SQL Server调优系列基础篇(并行运算总结篇二)

前言

上一篇文章我们介绍了查看查询计划的并行运行方式

本篇我们接着分析SQL Server的并行运算。

闲言少叙,直接进入本篇的正题。

技术准备

同前几篇一样,基于SQL Server2008R2版本,利用微软的一个更简洁的案例库(Northwind)进行解析。

内容

文章开始前,我们先来回顾上一篇中介绍的并行运算,来看文章最后介绍的并行运算语句:

上面是详细的执行计划,从右边依次向左执行,上图中有一个地方很有意思,就是在聚集索引扫描后获取的数据,又重新了使用了一次重新分配任务的过程

(Repartition Streams),就是上图的将获取的100行数据重新分配到并行的各个线程中。

其实这里本可以直接将索引扫描出来的100行数据直接扔到嵌套循环中执行。它这里又重新分配任务的目的就是为了后面嵌套循环的并行执行,最大限度的利用硬件资源!

但这样做又带了另一个弊端就是执行完嵌套循环之后,需要将结果重新汇总,就是下面的(Gather Sreams)运算符。

我们来看看该语句如果不并行的执行计划

这才是正宗的串行执行计划。

和上面的并行执行计划相比较,你会发现SQL Server充分利用硬件资源而形成的并行计划,是不是很帅!

如果还没感觉到SQL Server并行执行计划的魅力,我们再来举个例子,看如下语句

先来分析下上面的语句,这个语句我们在外表中加入了TOP 100…..ORDER BY DATA关键字,这个关键字是很有意思….

因为我们知道这个语句是获取根据DATA关键字排序,然后获取出前100行的意思…

1、根据DATA排序…..丫的多线程我看你怎么排序?每个线程排列自己的?那你排列完了在汇聚在一起…那岂不是还得重新排序!!

2、获取前100行数据,丫多线程怎么获取?假如我4个线程扫描每个线程获取25条数据?这样出来的结果对嘛?

3、我们的目标是让外表和上面的100行数据还要并行嵌套循环连接,因为这样才能充分利用资源,这个怎么实现呢?

 

上面的这些问题,我们来看强大的SQL Server将为我们怎样生成强悍的执行计划

上面的执行计划已经解决了我们以上所述的三个问题,我们依次来分析下,这几个问题的解决方法

第一个问题,关于并列排序问题

首选根据聚集索引扫描的方式采用并列的方式从表中获取出数据

然后,在并行的根据各个线程中的数据进行排序,获取前几列值,我们知道,我们的目标获取的是前100行,它这里获取的方式是冗余获取,也就是说每个线程各自排序自己的数据

然后获取出前面的数据,通过循环赛的方式进行交换,获取出一部分数据

 

第二个问题,关于并列获取前100行数据问题

我们知道要想获取前100行数据,就必须将各个线程的数据汇总到一起,然后通过比较获取前100行数据,这是必须的,于是在这一步里SQL Server又的重新将数据汇总到一起

第三个问题,下一步需要将这100行数据和外表进行连接,获取出结果,这里面采用的嵌套循环连接的方式,为了充分利用资源,提升性能,SQL Server又不得不将这100行数据均分到各个线程中去执行,所以这里又采用了一个拆分任务的运算符分发流(Distribute Sreams)任务

所以经过此步骤又将系统的硬件资源充分利用起来了,然后下一步同样就是讲过嵌套循环进行关联获取结果,然后再重新将结果汇总,然后输出

我们可以看到上面的一个流程,SQLServer经过了:先拆分(并行扫描)——》再并行(获取TOP 100….)——》再拆分(为了并行嵌套循环)——》再并行(为了合并结果)

总之,SQL Server在运行语句的时候,经过各种评估之后,利用各种拆分、各种汇总,目的就是充分的利用硬件资源,达到一个性能最优化的方式!这就是SQL Server并行运算的精髓。

当然凡事有利就有弊,我们通过这条语句来对比一下串行和并行在SQL Server中的优劣项

一下是串行执行计划:

串行执行的执行计划:简单、大气、没有复杂的各种拆分、各种汇总及并行。

我们来比较下两者的不同项,先比较一个T-SQL语句的各个参数值:

前者是串行、后者是并行

串行编译耗费CPU:2、并行编译耗费CPU:10

串行编译耗费内存:184、并行编译耗费内存:208

串行编译耗时:2、并行编译耗时:81

上面是采取并行的缺点:1、更消耗CPU、2、编译更消耗内存、3、编译时间更久

我们来看一下并行的优点:

上图中串行内存使用(1024),并行内存(448)

优点就是:并行执行消耗内存更小

当然还有一个更重要的优点:执行速度更快!

采用并行的执行方式,执行时间从218毫秒提升到187毫秒!数据量少,我机器性能差所以提升不明显!

 

在并行运算执行过程中,还有一种运算符经常遇到:位图运算符,这里我们顺带也介绍一下

举个例子:

这里我们获取大表中Key列小于10000行的数据。

上述的执行语句,就引入了位图计算。

其实位图计算的目标很简单:提前过滤,因为我们的语句中要求获取的结果项比较多10000行数据,在我们后面的线程中采用的并行扫描的方式获取出数据。由于数据量比较多的原因,各个线程在执行的过程中获取完数据的时间不同,为了避免因某个线程执行速度缓慢,导致整体堵塞,索引引入了位图运算,先将获取出来的部分结果过滤输出到前面的哈希匹配,完整执行。

关于位图运算符更多详细可参照:http://msdn.microsoft.com/zh-cn/library/bb510541

结语

此篇文章先到此吧,本篇主要是上一篇并行运算的一个延续,两篇文章介绍了SQL Server中关于并行运算的原理和使用方式,关于并行运算这块就到这吧,下一篇我们补充SQL Server中关于索引的利用方式和动态索引的内容,关于索引我相信很多了解数据库产品的人都熟悉,但是SQL Server中一些语句利用索引的方式可能还不清楚,我们下一篇分析这块,借此了解索引的建立方式和优化技巧,有兴趣可提前关注,关于SQL Server性能调优的内容涉及面很广,后续文章中依次展开分析。

有问题可以留言或者私信,随时恭候有兴趣的童鞋加入SQL SERVER的深入研究。共同学习,一起进步。

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