SQL सर्वर दो समान रूप से विभाजित तालिकाओं पर समानांतर मर्ज जॉइन को ऑप्टिमाइज़ नहीं करता है

Question

बहुत विस्तृत प्रश्न के लिए अग्रिम में माफी। मैंने समस्या को पुन: पेश करने के लिए एक पूर्ण डेटा सेट उत्पन्न करने के लिए प्रश्नों को शामिल किया है, और मैं 32-कोर मशीन पर SQL सर्वर 2012 चला रहा हूं। हालाँकि, मुझे नहीं लगता कि यह SQL Server 2012 के लिए विशिष्ट है, और मैंने इस विशेष उदाहरण के लिए 10 का MAXDOP मजबूर किया है।

मेरे पास दो टेबल हैं जो एक ही विभाजन योजना का उपयोग करके विभाजित हैं। विभाजन के लिए उपयोग किए जाने वाले कॉलम पर एक साथ जुड़ने पर, मैंने देखा कि एसक्यूएल सर्वर एक समानांतर मर्ज ज्वाइन को ऑप्टिमाइज़ करने में सक्षम नहीं है जितना कि कोई उम्मीद कर सकता है और इस तरह इसके बजाय एचएएस जॉयिन का उपयोग करने का विकल्प चुनता है। इस विशेष मामले में, मैं मैन्युअल रूप से विभाजन समारोह के आधार पर 10 डिसऑइंट रेंज में क्वेरी को विभाजित करके और SSMS में एक साथ उन प्रश्नों में से प्रत्येक को चलाने के द्वारा बहुत अधिक इष्टतम समानांतर MERGE JOIN को मैन्युअल रूप से अनुकरण करने में सक्षम हूं। एक ही समय में उन सभी को चलाने के लिए WAITFOR का उपयोग करते हुए, इसका परिणाम यह है कि सभी प्रश्नों का मूल समानांतर एचएएस जोइन द्वारा उपयोग किए गए कुल समय के ~ 40% में पूरा होता है।

क्या समान रूप से विभाजित तालिकाओं के मामले में SQL सर्वर को इस अनुकूलन को अपने दम पर प्राप्त करने का कोई तरीका है? मैं समझता हूं कि एसक्यूएल सर्वर आमतौर पर एक बहुत बड़ा ओवरराइड कर सकता है ताकि एक मेरि जॉय समानांतर हो सके, लेकिन ऐसा लगता है कि इस मामले में न्यूनतम ओवरहेड के साथ एक बहुत ही प्राकृतिक शार्किंग विधि है। शायद यह सिर्फ एक विशेष मामला है कि अनुकूलक अभी भी पहचानने के लिए पर्याप्त चतुर नहीं है?

इस समस्या को पुन: उत्पन्न करने के लिए सरलीकृत डेटा सेट को सेट करने के लिए यहाँ SQL है:

/* Create the first test data table */
CREATE TABLE test_transaction_properties 
    ( transactionID INT NOT NULL IDENTITY(1,1)
    , prop1 INT NULL
    , prop2 FLOAT NULL
    )

/* Populate table with pseudo-random data (the specific data doesn't matter too much for this example) */
;WITH E1(N) AS (
    SELECT 1 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 1 
    UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 1
)
, E2(N) AS (SELECT 1 FROM E1 a CROSS JOIN E1 b)
, E4(N) AS (SELECT 1 FROM E2 a CROSS JOIN E2 b)
, E8(N) AS (SELECT 1 FROM E4 a CROSS JOIN E4 b)
INSERT INTO test_transaction_properties WITH (TABLOCK) (prop1, prop2)
SELECT TOP 10000000 (ABS(CAST(CAST(NEWID() AS VARBINARY) AS INT)) % 5) + 1 AS prop1
                , ABS(CAST(CAST(NEWID() AS VARBINARY) AS INT)) * rand() AS prop2
FROM E8

/* Create the second test data table */
CREATE TABLE test_transaction_item_detail
    ( transactionID INT NOT NULL
    , productID INT NOT NULL
    , sales FLOAT NULL
    , units INT NULL
    )

 /* Populate the second table such that each transaction has one or more items
     (again, the specific data doesn't matter too much for this example) */
INSERT INTO test_transaction_item_detail WITH (TABLOCK) (transactionID, productID, sales, units)
SELECT t.transactionID, p.productID, 100 AS sales, 1 AS units
FROM test_transaction_properties t
JOIN (
    SELECT 1 as productRank, 1 as productId
    UNION ALL SELECT 2 as productRank, 12 as productId
    UNION ALL SELECT 3 as productRank, 123 as productId
    UNION ALL SELECT 4 as productRank, 1234 as productId
    UNION ALL SELECT 5 as productRank, 12345 as productId
) p
    ON p.productRank <= t.prop1

/* Divides the transactions evenly into 10 partitions */
CREATE PARTITION FUNCTION [pf_test_transactionId] (INT)
AS RANGE RIGHT
FOR VALUES
(1,1000001,2000001,3000001,4000001,5000001,6000001,7000001,8000001,9000001)

CREATE PARTITION SCHEME [ps_test_transactionId]
AS PARTITION [pf_test_transactionId]
ALL TO ( [PRIMARY] )

/* Apply the same partition scheme to both test data tables */
ALTER TABLE test_transaction_properties
ADD CONSTRAINT PK_test_transaction_properties
PRIMARY KEY (transactionID)
ON ps_test_transactionId (transactionID)

ALTER TABLE test_transaction_item_detail
ADD CONSTRAINT PK_test_transaction_item_detail
PRIMARY KEY (transactionID, productID)
ON ps_test_transactionId (transactionID)

अब हम अंत में उप-इष्टतम क्वेरी को पुन: पेश करने के लिए तैयार हैं!

/* This query produces a HASH JOIN using 20 threads without the MAXDOP hint,
    and the same behavior holds in that case.
    For simplicity here, I have limited it to 10 threads. */
SELECT COUNT(*)
FROM test_transaction_item_detail i
JOIN test_transaction_properties t
    ON t.transactionID = i.transactionID
OPTION (MAXDOP 10)

हालांकि, प्रत्येक विभाजन को संसाधित करने के लिए एक एकल थ्रेड का उपयोग करके (नीचे पहले विभाजन के लिए उदाहरण) एक बहुत अधिक कुशल योजना का नेतृत्व करेगा। मैंने एक ही पल में 10 विभाजनों में से प्रत्येक के लिए नीचे की तरह एक क्वेरी चलाकर इसका परीक्षण किया, और सभी 10 केवल 1 सेकंड में समाप्त हो गए:

SELECT COUNT(*)
FROM test_transaction_item_detail i
INNER MERGE JOIN test_transaction_properties t
    ON t.transactionID = i.transactionID
WHERE t.transactionID BETWEEN 1 AND 1000000
OPTION (MAXDOP 1)

Answer 1

आप सही हैं कि SQL सर्वर ऑप्टिमाइज़र समानांतर MERGEसम्मिलित योजनाओं को उत्पन्न नहीं करना पसंद करता है (यह इस विकल्प की कीमत काफी अधिक है)। समानांतर MERGEहमेशा दोनों आदानों पर पुनर्खरीद एक्सचेंजों की आवश्यकता होती है, और इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि यह आवश्यक है कि उन एक्सचेंजों में पंक्ति क्रम संरक्षित किया जाए।

समानांतरवाद सबसे कुशल है जब प्रत्येक धागा स्वतंत्र रूप से चल सकता है; आदेश परिरक्षण अक्सर बार-बार सिंक्रनाइज़ेशन प्रतीक्षा की ओर जाता है, और अंततः tempdbअंतर-क्वेरी गतिरोध की स्थिति को हल करने के लिए फैलने का कारण बन सकता है ।

इन समस्याओं को एक थ्रेड पर पूरी क्वेरी के कई उदाहरणों को चलाकर रोका जा सकता है , प्रत्येक थ्रेड डेटा की एक विशेष श्रेणी को संसाधित करता है। यह एक रणनीति नहीं है जो कि ऑप्टिमाइज़र मूल रूप से मानता है, हालांकि। जैसा कि यह है, समानता के लिए मूल एसक्यूएल सर्वर मॉडल एक्सचेंजों में क्वेरी को तोड़ता है, और कई थ्रेड्स पर उन विभाजन से बने योजना खंडों को चलाता है।

एक्सक्लूसिव डेटा सेट रेंज पर कई थ्रेड्स पर संपूर्ण क्वेरी प्लान्स को प्राप्त करने के तरीके हैं, लेकिन उन्हें ट्रिकरी की आवश्यकता होती है, जिससे हर कोई खुश नहीं होगा (और माइक्रोसॉफ्ट द्वारा समर्थित नहीं होगा या भविष्य में काम करने की गारंटी नहीं होगी)। ऐसा एक दृष्टिकोण विभाजन तालिका के विभाजन पर पुनरावृत्ति करना है और प्रत्येक धागे को एक उप-योग के निर्माण का कार्य देना है। परिणाम SUMप्रत्येक स्वतंत्र थ्रेड द्वारा लौटाए गए पंक्ति गणना का है:

विभाजन संख्या प्राप्त करना मेटाडेटा से काफी आसान है:

DECLARE @P AS TABLE
(
    partition_number integer PRIMARY KEY
);

INSERT @P (partition_number)
SELECT
    p.partition_number
FROM sys.partitions AS p 
WHERE 
    p.[object_id] = OBJECT_ID(N'test_transaction_properties', N'U')
    AND p.index_id = 1;

फिर हम इन संख्याओं का उपयोग सहसंबंधित जुड़ाव ( APPLY), और $PARTITIONप्रत्येक भाग को वर्तमान विभाजन संख्या में सीमित करने के लिए करते हैं:

SELECT
    row_count = SUM(Subtotals.cnt)
FROM @P AS p
CROSS APPLY
(
    SELECT
        cnt = COUNT_BIG(*)
    FROM dbo.test_transaction_item_detail AS i
    JOIN dbo.test_transaction_properties AS t ON
        t.transactionID = i.transactionID
    WHERE 
        $PARTITION.pf_test_transactionId(t.transactionID) = p.partition_number
        AND $PARTITION.pf_test_transactionId(i.transactionID) = p.partition_number
) AS SubTotals;

क्वेरी योजना MERGEतालिका में प्रत्येक पंक्ति के लिए शामिल की जा रही है @P। क्लस्टर किए गए अनुक्रमणिका स्कैन गुण पुष्टि करते हैं कि प्रत्येक पुनरावृत्ति पर केवल एक ही विभाजन संसाधित होता है:

दुर्भाग्य से, यह केवल विभाजन के क्रमिक सीरियल प्रसंस्करण में परिणाम देता है। आपके द्वारा प्रदत्त डेटा सेट पर, मेरा 4-कोर (8 तक हाइपरथ्रेडेड) लैपटॉप मेमोरी में सभी डेटा के साथ 7 सेकंड में सही परिणाम देता है ।

MERGEसमवर्ती चलाने के लिए उप-योजना प्राप्त करने के लिए , हमें एक समानांतर योजना की आवश्यकता होती है जहां विभाजन आईडी उपलब्ध थ्रेड्स ( MAXDOP) पर वितरित की जाती हैं और प्रत्येक MERGEउप-योजना एक विभाजन में डेटा का उपयोग करके एक ही धागे पर चलती है। दुर्भाग्य से, ऑप्टिमाइज़र अक्सर MERGEलागत के आधार पर समानांतर के खिलाफ फैसला करता है, और एक समानांतर योजना को मजबूर करने के लिए कोई प्रलेखित तरीका नहीं है। ट्रेस फ़्लैग 8649 का उपयोग करते हुए एक अनिर्दिष्ट (और असमर्थित) तरीका है :

SELECT
    row_count = SUM(Subtotals.cnt)
FROM @P AS p
CROSS APPLY
(
    SELECT
        cnt = COUNT_BIG(*)
    FROM dbo.test_transaction_item_detail AS i
    JOIN dbo.test_transaction_properties AS t ON
        t.transactionID = i.transactionID
    WHERE 
        $PARTITION.pf_test_transactionId(t.transactionID) = p.partition_number
        AND $PARTITION.pf_test_transactionId(i.transactionID) = p.partition_number
) AS SubTotals
OPTION (QUERYTRACEON 8649);

अब क्वेरी प्लान @Pएक राउंड-रॉबिन आधार पर थ्रेड्स के बीच वितरित होने से विभाजन संख्या दिखाता है । प्रत्येक थ्रेड नेस्टेड लूप के अंदरूनी हिस्से को एक ही विभाजन के लिए चलाता है, जो डेटा को समवर्ती रूप से संसाधित करने के हमारे लक्ष्य को प्राप्त करता है। वही परिणाम अब मेरे 8 हाइपर-कोर पर 3 सेकंड में वापस आ गया है , सभी आठ के साथ 100% उपयोग पर है।

मैं आपको इस तकनीक का उपयोग करने की सिफारिश नहीं कर रहा हूं - मेरी पूर्व चेतावनी देखें - लेकिन यह आपके प्रश्न को संबोधित करता है।

अधिक विवरण के लिए मेरे लेख को बेहतर बनाने के लिए विभाजन तालिका में शामिल हों ।

Columnstore

यह देखते हुए कि आप SQL Server 2012 का उपयोग कर रहे हैं (और यह एंटरप्राइज़ मान रहे हैं) आपके पास एक कॉलमस्टोर इंडेक्स का उपयोग करने का विकल्प भी है। यह बैच मोड हैश की क्षमता को दर्शाता है जहां पर्याप्त मेमोरी उपलब्ध है:

CREATE NONCLUSTERED COLUMNSTORE INDEX cs 
ON dbo.test_transaction_properties (transactionID);

CREATE NONCLUSTERED COLUMNSTORE INDEX cs 
ON dbo.test_transaction_item_detail (transactionID);

क्वेरी के स्थान पर इन अनुक्रमों के साथ ...

SELECT
    COUNT_BIG(*)
FROM dbo.test_transaction_properties AS ttp
JOIN dbo.test_transaction_item_detail AS ttid ON
    ttid.transactionID = ttp.transactionID;

... बिना किसी चालबाजी के अनुकूलक से निम्नलिखित निष्पादन योजना में परिणाम:

2 सेकंड में सही परिणाम , लेकिन स्केलर कुल के लिए पंक्ति-मोड प्रसंस्करण को समाप्त करने से और भी अधिक मदद मिलती है:

SELECT
    COUNT_BIG(*)
FROM dbo.test_transaction_properties AS ttp
JOIN dbo.test_transaction_item_detail AS ttid ON
    ttid.transactionID = ttp.transactionID
GROUP BY
    ttp.transactionID % 1;

अनुकूलित कॉलम-स्टोर क्वेरी 851ms में चलती है ।

ज्योफ पैटरसन ने बग रिपोर्ट विभाजन वाइज जॉइन को बनाया लेकिन इसे W't Fix के रूप में बंद कर दिया गया।

Comments

यहाँ सीखने का उत्कृष्ट अनुभव है। धन्यवाद। +1

— एडवर्ड डॉर्टलैंड

धन्यवाद पॉल! यहां महान जानकारी, और यह निश्चित रूप से विस्तार से प्रश्न को संबोधित करता है।

— ज्यॉफ पैटरसन

धन्यवाद पॉल! यहां महान जानकारी, और यह निश्चित रूप से विस्तार से प्रश्न को संबोधित करता है। हम मिश्रित SQL 2008/2012 वातावरण में हैं, लेकिन मैं भविष्य के लिए कॉलम-स्टोर की खोज करने पर विचार करूंगा। बेशक, मैं अभी भी कामना करता हूं कि एसक्यूएल सर्वर प्रभावी रूप से एक समानांतर मर्ज जॉइन का लाभ उठा सके - और इसके लिए बहुत कम मेमोरी आवश्यकताएं हो सकती हैं - मेरे उपयोग के मामले में :) मैंने निम्नलिखित कनेक्ट मुद्दा दायर किया है जब कोई भी एक नज़र लेने और टिप्पणी करने के लिए परवाह करता है या इस पर वोट करें: connect.microsoft.com/SQLServer/feedback/details/759266/…

— ज्यॉफ पैटरसन

Answer 2

ऑप्टिमाइज़र बनाने का तरीका क्वेरी के संकेत के माध्यम से आपके सोचने के तरीके को बेहतर बनाता है।

इस मामले में, OPTION (MERGE JOIN)

या आप पूरे हॉग और उपयोग कर सकते हैं USE PLAN

Comments

मैं इसे व्यक्तिगत रूप से नहीं करूंगा: संकेत केवल वर्तमान डेटा की मात्रा और वितरण के लिए उपयोगी होगा।

— gbn

दिलचस्प बात यह है कि OPTION (MERGE JOIN) का उपयोग करने से योजना और भी बदतर हो जाती है। ऑप्टिमाइज़र को यह महसूस करने के लिए पर्याप्त स्मार्ट नहीं है कि विभाजन फ़ंक्शन द्वारा MERGE JOIN को तेज किया जा सकता है, और इस संकेत को लागू करने से क्वेरी ~ 46 सेकंड लगती है। अधिक निराश!

@ क्योंकि जो संभवतः हैशियर के लिए पहली बार हैश में शामिल होने जा रहा है?

@gpatterson कितना परेशान! :)

यदि आप यूनियन के माध्यम से विभाजन को मैन्युअल रूप से बाध्य करते हैं तो क्या होता है (जैसे: आपकी लघु क्वेरी अन्य समान प्रश्नों से मेल खाती है)?