پاسخ به بازخورد‌های پروژه‌ها
تولید پویای رشته Sql و ارسال پارامتر برای عملگر Like
دقیقا مانند مباحث کار با پارامترها در ADO.NET است:
command.Parameters.AddWithValue("@p3", "%test%");
در اینجا هم در کوئری می‌نویسید like @p3 و مقدار آن‌را درصد دار تعریف می‌کنید:
                dataSource.GenericDataReader(
                    providerName: "System.Data.SQLite",
                    connectionString: "Data Source=" + System.IO.Path.Combine(AppPath.ApplicationPath, "data\\blogs.sqlite"),
                    sql: @"SELECT [url], [name], [NumberOfPosts], [AddDate]
                               FROM [tblBlogs]
                               WHERE [NumberOfPosts]>=@p1 or [name] like @p2",
                    parametersValues: new object[]
                    {
                        10 /* 1st parameter's value */, 
                        "%blog%" /* 2nd parameter's value */
                    }
                );
بازخوردهای پروژه‌ها
تعداد کانکشن ها
با تشکر از این ابزار قدرتمند . بنده از Glimpse استفاده میکنم ولی DNTProfile واقعا کاربردی و  عالی است .
عدد مقابل Byconnection  آیا نشان دهنده تعداد کانکشن‌های باز است یا کل کانکشن هایی که برای یک عملیات انجام شده است ؟ در DNTProfile عدد 3 را دارم ولی با کوئری زیر تعداد دو کانکشن باز دارم :
SELECT 
    DB_NAME(dbid) as DBName, 
    COUNT(dbid) as NumberOfConnections,
    loginame as LoginName
FROM
    sys.sysprocesses
WHERE 
    dbid > 0
GROUP BY 
    dbid, loginame
و سوال دوم وقتی یک کاکشن را  انتخاب می‌کنم در تب زیر آن SQL Command ی مشاهده نمی‌شود  و سوال آخر هر چند ثانیه (حدود 30 ثانیه) یک بار مقدار By connection  اضافه می‌شود در صورتی که هیچ عمل خاصی در فرم اتفاق نیفتاده است.
ممنون میشوم در صورت امکان  راهنمایی بفرمایید .
مطالب
لینک‌های هفته دوم دی

وبلاگ‌ها ، سایت‌ها و مقالات ایرانی (داخل و خارج از ایران)


ASP. Net


طراحی و توسعه وب


PHP


اس‌کیوال سرور


سی شارپ


SharePoint

عمومی دات نت


ویندوز


مسایل اجتماعی و انسانی برنامه نویسی


متفرقه


مطالب دوره‌ها
بررسی Semantic Search و FTS Table-valued functions
Semantic Search جزو تازه‌های SQL Server 2012 است و مقدمات نصب و فعال سازی آن‌را در قسمت اول بررسی کردیم.
توابع Predicates مختص به FTS مانند Contains و Freetext، تنها ردیف‌های متناظر با جستجوی انجام شده را باز می‌گردانند و رتبه‌ای به نتایج جستجو اعمال نمی‌گردد. برای مثال، مشخص نیست اولین ردیف بازگشت داده شده بهترین تطابق را با جستجوی انجام شده دارد یا بدترین نتیجه‌ی ممکن است. برای رفع این مشکل FTS table-valued functions معرفی شده‌اند. حاصل این‌ها یک جدول با دو ستون است. ستون اول کلید متناظر با جدول تطابق یافته بوده و ستون دوم، Rank نام دارد که بیانگر میزان مفید بودن و درجه‌ی اعتبار ردیف بازگشت داده شده‌است.
Semantic Search نیز به کمک سه table-valued functions پیاده سازی می‌شود. همچنین باید دقت داشت که تمام زبان‌های پشتیبانی شده توسط FTS در حالت Semantic Search پشتیبانی نمی‌شوند. برای بررسی این مورد، دو کوئری ذیل را اجرا نمائید:
 -- Full text Languages
SELECT *
FROM sys.fulltext_languages
ORDER BY name;

-- Semantic Search Languages
SELECT *
FROM sys.fulltext_semantic_languages
ORDER BY name;
GO

بررسی table-valued functions مختص به FTS

دو متد ویژه‌ی CONTAINSTABLE و FREETEXTTABLE خروجی از نوع جدول دارند؛ با ستون‌هایی به نام‌های key و rank. اگر قسمت ایجاد کاتالوگ FTS و ایندکس آن‌را بخاطر داشته باشید، در حین ایجاد ایندکس FTS می‌بایستی KEY INDEX PK_Documents را نیز ذکر کرد. کاربرد آن در همین table-valued functions است.
مقدار rank، عددی است بین 0 و 1000 که هر چقدر مقدار آن بیشتر باشد، یعنی نتیجه‌ای نزدیک‌تر، به عبارت جستجو شده، یافت گردیده‌است. باید دقت داشت که این عدد فقط در زمینه‌ی یک کوئری معنا پیدا می‌کند و مقایسه‌ی rank دو کوئری مختلف با هم، بی‌معنا است.
عملکرد CONTAINSTABLE بسیار شبیه به متد Contains است با این تفاوت که قابلیت‌های بیشتری دارد. برای مثال در اینجا می‌توان برای قسمتی از جستجو، وزن و اهمیت بیشتری را قائل شد و این حالت تنها زمانی معنا پیدا می‌کند که خروجی جستجو، دارای rank باشد.
متد FREETEXTTABLE نیز بسیار شبیه به FREETEXT عمل کرده و نسبت به CONTAINSTABLE بسیار ساده‌تر است. برای نمونه امکان تعریف وزن، formsof، near و غیره در اینجا وجود ندارد. به علاوه عملگرهای منطقی مانند and و or نیز در اینجا کاربردی نداشته و صرفا یک noise word درنظر گرفته می‌شوند.


چند مثال جهت بررسی عملکرد دو متد CONTAINSTABLE و FREETEXTTABLE

استفاده از متد CONTAINSTABLE
 -- Rank with CONTAINSTABLE
SELECT D.id, D.title, CT.[RANK], D.docexcerpt
FROM CONTAINSTABLE(dbo.Documents, docexcerpt,
N'data OR level') AS CT
 INNER JOIN dbo.Documents AS D
  ON CT.[KEY] = D.id
ORDER BY CT.[RANK] DESC;
چون متد CONTAINSTABLE خروجی از نوع table دارد، در قسمت from ذکر شده‌است.
این متد ابتدا نام جدول مورد بررسی را دریافت می‌کند. سپس ستونی که باید جستجو بر روی آن انجام شود و در ادامه عبارت جستجو شونده، مشخص می‌گردد. اگر این متد را به تنهایی اجرا کنیم:
 SELECT * FROM CONTAINSTABLE(dbo.Documents, docexcerpt, N'data OR level')
همانطور که عنوان شد، صرفا یک سری ردیف اشاره کننده به id و rank را بازگشت می‌دهد. به همین جهت join نوشته شده‌است تا بتوان رکوردهای اصلی را نیز در همینجا به همراه rank متناظر، نمایش داد.


استفاده از متد FREETEXTTABLE

 -- Rank with FREETEXTTABLE
SELECT D.id, D.title, FT.[RANK], D.docexcerpt
FROM FREETEXTTABLE (dbo.Documents, docexcerpt,
N'data level') AS FT
 INNER JOIN dbo.Documents AS D
  ON FT.[KEY] = D.id
ORDER BY FT.[RANK] DESC;
کلیات عملکرد متد FREETEXTTABLE بسیار شبیه است به متد CONTAINSTABLE؛ با این تفاوت که ساده‌تر بوده و بسیاری از قابلیت‌های پیشرفته و سفارشی CONTAINSTABLE را به صورت خودکار و یکجا اعمال می‌کند. به همین جهت دقت آن، اندکی کمتر بوده و عمومی‌تر عمل می‌کند.
در اینجا اگر نیاز باشد تا تعداد نتایج را شبیه به کوئری‌های top n محدود نمود، می‌توان از پارامتر عددی بعدی که برای نمونه به 2 تنظیم شده‌است، استفاده کرد:
 -- Rank with FREETEXTTABLE and top_n_by_rank
SELECT D.id, D.title, FT.[RANK], D.docexcerpt
FROM FREETEXTTABLE (dbo.Documents, docexcerpt,
N'data level', 2) AS FT
 INNER JOIN dbo.Documents AS D
  ON FT.[KEY] = D.id
ORDER BY FT.[RANK] DESC;
در این کوئری تنها 2 ردیف بازگشت داده می‌شود.

تعیین وزن و اهمیت کلمات در حال جستجو

 -- Weighted terms
SELECT D.id, D.title, CT.[RANK], D.docexcerpt
FROM CONTAINSTABLE
(dbo.Documents, docexcerpt,
N'ISABOUT(data weight(0.8), level weight(0.2))') AS CT
 INNER JOIN dbo.Documents AS D
  ON CT.[KEY] = D.id
ORDER BY CT.[RANK] DESC;
با استفاده از واژه کلیدی ISABOUT، امکان تعیین وزن، برای واژه‌های در حال جستجو ممکن می‌شوند. در این کوئری اهمیت واژه data بیشتر از اهمیت واژه level تعیین شده‌است.


انجام جستجو‌های Proximity
 -- Proximity term
SELECT D.id, D.title, CT.[RANK]
FROM CONTAINSTABLE (dbo.Documents, doccontent,
N'NEAR((data, row), 30)') AS CT
 INNER JOIN dbo.Documents AS D
  ON CT.[KEY] = D.id
ORDER BY CT.[RANK] DESC;
GO
در اینجا مانند متد CONTAINS، امکان انجام جستجوهای Proximity نیز وجود دارد. برای مثال در کوئری فوق به دنبال رکوردهایی هستیم که در آن‌ها واژه‌های data و row وجود دارند، با فاصله‌ای کمتر از 30 کلمه.


بررسی Semantic Search key valued functions

متد SEMANTICKEYPHRASETABLE کار بازگشت واژه‌های کلیدی آنالیز شده توسط FTS را انجام داده و جدولی حاوی 4 ستون را باز می‌گرداند. این چهار ستون عبارتند از:
- column_id: شماره ستون واژه کلیدی یافت شده‌است. تفسیر آن نیاز به استفاده از تابع سیستمی COL_NAME دارد (مانند مثال زیر).
- document_key: متناظر است با کلید اصلی جدولی که بر روی آن کوئری گرفته می‌شود.
- keyphrase: همان واژه کلیدی است.
- score: رتبه‌ی واژه کلیدی است در بین سایر واژه‌هایی که بازگشت داده شده و عددی است بین صفر تا یک.

مثالی از آن‌را در ادامه ملاحظه می‌کنید:
 -- Top 100 semantic key phrases
SELECT TOP (100)
 D.id, D.title,
 SKT.column_id,
 COL_NAME(OBJECT_ID(N'dbo.Documents'), SKT.column_id) AS column_name,
 SKT.document_key,
 SKT.keyphrase, SKT.score
FROM SEMANTICKEYPHRASETABLE
(dbo.Documents, doccontent) AS SKT
 INNER JOIN dbo.Documents AS D
  ON SKT.document_key = D.id
ORDER BY SKT.score DESC;


در متد جدولی SEMANTICKEYPHRASETABLE، ابتدا جدول مورد نظر و سپس ستونی که نیاز است واژه‌های کلیدی آنالیز شده‌ی آن بازگشت داده شوند، قید می‌گردند. document_key آن به تنهایی شاید مفید نباشد. به همین جهت join شده‌است به جدول اصلی، تا بتوان رکوردهای متناظر را نیز بهتر تشخیص داد.
به این ترتیب مهم‌ترین واژه‌های کلیدی ستون doccontent را به همراه درجه‌ی اهمیت و رتبه‌ی آن‌ها، می‌توان گزارش گرفت.


متد SEMANTICSIMILARITYTABLE برای یافتن سندهای مشابه با یک سند مشخص بکار می‌روند؛ چیزی شبیه به گزارش «مقالات مشابه مطلب جاری» در بسیاری از سایت‌های ارائه‌ی محتوا. ستون‌های خروجی آن عبارتند از:
- source_column_id: شماره ستون منبع انجام کوئری.
- matched_column_id: شماره ستون سند مشابه یافت شده.
- matched_document_key: متناظر است با کلید اصلی جدولی که بر روی آن کوئری گرفته می‌شود.
- score: رتبه‌ی نسبی سند مشابه یافت شده.

 -- Documents that are similar to document 1
SELECT S.source_document_title,
 SST.matched_document_key,
 D.title AS matched_document_title,
 SST.score
FROM
 (SEMANTICSIMILARITYTABLE
  (dbo.Documents, doccontent, 1) AS SST
  INNER JOIN dbo.Documents AS D
ON SST.matched_document_key = D.id)
 CROSS JOIN
  (SELECT title FROM dbo.Documents WHERE id=1)
AS S(source_document_title)
ORDER BY SST.score DESC;



در این کوئری، اسناد مشابه با سند شماره 1 یافت شده‌اند. مبنای جستجو نیز ستون doccontent، جدول dbo.Documents است. از join بر روی matched_document_key و id جدول اصلی، مشخصات سند یافت شده را می‌توان استخراج کرد. کار CROSS JOIN تعریف شده، صرفا افزودن یک ستون مشخص به نتیجه‌ی خروجی کوئری است.
همانطور که در تصویر مشخص است، سند شماره 4 بسیار شبیه است به سند شماره 1. در ادامه قصد داریم بررسی کنیم که علت این شباهت چه بوده‌است؟


متد SEMANTICSIMILARITYDETAILSTABLE واژه‌های کلیدی مهم مشترک بین دو سند را بازگشت می‌دهد (سند منبع و سند مقصد). به این ترتیب می‌توان دریافت، چه واژه‌های کلیدی سبب شده‌اند تا این دو سند به هم شبیه باشند. ستون‌های خروجی آن عبارتند از:
- keyphrase: واژه‌ی کلیدی
- score: رتبه‌ی نسبی واژه‌ی کلیدی

 -- Key phrases that are common across two documents
SELECT SSDT.keyphrase, SSDT.score
FROM SEMANTICSIMILARITYDETAILSTABLE
(dbo.Documents, doccontent, 1,
doccontent, 4) AS SSDT
ORDER BY SSDT.score DESC;


در کوئری فوق قصد داریم بررسی کنیم چه واژه‌های کلیدی، سبب مشابهت سندهای شماره 1 و 4 شده‌اند و بین آن‌ها مشترک می‌باشند.
مطالب
لینک‌های هفته‌ی اول بهمن

وبلاگ‌ها ، سایت‌ها و مقالات ایرانی (داخل و خارج از ایران)

Visual Studio


ASP. Net


طراحی و توسعه وب


اس‌کیوال سرور


سی شارپ


عمومی دات نت


ویندوز


مسایل اجتماعی و انسانی برنامه نویسی


متفرقه

مطالب
مقایسه نتایج الگوریتم‌های هش کردن اطلاعات در اس کیوال سرور و دات نت

از اس کیوال سرور 2005 به بعد تابع HashBytes نیز به مجموعه توابع قابل استفاده در دستورات T-SQL اس کیوال سرور اضافه شده است که الگوریتم‌های MD2 | MD4 | MD5 | SHA | SHA1 را پشتیبانی می‌کند. برای مثال:
DECLARE @str1 VARCHAR(4),
@str2 NVARCHAR(4)

--متن یونیکد اینجا ناقص ذخیره می‌شود
SET @str1 = 'وحید'

SET @str2 = N'وحید'

SELECT hashbytes('md5', @str1) --C82A7D721AAE517AD76EF1B871BC33CE

SELECT hashbytes('md5', @str2) --7D883091B80F3CD20B872CADBFDDACDF

اگر این نتایج را بخواهیم با استفاده از فضای نام استاندارد System.Security.Cryptography تولید کنیم، باید به encoding رشته دریافتی حتما دقت داشت؛ در غیر اینصورت نتایج یکسان نخواهند بود.
مهم‌ترین encoding های پشتیبانی شده در دات نت در جدول زیر برشمرده شده‌اند:

Encoding تعداد بیت هر کاراکتر

ASCII
هر کاراکتر آن 7 بیت است

UTF7
هر کاراکتر آن 7 بیت است

UTF8
هر کاراکتر آن 8 بیت و یا یک بایت است

Unicode (UTF-16)
هر کاراکتر آن 16 بیت و یا دو بایت است

UTF32
هر کاراکتر آن 32 بیت و یا 4 بایت است


نوع nvarchar در اس کیوال سرور همانند حالت Encoding.Unicode‌ دات نت است و هر کاراکتر آن 2 بایت می‌باشد.
این نکته‌ هنگام استفاده از این توابع بسیار حائز اهمیت است. برای مثال اگر تابع HashBytes اس کیوال سرور را بخواهیم در دات نت پیاده سازی کنیم، به کلاس زیر خواهیم رسید:

using System.Text;
using System.Security.Cryptography;

class CHash
{
public static string GetMD5Hash(string input, Encoding encoding)
{
byte[] bytes = new MD5CryptoServiceProvider().ComputeHash(encoding.GetBytes(input));
StringBuilder chars = new StringBuilder();
foreach (byte chr in bytes)
{
chars.Append(chr.ToString("x2"));
}
return chars.ToString();
}
}
در اینجا تنها حالت زیر با هش تولید شده یک فیلد یا متغیر از نوع nvarchar توسط تابع HashBytes اس کیوال سرور معادل است:

string result = CHash.GetMD5Hash("وحید", Encoding.Unicode);

پ.ن.
احتمالا عده‌ای را دیده‌اید که هر چقدر تلاش می‌کنند با سی شارپ متون ایران سیستم تحت داس را به نمونه‌های ویندوزی تبدیل کنند، کمتر موفق می‌شوند؛ علت را با توجه به جدول encoding فوق و عدم اطلاع از آن بهتر می‌توان بررسی کرد.


نظرات مطالب
اتصال SQL Server به MySQL
دو نکته تکمیلی:
- برای انتقال کل اطلاعات یک جدول از SQL Server به MySQL لینک شده با اجرای فقط یک کوئری:

insert into openquery(mysql, 'select f1,f2 from testdb.testtable') select f1,f2 from testdb.dbo.myTable

در اینجا testdb.testtable مربوط به طرف MySQL است و testdb.dbo.myTable مربوط به طرف SQL Server .

- کوئری گرفتن از Linked server به صورت زیر هم می‌تواند باشد (بر اساس دیتابیس پیش فرض ذکر شده در پروایدر استرینگ):
SELECT * FROM mysql...testtable
نظرات مطالب
آشنایی با Column Store Index در SQL Server 2012
با سلام و تشکر به خاطر مطلب عالی و فوق العاده قابل فهمتون
یکی از سئوالاتی که همیشه برام هنگام کوئری گرفتن از دیتابیس پیش می‌آمد این بود که :
  1. select c1 from A1 where c1=x
  2. select * from A1 where c1=x
کدامیک دارای کارایی بیشتری می‌باشند که دراین مقاله به طور عالی توضیج داده شده بود.
البته جوابشو نمیدم تا دوستان این مقاله زیبا را از دست ندهند.

مطالب
بررسی کارآیی کوئری‌ها در SQL Server - قسمت پنجم - خواندن Query Plans
برای هر کوئری که به SQL Server ارسال می‌شود، یک Plan تولید خواهد شد. این عملیات نیز توسط بخش Query Optimizer آغاز می‌گردد. به آن می‌توان همانند فریم‌ورکی که درون SQL Server قرار گرفته و کارش یافتن یک Query Plan مناسب مخصوص کوئری رسیده‌است، نگاه کرد. ابتدا عملیات Parsing صورت می‌گیرد. توسط آن Syntax کوئری رسیده بررسی شده و صحت آن تائید می‌گردد. پس از آن یک Parser tree تولید می‌شود که نمای درونی آن کوئری است. سپس فاز Binding رخ می‌دهد که در آن بررسی می‌شود که آیا تمام اشیاء موجود درخواستی توسط کوئری وجود داشته و توسط کاربر قابل دسترسی هستند. خروجی این فاز یک Query Tree است که به فاز بهینه سازی ارسال می‌شود. یک Query Tree به همراه اعمالی منطقی است. این اعمال منطقی توصیف رخ‌دادهایی می‌باشند که قرار است اتفاق بیفتند؛ مانند خواندن اطلاعات از یک جدول، مرتب سازی اطلاعات، ایجاد جوین و غیره. سپس بهینه ساز، این اعمال منطقی را تبدیل به اعمال فیزیکی می‌کند. برای مثال خواندن اطلاعات از یک جدول، تبدیل به یک Index seek می‌شود. یک جوین تبدیل به یک حلقه‌ی تو در تو می‌شود. در آخر این اعمال فیزیکی در کنار هم قرار گرفته و Query Plan را تشکیل می‌دهند و ما به عنوان یک توسعه دهنده می‌توانیم با بررسی این Plan دریابیم که SQL Server با کوئری رسیده، چگونه برخورد کرده و قرار است چگونه آن‌را اجرا کند.


Plan چیست؟



در اینجا Plan کوئری ساده‌ای را مشاهده می‌کنید. کار آن انتخاب نام، نام خانوادگی و آدرس ایمیل افرادی است که نام خانوادگی آن‌ها با Whit شروع می‌شود و بر روی دو جدول که با هم جوین شده‌اند عمل می‌کند.
اولین موردی را که باید در یک Plan به آن دقت کرد، عملگرهای آن است که شامل select، nested loop، index seek و clustered index seek می‌باشند. index seek بر روی جدول اشخاص و clustered index seek بر روی جدول ایمیل‌ها صورت می‌گیرد. nested loop بیانگر جوین بین جداول است. این عملگرها بیانگر اعمال فیزیکی هستند که رخ داده‌اند.
همچنین تعدادی پیکان (arrow) را هم مشاهده می‌کنید که بیانگر جهت سیلان داده‌ها است. اطلاعات از طریق index seek و clustered index seek به nested loop می‌رسند و در نهایت به عملگر select ارائه خواهند شد.
در این تصویر، هزینه‌های تخمینی مرتبط با هر عملگر نیز قابل مشاهده‌است که نسبت به کل کوئری محاسبه شده‌اند. این هزینه، بدون واحد است و به معنای میزان زمان و یا CPU صرف شده‌ی برای انجام عمل خاصی نیست و صرفا برای مقایسه‌ی هزینه‌ی نسبی عملگرها در کل یک Plan کاربرد دارد. باید دقت داشت که هزینه‌های نمایش داده شده‌ی در یک Plan، همیشه تخمینی هستند. در قسمت‌های قبل در مورد نحوه‌ی دریافت estimated plan و actual plan بحث کردیم. هیچگاه چیزی به نام Actual cost در یک Actual plan وجود ندارد و همیشه تخمینی است. روش محاسبه‌ی آن‌ها توسط الگوریتم‌های بهینه ساز است و مستقل از سخت افزار مورد استفاده.

در یک پلن، مدت زمان انجام یک کوئری، میزان I/O ، locks و wait statistics قابل مشاهده نیستند. البته اگر از SQL Server 2016 به بعد استفاده می‌کنید و یک Actual plan را محاسبه کرده‌اید، مدت زمان انجام یک کوئری و میزان I/O نیز در Plan قابل مشاهده‌اند.


از چه جهتی باید یک Plan را خواند؟

اگر هدف، بررسی «سیلان کنترل» است (Control flow)، باید یک Plan را از «چپ به راست» خواند. یعنی از عملگر select شروع می‌کنیم که کوئری ما را کنترل می‌کند. سپس به nested loop می‌رسیم که نام و نام خانوادگی را از جدول اشخاص دریافت می‌کند. این nested loop نیز با کمک ایندکس‌های تعریف شده، شرط کوئری را بر آورده می‌کند.
اما جهت «سیلان اطلاعات» در یک Plan از «راست به چپ» است (Data flow). اطلاعات از طریق index seekها به حلقه و سپس select می‌رسند.


چگونه یک Query Plan را شروع به بررسی کنیم؟

ابتدا در management studio از منوی Query، گزینه‌ی Include actual execution plan را انتخاب می‌کنیم. سپس کوئری زیر را اجرا می‌کنیم:
USE [WideWorldImporters];
GO

SELECT
    [s].[StateProvinceName],
    [s].[SalesTerritory],
    [s].[LatestRecordedPopulation],
    [s].[StateProvinceCode]
FROM [Application].[Countries] [c]
    JOIN [Application].[StateProvinces] [s]
    ON [s].[CountryID] = [c].[CountryID]
WHERE [c].[CountryName] = 'United States';
GO
نتیجه‌ی آن تولید Query Plan زیر است:


در اینجا چهار عملگر select، nested loop، clustered index seek و clustered index scan مشاهده می‌شوند. شاید اینطور به نظر برسد که در این Plan، ابتدا clustered index scan و clustered index seek انجام می‌شوند و سپس به nested loop می‌رسیم (اگر Plan را بر اساس سیلان داده، از راست به چپ بخوانیم)؛ اما اینطور نیست. عملگرها در اینجا در حقیقت یک سری iterator هستند که با دریافت ردیف‌های مرتبط، بلافاصله آن‌ها را به nested loop ارسال می‌کنند. این nested loop نیز ردیف‌هایی را که با جوین انجام شده تطابق دارند، به سمت select ارسال می‌کند.
اگر به تصویر دقت کنید هر کدام از ایندکس‌ها به یک جدول اشاره می‌کنند که نام آن بالای عدد هزینه درج شده‌است. برای مشاهده نام کامل شیء متناظر با آن، می‌توان اشاره‌گر ماوس را بر روی ایندکس حرکت داد و به اطلاعات قسمت Object دقت کرد:


و یا اگر اطلاعات کاملتری از این popup را نیاز داشتید، عملگر مدنظر را انتخاب کرده و سپس دکمه‌ی F4 را فشار دهید:



در برگه‌ی خواص ظاهر شده می‌توان ریز جزئیات تمام اطلاعات مرتبط با عملگر انتخاب شده را مشاهده کرد. برای مثال در اینجا حتی اطلاعات Logical reads را بدون روشن کردن SET STATISTICS IO ON می‌توان مشاهده کرد:


همچنین با توجه به انتخاب گزینه‌ی Include actual execution plan، تعداد ردیف‌های بازگشت داده شده‌ی واقعی و تخمینی، با هدایت اشاره‌گر ماوس بر روی یکی از اشیاء مرتبط با بررسی ایندکس‌ها، قابل مشاهده هستند:


گزارش این تعداد ردیف‌ها، با حرکت اشاره‌گر ماوس، بر روی پیکان‌های منتهی به nested loop و یا select نیز قابل مشاهده هستند:


به این ترتیب می‌توان دریافت که چه مقدار اطلاعات در طول این Plan و قسمت‌های مختلف آن، از سمت راست به چپ، در حال جابجایی است.

اکنون در ادامه سعی می‌کنیم توسط DMO's، این Plan را از Plan cache دریافت کنیم:
SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED;
SELECT [cp].[size_in_bytes],
    [cp].[cacheobjtype],
    [cp].[objtype],
    [cp].[plan_handle],
    [dest].[text],
    [plan].[query_plan]
FROM [sys].[dm_exec_cached_plans] [cp]
CROSS APPLY [sys].[dm_exec_sql_text]([cp].[plan_handle]) [dest]
CROSS APPLY [sys].[dm_exec_query_plan]([cp].[plan_handle]) [plan]
WHERE [dest].[text] LIKE '%StateProvinces%'
OPTION(MAXDOP
1,
RECOMPILE);
ستون آخر این کوئری به query_plan اشاره می‌کند که در management studio به صورت یک لینک قابل کلیک ظاهر می‌شود. اگر بر روی آن کلیک کنیم، به تصویر زیر خواهیم رسید:


همانطور که مشاهده می‌کنید، اینبار تنها اطلاعات تخمینی در این Plan ظاهر شده‌اند؛ چون اطلاعات آن از کش خوانده شده‌است. همچنین در اینجا اطلاعات I/O مانند حالت Actual Plan، در برگه‌ی خواص عملگرهای این Plan، قابل مشاهده نیستند.


نگاهی به اطلاعات XML ای یک Plan

اگر کوئری زیر را با فرض انتخاب Include actual execution plan در منوی Query اجرا کنیم:
SELECT
    [o].[OrderID],
    [ol].[OrderLineID],
    [o].[OrderDate],
    [o].[CustomerID],
    [ol].[Quantity],
    [ol].[UnitPrice]
FROM [Sales].[Orders] [o]
    JOIN [Sales].[OrderLines] [ol]
    ON [o].[OrderID] = [ol].[OrderID];
GO
به این Plan خواهیم رسید که نوع بررسی ایندکس‌ها و جوین آن متفاوت است:


در اینجا با کلیک راست بر روی Plan، می‌توان گزینه‌ی Show Execution Plan XML را نیز انتخاب کرد. گاهی از اوقات کار کردن با این اطلاعات، به صورت XML ای ساده‌تر است و فرمت آن از هر نگارش به نگارش دیگر SQL Server می‌تواند متفاوت باشد.
برای مثال اگر در برگه‌ی نمایش این اطلاعات، دکمه‌های ctrl+f را فشرده و به دنبال runtime بگردیم، خیلی سریعتر می‌توان به اطلاعات I/O ،CPU و تعداد ردیف‌های بازگشت داده شده، رسید.


و یا حتی اطلاعات wait statistics را نیز می‌توان به سادگی در اینجا مشاهده کرد تا مشخص شود چرا یک کوئری خوب عمل نمی‌کند:



اجرای چند کوئری با هم و بررسی Query Plan آن‌ها

اگر دو کوئری زیر را با فرض انتخاب Include actual execution plan در منوی Query با هم اجرا کنیم:
USE [WideWorldImporters];
GO

SELECT
    [CustomerID],
    [TransactionAmount]
FROM [Sales].[CustomerTransactions]
WHERE [CustomerID] = 1056;
GO


SELECT
    [o].[OrderID],
    [ol].[OrderLineID],
    [o].[OrderDate],
    [o].[CustomerID],
    [ol].[Quantity],
    [ol].[UnitPrice]
FROM [Sales].[Orders] [o]
    JOIN [Sales].[OrderLines] [ol]
    ON [o].[OrderID] = [ol].[OrderID];
GO
به این Plan خواهیم رسید که نکته‌ی مهم آن، هزینه‌ی انجام کوئری‌ها است:


هزینه‌ی اولین کوئری نسبت به کل batch جاری، 10 درصد است و هزینه‌ی دومین کوئری، 90 درصد. بنابراین اگر چندین کوئری را با هم اجرا کنیم، به این صورت می‌توان هزینه‌ی هر کدام را نسبت به کل عملیات، تخمین بزنیم. در هر کوئری نیز هزینه‌هایی درج شده‌اند که صرفا متعلق به همان کوئری هستند. برای مثال در اولین کوئری، key lookup سنگین‌ترین عملگر کل کوئری است.
مطالب
آموزش MDX Query - قسمت دوازدهم – استفاده از توابع Head , Filter , TopCount , tail
در ادامه به بررسی توابع Head , Filter , TopCount و tail  می‌پردازیم

Select
{
[Measures].[Internet Sales Amount],
[Measures].[Internet Tax Amount]
} on columns,
head(
[Customer].[Customer Geography].[Country],
2
)on rows
From [Adventure Works]

تابع Head، تعداد مشخص شده بر اساس پارامتر اول از آن محور را بر اساس نحوه‌ی نمایش تنظیم شده در SSAS، واکشی می‌کند. 

حال تصور کنید بخواهیم شرط زیر را بر روی کوئری بالا اجرا کنیم

( [Measures].[Internet Sales Amount] >= '2500000' )

به عبارت دیگر ما می‌خواهیم دو کشوری را انتخاب کنیم که میزان فروش اینترنتی آنها بالای 2500000 باشد.

کوئری مشابه زیر می‌باشد

 Select  {
[Measures].[Internet Sales Amount],
[Measures].[Internet Tax Amount]
} on columns,
head(
[Customer].[Customer Geography].[Country],
2
)on rows
From [Adventure Works]
Where
( [Measures].[Internet Sales Amount] >= '2500000' )

البته خطای زیر را خواهیم داشت. 

به یاد داشته باشیم در صورتیکه بخواهیم ایجاد محدودیت در نمایش داده‌ها را در یک محور داشته باشیم، باید از تابع Filter استفاده کنیم؛ به صورت زیر:

Select
Filter(
{
[Measures].[Internet Sales Amount],
[Measures].[Internet Tax Amount]
} ,
[Measures].[Internet Sales Amount] >= 2644017.71
  ) on columns,
head(
[Customer].[Customer Geography].[Country],
3
)on rows
From [Adventure Works]

تابع Filter دو پارامتر می گیرد. پارامتر اول نام ردیف یا ستونی می باشد که روی آن می خواهیم عمل فیلتر را انجام دهیم. پارامتر دوم شرط فیلترینگ می باشد که می بایست مانند T/SQL دارای یک خروجی Boolean باشد

همچنان نتیجه درست نمی‌باشد ! چرا؟

اگر بخواهیم شرط روی Axis  ردیف (کشور ها) اعمال گردد، باید عملیات فیلترینگ در این  Axis  انجام شود . بنابر این خروجی بدست  آمده صحیح نمی باشد زیرا ما عملیات فیلترینگ را روی ستون ها انجام داده ایم.

کوئری زیر را اجرا نمایید

Select {
[Measures].[Internet Sales Amount]
,[Measures].[Internet Tax Amount]
  }
on columns,
head(
Filter(
  [Customer].[Customer Geography].[Country] ,
  [Measures].[Internet Sales Amount] >= 2644017.71
),
3)
on rows
From [Adventure Works]

البته توجه کنید که این کوئری، سه کشور اول که در شرط زیر قرار دارند را بر می گرداند و الزاما این سه کشور از تمام  کشور های دیگر بیشتر نمی باشند.

در این حالت سه کشور که بالاتر از مقدار ذکر شده، فروش اینترنتی دارند، در خروجی قرار می‌ گیرند . البته این سه کشور دارای بالاترین فروش نمی باشند بلکه به ترتیب اسم، از بالا گزینش انجام شده است و بعد از پیدا کردن سه کشور که در شرط قرار بگیرند، جستجو تمام شده است .

اگر بخواهیم سه کشوری را که بالاترین میزان فروش را دارند پیدا کنیم و شرط هم همواره اعمال گردد، کوئری زیر درست می باشد:

Select {
[Measures].[Internet Sales Amount]
,[Measures].[Internet Tax Amount]
  }
on columns,
TopCount(
Filter(
  [Customer].[Customer Geography].[Country] ,
  [Measures].[Internet Sales Amount] >= 2644017.71
  ),
3, [Measures].[Internet Sales Amount])
on rows
From [Adventure Works]

در این حالت به جای تابع Head از تابع  TopCount استفاده گردیده است .این تابع سه کشوری را که بیشترین فروش اینترنتی را داشته اند و این فروش بالاتر از مقدار ذکر شده در شرط می‌ باشد را بر می‌ گرداند .البته در اینجا تابع  topcount  دارای سه پارامتر می‌ باشد و در پارامتر سوم اعلام میکند که تعداد بالای مجموعه  براساس چه شاخصی باید به دست بیاید.

حال اگر بخواهیم سه ردیف انتهایی جدول را واکشی کنیم داریم:

Select
{
[Measures].[Internet Sales Amount],
[Measures].[Internet Tax Amount]
}on columns,
tail([Customer].[Customer Geography].[Country],
3)on rows
From [Adventure Works]

این تابع برعکس تابع Head  کار میکند و N ردیف آ اخر مجموعه را بدست می‌ آورد . البته در بالا فقط 3 ردیف انتهایی را در خروجی آورده ایم و هیچ شرطی اعمال نگردیده است.