Etiket Bulutu

Benchmark Convert_IMplicit Database High Availability Database Mirroring datawarehouse dimension table dmv Dynamic Data Masking Execution Execution Plans fact table Failover Cluster Node ekleme Failover Clustering FileStream generate script High Availability Implicit Instant File Initialization index Kinect Linux Live Query Statistics Log Shipping Mirroring object explorer object explorer details ODBC Driver pass performance performance tuning Plan Handle Planü Power View reporting services rol Row Level Security script sql serer 2016 sql server SQL Server 2008 SQL Server 2008 Log Shipping SQL Server 2012 SQL Server 2012 installation SQL Server 2012 Kurulumu SQL Server Backup SQL Server da Backup planı SQL Server da Maintenance Plans oluşturma SQL Server database mirroring SQL Server Disaster Recovery sql server dynamic management views SQL Server Failover Cluster SQL Server High Availability SQL Server Log Shipping SQL Server Maintenace Plans sql server performans SQLDIAG SQLDIAG Troubleshooting T24 Temenos truncate table t-sql unique index performance 1. Dünya savaşı istatistikleri 1456 451 ACID advanced analytics Advanced Data Analytics Affinity algı Alter index Alter table ALTER TABLE .. ALTER COLUMN Altın Oran Always On ALWAYSON AlwaysOnDemoTool amazon web services kinesis AMR analiz analysis service Ankara Antivirus apache kafka Arduino Article Assembly asymmetric audit Authentication Auto Growth Availability Group azure Azure Backup azure event hub partition azure event hubs azure event hubs servisi azure event hubs veri edinme Azure File Share Azure Fiyatlandırma Azure HDInsight Azure Hizmet Modelleri Azure ML Azure New Portal Azure Pricing Azure Queue azure sql database configuration azure sql database kullanımı azure sql database stream veriyi tutma azure sql database table partitioning Azure Storage azure stream analytics azure stream analytics dashboard azure stream analytics ölçeklendirilmesi azure stream analytics servisi Azure Table BA Backup backup encyrption backupset Bakım BASE bellek Best Practice BI Semantic Model Big Data Big User blocking blocking disable trigger blocking enable trigger Buffer Cache buffer pool Buffer Pool Extension bulk logged Buluta Veri Depolama Buluttaki Disk Business Analytics Conference business intelligence Büyük Veri Case Central Management Server certificate changed data capture Cloud Computing Cloud DR CLR Cluster clustered columnstore index Clustered Index Code Snippets Cold Purging collation column store column-level columnstore ColumnStore Indexes Compress ComputerNamePhysicalNetBIOS Concurrency Conditions Contained Database Contained Databases convert CONVERT_IMPLICIT Corruption Credentials cube DAC Dashboard Tasarımı data cleansing Data Compression Data Consistency Model data encryption data matching data mining Data Page data profiling data quality Data Services Data Warehouse Design Database database list Database Management Sistem database master key Database Mirroring Database Snapshot database trigger database-level Data-Ink Ratio datasets datasource DataZen date date dimension db_owner DBA DBCC dbcc dropcleanbuffers dbcc freeproccache DBMS dbo user DDL deadlock debugging DecryptByKey DecryptByPassPhrase deleted bitmap delta store Denali Denali SSAS deny database list deşifre detail index developer DIFFERENTIAL BACKUP DirectQuery Dirty Read Disaster Recovery Distribution Yapılandırma Distributor Distributor Agent dm_server_services DMF DMO DMV document db dosya bazlı şifreleme dqs dr Dynamic Management Function Dynamic Management Object Dynamic Management View ecrypt Effected Report Design Techniques Eğitim EncryptByKey EncryptByPassPhrase encryption endpoint Environment Variable error Error 5030 Error Log Estetik Raporlama Estimated Rows Eş Zamanlılkk Etkili Rapor Tasarlama Teknikleri Etkinlik ETL event Event Viewer except;intersect;sql execution Execution Plan export formats extended events Extended Stored Procedure Facets Failover Failover Cluster fast n execution plan FETCH NEXT FILELISTONLY FILLFACTOR File Table file-level FileStream Filter Pack Filtered Index First_Value Flat File fn_repl_hash_binary Focal Point foreignkey FORMAT Forwarded Record forwarded_record_count ftp task FULL BACKUP Full Recovery Full-Text Search functions Gartner Geocluster Gerçek Zamanlı Dashboard gestalt Golden Ratio görsel duyu group by Güvenlik ha Hadoop hafıza Hash HASHBYTES HEADERONLY headers footers Heap Hekaton hicri High Availability hijr Hiyerarşi Hybrid Cloud IaaS Index Index Scan In-Memory InMemory DW In-Memory DW InMemory OLTP In-Memory OLTP Internet of People Internet of Things IO IOT IoT nedir Isolation Level indeks index inmemory in-memory oltp internet of things isolation level istatistik istatistikler İş zekası İzolasyon Seviyesi Job json json support knowledge base kolon-satır bazlı kurulum küp Lag Lansman latch Lead linked server lock locking locking hints Log Backup Log Reader Agent Log Shipping login Lost-Update LQS Machine Learning Maintenance Management Studio matrix Max Text Replication Size mdx memory Memory Optimization Advisor Memory Optimized Table Memory Optimized Tables merge Merge Agent merge kullanımı Merge Publication Merge Replication merge type 1 slowly changing dimension merge type 1 slowly changing dimension örneği merge type 1 vs type 2 scd merge type 2 slowly changing dimension merge type 2 slowly changing dimension örneği merge type 3 slowly changing dimension merge type 4 slowly changing dimension message Microsoft Advanced Data Analytics Çözümleri microsoft azure Microsoft Bulut Microsoft Sanal Akademi Microsoft SQL Server Microsoft SQL Server 2014 Yenilikleri Microsoft SQL Server 2016 Mirror mirroring missing index Monitoring move Msdb multi_user multiversion concurrency control MVP MVP Roadshow MySnippet Named Pipes Natively Store Procedures Natively Stored Procedures Nesnelerin İnterneti Network Binding Order NoEngine Approaches nonclustered columnstore index Non-Repetable Read NoSQL NoSQL Approaches NoSQL Dünyası object explorer Odak Noktası ODBC Office 365 Offline OFFSET olap OLAP Backup OLE DB OLTP Online Index order attributes Otomatik Büyüme OVER PaaS PAD_INDEX page out page properties PAGE RESTORE PAGEIOLATCH paging parameters partition partitioning PASS PASS Summit PASS Summit 2014 Performance Performance Tuning performans performans tuning Phantom Read pivot Policies Policy Based Management Filtreleme Policy Management Power BI Power BI Dashboard Power BI Rest API power bi power view PowerBI PowerBI for Office 365 powerbi PowerMap PowerPivot PowerQuery powershell powershell ile sql yönetimi PowerView PowerView raporlarının web sayfalarına gömülmesi precon Primary Key primarykey Project Deployment Model Project Variable Protokol Proxy Proxy Account Publisher Purging on Independent Tables QL Server 2014 Yenilikleri Que Reader Agent Query Plan query store R Range Raporlama Raporlama Projeleri için Strateji Belirleme Raporlama Projelerine Hazırlık Read Committed Read Uncommitted RealTime Dashboard Rebuild RECONFIGURE RECONFIGURE WITH OVERRIDE Recovery model Relational Engine relationships Rename SSRS Database Repeatable Read Replication Replication Monitoring replikasyon report manager web site report parts reporting service reporting services reporting servis Resource Governor RESTORE Restore Database Restore Generate Restore Generate Script Restore transaction log rollback rs Rule of Thirds sa user SaaS sayfalama scd 3 demo scd karşılaştırma scd type 4 demo Scheduling Schema Comparison script Security segment elimination select into Self-Service BI Semantic Search Serializable Server Core SERVERPROPERTY Service services shared data sources shared datasets Shared Memory sharepoint Sharepoint 2010 ShowPlan Shrink simple recovery sing_user sliding window Slowly Changing Dimension snapshot Snapshot Agent Snapshot Publication Snapshot Replication Snippet snowflake sorting sp_configure sp_describe_first_result_set sp_server_diagnostics sp_spaceused sql SQL Agent Job SQL Azure sql bilgi yarışması SQL CLR SQL DIAG SQL DIAG Performans verisi toplama SQL endpoint SQL Login SQL Onculeri SQL Öncüleri sql script sql server SQL Server 2005 SQL Server 2008 SQL Server 2011 CTP3 SQL Server 2011 Denali SQL Server 2012 SQL Server 2012 CTP3 SQL Server 2012 RC SQL Server 2012 RC0 SQL Server 2012 ShowPlan Enhancements SQL Server 2012 T-SQL Enhancements SQL Server 2014 Sql Server 2014 Cardinality Estimator SQL Server 2014 Yenilikleri sql server 2016 SQL Server 2016 New Features SQL Server 2016 Yenilikleri sql server agent sql server assembly ekleme SQL Server Authentication sql server cast ve convert sql server clr integration sql server clr kullanımı sql server clr örnek sql server cluster SQL Server Code Name Denali SQL Server da Kullanıcı Yaratma SQL Server Database Project sql server dmv ve dmf sql server execution plan temizleme SQL Server Express Backup sql server fast n option örneği sql server fast n seçeneği SQL Server login sql server management stdio sql server merge into örnek sql server merge komutu sql server merge performnas sql server merge type 1 scd sql server merge type 2 scd sql server merge type 3 scd SQL Server Mobile Report Publisher SQL Server Network Interface SQL Server Onculeri SQL Server Öncüleri SQL Server Öncüleri Ankara SQL Server Performance sql server performans SQL Server Profiler SQL server recovery model SQL Server Reporting Services SQL Server Restore Generate Script SQL Server sa SQL Server Security SQL Server SQL DIAG sql server tarih dönüşüm işlemi sql server tarihsel veriler ile çalışma SQL Server User SQL Server yetki SQL Server yetkilendirme sql servera .net kodu ekleme SQL Serverda yetkilendirme nasıl SQL Serverda yetkilendirme nasıl yapılır sql to oracle linked server sql türkiye SQL User With Password sql yarışma SQLCMD sql'den oracle'a linked server SQLDIAG SQLDIAG Report SQLOS sqlsaturay SQLSaturday SQLSaturday #182 SQLSaturday #359 sqlsaturday #451 sqlserveronculeri ssas SSAS 2012 SSIS SSIS 2012 ssis SSMS SSMS Project SSMS Solution ssrs Stanby Database star schema STOPAT STOPBEFOREMARK STORAGE Storage Engine stored procedure stream analytics job subreports Subscriber Subscription subscriptions symmetric SYS sys.dm_db_index_physical_stats sys.dm_db_index_usage_stats sys.dm_db_missing_index_columns sys.dm_db_missing_index_details sys.dm_db_missing_index_group_stats sys.dm_db_missing_index_groups sys.server_principals sysadmin System Databases System View şifre şifreleme table table difference TableHasClustIndex TableHasIdentity TableHasPrimaryKey Tablet PC Tabular Mode Tabular Model TCP/IP TDE Tempdb time series Transaction Transactional Publication Transactional Replication Transparent Data Encryption trigger Troubleshooting TRY_CONVERT TRY_PARSE tsql t-sql T-SQL 2012 tsql mistakes Undocument union unionall Updatable ColumnStore İndex upgrade Veri ambarı veri edinme seçenekleri Veri Güvenliği Veri Hizmetleri Veri madenciliği Veri Mürekkep Oranı Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Veri Tipi Veri Tutarlılık Modelleri Veri Yönetimi Evrimi verinin evrimi Veritabanı oluşturmak VERİTABANI YEDEKLEME STRATEJİLERİ veritabanı yedeklerinin şifrelenmesi Veritabanı Yöneticisi Veritabanı Yönetimi VeritPaq view any database Visual Studio VTYS web services Webcast Windows 7 Windows 8 Windows Authentication Windows Azure Windows Failover Clustering wmi WRITELOG xevents xp_sqlagent_enum_jobs YEDEKLEME STRATEJİLERİ Yedekli Çalışma Yetkilendirme Yiğit Aktan ysfkhvc yusuf kahveci Yüksek Erişilebilirlik Yüksek Süreklilik zip

OLAP Sistemlerde Indexed View ile Sorgu Performansını Arttırın

Ekleyen: Turgay Sahtiyan Microsoft Senior SQL Server PFE Tarih:22.02.2012 Okunma Sayısı:3750


Bu makalemde, özellikle DWH sistemlerde bulunan, bol join ya da hesaplama içeren, çok fazla kayıt döndüren sorgularda ciddi performans artışı sağlayan Indexed View’leri inceliyor olacağız.

Indexed View Nedir?

Klasik View’leri hepimiz biliyoruz. Bu View’lerde dönecek kayıt seti herhangi bir şekilde veritabanında tutulmaz ve View her çalıştığında ilgili tablolardan getirilir. View’den eğer çok fazla kayıt dönüyorsa ve ayrıca bu kayıtlarda join ve hesaplamla işlemleri bolca yapılıyorsa çoğu durumda sonucun gelmesi oldukça fazla zaman alabilir.

Yukarıda ki örneğe benzer View’lerde performans artışı için View üzerine Unique Clustered Index tanımlanabilir. Index tanımlandığında artık View’den dönecek kayıt seti veritabanında saklanıyor olacaktır. Dolayısıyla karışık sorgularda her defasında hesaplama yapılmayacak, kayıtlar veritabanında saklandığı yerden hızlı bir şekilde getirilecektir.

View’lere Index tanımlamanın bir diğer artısı, sorguda ilgili view kullanılmasa bile eğer sorgunun tamamı ya da bir kısmı view tarafından karşılanıyorsa Index’in kullanılıyor olmasıdır. Yani view üzerine tanımlanan Index’in kullanılması için View’in sorguda kullanılması şart değildir.

Indexed view SQL Server’ın tüm versiyonlarında bulunmaktadır. Fakat bir önceki paragrafta bahsettiğim özellik, yani View kullanılmadan Index’in kullanılması özelliği sadece Enterprise versiyonunda bulunmaktadır.

Hangi Sistemler İçin Uygundur? OLTP - OLAP

View üzerine Index tanımlandığında dönecek kayıt seti veritabanında saklandığı için, çok fazla update ya da insert gören tablolardan oluşan View’lere Index tanımlanması pek mantıklı değildir. Çünkü tablolarda oluşacak DML işlemleri view’lerde de yapılmak durumunda kalınacaktır. Bu da DML işlemlerinin performansını etkileyecektir.

OLAP sistemleri Indexed View kullanımı için çok iyi bir alandır. Olap sistemlerinde tablolar belirli bir zamanda (her gece beslenen DWH sistemleri gibi) DML işlemi görür ve View’ler çok fazla sayıda sorgulanır. O yüzden bu tarz sistemlerde Indexed View kullanımı mantıklı olmaktadır.

Ayrıca veritabanları beslemesinden önce Indexed View’ler kapatılabilir ve DML işlemleri tamamlandıktan sonra Indexed View’ler tekrar oluşturabilir. Bu şekilde veri beslemesi aşamasında da performans sıkıntısı ortadan kaldırabilir.

Indexed View Oluşturmanın Ön Şartları

Bir View üzerine Clustered Index tanımlamadan önce bazı ön şartların sağlanmış olması gerekmektedir. Bu ön şartlardan bazıları aşağıdaki gibidir:

  • İlgili View’in içinde başka bir View kullanılamaz.
  • View’in içinde kullanılan tüm tablolar View ile aynı veritabanında ve aynı schema sahibine ait olmak zorundadır.
  • View SchemaBinding opsiyonu ile oluşturulmak zorundadır.
  • View içinde kullanılan UDF (User Defined Functions) ‘larda SchemaBinding opsiyonu ile oluşturulmuş olmalıdır.
  • View içinde kullanılan tablo ve UDF’ler SchemaName+ObjectName şeklinde kullanılmalıdır. Örneğin Person.Address gibi.
  • View’de hesaplama fonksiyonu kullanıldı ise select kısmında COUNT_BIG(*) kullanılması zorunludur.
  • Ayrıca select kısmı için aşağıdaki engeller mevcuttur.
    • Select * şeklinde bir kullanıma izin verilmez. Kolon adları belirtilmek zorundadır.
    • Aynı kolon adı 1 den fazla kullanılamaz.(“Select col1 as a, col1 as b from tbl1” gibi)
    • CTE (Common Table Expression) kullanımına izin verilmez.
    • TOP ve Order By kullanılamaz.
    • Count kullanılamaz. Count yerine Count_Big kullanılmalıdır.

Ön şartların tamamına aşağıdaki BOL dokümanından erişebilirsiniz.

http://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms191432.aspx

Indexed View’in Performansa Etkisi

Indexed View’ın performansa olan etkisini analiz etmek aşağıdaki örnek sorguyu kullanacağım.

SELECT TOP 5 ProductID, 
	Sum(UnitPrice*OrderQty) as SumUnitPrice,
	Sum(UnitPrice*OrderQty*UnitPriceDiscount) AS SumDiscountPrice
FROM Sales.SalesOrderDetail
GROUP BY ProductID
ORDER BY SumDiscountPrice DESC

 

Bu sorgu için bir Indexed View oluşturacağız. Daha sonra Indexed View’den önceki performansı ile karşılaştıracağız.

İlk olarak Indexed view oluşturmadan yukarıdaki sorgunun Query Planını inceleyelim.

Where bloğu kullanmadığım için Clustered Index Scan yapıldı. Ayrıca hesaplama fonksiyonu (sum) kullandığım için Hash Match yapıldı ki bu işlemin bana maliyeti %35.

Şimdi bu sorgu için bir View oluşturup bu View içinde bir Unique Clustered Index oluşturuyorum.

IF OBJECT_ID ('Sales.vSales', 'view') IS NOT NULL
	DROP VIEW Sales.vSales ;
GO

CREATE VIEW Sales.vSales
	WITH SCHEMABINDING -- Indexed View tanımlamak için şart
AS	
	SELECT ProductID,
	    Sum(UnitPrice*OrderQty) as SumUnitPrice,
		Sum(UnitPrice*OrderQty*UnitPriceDiscount) AS SumDiscountPrice,
		COUNT_BIG(*) as TotalSales --Group By kullanıldığında mecburi
	FROM Sales.SalesOrderDetail 
	GROUP BY ProductID
GO
--View üzerine Index tanımlıyoruz.
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX VI_1
	ON Sales.vSales (ProductId)
GO

 

Şimdi 2 sorguyu beraber çalıştıracağım. IO değerlerini görmek için SET STATISTICS IO ON ile IO istatistiğini de aktif hale getiriyorum. Ayrıca ilk sorgumda View’in Index’i değil de Clustered Index kullanılması için Clustered Index’i force ediyorum.

SET STATISTICS IO ON
GO

--Clustered Index kullanılacak.
SELECT TOP 5 ProductID, 
	Sum(UnitPrice*OrderQty) as SumUnitPrice,
	Sum(UnitPrice*OrderQty*UnitPriceDiscount) AS SumDiscountPrice
FROM Sales.SalesOrderDetail WITH(INDEX(0))
GROUP BY ProductID
ORDER BY SumDiscountPrice DESC

--Indexed View kullanılacak.
SELECT TOP 5 ProductID, 
	Sum(UnitPrice*OrderQty) as SumUnitPrice,
	Sum(UnitPrice*OrderQty*UnitPriceDiscount) AS SumDiscountPrice
FROM Sales.SalesOrderDetail
GROUP BY ProductID
ORDER BY SumDiscountPrice DESC

 

İlk olarak Query Planlara bakalım.

İlk dikkatinizi çekmek istediğim nokta yukarıdaki sorgularda View’in adını kullanmıyor olmama rağmen 2.sorguda View üzerine tanımladığım Index otomatik olarak kullanıldı. Giriş bölümünde bahsettiğim durum yani Enterprise versiyonun bir özelliği bu.

Şimdi sorguların masraflarına bakalım. Indexed View tanımlanmadan önceki durum tanımlandıktan sonraki duruma oranla 99 kat daha performansız. Bunun nedeni Indexed View kullanarak hem daha az IO yapmış olmam hem de Group By’dan kaynaklanan Hash Match’ten kurtulmuş olmam.

Peki IO değerlerimiz nasıl?

İlk sorgum 1240 IO yaparken 2. Sorgum sadece 4 IO yaparak işlemi tamamlamış oldu.

Indexed View’lerde normal View’lerden farklı olarak dönecek kayıt setleri veritabanında saklanır dedik. Normal bir Clustered Index’in page’lerine bakar gibi Indexed View’in Clustered Index Page’lerine bakabilirim.

--Index'in page'leri
DBCC IND('AdventureWorks','Sales.vSales',1)

NonLeaf Level Page örneği

DBCC Page('AdventureWorks',1,8207,3)

Leaf Level Page örneği

DBCC TRACEON(3604)
GO
DBCC Page('AdventureWorks',1,8204,3)

Sonuç

Indexed View’lerde klasik View’lerden farklı olarak dönecek kayıt setleri veritabanında saklanırlar. Bu özelliklerinden dolayı çok fazla hit alan ve bol join ya da hesaplama içeren View’lerde Index kullanmak performans açısından oldukça avantaj sağlamaktadır. Tabloda yapılacak DML işlemleri ilgili View’i de etkileyeceğinden dolayı OLTP sistemlerden ziyade OLAP sistemlerinde kullanılmaları daha mantıklıdır.


yorum yaz
SEDAT DÜZTAŞ

SEDAT DÜZTAŞ


03.04.2012 14:45


Eline sağlık Turgay hocam, Performans artırıcı makalelere herzaman ihtiyaç vardır. Devamını bekleriz. Sedat Düztaş

Turgay Sahtiyan

Turgay Sahtiyan


03.04.2012 15:41


Teşekkürler

Üye Girişi

Kullanıcı Adınız

Şifreniz

Şifremi Unuttum

Arkadaşına Tavsiye Et

Tavsiye edebilmek için siteye giriş yapmalısınız