Состояние и перспективы Microsoft SQL Server

Алексей Шуленин, Microsoft

Новые и обновленные утилиты

• SQL Enterprise Manager
• Интегрирован с MMC, включает средства взуализации из Visual Data Tools (создание структуры, протягивание отношений, редактирование данных в таблицах по ходу дела, ...)
• Больше wizard'ов, хороших и разных:
  
  
  • Создание базы, поддержка базы, управление предупреждениями (alerts), импорт/экспорт данных, тиражирование, хранимые процедуры, ...
  • Index Tuning Wizard- моделирование рабочей нагрузки (множества запросов и определение наиболее подходящих индексов. Взаимодействует с Query Optimizer. Не учитывает одновременных пользователей.
  
  
• Нельзя администрить предыдущие версии SQL Server- они не понимают новую модель SQL-DMO
  
  
  • Использовать старый Enterprise Manager или написать свой snap-in для 4.2, 6.х
  
  

• SQL Server Agent (бывший SQL Executive)
• Основные понятия: jobs (бывшие tasks), operators и alerts
• Job- последовательность шагов
  
  
  • Каждый шаг - batch на T-SQL
  • Выбор действия в зависимости от удачного / неудачного выполнения шага (выход с сообщением, переход на шаг № ...)
  • Время и частота выполнения задач планируется администратором
  
  
• Operator - лицо, которому посылается сообщение по сети, e-mail или пэйджингу о результатах выполнения job или наступления alert
• Назначение выполнения job и/или отправки сообщения для operator
  
  
  • на возникновение ошибки с определенным номером в определенной БД
  • на достижение порогового значения каким-либо показателем в SQL Performance Monitor
  
  
  
  
  
• SQL Server Profiler (бывший SQL Trace)
• В отличие от Trace, кот. использовал ODS, Profiler встроен в Engine и обладает большими возможностями
  
  
  • Может смотреть, что делают SP, проигрывать ранее записанную последовательность действий, имеет лучшие возможности фильтрации и группирования событий
  • SQL Query Analyzer (бывший isql/w)
  
  
• Улучшенный Showplan и графический план выполнения запроса
• Выделение языковых конструкций цветом
• Настройка вида результатов для удобочитаемости (grid)

Механизм хранения

• Механизм хранения управляет
• размещением данных на жестких носителях
• распределением памяти
• вводом / выводом
• контролем одновременного доступа к данным
• журналированием транзакций
• резервным копированием и восстановлением
• Цель - полностью отделить реляционный engine (процессор запросов) от механизма хранения
• и заставить QP общаться с ним только через уровень OLE DB

Базы данных и файлы

• Понятие "device" уходит
• Device => file, БД может лежать на нескольких файлах, обратное теперь неверно
• БД и журнал транзакций теперь обязательно лежат на разных файлах (.mdf / .ndf и .ldf)
• Всего три типа файлов в БД:
  
  
  • primary (.mdf)- cтартовая точка БД, содержит данные + указатели на остальные файлы, может быть только один на БД
  • secondary (.ndf)- необязателен, содержит данные, не поместившиеся в primary, в одной БД может быть много
  • log file (.ldf)- как минимум, один, содержит transaction log
  
  
• Объекты БД не могут быть приписаны конкретному файлу, для этих целей используется группа

Базы данных и группы файлов

• Понятие "сегмент" уходит
• Файлы могут объединяться в file groups для удобства размещения данных на определенные диски и администрирования
  
  
  • Группе файлов могут назначаться отдельные таблицы, индексы и данные типов text, ntext, image
  • Каждый файл может быть членом только одной группы
  
  
• Два типа file groups
  
  
  • Default- для primary файлов, системных таблиц и файлов, для которых группа не определена. Всегда одна на БД
  • User-defined- для остальных. Может быть несколько групп на БД
  • Logи не являются частью групп и управляются отдельно от базы
  
  

Динамическое управление размером
Новые форматы хранения
Хранение text и image

Полнотекстовый поиск

• Расширения DML
• Предикаты CONTAINS, FREETEXT, функция RELEVANCE, ...
  
  
  • SELECT publication, pub_date, writer FROM magazines WHERE CONTAINS ( article, ' Edison NEAR(WORD,20) "electric%" ' )
  
  
• Этапы развития
• Ноябрь 1997- OLE DB провайдер для Index Server 2.0- поиск данных в файловой системе
• Март 1998- OLE DB провайдер для Site Server 3.0- поиск по документам на Web
• 2-я половина 1998 г.- поиск по BLOB-полям в Sphinx
• Возможности легко доступны из приложений

Set rstMain = CreateObject(ADODB.RecordSet) rstMain.Open "SELECT DocAuthor,

FileName FROM SCOPE(' DEEP TRAVERSAL OF ( "D:\Sphinx\tsql\specs") ') WHERE size > 50000", "Provider = MSIDXS;" Блокировка уровня записи


Key Range Locking
Динамическая блокировка
Log Manager
Резервное копирование
Производительность SQL Server 7.0 при on-line backup
Кое-что новое в T-SQL

• В связи с введением распределенных запросов имя состоит из 4-х частей
• Отложенное разрешение имен
• Можно создать таблицу и тут же сослаться на нее в хранимой процедуре
• Новое в поддержке курсоров
• Тип Cursor, переменные можно передавать как параметры
• Процедуры sp_cursor_list, sp_describe_cursor_columns / _tables
• Процедуры управления заданиями и предупреждениями
• sp_add_alert, sp_add_job, sp_add_operator, ...
• Процедуры управления SQL Profiler xp_trace_*
• Добавлены новые указания оптимизатору (hash, merge, loop, robust plan, ... ) для операторов DML
• Новые clauses TOP, PERCENT, WITH TIES для SELECT
• ALTER PROCEDURE (TRIGGER, VIEW) без изменения прав
• Опция DROP COLUMN появилась в ALTER TABLE
• Добавлены новые функции
• Системные: ObjectProperty, ColumnProperty, DatabaseProperty, ...
• Статистические: StDev, Var, ...
• Секьюрные: Is_Member, Is_SrvRoleMember, ...
• Операции над датами (+/-)
• Новые типы данных
• Unicode'овские nchar, nvarchar, ntext
• длина char, varchar, binary, varbinary- до 8К
• Тип Uniqueidentifier (GUID), поле ROWGUIDCOL и функция NewID()
• Substring от данных TEXT и IMAGE

Новое в безопасности

• Улучшенная интеграция с безопасностью NT
• Аутентификация средствами NT (как текущий пользователь- без пароля, как другой- login+pwd)
• Mixed (возможна аутентификация средствами SQL Srv)
• Полная поддержка пользователей, групп и ролей
• Роли могут быть приписаны пользователям и группам NT, а также пользователям Sphinx
• Роли могут быть вложены
• Прикладные роли для 3-уровневых систем
• Позволяют назначать права при доступе через приложение, а не isql
• Гибкая гранулярность прав и системных ролей
• Предопределенные роли ServerAdmin, SecurityOfficer, ...
• Поддержка делегирования в NT 5.0
• На 2-м сервере не как удаленный пользователь, а под тем же именем
• Простое и мощное администрирование

Новое в QP

• Multi-index - одновременное использование нескольких индексов (в т.ч.
  
  
  над одной таблицей)
• пересечение двух множеств RID по каждому индексу для получения результирующего множества (например, SELECT * FROM orders WHERE cust_id = 987 and order_value >= 10000- индексы по cust_id и order_value)
• создание covering index из нескольких имеющихся, которые в отдельности не являются covering для данного запроса (covering index позволяет читать значения колонок с leaf-уровня, не залезая в саму таблицу)
• Merge Join
• Получить row из outer table
• Получить row с таким же ключом из inner table
• Если найден, далее- по inner table, если нет- по внешней
• Выглядит как обычная nested iteration, но проходится за один шаг и потому выполняется быстрее
• Hash Join
• Хэш-функция - свертка ключа, на выходе- значение меньшего размера, основное требование- равномерное распределение, главное преимущество- доступ к записи за одно обращение к таблице
• Пример - алфавитная записная книжка, первая буква- хэш-функция, буквенные секции - букеты
• Применяется, когда не задан порядок сортировки или нет подходящих индексов
• Прочитать меньшую таблицу, нарезать ключи и RID в букеты хэш-таблицы
• Читать большую таблицу. Хэшировать ключ, проверить хэш-таблицу, повторить.
• Hash aggregation (sum, ...)
• Из входной таблицы хэшировать ключ в букет
• Если он там уже лежит, вычислить агрегат
• Зациклить, в конце выдать окончательный агрегат

Оптимизация запросов

• Запросы оптимизируются по условной стоимости
• Учитываются факторы количества операций чтения/записи и времени работы процессора
• А также целевые записи (напр., построить оптимальный план для выбора первых 10 записей)
• При этом используются
• Статистика по хранимым данным (плотности и гистограммы)
• Индексы (например, наличие уникального индекса о чем-то говорит?)
• Ограничения (DRI, сonstraints, nulls)
• Constraints и разбиение данных
• Имеем несколько таблиц: январь, февраль, март
• Построили совокупный view- union
• Делаем из него select за один месяц, QP ищет только в одной таблице (при условии, что на нее был определен месячный constraint)
• Auto partitioning при вводе by value между несколькими таблицами - в следующей версии
• Обработка массивных обновлений- QP поддерживает индексы
• При массовых insert, update, delete изменения сортируются по индексу и применяются за один проход (на один индекс)
  
  
  
  
  • Технология используется в ВСР, DBCC
  
  

Модель оптимизации

• Определение самого дешевого дерева на основе пула альтернатив
• Изменение порядка join'ов
• (R JOIN S) JOIN T = (R JOIN T) JOIN S
• Раннее применение условий фильтрации
• Классы эквивалентности для колонок и другие неявные предикаты
• Если a=b, то sort(a), очевидно, такой же, как sort(b)
• Функциональная избыточность
• Group(e#,ename) = group(e#)
• ...

Параллельная обработка запросов

• Параллельная обработка- одновременное выполнение одного запроса несколькими процессорами
• Асинхронный ввод/вывод, обслуживание клиентов на разных потоках не рассматривается
• Дает преимущество только на машинах с >1 СPU
• Запрос компилируется для параллельного выполнения, формируется параллельный план
• Единый параллельный план для нескольких процессоров
• К операторам последовательного плана добавлены Exchange Operators (Distribute, Gather, Repartition)

Exchange Operator
Степень параллелизма

• Кол-во процессоров, на которых выполняется данный шаг плана запроса
• Может отличаться для разных шагов, например, при вычислении результирующего агрегата из промежуточных DOP=1
• Insert / update / delete выполняются на одном потоке
• Но их части, относящиеся к SELECT могут выполняться с DOP>1
• Выигрывают долгоиграющие запросы с массивными агрегатами, joinами, unionами и т.д.
• Не выигрывают OLTP-запросы
• Число одновременных пользователей >> числа процессоров - предпочтительнее межзапросный параллелизм

Настройка DOP

• В конфигурации max DOP меняется от 0 до 32
• Default=1- отключить параллельное выполнение
• Default=0 (автоматическая настройка в зависимости от конкретного запроса
  
  
  • Учет затрат на инициализацию параллельного плана, перемещение данных между потоками
  • При высокой загрузке, росте коннектов, нехватке памяти Sphinx будет стремиться понизить DOP
  • Сost threshold of parallelism- генерировать параллельные планы только для запросов с более высокой стоимостью (конфигурация 0-32767, default=5)
  
  
• Showplan показывает Exchange-итераторы
• DOP каждого конкретного запроса можно видеть в SQL Profiler

Сравнение производительности QP
Универсальный доступ к данным

• Данные хранятся по-разному, а нужны зачастую все и сразу
• Руководитель сидит в MS Project, хочет прочитать переписку (e-mail), поднять документ (файловая система) увидеть баланс (СУБД), послушать музыку...
• Качать это все в базу всякий раз, чтобы воспользоваться ее механизмами обработки?
  
  
  • Потом обратно, а источники уже могли независимо измениться... Целостность?
  • QP СУБД заведомо не оптимизирован под новые типы
  
  
• Выход - не универсальное хранение, а универсальная обработка
• Никто, лучше самих данных, не знает, как их обрабатывать
• OLE DB - набор стандартных интерфейсов: что должна уметь делать компонента обработки данных
• Аналогия с ODBC, но для данных произвольной природы
• OLE DB является "родным" интерфейсом Sphinx
• QP общается с Data Storage через OLE DB
• DB-Lib эмулируется средствами OLE DB и больше развиваться не будет

Универсальный доступ к данным (3)
Гетерогенные запросы
Распределенные операции в Sphinx
Sphinx и Data Warehousing
Объектная модель службы преобразования данных
Понятие пакета DTS
DTS Designer в Sphinx
Microsoft Data Cube Service

• Базовая архитектура:
• Кэшировать не дисковые страницы, а результаты запросов и метаданные
• Мгновенный ответ на кэшированные запросы
• Алгоритмы выведения пропущенных данных и преобразования запросов
• Агрегация, фильтрация, комбинирование
• Эффективное распределение обработки запросов и промежуточных вычислений между клиентом и сервером
• Объединяет серверные и настольные платформы
• Унифицирует доступ к многомерным данным из Excel, Plato, SQL Server ...

Microsoft

Алексей Шуленин

Тел.: (095) 967-8585 Факс (095) 967-8500

|

Содержание раздела

---

---