SomewhereSomehow's Notes

Фильтр по тегу: estimates


USE HINT и ASSUME_MIN_SELECTIVITY_FOR_FILTER_ESTIMATES

В одной из предыдущих заметок мы говорили о таком механизме как Cardinality Estimator.
www.queryprocessor.ru
Cardinality Estimation, СЕ (оценка кардинальности) – это оценка предполагаемого числа строк, которое будет обработано тем или иным оператором запроса. Оценка – один из ключевых факторов при построении плана запроса. Оценку числа строк осуществляет компонент Cardinality Estimator.

Хинт ASSUME_MIN_SELECTIVITY_FOR_FILTER_ESTIMATES контролирует один из аспектов поведения этого компонента, а именно, оценку комплексных предикатов. На сегодняшний день SQL Server имеет три алгоритма оценки подобных предикатов:

  • оценка по предположению независимости;
  • оценка по минимальной селективности;
  • оценка по алгоритму exponential backoff.

Удобнее всего будет разобрать их на примере.

Читать дальше...
добавлено: 06 мар 17 просмотры: 230, комментарии: 0



Ошибка вычисления селективности для предикатов с isnumeric

Недавно на одном из форумов был задан вопрос о том, почему при добавлении в запрос условия isnumeric(column)=0, запрос начинает выполняться очень медленно. Изучение этой ситуации привело к интересным результатам.
Читать дальше…
добавлено: 23 окт 12 просмотры: 1065, комментарии: 0



RowGoal и неравномерное распределенных данных

На написание этой заметки меня подвиг доклад Алексея Эксаревского на 24 hours of PASS про наиболее частые причины ошибок в оценке кардинальности. Те, кто не видел этот доклад могут ознакомиться с ним на techdays.

Алексей рассказывает о возможных причинах неправильных оценок кардинальности (или количества строк), из-за чего оптимизатор выбирает неудачный план запроса. Наиболее интересным и нетривиальным мне показался один из последних рассмотренных случаев, когда на эти оценки влияет механизм RowGoal.

Я уже касался вкратце этого механизма, когда описывал вывод недокументированных флагов трассировки тут. Но на всякий случай повторюсь, чтобы было понятно, о чем речь.

RowGoal – это механизм оптимизатора, который позволяет основываясь на заранее известном числе строк, которые необходимо получить (например в запросе есть предложение Top N), ограничить число строк для обработки в более ранних операторах. Казалось бы, если мы заранее знаем число строк, то это позволит выбрать лучший план. И, как правило, это так, однако, при некотором особенном распределении данных, этот механизм может мешать.

Рассмотрим механику более подробно.
Читать дальше…
добавлено: 03 июл 12 просмотры: 1190, комментарии: 0