenziando l'importanza del 'query optimizer' nella selezione dei piani di esecuzione efficienti basati su costi e statistiche. Viene presentata la funzionalità 'query store', che registra i piani e le metriche per migliorare il troubleshooting e l'ottimizzazione delle query. Inoltre, si analizzano le novità nel trattamento della memoria, l'adattamento delle operazioni SQL e i miglioramenti nel feedback delle stime di cardinalità e parallellismo.

Embed presentation

Download as PDF, PPTX
SQL Server 2022 Intelligent Query Processing
Sponsors With the support of:
About me • Gianluca Hotz | @glhotz | ghotz@ugiss.org • Independent Consultant • 25+ years on SQL Server (from 4.21 back in 1996) • Database modeling & development, sizing & administration, modernization (upgrades & migrations), performance tuning, security • Community • 24 years Microsoft MVP SQL Server/Data Platform (from 1998) • VMware Experts SQL Server • Founder and president UGISS (ex «PASS Chapter»)
With the support of: Introduzione SQL Server 2022 Intelligent Query Processing
With the support of: «Query Optimizer» • SQL è un linguaggio dichiarativo • Specifichiamo cosa vogliamo ottenere, non come • Il QO genera un piano di esecuzione • Il come ottenere le cose richieste • Tipicamente cercandolo tra molteplici piani possibili • Sfruttando modello basato su costi e statistiche distribuzione valori • https://docs.microsoft.com/en-gb/sql/relational-databases/query- processing-architecture-guide
With the support of: Un po’ di storia • Ottimizzazione «cost-based» risale 1970 • Pat Selinger in System R (poi divenuto DB2) • 50 anni, RDBMS ancora software più difficile da implementare • Paura di causare regressioni • Obiettivo QO non miglior piano in assoluto… • Spazio delle soluzioni troppo grande per essere esplorato • Miglior piano in un tempo ragionevole (approccio euristico) • Sceglie ancora troppi piani inefficienti  • Problemi comuni • Statistiche non accurate (piani inefficienti) • Distribuzione anomala («Parameter Sniffing» e nessun piano ottimale) • Assunzioni correlazione flitri/JOIN (nuovo «Cardinality Estimator»)
With the support of: Esempio • SELECT AVG(Rating) FROM Reviews WHERE MovieID = 932 • Calcolare la media del punteggio delle recensioni del film con identificativo 932 Piano 1 Aggregazione (AVG) Filtro MovieID = 932 Scan Piano 2 Aggregazione (AVG) Index Lookup MovieID = 932
With the support of: Esempio più complesso • TPC H Query 8 • National Market Share • Circa 22 milioni di piani! Select o_year, sum(case when nation = 'BRAZIL' then volume else 0 end) / sum(volume) from ( select YEAR(O_ORDERDATE) as o_year, L_EXTENDEDPRICE * (1 - L_DISCOUNT) as volume, n2.N_NAME as nation from PART, SUPPLIER, LINEITEM, ORDERS, CUSTOMER, NATION n1, NATION n2, REGION where P_PARTKEY = L_PARTKEY and S_SUPPKEY = L_SUPPKEY and L_ORDERKEY = O_ORDERKEY and O_CUSTKEY = C_CUSTKEY and C_NATIONKEY = n1.N_NATIONKEY and n1.N_REGIONKEY = R_REGIONKEY and R_NAME = 'AMERICA' and S_NATIONKEY = n2.N_NATIONKEY and O_ORDERDATE between '1995-01-01' and '1996-12-31' and P_TYPE = 'ECONOMY ANODIZED STEEL' and S_ACCTBAL <= constant-1 and L_EXTENDEDPRICE <= constant-2 ) as all_nations group by o_year order by o_year
With the support of: SQL Query Optimization: Why Is It So Hard to Get Right?
With the support of: Strumenti per affrontare il problema • Query Hints • Query Store • Intelligent Query Processing
With the support of: Query Store SQL Server 2022 Intelligent Query Processing
With the support of: Query Store 101 • Registra piani di esecuzione e metriche prestazioni • Per database • In memoria consolidando su disco in modalità asincrona • Integrato con SSMS e disponibile via DMV • Riduce drasticamente complessità «troubleshooting» • Identificare «Top Query» per tempo/memoria/CPU/IO • Analizzare utilizzo risorse per un determinato database • Audit storia piani di esecuzione di una determinata query • Identificare regressione piani di esecuzione • Forzatura piano specifico da storico • Novità SQL Server 2017+ • «Wait Stats» integrate (per categoria, no dettaglio) • Novità SQL Server 2019+ • Raccolta personalizzata (es. numero minino esecuzioni, durata minima ecc.)
With the support of: SQL Server 2022 Query Store • Attivo di default • database migrati mantengono stato originale) • Supporto per repliche secondarie Availability Groups • «Query Store Hints» • Forzatura piani esecuzione senza modifiche al codice • Usato automaticamente da «Intelligent Query Processing»
With the support of: «Query Store Hints» • Processo più semplice di «Plan Guides» • Trovare «query id» nel Query Store • Usare sys.sp_query_store_set_hints per applicare «Hint» • Verificare problemi in sys.query_store_query_hints • «Hint» sopravvive a riavvii e pulizia cache piani esecuzione • Maggiori informazioni • https://learn.microsoft.com/sql/relational- databases/performance/query-store-hints
With the support of: Supporto «Query Store Hints» • «Hint» supportati • { HASH | ORDER } GROUP • { CONCAT | HASH | MERGE } UNION • { LOOP | MERGE | HASH } JOIN • EXPAND VIEWS • FAST number_rows • FORCE ORDER • IGNORE_NONCLUSTERED_COLUMNSTORE_I NDEX • KEEP PLAN • KEEPFIXED PLAN • MAX_GRANT_PERCENT = percent • MIN_GRANT_PERCENT = percent • MAXDOP number_of_processors • NO_PERFORMANCE_SPOOL • OPTIMIZE FOR UNKNOWN • PARAMETERIZATION { SIMPLE | FORCED } • RECOMPILE • ROBUST PLAN • USE HINT ( '<hint_name>' [ , ...n ] ) • «Hint» non supportati • OPTIMIZE FOR(@var = val) • MAXRECURSION • USE PLAN • consider QP original plan forcing • DISABLE_DEFERRED_COMPILATION_TV • DISABLE_TSQL_SCALAR_UDF_INLINING • Table hints • E.g. FORCESEEK, READUNCOMMITTED, INDEX • Interoperabilità altre funzionalità • https://learn.microsoft.com/sql/relational- databases/performance/query-store- hints#query-store-hints-and-feature- interoperability
With the support of: Demo • Query Store «Hints»
With the support of: «Query Store» e repliche secondarie AG • Replica primaria mantiene dati • Per tutte le repliche • Colonna replica_group_id solo in • sys.query_store_replicas • sys.query_store_runtime_stats • sys.query_store_wait_stats • Abilitazione tramite TF 12606 • Maggiori informazioni • https://learn.microsoft.com/sql/rela tional- databases/performance/query- store-for-secondary-replicas
With the support of: Query Store and IQP Query Store Degree of Parallelism (DOP) feedback Parameter Sensitive Plan (PSP) Optimization Cardinality Estimation (CE) feedback Intelligent Query Processing (IQP) Next Generation Feedback store Hints
With the support of: Intelligent Query Processing SQL Server 2022 Intelligent Query Processing
With the support of: Intelligent Query Processing Gen 3 Intelligent QP Adaptive QP Adaptive Joins Batch Mode Interleaved Execution Query Processing Feedback Memory Grant Feedback Row Mode Batch Mode Percentile Grant Feedback CE Feedback DOP Feedback Feedback Persistence Parameter Sensitive Plan Optimization Optimized Plan Forcing Approximate QP Approximate Count Distinct Approximate Percentile Table Variable Deferred Compilation Batch Mode on Row Store Scalar UDF Inlining SQL Server 2017+ SQL Server 2019+ SQL Server 2022+ Enterprise Edition
With the support of: «Execution Modes» • «Row Mode» • Iteratori albero piano esecuzione consumano 1 riga alla volta • Modalità esecuzione tradizionale con «Rowstore» • «Batch Mode» • Iteratori albero piano esecuzione consumano batch di righe alla volta • Ottimale per operazioni di «scan» (es. aggregati o join tra tabelle grosse) • SQL Server 2012: introdotto per sfruttare al meglio indici Columnstore • SQL Server 2016/2017: estesi scenari di utilizzo con indici Columnstore • SQL Server 2019: estesi scenari di utilizzo con «Rowstore»
With the support of: «Batch Mode» con «Rowstore» • Aiuta a ridurre consumo di CPU • Indice colonnare rimane scelta migliore • Per carichi di lavoro OLAP con molto I/O • Quando non si può creare (es. impatto su OLTP, funzionalità non supportata) • Limiti • Tabelle «In-Memory» non supportate (solo «Heap» e «B-Tree» su disco) • Non usato durante lettura/filtraggio colonne LOB • Inclusi «sparse columns sets» e XML
With the support of: «Batch Mode» con «Rowstore» • SQL Server < 2019 • Alcuni scenari possibili tramite «trucchi» (articoli part1, part2, part3) • SQL Server 2019+ • Solo scenari supportati direttamente da «Query Processor» • Attivo di default con livello compatibilità database 150+ • ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION SET BATCH_MODE_ON_ROWSTORE = ON|OFF • OPTION (USE HINT ('ALLOW_BATCH_MODE')); • OPTION (USE HINT ('DISALLOW_BATCH_MODE'));
With the support of: Demo • «Batch Mode» con «Rowstore»
With the support of: Memory Grant Feedback • Problema • Troppa poca memoria -> «Spill» • Troppa memoria -> inefficienza, possibile attese • MGF: valutazione post-esecuzione • Aggiorna memoria «granted» per i piani in cache • Es. più memoria se «spill», meno se «grant» eccesivo • Non funziona con OPTION(RECOMPILE) • previene «caching» e «memory grant feedback» • Versioni supportate • SQL Server 2017+ «Batch Mode» • SQL Server 2019+ «Row Mode» • SQL Server 2022+ «Percentile» e persistenza
With the support of: Memory Grant Feedback «Percentile» e Persistenza • MGF basato su percentile • < 2022 disabilitava se valore instabile/volatile • Percentile sfavorisce «Spill» • Persistenza • < 2022 non persistente • Rimozione da cache (svecchiamento o riavvio) • 2022 salvato nel Query Store • Abilita MGF anche con OPTION(RECOMPILE)
With the support of: Controllo «Memory Grant Feedback» • «Batch Mode» • Attivo di default con livello compatibilità database 140+ • ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION SET BATCH_MODE_MEMORY_GRANT_FEEDBACK = ON|OFF • OPTION (USE HINT('DISABLE_BATCH_MODE_MEMORY_GRANT_FEEDBACK')); • «Row Mode» • Attivo di default con livello compatibilità database 150+ • ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION SET ROW_MODE_MEMORY_GRANT_FEEDBACK = ON|OFF • OPTION (USE HINT ('DISABLE_ROW_MODE_MEMORY_GRANT_FEEDBACK’)); • «Percentile» • Attivo di default con livello compatibilità database 140+ • ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION SET MEMORY_GRANT_FEEDBACK_PERCENTILE = ON|OFF
With the support of: Troubleshooting «Memory Grant Feedback» • Scenari query sensibili a parametri • Alcune query richiedono «grant» diversi in base a parametri • «Memory Grant Feedback» si disabilita se rileva instabilità • Extended Events per controllare comportamento • SQL Server 2017+ memory_grant_feedback_loop_disabled • SQL Server 2019+ memory_grant_updated_by_feedback • SQL Server 2019+ proprietà del piano esecuzione • IsMemoryGrantFeedbackAdjusted • No: First Execution, Accurate Grant, Feedback disabled • Yes: Adjusting, Stable • LastRequestedMemory
With the support of: Demo • «Memory Grant Feedback»
With the support of: CE Feedback: problemi con assunzioni • Correlazione filtri • Completamente indipendenti (CE70) • Parzialmente correlate (CE120+) • Completamente correlati (CE Feedback) • «Join Containment» • Semplice (completamente correlati, CE70) • Base (completamente indipendenti, CE120+) • «Optimizer Row Goal» • TOP, IN, EXISTS, FAST, SET ROWCOUNT possono ridurre righe • Più righe per distribuzione non uniforme
With the support of: Limitazioni CE Feedback • Non viene utilizzato se • Livello compatibilità database < 160 • Sono utilizzati Query Store «Hints» • Il piano è forzato tramite Query Store • Controllo • ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION SET CE_FEEDBACK = ON|OFF • OPTION (USE HINT ('DISABLE_CE_FEEDBACK’));
With the support of: Demo • «Cardinality Estimator Feedback»
With the support of: DOP Feedback: problemi con parallelismo • «Degree of Parallelism» • Parallelismo intra-query • Massimo configurato per istanza, database (replica), query (hint) • Grado troppo alto può portare rallentamenti • Tempo di coordinamento e/o saturazione CPU • Analisi basata su tempo di esecuzione e tempi di attesa • Esecuzioni ripetute, abbassa grado parallelismo se attese • Attese «Buffer Latch», «Buffer IO», «Network IO» ignorate • Riduzione attese e aumento concorrenza, anche a discapito durata
With the support of: Demo • «Degree of Parallelism Feedback»
With the support of: «Batch Mode Adaptive Joins» • «Nested Loop Join» efficiente • tabelle input molto piccole • una tabella input piccola + indice per «seek» su tabella grande • «Hash Join» efficiente • tabelle di input molto voluminose • potenzialmente molta memoria • «Adaptive Joins» • rinvia la scelta dopo scansione primo input
With the support of: Demo • «Batch Mode Adaptive Joins»
With the support of: «Interleaved Execution» • Problema con funzioni che ritornano tabelle • «multi-statement table valued functions» (MSTVF) • SQL Server <= 2012 QO assume cardinalità = 1 • SQL Server 2014/2016 QO assuma cardinalità = 100 • SQL Server >= 2017 • Inizia ottimizzazione • Esegue MSTVF se candidata per «Interleaved Execution» • Riprende ottimizzazione con la cardinalità corretta
With the support of: Demo • «Interleaved Execution»
With the support of: Variabili Tabella e Tabelle Temporanee Area Tabelle temporanee Variabili Tabella Creazione e aggiornamento manuale statistiche Si No Indici Si Solo definizioni «in-line» Vincoli Si Solo PRIMARY KEY, UNIQUE e CHECK Creazione statistiche automatica Si No Creazione e uso di oggetti temporanei in un singolo batch Compilazione di un comando che referenzia una tabella temporanea che non esiste è differito fino al momento delle prima esecuzione del comando Un comando che referenzia una variabile tabella è compilato insieme a tutti gli altri comandi prima che uno di questi la popoli, il QO assume cardinalità uguale a 1
With the support of: Compilazione differita variabili tabella • Compilazione comando che referenzia variabile tabella • SQL Server < 2019 compilato prima che sia popolata con cardinalità fissa = 1 • SQL Server 2019+ differito a prima esecuzione (come tabelle temporanee)
With the support of: Demo • Compilazione differita variabili tabella
With the support of: Controllo compilazione differita VT • Attivo di default con livello compatibilità database 150+ • ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION SET DEFERRED_COMPILATION_TV = ON|OFF • OPTION (USE HINT ('DISABLE_DEFERRED_COMPILATION_TV'));
With the support of: «Scalar UDF In-lining» • Funzioni utente T-SQL (UDF) che ritornano un singolo valore scalare • Problemi di prestazioni • Invocazione iterativa linguaggio interpretato • Per ogni riga, «context switching» molto oneroso durante esecuzione query • Comandi eseguiti in isolamento, no ottimizzazioni «cross-statement • Esecuzione seriale • Parallelismo «Intra-query» inibito • Mancanza di costi • Storicamente attribuiti solo a operatori relazioni, assunzione costo UDF basso…
With the support of: «Scalar UDF Automatic In-lining» • SQL Server 2019+ UDF scalari automaticamente convertite in • Espressioni scalari • «Subquery» scalari • Ottimizzazione piano completa (UDF non più visibili)
With the support of: IQP: esempio «Scalar UDF in-lining» Query senza UDF Query con UDF (senza in-lining) Query con UDF (e in-lining) Tempo esecuzione 1.6 secondi 29 minuti 11 secondi 1.6 secondi CREATE FUNCTION dbo.discount_price(@price DECIMAL(12,2), @discount DECIMAL(12,2)) RETURNS DECIMAL (12,2) AS BEGIN RETURN @price * (1 - @discount); END SELECT L_SHIPDATE, O_SHIPPRIORITY , SUM(dbo.discount_price(L_EXTENDEDPRICE, L_DISCOUNT)) FROM LINEITEM, ORDERS WHERE O_ORDERKEY = L_ORDERKEY GROUP BY L_SHIPDATE, O_SHIPPRIORITY ORDER BY L_SHIPDATE 10GB CCI compressed TPC-H Schema, 2 x CPUs (12 cores), 96GB RAM, SSD storage
With the support of: Demo • «Scalar UDF Automatic In-lining»
With the support of: Controllo «Scalar UDF Automatic Inlining» • Attivo di default con livello compatibilità database 150+ • ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION SET TSQL_SCALAR_UDF_INLINING = ON|OFF • OPTION (USE HINT ('DISABLE_TSQL_SCALAR_UDF_INLINING')); • CREATE FUNCTION … WITH INLINE = ON|OFF
With the support of: Requisiti «Scalar UDF in-lining» • Può usare uno dei seguenti costrutti • DECLARE, SET dichiarazione/assegnazione variabili) • SELECT assegnazione variabili singole/multiple • IF/ELSE con livelli annidamento arbitrari • RETURN singoli o multipli • Chiamate a UDF annidate/ricorsive • Operazioni relazionali es. EXISTS, ISNULL • Nessuna invocazione di funzioni con • dipendenza dal tempo es. GETDATE() • effetti collaterali es. NEWSEQUENTIALID() • Utilizzo di EXECUTE AS CALLER (default) • No riferimenti a • variabili tabella • parametri «table-valued» • tipi dato «user-defined» • Non compilate nativamente • Supporto a «interop» • No funzione di partizionamento • Non referenziate da • clausole GROUP BY • colonne calcolate • vincoli CHECK • No signatures added to it
With the support of: Troubleshooting «Scalar UDF in-lining» • Colonna is_inlineable in sys.sql_modules • Non implica che sarà sempre «in-lined»! (es. 1000 righe di codice) • Piano di esecuzione • Se «in-lined»! , nodo XML <UserDefinedFunction> mancante • Extended Events • tsql_scalar_udf_not_inlineable
With the support of: Funzioni di aggregazione approssimate • Precisione vs. risultati rapidi e consumo di memoria ridotto • Solo scenari dove i valori precisi non sono necessari! • es. dashboards, analisi di trend, «feature selection», ecc. • Pensato per grossi volumi di dati e richieste • Es. 10 miliardi di righe, 1 utente che consuma 1,5GB di memoria per risultato preciso contro 100 utenti in contemporanea che usano 12MB per un risultato approssimato… • 2019+ APPROX_COUNT_DISTINCT • Algoritmo «HyperLogLog» tasso errore <= 2% nel 97% dei casi • 2022+ APPROX_PERCENTILE_CONT, APPROX_PERCENTILE_DISC • Algoritmo «KLL sketch» tasso errore <= 1,33% nel 99% dei casi
With the support of: Demo • APPROX_COUNT_DISTINCT • APPROX_PERCENTILE_CONT, APPROX_PERCENTILE_DISC
With the support of: «Parameter Sensitive Plan Optimization» Seek Scan Scan Seek Scan
With the support of: PSP come funziona
With the support of: Limiti PSP • Solo operatore di uguaglianza supportato • Numero finito di varianti • Numero finito di parametri • Possibile piano non ottimale per tutti valori di una variante
With the support of: Demo • «Parameter Sensitive Plan Optimization»
With the support of: «Optimized Plan Forcing» • Query con tempi di compilazione alti sono candidate • «Replay Script» incluso nel piano di esecuzione • Salvato nel Query Store come piano forzato • Fa risparmiare tempo di compilazione Query • Forzatura non significa che non debba essere compilata • Utile per evitare «compile storm»
With the support of: Demo • «Optimized Plan Forcing»
With the support of: Review Intelligent Query Processing Gen 3 Intelligent QP Adaptive QP Adaptive Joins Batch Mode Interleaved Execution Query Processing Feedback Memory Grant Feedback Row Mode Batch Mode Percentile Grant Feedback CE Feedback DOP Feedback Feedback Persistence Parameter Sensitive Plan Optimization Optimized Plan Forcing Approximate QP Approximate Count Distinct Approximate Percentile Table Variable Deferred Compilation Batch Mode on Row Store Scalar UDF Inlining SQL Server 2017+ SQL Server 2019+ SQL Server 2022+ Enterprise Edition
With the support of: Modifiche non protette da livello compatibilità SQL Server 2022 • Approximate Percentile • PERCENTILE_CONT • PERCENTILE_DISC • Optimized Plan Forcing • Persists compile steps • Reduce compilation overhead dbcompat 140+ • Memory Grant Percentiles • Smooth oscillation • Memory Grant Feedback Persistence • Survive cache eviction and restart dbcompat 160 • Parameter Sensitive Plan (PSP) Optimization • Cardinality Estimation (CE) Feedback • Degree of Parallelism (DOP) feedback
With the support of: Risorse • https://aka.ms/querystore • https://aka.ms/iqp • https://aka.ms/cefeedback • https://aka.ms/dopfeedback • https://aka.ms/pspopt
With the support of: Risorse SQL Server 2022 Learn more about SQL Server 2022 aka.ms/sqlserver2022 Download SQL Server 2022 aka.ms/getsqlserver2022 Get our decks aka.ms/sqlserver2022decks What’s new for SQL Server 2022 aka.ms/sqlserver2022docs Try our demos aka.ms/sqlserver2022demos Watch Microsoft Mechanics aka.ms/sqlserver2022mechanics Don’t miss us on Data Exposed aka.ms/dataexposed Read the SQL Server 2022 Blog Series aka.ms/sqlserver2022blogs Take the Microsoft Learning Path aka.ms/learnsqlserver2022 Read the book aka.ms/sql2022book Try out the workshop aka.ms/sql2022workshop

More Related Content

PDF
SQL Server Modern Query Processing
byGianluca Hotz
 
PDF
SQL Server Modern Query Processing
byGianluca Hotz
 
PPTX
Query Processor & Statistics: A Performance Primer
byDavide Mauri
 
PDF
Novità di SQL Server 2017
byGianluca Hotz
 
PDF
Best Practices on SQL Server
byGianluca Hotz
 
PDF
Build a SQL Server machine - the right way (Italian)
byDanilo Dominici
 
PPTX
Indici - Come, Quando, Perchè
byDavide Mauri
 
PDF
Analisi e Ottimizzazione delle query in SQL Server
byNicola Iantomasi
 
SQL Server Modern Query Processing
byGianluca Hotz
 
SQL Server Modern Query Processing
byGianluca Hotz
 
Query Processor & Statistics: A Performance Primer
byDavide Mauri
 
Novità di SQL Server 2017
byGianluca Hotz
 
Best Practices on SQL Server
byGianluca Hotz
 
Build a SQL Server machine - the right way (Italian)
byDanilo Dominici
 
Indici - Come, Quando, Perchè
byDavide Mauri
 
Analisi e Ottimizzazione delle query in SQL Server
byNicola Iantomasi
 

Similar to SQL Server 2022 Intelligent Query Processing

PPT
SQL Server2000
byMaurizio Farina
 
PPTX
TSQL Advanced Query Techniques
byGianluca Sartori
 
PPTX
SQL Server Worst Practices
byGianluca Sartori
 
PPTX
Back to the roots - SQL Server Indexing
byDavide Mauri
 
PDF
10 suggerimenti per aumentare le performance di sql server senza spendere 1 euro
byRenzo Sotgia
 
PDF
10 SUGGERIMENTI PER AUMENTARE LE PERFORMANCE DI SQL SERVER SENZA SPENDERE 1 EURO
byRenzo Sotgia
 
PPTX
SQL Server Benchmarking, Baselining and Workload Analysis
byGianluca Sartori
 
PDF
La Progettazione Fisica
byVincenzo Calabrò
 
PDF
Quanto mi costa SQL Pool Serverless Synapse
byMarco Pozzan
 
PDF
Db2 11.1: l'evoluzione del Database secondo IBM
byJürgen Ambrosi
 
PPT
Coriani 3
byInnocenti Andrea
 
PDF
Business intelligence
byWebeing.net
 
PDF
Ms sql server 2005 - Tuning and optimizing queries - Scheda corso LEN
byLEN Learning Education Network
 
PDF
IaaS and PaaS relational databases in the cloud
byGianluca Hotz
 
PDF
Hosting: gli indici SQL, cosa sono e come funzionano #TipOfTheDay
byAruba S.p.A.
 
PPTX
Business Intelligence & Analytics
byDavide Mauri
 
PPTX
Guida esame 70 462 administering sql server 2012
bySebastiano Della Puppa
 
PDF
SQL Server in AWS
byGianluca Hotz
 
SQL Server2000
byMaurizio Farina
 
TSQL Advanced Query Techniques
byGianluca Sartori
 
SQL Server Worst Practices
byGianluca Sartori
 
Back to the roots - SQL Server Indexing
byDavide Mauri
 
10 suggerimenti per aumentare le performance di sql server senza spendere 1 euro
byRenzo Sotgia
 
10 SUGGERIMENTI PER AUMENTARE LE PERFORMANCE DI SQL SERVER SENZA SPENDERE 1 EURO
byRenzo Sotgia
 
SQL Server Benchmarking, Baselining and Workload Analysis
byGianluca Sartori
 
La Progettazione Fisica
byVincenzo Calabrò
 
Quanto mi costa SQL Pool Serverless Synapse
byMarco Pozzan
 
Db2 11.1: l'evoluzione del Database secondo IBM
byJürgen Ambrosi
 
Coriani 3
byInnocenti Andrea
 
Business intelligence
byWebeing.net
 
Ms sql server 2005 - Tuning and optimizing queries - Scheda corso LEN
byLEN Learning Education Network
 
IaaS and PaaS relational databases in the cloud
byGianluca Hotz
 
Hosting: gli indici SQL, cosa sono e come funzionano #TipOfTheDay
byAruba S.p.A.
 
Business Intelligence & Analytics
byDavide Mauri
 
Guida esame 70 462 administering sql server 2012
bySebastiano Della Puppa
 
SQL Server in AWS
byGianluca Hotz
 

More from Gianluca Hotz

PPTX
Multitenancy con SQL Server e Azure SQL Database
byGianluca Hotz
 
PPTX
Microsoft SQL Server PaaS (Platform as a Service)
byGianluca Hotz
 
PPTX
SQL Server 2022 Programmability & Performance
byGianluca Hotz
 
PDF
Le novità di SQL Server 2022
byGianluca Hotz
 
PDF
Data Integrity with SQL Database Ledger
byGianluca Hotz
 
PDF
Azure SQL Database Ledger
byGianluca Hotz
 
PDF
Come utilizzare AWS DMS per migrare SQL Server ad Amazon Aurora
byGianluca Hotz
 
PDF
Best Practices for Running Microsoft SQL Server on AWS
byGianluca Hotz
 
PDF
SQL Server in AWS
byGianluca Hotz
 
PDF
Come utilizzare AWS Database Migration Service per migrare SQL Server ad Amaz...
byGianluca Hotz
 
PDF
Azure SQL Database Ledger
byGianluca Hotz
 
PDF
SQL Server Failover Cluster Instances con Azure Managed Disks
byGianluca Hotz
 
PDF
SQL Server Back to Basics: Sicurezza
byGianluca Hotz
 
PDF
SQL Server Failover Cluster Instances con Amazon FSx in AWS
byGianluca Hotz
 
PDF
SQL Server Data Virtualization with polybase
byGianluca Hotz
 
PDF
SQL Server Data Virtualization with Polybase
byGianluca Hotz
 
PDF
SQL Server Modernization
byGianluca Hotz
 
PPTX
Azure sql database
byGianluca Hotz
 
PPTX
Le novità di sql server 2019
byGianluca Hotz
 
PDF
SQL Server Workload Profiling
byGianluca Hotz
 
Multitenancy con SQL Server e Azure SQL Database
byGianluca Hotz
 
Microsoft SQL Server PaaS (Platform as a Service)
byGianluca Hotz
 
SQL Server 2022 Programmability & Performance
byGianluca Hotz
 
Le novità di SQL Server 2022
byGianluca Hotz
 
Data Integrity with SQL Database Ledger
byGianluca Hotz
 
Azure SQL Database Ledger
byGianluca Hotz
 
Come utilizzare AWS DMS per migrare SQL Server ad Amazon Aurora
byGianluca Hotz
 
Best Practices for Running Microsoft SQL Server on AWS
byGianluca Hotz
 
SQL Server in AWS
byGianluca Hotz
 
Come utilizzare AWS Database Migration Service per migrare SQL Server ad Amaz...
byGianluca Hotz
 
Azure SQL Database Ledger
byGianluca Hotz
 
SQL Server Failover Cluster Instances con Azure Managed Disks
byGianluca Hotz
 
SQL Server Back to Basics: Sicurezza
byGianluca Hotz
 
SQL Server Failover Cluster Instances con Amazon FSx in AWS
byGianluca Hotz
 
SQL Server Data Virtualization with polybase
byGianluca Hotz
 
SQL Server Data Virtualization with Polybase
byGianluca Hotz
 
SQL Server Modernization
byGianluca Hotz
 
Azure sql database
byGianluca Hotz
 
Le novità di sql server 2019
byGianluca Hotz
 
SQL Server Workload Profiling
byGianluca Hotz
 

SQL Server 2022 Intelligent Query Processing

  • 1.
  • 2.
  • 3.
    About me • GianlucaHotz | @glhotz | ghotz@ugiss.org • Independent Consultant • 25+ years on SQL Server (from 4.21 back in 1996) • Database modeling & development, sizing & administration, modernization (upgrades & migrations), performance tuning, security • Community • 24 years Microsoft MVP SQL Server/Data Platform (from 1998) • VMware Experts SQL Server • Founder and president UGISS (ex «PASS Chapter»)
  • 4.
    With the supportof: Introduzione SQL Server 2022 Intelligent Query Processing
  • 5.
    With the supportof: «Query Optimizer» • SQL è un linguaggio dichiarativo • Specifichiamo cosa vogliamo ottenere, non come • Il QO genera un piano di esecuzione • Il come ottenere le cose richieste • Tipicamente cercandolo tra molteplici piani possibili • Sfruttando modello basato su costi e statistiche distribuzione valori • https://docs.microsoft.com/en-gb/sql/relational-databases/query- processing-architecture-guide
  • 6.
    With the supportof: Un po’ di storia • Ottimizzazione «cost-based» risale 1970 • Pat Selinger in System R (poi divenuto DB2) • 50 anni, RDBMS ancora software più difficile da implementare • Paura di causare regressioni • Obiettivo QO non miglior piano in assoluto… • Spazio delle soluzioni troppo grande per essere esplorato • Miglior piano in un tempo ragionevole (approccio euristico) • Sceglie ancora troppi piani inefficienti  • Problemi comuni • Statistiche non accurate (piani inefficienti) • Distribuzione anomala («Parameter Sniffing» e nessun piano ottimale) • Assunzioni correlazione flitri/JOIN (nuovo «Cardinality Estimator»)
  • 7.
    With the supportof: Esempio • SELECT AVG(Rating) FROM Reviews WHERE MovieID = 932 • Calcolare la media del punteggio delle recensioni del film con identificativo 932 Piano 1 Aggregazione (AVG) Filtro MovieID = 932 Scan Piano 2 Aggregazione (AVG) Index Lookup MovieID = 932
  • 8.
    With the supportof: Esempio più complesso • TPC H Query 8 • National Market Share • Circa 22 milioni di piani! Select o_year, sum(case when nation = 'BRAZIL' then volume else 0 end) / sum(volume) from ( select YEAR(O_ORDERDATE) as o_year, L_EXTENDEDPRICE * (1 - L_DISCOUNT) as volume, n2.N_NAME as nation from PART, SUPPLIER, LINEITEM, ORDERS, CUSTOMER, NATION n1, NATION n2, REGION where P_PARTKEY = L_PARTKEY and S_SUPPKEY = L_SUPPKEY and L_ORDERKEY = O_ORDERKEY and O_CUSTKEY = C_CUSTKEY and C_NATIONKEY = n1.N_NATIONKEY and n1.N_REGIONKEY = R_REGIONKEY and R_NAME = 'AMERICA' and S_NATIONKEY = n2.N_NATIONKEY and O_ORDERDATE between '1995-01-01' and '1996-12-31' and P_TYPE = 'ECONOMY ANODIZED STEEL' and S_ACCTBAL <= constant-1 and L_EXTENDEDPRICE <= constant-2 ) as all_nations group by o_year order by o_year
  • 9.
    With the supportof: SQL Query Optimization: Why Is It So Hard to Get Right?
  • 10.
    With the supportof: Strumenti per affrontare il problema • Query Hints • Query Store • Intelligent Query Processing
  • 11.
    With the supportof: Query Store SQL Server 2022 Intelligent Query Processing
  • 12.
    With the supportof: Query Store 101 • Registra piani di esecuzione e metriche prestazioni • Per database • In memoria consolidando su disco in modalità asincrona • Integrato con SSMS e disponibile via DMV • Riduce drasticamente complessità «troubleshooting» • Identificare «Top Query» per tempo/memoria/CPU/IO • Analizzare utilizzo risorse per un determinato database • Audit storia piani di esecuzione di una determinata query • Identificare regressione piani di esecuzione • Forzatura piano specifico da storico • Novità SQL Server 2017+ • «Wait Stats» integrate (per categoria, no dettaglio) • Novità SQL Server 2019+ • Raccolta personalizzata (es. numero minino esecuzioni, durata minima ecc.)
  • 13.
    With the supportof: SQL Server 2022 Query Store • Attivo di default • database migrati mantengono stato originale) • Supporto per repliche secondarie Availability Groups • «Query Store Hints» • Forzatura piani esecuzione senza modifiche al codice • Usato automaticamente da «Intelligent Query Processing»
  • 14.
    With the supportof: «Query Store Hints» • Processo più semplice di «Plan Guides» • Trovare «query id» nel Query Store • Usare sys.sp_query_store_set_hints per applicare «Hint» • Verificare problemi in sys.query_store_query_hints • «Hint» sopravvive a riavvii e pulizia cache piani esecuzione • Maggiori informazioni • https://learn.microsoft.com/sql/relational- databases/performance/query-store-hints
  • 15.
    With the supportof: Supporto «Query Store Hints» • «Hint» supportati • { HASH | ORDER } GROUP • { CONCAT | HASH | MERGE } UNION • { LOOP | MERGE | HASH } JOIN • EXPAND VIEWS • FAST number_rows • FORCE ORDER • IGNORE_NONCLUSTERED_COLUMNSTORE_I NDEX • KEEP PLAN • KEEPFIXED PLAN • MAX_GRANT_PERCENT = percent • MIN_GRANT_PERCENT = percent • MAXDOP number_of_processors • NO_PERFORMANCE_SPOOL • OPTIMIZE FOR UNKNOWN • PARAMETERIZATION { SIMPLE | FORCED } • RECOMPILE • ROBUST PLAN • USE HINT ( '<hint_name>' [ , ...n ] ) • «Hint» non supportati • OPTIMIZE FOR(@var = val) • MAXRECURSION • USE PLAN • consider QP original plan forcing • DISABLE_DEFERRED_COMPILATION_TV • DISABLE_TSQL_SCALAR_UDF_INLINING • Table hints • E.g. FORCESEEK, READUNCOMMITTED, INDEX • Interoperabilità altre funzionalità • https://learn.microsoft.com/sql/relational- databases/performance/query-store- hints#query-store-hints-and-feature- interoperability
  • 16.
    With the supportof: Demo • Query Store «Hints»
  • 17.
    With the supportof: «Query Store» e repliche secondarie AG • Replica primaria mantiene dati • Per tutte le repliche • Colonna replica_group_id solo in • sys.query_store_replicas • sys.query_store_runtime_stats • sys.query_store_wait_stats • Abilitazione tramite TF 12606 • Maggiori informazioni • https://learn.microsoft.com/sql/rela tional- databases/performance/query- store-for-secondary-replicas
  • 18.
    With the supportof: Query Store and IQP Query Store Degree of Parallelism (DOP) feedback Parameter Sensitive Plan (PSP) Optimization Cardinality Estimation (CE) feedback Intelligent Query Processing (IQP) Next Generation Feedback store Hints
  • 19.
    With the supportof: Intelligent Query Processing SQL Server 2022 Intelligent Query Processing
  • 20.
    With the supportof: Intelligent Query Processing Gen 3 Intelligent QP Adaptive QP Adaptive Joins Batch Mode Interleaved Execution Query Processing Feedback Memory Grant Feedback Row Mode Batch Mode Percentile Grant Feedback CE Feedback DOP Feedback Feedback Persistence Parameter Sensitive Plan Optimization Optimized Plan Forcing Approximate QP Approximate Count Distinct Approximate Percentile Table Variable Deferred Compilation Batch Mode on Row Store Scalar UDF Inlining SQL Server 2017+ SQL Server 2019+ SQL Server 2022+ Enterprise Edition
  • 21.
    With the supportof: «Execution Modes» • «Row Mode» • Iteratori albero piano esecuzione consumano 1 riga alla volta • Modalità esecuzione tradizionale con «Rowstore» • «Batch Mode» • Iteratori albero piano esecuzione consumano batch di righe alla volta • Ottimale per operazioni di «scan» (es. aggregati o join tra tabelle grosse) • SQL Server 2012: introdotto per sfruttare al meglio indici Columnstore • SQL Server 2016/2017: estesi scenari di utilizzo con indici Columnstore • SQL Server 2019: estesi scenari di utilizzo con «Rowstore»
  • 22.
    With the supportof: «Batch Mode» con «Rowstore» • Aiuta a ridurre consumo di CPU • Indice colonnare rimane scelta migliore • Per carichi di lavoro OLAP con molto I/O • Quando non si può creare (es. impatto su OLTP, funzionalità non supportata) • Limiti • Tabelle «In-Memory» non supportate (solo «Heap» e «B-Tree» su disco) • Non usato durante lettura/filtraggio colonne LOB • Inclusi «sparse columns sets» e XML
  • 23.
    With the supportof: «Batch Mode» con «Rowstore» • SQL Server < 2019 • Alcuni scenari possibili tramite «trucchi» (articoli part1, part2, part3) • SQL Server 2019+ • Solo scenari supportati direttamente da «Query Processor» • Attivo di default con livello compatibilità database 150+ • ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION SET BATCH_MODE_ON_ROWSTORE = ON|OFF • OPTION (USE HINT ('ALLOW_BATCH_MODE')); • OPTION (USE HINT ('DISALLOW_BATCH_MODE'));
  • 24.
    With the supportof: Demo • «Batch Mode» con «Rowstore»
  • 25.
    With the supportof: Memory Grant Feedback • Problema • Troppa poca memoria -> «Spill» • Troppa memoria -> inefficienza, possibile attese • MGF: valutazione post-esecuzione • Aggiorna memoria «granted» per i piani in cache • Es. più memoria se «spill», meno se «grant» eccesivo • Non funziona con OPTION(RECOMPILE) • previene «caching» e «memory grant feedback» • Versioni supportate • SQL Server 2017+ «Batch Mode» • SQL Server 2019+ «Row Mode» • SQL Server 2022+ «Percentile» e persistenza
  • 26.
    With the supportof: Memory Grant Feedback «Percentile» e Persistenza • MGF basato su percentile • < 2022 disabilitava se valore instabile/volatile • Percentile sfavorisce «Spill» • Persistenza • < 2022 non persistente • Rimozione da cache (svecchiamento o riavvio) • 2022 salvato nel Query Store • Abilita MGF anche con OPTION(RECOMPILE)
  • 27.
    With the supportof: Controllo «Memory Grant Feedback» • «Batch Mode» • Attivo di default con livello compatibilità database 140+ • ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION SET BATCH_MODE_MEMORY_GRANT_FEEDBACK = ON|OFF • OPTION (USE HINT('DISABLE_BATCH_MODE_MEMORY_GRANT_FEEDBACK')); • «Row Mode» • Attivo di default con livello compatibilità database 150+ • ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION SET ROW_MODE_MEMORY_GRANT_FEEDBACK = ON|OFF • OPTION (USE HINT ('DISABLE_ROW_MODE_MEMORY_GRANT_FEEDBACK’)); • «Percentile» • Attivo di default con livello compatibilità database 140+ • ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION SET MEMORY_GRANT_FEEDBACK_PERCENTILE = ON|OFF
  • 28.
    With the supportof: Troubleshooting «Memory Grant Feedback» • Scenari query sensibili a parametri • Alcune query richiedono «grant» diversi in base a parametri • «Memory Grant Feedback» si disabilita se rileva instabilità • Extended Events per controllare comportamento • SQL Server 2017+ memory_grant_feedback_loop_disabled • SQL Server 2019+ memory_grant_updated_by_feedback • SQL Server 2019+ proprietà del piano esecuzione • IsMemoryGrantFeedbackAdjusted • No: First Execution, Accurate Grant, Feedback disabled • Yes: Adjusting, Stable • LastRequestedMemory
  • 29.
    With the supportof: Demo • «Memory Grant Feedback»
  • 30.
    With the supportof: CE Feedback: problemi con assunzioni • Correlazione filtri • Completamente indipendenti (CE70) • Parzialmente correlate (CE120+) • Completamente correlati (CE Feedback) • «Join Containment» • Semplice (completamente correlati, CE70) • Base (completamente indipendenti, CE120+) • «Optimizer Row Goal» • TOP, IN, EXISTS, FAST, SET ROWCOUNT possono ridurre righe • Più righe per distribuzione non uniforme
  • 31.
    With the supportof: Limitazioni CE Feedback • Non viene utilizzato se • Livello compatibilità database < 160 • Sono utilizzati Query Store «Hints» • Il piano è forzato tramite Query Store • Controllo • ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION SET CE_FEEDBACK = ON|OFF • OPTION (USE HINT ('DISABLE_CE_FEEDBACK’));
  • 32.
    With the supportof: Demo • «Cardinality Estimator Feedback»
  • 33.
    With the supportof: DOP Feedback: problemi con parallelismo • «Degree of Parallelism» • Parallelismo intra-query • Massimo configurato per istanza, database (replica), query (hint) • Grado troppo alto può portare rallentamenti • Tempo di coordinamento e/o saturazione CPU • Analisi basata su tempo di esecuzione e tempi di attesa • Esecuzioni ripetute, abbassa grado parallelismo se attese • Attese «Buffer Latch», «Buffer IO», «Network IO» ignorate • Riduzione attese e aumento concorrenza, anche a discapito durata
  • 34.
    With the supportof: Demo • «Degree of Parallelism Feedback»
  • 35.
    With the supportof: «Batch Mode Adaptive Joins» • «Nested Loop Join» efficiente • tabelle input molto piccole • una tabella input piccola + indice per «seek» su tabella grande • «Hash Join» efficiente • tabelle di input molto voluminose • potenzialmente molta memoria • «Adaptive Joins» • rinvia la scelta dopo scansione primo input
  • 36.
    With the supportof: Demo • «Batch Mode Adaptive Joins»
  • 37.
    With the supportof: «Interleaved Execution» • Problema con funzioni che ritornano tabelle • «multi-statement table valued functions» (MSTVF) • SQL Server <= 2012 QO assume cardinalità = 1 • SQL Server 2014/2016 QO assuma cardinalità = 100 • SQL Server >= 2017 • Inizia ottimizzazione • Esegue MSTVF se candidata per «Interleaved Execution» • Riprende ottimizzazione con la cardinalità corretta
  • 38.
    With the supportof: Demo • «Interleaved Execution»
  • 39.
    With the supportof: Variabili Tabella e Tabelle Temporanee Area Tabelle temporanee Variabili Tabella Creazione e aggiornamento manuale statistiche Si No Indici Si Solo definizioni «in-line» Vincoli Si Solo PRIMARY KEY, UNIQUE e CHECK Creazione statistiche automatica Si No Creazione e uso di oggetti temporanei in un singolo batch Compilazione di un comando che referenzia una tabella temporanea che non esiste è differito fino al momento delle prima esecuzione del comando Un comando che referenzia una variabile tabella è compilato insieme a tutti gli altri comandi prima che uno di questi la popoli, il QO assume cardinalità uguale a 1
  • 40.
    With the supportof: Compilazione differita variabili tabella • Compilazione comando che referenzia variabile tabella • SQL Server < 2019 compilato prima che sia popolata con cardinalità fissa = 1 • SQL Server 2019+ differito a prima esecuzione (come tabelle temporanee)
  • 41.
    With the supportof: Demo • Compilazione differita variabili tabella
  • 42.
    With the supportof: Controllo compilazione differita VT • Attivo di default con livello compatibilità database 150+ • ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION SET DEFERRED_COMPILATION_TV = ON|OFF • OPTION (USE HINT ('DISABLE_DEFERRED_COMPILATION_TV'));
  • 43.
    With the supportof: «Scalar UDF In-lining» • Funzioni utente T-SQL (UDF) che ritornano un singolo valore scalare • Problemi di prestazioni • Invocazione iterativa linguaggio interpretato • Per ogni riga, «context switching» molto oneroso durante esecuzione query • Comandi eseguiti in isolamento, no ottimizzazioni «cross-statement • Esecuzione seriale • Parallelismo «Intra-query» inibito • Mancanza di costi • Storicamente attribuiti solo a operatori relazioni, assunzione costo UDF basso…
  • 44.
    With the supportof: «Scalar UDF Automatic In-lining» • SQL Server 2019+ UDF scalari automaticamente convertite in • Espressioni scalari • «Subquery» scalari • Ottimizzazione piano completa (UDF non più visibili)
  • 45.
    With the supportof: IQP: esempio «Scalar UDF in-lining» Query senza UDF Query con UDF (senza in-lining) Query con UDF (e in-lining) Tempo esecuzione 1.6 secondi 29 minuti 11 secondi 1.6 secondi CREATE FUNCTION dbo.discount_price(@price DECIMAL(12,2), @discount DECIMAL(12,2)) RETURNS DECIMAL (12,2) AS BEGIN RETURN @price * (1 - @discount); END SELECT L_SHIPDATE, O_SHIPPRIORITY , SUM(dbo.discount_price(L_EXTENDEDPRICE, L_DISCOUNT)) FROM LINEITEM, ORDERS WHERE O_ORDERKEY = L_ORDERKEY GROUP BY L_SHIPDATE, O_SHIPPRIORITY ORDER BY L_SHIPDATE 10GB CCI compressed TPC-H Schema, 2 x CPUs (12 cores), 96GB RAM, SSD storage
  • 46.
    With the supportof: Demo • «Scalar UDF Automatic In-lining»
  • 47.
    With the supportof: Controllo «Scalar UDF Automatic Inlining» • Attivo di default con livello compatibilità database 150+ • ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION SET TSQL_SCALAR_UDF_INLINING = ON|OFF • OPTION (USE HINT ('DISABLE_TSQL_SCALAR_UDF_INLINING')); • CREATE FUNCTION … WITH INLINE = ON|OFF
  • 48.
    With the supportof: Requisiti «Scalar UDF in-lining» • Può usare uno dei seguenti costrutti • DECLARE, SET dichiarazione/assegnazione variabili) • SELECT assegnazione variabili singole/multiple • IF/ELSE con livelli annidamento arbitrari • RETURN singoli o multipli • Chiamate a UDF annidate/ricorsive • Operazioni relazionali es. EXISTS, ISNULL • Nessuna invocazione di funzioni con • dipendenza dal tempo es. GETDATE() • effetti collaterali es. NEWSEQUENTIALID() • Utilizzo di EXECUTE AS CALLER (default) • No riferimenti a • variabili tabella • parametri «table-valued» • tipi dato «user-defined» • Non compilate nativamente • Supporto a «interop» • No funzione di partizionamento • Non referenziate da • clausole GROUP BY • colonne calcolate • vincoli CHECK • No signatures added to it
  • 49.
    With the supportof: Troubleshooting «Scalar UDF in-lining» • Colonna is_inlineable in sys.sql_modules • Non implica che sarà sempre «in-lined»! (es. 1000 righe di codice) • Piano di esecuzione • Se «in-lined»! , nodo XML <UserDefinedFunction> mancante • Extended Events • tsql_scalar_udf_not_inlineable
  • 50.
    With the supportof: Funzioni di aggregazione approssimate • Precisione vs. risultati rapidi e consumo di memoria ridotto • Solo scenari dove i valori precisi non sono necessari! • es. dashboards, analisi di trend, «feature selection», ecc. • Pensato per grossi volumi di dati e richieste • Es. 10 miliardi di righe, 1 utente che consuma 1,5GB di memoria per risultato preciso contro 100 utenti in contemporanea che usano 12MB per un risultato approssimato… • 2019+ APPROX_COUNT_DISTINCT • Algoritmo «HyperLogLog» tasso errore <= 2% nel 97% dei casi • 2022+ APPROX_PERCENTILE_CONT, APPROX_PERCENTILE_DISC • Algoritmo «KLL sketch» tasso errore <= 1,33% nel 99% dei casi
  • 51.
    With the supportof: Demo • APPROX_COUNT_DISTINCT • APPROX_PERCENTILE_CONT, APPROX_PERCENTILE_DISC
  • 52.
    With the supportof: «Parameter Sensitive Plan Optimization» Seek Scan Scan Seek Scan
  • 53.
    With the supportof: PSP come funziona
  • 54.
    With the supportof: Limiti PSP • Solo operatore di uguaglianza supportato • Numero finito di varianti • Numero finito di parametri • Possibile piano non ottimale per tutti valori di una variante
  • 55.
    With the supportof: Demo • «Parameter Sensitive Plan Optimization»
  • 56.
    With the supportof: «Optimized Plan Forcing» • Query con tempi di compilazione alti sono candidate • «Replay Script» incluso nel piano di esecuzione • Salvato nel Query Store come piano forzato • Fa risparmiare tempo di compilazione Query • Forzatura non significa che non debba essere compilata • Utile per evitare «compile storm»
  • 57.
    With the supportof: Demo • «Optimized Plan Forcing»
  • 58.
    With the supportof: Review Intelligent Query Processing Gen 3 Intelligent QP Adaptive QP Adaptive Joins Batch Mode Interleaved Execution Query Processing Feedback Memory Grant Feedback Row Mode Batch Mode Percentile Grant Feedback CE Feedback DOP Feedback Feedback Persistence Parameter Sensitive Plan Optimization Optimized Plan Forcing Approximate QP Approximate Count Distinct Approximate Percentile Table Variable Deferred Compilation Batch Mode on Row Store Scalar UDF Inlining SQL Server 2017+ SQL Server 2019+ SQL Server 2022+ Enterprise Edition
  • 59.
    With the supportof: Modifiche non protette da livello compatibilità SQL Server 2022 • Approximate Percentile • PERCENTILE_CONT • PERCENTILE_DISC • Optimized Plan Forcing • Persists compile steps • Reduce compilation overhead dbcompat 140+ • Memory Grant Percentiles • Smooth oscillation • Memory Grant Feedback Persistence • Survive cache eviction and restart dbcompat 160 • Parameter Sensitive Plan (PSP) Optimization • Cardinality Estimation (CE) Feedback • Degree of Parallelism (DOP) feedback
  • 60.
    With the supportof: Risorse • https://aka.ms/querystore • https://aka.ms/iqp • https://aka.ms/cefeedback • https://aka.ms/dopfeedback • https://aka.ms/pspopt
  • 61.
    With the supportof: Risorse SQL Server 2022 Learn more about SQL Server 2022 aka.ms/sqlserver2022 Download SQL Server 2022 aka.ms/getsqlserver2022 Get our decks aka.ms/sqlserver2022decks What’s new for SQL Server 2022 aka.ms/sqlserver2022docs Try our demos aka.ms/sqlserver2022demos Watch Microsoft Mechanics aka.ms/sqlserver2022mechanics Don’t miss us on Data Exposed aka.ms/dataexposed Read the SQL Server 2022 Blog Series aka.ms/sqlserver2022blogs Take the Microsoft Learning Path aka.ms/learnsqlserver2022 Read the book aka.ms/sql2022book Try out the workshop aka.ms/sql2022workshop