نظرات مطالب
ایجاد جداول بهینه سازی شده برای حافظه در SQL Server 2014
مباحث جداول بهینه سازی شده برای حافظه، روی این سیستم تهیه شدند:
select @@VERSION
با این خروجی (که مشخصات instance جاری را بر می‌گرداند؛ در مثال شما 'instance ' TFS-SERVER باید بررسی شود که چه نگارشی دارد)
Microsoft SQL Server 2014 - 12.0.2254.0 (X64) 
Jul 25 2014 18:52:51 
Copyright (c) Microsoft Corporation
Developer Edition (64-bit) on Windows NT 6.3 <X64> (Build 9600: )
مطالب
بررسی کارآیی کوئری‌ها در SQL Server - قسمت سوم - جمع آوری اطلاعات آماری کوئری‌ها توسط DMO's
Extended events ای که در قسمت قبل بررسی شدند، جهت جمع آوری اطلاعات آماری تک کوئری‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرند؛ اما Dynamic management objects یا به اختصار DMO's، تجمعی عمل می‌کنند (برای مثال جهت محاسبه‌ی میانگین logical reads چند کوئری مانند هم). متن یک کوئری و پلن آن، توسط DMO's مختلفی قابل استخراج هستند. متن یک کوئری توسط sys.dm_exec_sql_text قابل استخراج است و برای دسترسی به کوئری پلن‌ها از sys.dm_exec_query_plan، sys.dm_exec_cached_plans و sys.dm_exec_text_query_plan استفاده می‌شود. در این حالت برای دسترسی به اطلاعات آماری از sys.dm_exec_query_stats و sys.dm_exec_function_stats کمک گرفته خواهد شد.


استفاده از Dynamic management objects برای جمع آوری اطلاعات آماری کوئری‌ها

در ادامه در طی چند مثال، روش استخراج اطلاعات آماری کوئری‌ها را توسط DMO's بررسی می‌کنیم.

دریافت متن کوئری‌های در حال اجرا

توسط کوئری زیر که توسط تابع sys.dm_exec_sql_text اجرا می‌شود، می‌توان لیست کوئری‌های در حال اجرای بر روی بانک‌های اطلاعاتی جاری را بدست آورد:
SELECT
    [r].[session_id],
    DB_NAME([r].[database_id]) [DatabaseName],
    [t].[text]
FROM sys.dm_exec_requests [r]
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text([r].sql_handle) [t];
GO
در اینجا text، همان متن کوئری است و هربار که این کوئری اجرا می‌شود، نتیجه‌ی متفاوتی را بر اساس کوئری‌هایی که در آن لحظه در حال اجرا هستند، دریافت خواهیم کرد.
تابع sys.dm_exec_sql_text برای اجرا نیاز به یک sql_handle دارد که آن‌را از طریق sys.dm_exec_requests می‌توان تامین کرد.


دریافت پلن کوئری‌های در حال اجرا

توسط کوئری زیر که توسط تابع sys.dm_exec_query_plan اجرا می‌شود، می‌توان لیست پلن کوئری‌های در حال اجرای بر روی بانک‌های اطلاعاتی جاری را بدست آورد:
SELECT
    [r].[session_id],
    DB_NAME([r].[database_id]) [DatabaseName],
    [t].[text],
    [p].[query_plan]
FROM sys.dm_exec_requests [r]
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text([r].sql_handle) [t]
CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan([r].[plan_handle]) [p];
GO
تابع sys.dm_exec_query_plan برای اجرا نیاز به یک plan_handle دارد که آن‌را از طریق sys.dm_exec_requests می‌توان تامین کرد.
حاصل این کوئری، به همراه text یا اصل متن کوئری‌های در حال اجرا و همچنین query_plan، یا همان اطلاعات XML ای پلن که در قسمت اول، نمونه‌ای از آن‌را بررسی کردیم، می‌باشد که با کلیک بر روی هر کدام در management studio، نمایش گرافیکی آن‌ها ظاهر خواهد شد. البته این پلن‌ها، تنها تخمین‌ها را به همراه دارند؛ چون از کش خوانده می‌شوند.


دریافت لیست پلن‌های کش شده

توسط Viewای به نام sys.dm_exec_cached_plans می‌توان به لیست پلن‌های کش شده‌ی در سیستم دسترسی یافت:
SELECT *
FROM sys.dm_exec_cached_plans;
البته خروجی آن، آنچنان جالب نیست. چون یکی از ستون‌های آن، فقط حاوی همان plan_handle ای است که در مثال قبل بررسی کردیم و به خودی خود، حاوی اطلاعات قابل مشاهده‌ای نیست. به همین جهت اگر بخواهیم آن‌را با کوئری‌هایی که تاکنون نوشتیم، ترکیب کنیم به کوئری زیر خواهیم رسید:
SELECT
    [r].[session_id],
    DB_NAME([r].[database_id]) [DatabaseName],
    [cp].[objtype],
    [cp].[size_in_bytes],
    [t].[text],
    [p].[query_plan]
FROM sys.dm_exec_requests [r]
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text([r].sql_handle) [t]
CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan([r].[plan_handle]) [p]
    JOIN sys.dm_exec_cached_plans [cp]
    ON [r].[plan_handle] = [cp].[plan_handle];
GO
مزیت این کوئری نسبت به موارد قبلی، وجود ستون‌های جدید objtype و size_in_bytes است که بیانگر نوع کوئری، مانند AdHoc و اندازه‌ی پلن در کش هستند.


دریافت متن پلن‌های تو در تو و عمیق

با استفاده از تابع sys.dm_exec_text_query_plan می‌توان به متن پلن‌های عمیق دسترسی یافت. در این حالت خروجی کوئری در management studio به صورت یک لینک قابل کلیک ظاهر نمی‌شود و صرفا یک متن قابل کپی است که می‌توان آن‌را با پسوند sqlplan برای بررسی‌های بعدی، ذخیره کرد:
SELECT
    [r].[session_id],
    DB_NAME([r].[database_id]) [DatabaseName],
    [tq].[query_plan]
FROM sys.dm_exec_requests [r]
CROSS APPLY sys.dm_exec_text_query_plan([r].plan_handle, 0, -1) [tq];
GO
در اینجا اعداد 0 و 1- به معنای ابتدا و انتهای batch هستند.


دریافت اطلاعات آماری کوئری‌های درحال اجرا

توسط viewای به نام sys.dm_exec_query_stats می‌توان به اطلاعات آماری کوئری‌های در حال اجرا دسترسی یافت:
SELECT *
FROM sys.dm_exec_query_stats;
GO
این کوئری تعداد ستون‌های قابل توجهی را به همراه دارد مانند Physical reads، logical reads و .... به همین جهت نیاز است اطلاعات مفید آن‌را فیلتر کرد:
SELECT
    [qs].[last_execution_time],
    [qs].[execution_count],
    [qs].[total_logical_reads]/[qs].[execution_count] [AvgLogicalReads],
    [qs].[max_logical_reads],
    [t].[text],
    [p].[query_plan]
FROM sys.dm_exec_query_stats [qs]
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text([qs].sql_handle) [t]
CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan([qs].[plan_handle]) [p]
WHERE [qs].[execution_count] > 25
    OR [qs].[total_logical_reads] > 10000
ORDER BY [qs].[total_logical_reads]/[qs].[execution_count] DESC;
GO
این کوئری در حقیقت ترکیبی است از کوئری‌هایی که تاکنون نوشتیم و در آن text و query_plan از sys.dm_exec_sql_text و sys.dm_exec_query_plan تامین شده‌اند، به همراه تعدادی ستون مفید sys.dm_exec_query_stats مانند last_execution_time و AvgLogicalReads. به علاوه در اینجا کوئری‌هایی که بیشتر از 25 بار اجرا شده‌اند و یا total_logical_reads آن‌ها بیش از 10 هزار بوده، در خروجی ظاهر خواهند شد (مفهوم تجمعی بودن DMO's).

از SQL Server 2016 به بعد، امکان دریافت اطلاعات آماری توابع نیز میسر شده‌است:
SELECT *
FROM sys.dm_exec_function_stats;
GO

یک نکته: قابلیت جدیدی تحت عنوان Query Store از زمان SQL Server 2016 معرفی شد‌ه‌است و کار آن دریافت تمام اطلاعاتی است که تاکنون بررسی کردیم و تفاوت آن، در ذخیره شده بودن آن است. یعنی این اطلاعات را داخل بانک اطلاعاتی در حال بررسی ذخیره می‌کند که شامل متن و پلن کوئری و همچنین اطلاعات آماری آن است که توسط DMO's تهیه می‌شود.
مطالب
بررسی کارآیی کوئری‌ها در SQL Server - قسمت هشتم - بررسی عملگرهای Merge Join و Sort در یک Query Plan
در یک merge join، اطلاعات از دو ورودی مرتب شده، دریافت و join می‌شوند. اگر این ورودی‌ها از پیش مرتب شده نباشند (دارای ایندکس مناسبی نباشند)، یک عملگر Sort در این میان تزریق خواهد شد. عملگر Sort نیز اندکی متفاوت است از سایر عملگرها. این عملگر یک iterator نیست (یعنی ردیف به ردیف عمل نمی‌کند) و اگر اطلاعاتی وارد آن شد، ابتدا باید کل آن مرتب شود و سپس به قسمت‌های بعدی ارسال گردد؛ که مصرف حافظه و I/O زیادی را به همراه دارد. به همین جهت جزو مواردی است که باید در یک کوئری پلن، بیشتر به آن دقت داشت.


بررسی عملگر merge join

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

SET STATISTICS IO ON;
GO

SELECT
    [p].[PurchaseOrderID],
    [pl].[PurchaseOrderLineID]
FROM [Purchasing].[PurchaseOrders] [p]
    JOIN [Purchasing].[PurchaseOrderLines] [pl]
    ON [p].[PurchaseOrderID] = [pl].[PurchaseOrderID];
GO
در اینجا اطلاعات دو جدول PurchaseOrders و PurchaseOrderLines بر روی ستون PurchaseOrderID با هم Join شده‌اند و اجرای آن یک چنین کوئری پلنی را تولید می‌کند:


در اینجا یک merge join انجام شده، چون اطلاعات رسیده‌ی به آن، از پیش مرتب شده‌است. از این جهت که جدول PurchaseOrders دارای یک clustered index تعریف شده‌ی بر روی PurchaseOrderID است:
ALTER TABLE [Purchasing].[PurchaseOrders] ADD  CONSTRAINT [PK_Purchasing_PurchaseOrders] PRIMARY KEY CLUSTERED
(
   [PurchaseOrderID] ASC
)
و همچنین جدول PurchaseOrderLines نیز دارای یک non-clustered index تعریف شده‌ی بر روی PurchaseOrderID است:
CREATE NONCLUSTERED INDEX [FK_Purchasing_PurchaseOrderLines_PurchaseOrderID] ON [Purchasing].[PurchaseOrderLines]
(
    [PurchaseOrderID] ASC
)
چون این دو ایندکس پیش‌فرض، اطلاعات از پیش مرتب شده‌ای را بر اساس PurchaseOrderID دارند، قابلیت تغذیه‌ی merge join را خواهند داشت.

اما بهینه سازی کوئری‌های SQL Server، همیشه در یک چنین شرایطی، از merge join استفاده نمی‌کند. برای مثال کوئری زیر نیز دقیقا از لحاظ تعریف ایندکس بر روی OrderID، وضعیت مشابهی با کوئری قبلی دارد:
SELECT
    [o].[OrderID],
    [ol].[OrderLineID]
FROM [Sales].[Orders] [o]
    JOIN [Sales].[OrderLines] [ol]
    ON [o].[OrderID] = [ol].[OrderID];
GO
اما کوئری پلن آن به صورت زیر است:


اگر به میزان ضخامت پیکان‌های این پلن، با پلن قبلی دقت کنید، مشاهده می‌کنید که ضخامت آن‌ها در اینجا افزایش یافته‌است. این افزایش ضخامت پیکان‌ها، بیانگر افزایش میزان اطلاعات ارسالی به قسمت‌های مختلف است (حدود 231 هزار ردیف) به همراه اسکن بالایی بر روی ایندکس [FK_Sales_Orders_SalespersonPersonID] است (بر روی PersonID بجای OrderID) و دومی بر روی [NCCX_Sales_OrderLines]. چون ایندکس OrderID سنگین است و تعداد ردیف زیادی را شامل می‌شود، بهینه ساز ترجیح داده‌است تا از ایندکس دیگری استفاده کند که I/O کمتری را به همراه دارد. در این‌حالت دیگر merger join میسر نبوده و از hash match استفاده کرده‌است.

اگر OrderID انتخاب شده را از جدول OrderLines تهیه کنیم، چه اتفاقی رخ می‌دهد؟ (در کوئری قبلی، OrderID از جدول Orders انتخاب شده بود)
SELECT
    [ol].[OrderID],
    [ol].[OrderLineID]
FROM [Sales].[Orders] [o]
    JOIN [Sales].[OrderLines] [ol]
    ON [o].[OrderID] = [ol].[OrderID];
در این حالت به کوئری پلن زیر خواهیم رسید:


یک بازنویسی ساده و دریافت دو ستون از یک جدول سبب شده‌است تا بهینه سازی کوئری، join تشکیل شده را غیرضروری دانسته و مستقیم عمل کند.


اهمیت مرتب شده بودن اطلاعات در تشکیل Joinهای بهینه

کوئری زیر را در نظر بگیرید که در آن یک select * را داریم (که یک ضد الگو است):
SELECT *
FROM [Sales].[Orders] [o]
    JOIN [Sales].[OrderLines] [ol]
    ON [o].[OrderID] = [ol].[OrderID];
GO
اجرای آن چنین کوئری پلنی را تولید می‌کند:


جدول OrderLines دارای یک non-clustered index، فقط بر روی ستون OrderID است؛ اما با select * نوشته شده، تمام ستون‌های آن‌را درخواست کرده‌ایم (و نه فقط OrderID را)؛ به همین جهت اطلاعات آن پیش از ارسال به merge join باید توسط عملگر sort مرتب شود و همانطور که مشاهده می‌کنید، هزینه‌ی این عملگر در این پلن، 82 درصد کل است.


تاثیر order by بر روی کوئری پلن تشکیل شده

دو کوئری زیر را در نظر بگیرید که تفاوت دومی با اولی، در داشتن یک ORDER BY است:
SELECT TOP 1000
    *
FROM [Sales].[OrderLines];
GO

SELECT TOP 1000
    *
FROM [Sales].[OrderLines]
ORDER BY [Description];
GO
پس از اجرای این دو کوئری با هم، به کوئری پلن زیر خواهیم رسید:


اولی، تمام clustered index را اسکن نمی‌کند و جائیکه 1000 ردیف را از آن بازگشت می‌دهد، متوقف می‌شود.
اما در دومی چون نیاز به مرتب سازی اطلاعات بر اساس یک ستون بوده‌است، عملگر sort مشاهده می‌شود. اسکن آن نیز بر روی کل اطلاعات است (پیکان مرتبط با آن، نسبت به پلن قبلی ضخیم‌تر است) و سپس آن‌ها را مرتب می‌کند.

برای بهبود این وضعیت، تعداد ستون‌های بازگشت داده شده را محدود کرده و سپس بر اساس آن‌ها، ایندکس صحیحی را طراحی می‌کنیم:
بنابراین اینبار بجای select *، تعداد مشخصی از ستون‌ها را بازگشت می‌دهیم:
SELECT
    [CustomerID],
    [OrderDate],
    [ExpectedDeliveryDate]
FROM [Sales].[Orders]
ORDER BY [CustomerID];
GO
همچنین یک non-clustered index را بر روی CustomerID که دو ستون OrderDate و ExpectedDeliveryDate را include می‌کند، تعریف می‌کنیم:
CREATE NONCLUSTERED INDEX [IX_Sales_Orders_CustomerID_Dates]
ON [Sales].[Orders](
[CustomerID] ASC
)
INCLUDE (
[OrderDate], [ExpectedDeliveryDate]
)
ON [USERDATA];
GO
اکنون اگر کوئری جدید محدود شده را اجرا کنیم، به کوئری پلن زیر خواهیم رسید که در آن خبری از عملگر sort نیست؛ چون ایندکس جدید تعریف و استفاده شده، کار مرتب سازی را نیز انجام داده‌است:

مطالب
معرفی WPF Extended toolkit

یکی از نکات جالبی که در مورد Silverlight وجود دارد این است که هر چند تنها قسمتی از WPF را به ارث برده (برای اینکه حجم افزونه‌ی آن قابل قبول باشد)، اما بیشتر از خود WPF مورد توجه مایکروسافت است! شاید یک دلیل آن استفاده از Silverlight در Windows phone 7 باشد. به عبارتی اگر برنامه نویس Silverlight هستید، هم اکنون برنامه نویس Windows phone 7 نیز می‌باشید.
این توجه بیشتر در Silverlight toolkit کاملا مشخص است. Silverlight toolkit از یک سری ابزار و کامپوننت برای توسعه‌ی ساده‌تر برنامه‌های Silverlight به صورت سورس باز و تهیه شده توسط مایکروسافت، تشکیل شده است. حجم WPF toolkit که آن هم توسط مایکروسافت به صورت سورس باز ارائه و به روز می‌شود حدود 2 مگابایت است؛ اما حجم Silverlight toolkit حدود 18 مگابایت می‌باشد! بسیاری از کنترل‌ها و امکانات Silverlight toolkit را در WPF نمی‌توانید پیدا کنید مانند BusyIndicator ، ChildWindow ، DataForm و غیره. نمونه‌ی دیگر این توجه WCF RIA Services است. هدفگیری اصلی این مورد نیز Silverlight است و نه WPF (که از آن در Visual studio LightSwitch هم استفاده کرده‌اند).
اخیرا یک گروه خیّر کار تبدیل و انتقال کنترل‌های Silverlight toolkit به WPF toolkit را شروع کرده است که حاصل آن از آدرس ذیل قابل دریافت است: (این هم یکی از مزیت‌های پروژه‌های سورس باز است)



اشتراک‌ها
PowerShell 7.3 منتشر شد

PowerShell 7.3 is built on top of .NET 7 and as a non-LTS (Long Term Support) release will be supported for 18 months. PowerShell 7.2 is still the current LTS (3-year supported) release of PowerShell. 

PowerShell 7.3 منتشر شد