Prestazioni di paging con ordinamento personalizzabile su molti milioni di righe


18

Nella nostra applicazione abbiamo una griglia in cui gli utenti possono sfogliare un gran numero di record (10-20 milioni). La griglia supporta l'ordinamento in ordine crescente e decrescente in un numero di colonne (20+). Inoltre, molti dei valori non sono univoci e quindi l'applicazione ordina anche per id come tie-breaker per assicurarsi che le righe vengano sempre visualizzate nella stessa pagina. Ad esempio, se l'utente desidera ordinare in base alla dimensione del widget (a partire dalla più grande), l'applicazione genera una query che assomiglia un po 'a questa:

SELECT TOP 30
    * -- (Pretend that there is a list of columns here)
FROM Test
--  WHERE widgetSize > 100
ORDER BY
    widgetSize DESC,
    id ASC

L'esecuzione di questa query richiede ~ 15 secondi (con i dati memorizzati nella cache), il costo maggiore sembra essere l'ordinamento di ~ 1,3 milioni di righe per widgetSize. Nel tentativo di ottimizzare questa query ho scoperto che se aggiungo una WHEREclausola limitata solo alle dimensioni widget più grandi (commentate nella query precedente) la query impiega solo ~ 800 ms (tutti i primi 50.000 risultati hanno una dimensione del widget> 100) .

Perché la query senza la WHEREclausola è molto più lenta? Ho controllato le statistiche nella colonna widgetSize e mostrano che le prime 739 righe hanno WidgetSize> 506. Poiché sono necessarie solo 30 righe, il server SQL non può utilizzare queste informazioni per dedurre che deve solo ordinare le righe con una dimensione del widget quale è grande?

Schermata del piano di esecuzione della query per le versioni veloci e lente della query

So che posso rendere più veloce questa specifica query aggiungendo un indice su widgetSizee id, tuttavia, questo indice è utile solo in questo specifico scenario e diventa inutile se (ad esempio) l'utente inverte la direzione di ordinamento. Questa tabella contiene molte colonne aggiuntive e ogni indice è grande (~ 200mb), quindi non posso davvero permettermi di aggiungere un indice per ogni possibile ordinamento.

Esiste un modo per ottenere l'esecuzione di queste query senza aggiungere un indice per ogni possibile ordinamento? (l'utente può ordinare in base a una delle oltre 20 colonne)


Lo script seguente crea la tabella sopra e la popola con alcuni dati rappresentativi. La tabella è molto più stretta della tabella reale, tuttavia dimostra ancora le prestazioni che sto vedendo. Sul mio PC la query con la clausola where impiega ~ 200ms mentre la query senza la call dove prende ~ 800ms.

Avviso: il database risultante dopo aver eseguito questo script ha dimensioni di ~ 2Gb.

CREATE TABLE Test
(
    id INT NOT NULL IDENTITY(1,1) PRIMARY KEY,
    widgetSize INT NOT NULL
)

CREATE TABLE #Data
(
    widgetSize INT NOT NULL,
    recordCount INT NOT NULL
)

INSERT INTO #Data (widgetSize, recordCount)
VALUES
    (40826,1),
    (30317,1),
    (28513,1),
    (24255,1),
    (20247,1),
    (20245,1),
    (16445,1),
    (15719,1),
    (8489,1),
    (8486,1),
    (4753,1),
    (4424,1),
    (4409,1),
    (3738,1),
    (3732,1),
    (3725,4),
    (3691,1),
    (3678,1),
    (3655,1),
    (3653,3),
    (3575,1),
    (3572,1),
    (3569,1),
    (2919,1),
    (2903,1),
    (2804,1),
    (2795,1),
    (2765,1),
    (2732,1),
    (2731,1),
    (2677,1),
    (2631,1),
    (2624,1),
    (2548,1),
    (2544,1),
    (2531,2),
    (2516,3),
    (2512,1),
    (2503,1),
    (2502,1),
    (2472,1),
    (2467,2),
    (2460,1),
    (2452,1),
    (2442,2),
    (2439,1),
    (2412,1),
    (2411,1),
    (2405,1),
    (2382,1),
    (2375,1),
    (2348,1),
    (2341,1),
    (2322,1),
    (2321,1),
    (2316,1),
    (2314,1),
    (2291,1),
    (2284,1),
    (2258,1),
    (2251,1),
    (2232,1),
    (2229,7),
    (2222,1),
    (2204,1),
    (2186,1),
    (2173,1),
    (2145,2),
    (2143,1),
    (2113,2),
    (2110,1),
    (2089,1),
    (2082,1),
    (2080,1),
    (2056,1),
    (2054,1),
    (2052,1),
    (2019,1),
    (1991,2),
    (1900,1),
    (1870,1),
    (1869,1),
    (1856,1),
    (1826,1),
    (1802,1),
    (1792,1),
    (1786,1),
    (1784,1),
    (1781,1),
    (1780,1),
    (1771,1),
    (1758,1),
    (1756,1),
    (1749,2),
    (1742,1),
    (1740,2),
    (1729,1),
    (1728,1),
    (1726,1),
    (1718,1),
    (1717,1),
    (1707,1),
    (1701,2),
    (1696,1),
    (1694,1),
    (1688,1),
    (1679,1),
    (1649,2),
    (1632,1),
    (1621,1),
    (1616,1),
    (1588,2),
    (1584,1),
    (1554,2),
    (1539,1),
    (1525,1),
    (1516,1),
    (1515,1),
    (1476,1),
    (1467,1),
    (1463,2),
    (1406,1),
    (1390,1),
    (1370,1),
    (1350,1),
    (1338,1),
    (1335,2),
    (1326,1),
    (1325,1),
    (1316,2),
    (1315,1),
    (1311,3),
    (1308,1),
    (1305,1),
    (1302,1),
    (1299,1),
    (1298,1),
    (1285,1),
    (1283,1),
    (1282,1),
    (1270,1),
    (1261,1),
    (1255,1),
    (1251,1),
    (1250,1),
    (1242,1),
    (1220,1),
    (1219,1),
    (1217,1),
    (1216,1),
    (1193,1),
    (1190,1),
    (1164,2),
    (1147,1),
    (1137,3),
    (1134,2),
    (1133,1),
    (1128,2),
    (1120,1),
    (1113,1),
    (1105,1),
    (1099,6),
    (1098,1),
    (1096,2),
    (1095,2),
    (1092,3),
    (1082,1),
    (1061,2),
    (1050,1),
    (1040,1),
    (1007,1),
    (987,1),
    (966,1),
    (960,1),
    (954,1),
    (952,1),
    (951,1),
    (950,1),
    (924,1),
    (923,2),
    (917,1),
    (916,2),
    (907,2),
    (902,1),
    (900,1),
    (896,1),
    (892,1),
    (889,1),
    (879,2),
    (876,1),
    (874,3),
    (868,2),
    (861,8),
    (860,2),
    (854,4),
    (853,1),
    (852,1),
    (851,6),
    (847,1),
    (846,1),
    (843,13),
    (839,3),
    (838,1),
    (837,3),
    (825,3),
    (824,1),
    (820,1),
    (819,1),
    (818,5),
    (817,9),
    (814,2),
    (811,13),
    (809,1),
    (807,1),
    (804,4),
    (798,4),
    (795,1),
    (794,7),
    (791,2),
    (789,2),
    (788,2),
    (782,7),
    (778,1),
    (770,1),
    (769,3),
    (768,1),
    (763,2),
    (760,1),
    (756,6),
    (755,5),
    (753,5),
    (751,1),
    (748,1),
    (747,3),
    (746,2),
    (745,1),
    (744,2),
    (743,3),
    (742,2),
    (741,3),
    (737,3),
    (735,1),
    (734,1),
    (733,2),
    (731,2),
    (730,1),
    (728,1),
    (727,2),
    (726,1),
    (724,1),
    (721,1),
    (718,2),
    (714,3),
    (710,1),
    (707,8),
    (706,2),
    (703,1),
    (697,3),
    (696,2),
    (692,2),
    (686,1),
    (684,1),
    (683,1),
    (680,2),
    (678,2),
    (674,2),
    (672,2),
    (671,1),
    (669,1),
    (668,2),
    (667,2),
    (666,1),
    (665,1),
    (663,3),
    (662,1),
    (661,2),
    (658,1),
    (657,2),
    (656,1),
    (655,1),
    (654,2),
    (652,2),
    (651,1),
    (650,3),
    (649,4),
    (644,3),
    (643,1),
    (642,1),
    (641,1),
    (637,2),
    (636,1),
    (632,1),
    (631,1),
    (630,1),
    (629,3),
    (627,1),
    (625,2),
    (624,2),
    (623,1),
    (620,1),
    (618,5),
    (617,3),
    (616,1),
    (615,2),
    (614,2),
    (612,7),
    (605,2),
    (603,5),
    (601,3),
    (595,1),
    (594,1),
    (593,1),
    (590,1),
    (588,6),
    (587,3),
    (586,3),
    (583,1),
    (582,1),
    (580,3),
    (578,1),
    (577,2),
    (576,1),
    (575,2),
    (574,2),
    (573,1),
    (572,2),
    (571,3),
    (570,1),
    (569,1),
    (568,2),
    (567,4),
    (566,4),
    (565,2),
    (564,2),
    (563,2),
    (562,1),
    (560,1),
    (559,2),
    (558,1),
    (557,3),
    (556,3),
    (555,2),
    (554,3),
    (553,1),
    (552,4),
    (551,4),
    (550,1),
    (549,3),
    (548,2),
    (547,2),
    (546,8),
    (544,1),
    (543,3),
    (542,8),
    (541,1),
    (538,8),
    (536,1),
    (534,1),
    (533,2),
    (532,1),
    (531,1),
    (530,1),
    (529,11),
    (528,1),
    (527,3),
    (526,1),
    (525,2),
    (524,5),
    (523,3),
    (522,1),
    (521,2),
    (520,5),
    (518,12),
    (517,5),
    (515,5),
    (514,3),
    (513,1),
    (511,16),
    (510,6),
    (509,1),
    (508,2),
    (507,1),
    (506,41),
    (505,2),
    (504,7),
    (503,7),
    (502,3),
    (501,3),
    (500,8),
    (499,1),
    (498,4),
    (497,6),
    (496,10),
    (495,8),
    (494,4),
    (493,5),
    (492,3),
    (491,3),
    (490,6),
    (489,6),
    (488,2),
    (487,3),
    (486,4),
    (485,6),
    (484,2),
    (483,5),
    (482,12),
    (481,3),
    (480,9),
    (479,10),
    (478,6),
    (477,5),
    (476,19),
    (475,5),
    (474,4),
    (473,3),
    (472,3),
    (471,8),
    (470,5),
    (469,11),
    (468,2),
    (467,1),
    (466,5),
    (465,9),
    (464,13),
    (463,10),
    (462,5),
    (461,12),
    (460,1),
    (459,5),
    (458,3),
    (457,1),
    (456,13),
    (455,3),
    (454,11),
    (453,5),
    (452,6),
    (451,20),
    (450,51),
    (449,12),
    (448,8),
    (447,6),
    (446,6),
    (445,6),
    (444,16),
    (443,80),
    (442,5),
    (441,10),
    (440,5),
    (439,12),
    (438,14),
    (437,58),
    (436,2),
    (435,13),
    (434,7),
    (433,5),
    (432,16),
    (431,7),
    (430,30),
    (429,21),
    (428,6),
    (427,18),
    (426,2),
    (425,7),
    (424,21),
    (423,11),
    (422,4),
    (421,8),
    (420,8),
    (419,7),
    (418,15),
    (417,9),
    (416,22),
    (415,6),
    (414,22),
    (413,10),
    (412,15),
    (411,9),
    (410,68),
    (409,62),
    (408,5),
    (407,7),
    (406,12),
    (405,12),
    (404,8),
    (403,8),
    (402,31),
    (401,24),
    (400,11),
    (399,3),
    (398,16),
    (397,19),
    (396,6),
    (395,18),
    (394,3),
    (393,2),
    (392,18),
    (391,20),
    (390,14),
    (389,12),
    (388,26),
    (387,14),
    (386,27),
    (385,23),
    (384,25),
    (383,25),
    (382,21),
    (381,69),
    (380,14),
    (379,34),
    (378,41),
    (377,24),
    (376,27),
    (375,13),
    (374,35),
    (373,32),
    (372,43),
    (371,28),
    (370,30),
    (369,27),
    (368,21),
    (367,23),
    (366,36),
    (365,45),
    (364,42),
    (363,82),
    (362,16),
    (361,33),
    (360,29),
    (359,15),
    (358,19),
    (357,17),
    (356,29),
    (355,11),
    (354,18),
    (353,29),
    (352,5),
    (351,6),
    (350,9),
    (349,17),
    (348,11),
    (347,17),
    (346,16),
    (345,20),
    (344,15),
    (343,14),
    (342,19),
    (341,7),
    (340,13),
    (339,13),
    (338,23),
    (337,13),
    (336,15),
    (335,9),
    (334,6),
    (333,10),
    (332,30),
    (331,22),
    (330,21),
    (329,13),
    (328,8),
    (327,10),
    (326,50),
    (325,16),
    (324,18),
    (323,17),
    (322,26),
    (321,18),
    (320,24),
    (319,18),
    (318,20),
    (317,6),
    (316,19),
    (315,17),
    (314,14),
    (313,39),
    (312,29),
    (311,23),
    (310,21),
    (309,27),
    (308,27),
    (307,14),
    (306,19),
    (305,27),
    (304,42),
    (303,29),
    (302,38),
    (301,47),
    (300,19),
    (299,9),
    (298,14),
    (297,46),
    (296,11),
    (295,20),
    (294,20),
    (293,16),
    (292,23),
    (291,27),
    (290,35),
    (289,20),
    (288,15),
    (287,21),
    (286,22),
    (285,33),
    (284,24),
    (283,11),
    (282,25),
    (281,17),
    (280,47),
    (279,22),
    (278,15),
    (277,26),
    (276,18),
    (275,20),
    (274,29),
    (273,53),
    (272,28),
    (271,17),
    (270,20),
    (269,30),
    (268,15),
    (267,40),
    (266,143),
    (265,35),
    (264,11),
    (263,30),
    (262,32),
    (261,39),
    (260,52),
    (259,96),
    (258,31),
    (257,18),
    (256,35),
    (255,52),
    (254,24),
    (253,35),
    (252,64),
    (251,34),
    (250,21),
    (249,45),
    (248,52),
    (247,64),
    (246,131),
    (245,108),
    (244,36),
    (243,34),
    (242,45),
    (241,50),
    (240,38),
    (239,57),
    (238,55),
    (237,62),
    (236,31),
    (235,82),
    (234,43),
    (233,40),
    (232,43),
    (231,58),
    (230,38),
    (229,38),
    (228,38),
    (227,69),
    (226,23),
    (225,54),
    (224,90),
    (223,91),
    (222,60),
    (221,277),
    (220,70),
    (219,33),
    (218,42),
    (217,100),
    (216,185),
    (215,98),
    (214,108),
    (213,57),
    (212,54),
    (211,77),
    (210,150),
    (209,175),
    (208,46),
    (207,199),
    (206,158),
    (205,68),
    (204,85),
    (203,129),
    (202,75),
    (201,59),
    (200,73),
    (199,123),
    (198,72),
    (197,155),
    (196,193),
    (195,66),
    (194,119),
    (193,119),
    (192,80),
    (191,80),
    (190,96),
    (189,284),
    (188,108),
    (187,79),
    (186,118),
    (185,93),
    (184,92),
    (183,194),
    (182,152),
    (181,96),
    (180,134),
    (179,108),
    (178,121),
    (177,91),
    (176,140),
    (175,262),
    (174,159),
    (173,121),
    (172,134),
    (171,118),
    (170,116),
    (169,168),
    (168,297),
    (167,171),
    (166,214),
    (165,474),
    (164,176),
    (163,131),
    (162,215),
    (161,310),
    (160,175),
    (159,183),
    (158,208),
    (157,377),
    (156,248),
    (155,804),
    (154,452),
    (153,133),
    (152,224),
    (151,826),
    (150,299),
    (149,367),
    (148,427),
    (147,413),
    (146,1190),
    (145,796),
    (144,450),
    (143,334),
    (142,308),
    (141,707),
    (140,580),
    (139,601),
    (138,403),
    (137,351),
    (136,411),
    (135,547),
    (134,528),
    (133,506),
    (132,306),
    (131,485),
    (130,419),
    (129,832),
    (128,1034),
    (127,894),
    (126,1168),
    (125,313),
    (124,787),
    (123,1079),
    (122,984),
    (121,1086),
    (120,1525),
    (119,1007),
    (118,539),
    (117,1596),
    (116,1307),
    (115,2081),
    (114,1256),
    (113,2200),
    (112,1184),
    (111,535),
    (110,1404),
    (109,1219),
    (108,1675),
    (107,1765),
    (106,1784),
    (105,890),
    (104,931),
    (103,1769),
    (102,1720),
    (101,1528),
    (100,1639),
    (99,1955),
    (98,1434),
    (97,979),
    (96,2295),
    (95,2516),
    (94,3043),
    (93,2972),
    (92,3493),
    (91,1873),
    (90,1047),
    (89,2228),
    (88,2328),
    (87,1804),
    (86,5243),
    (85,2256),
    (84,1602),
    (83,898),
    (82,2025),
    (81,2207),
    (80,2559),
    (79,2720),
    (78,3302),
    (77,5410),
    (76,994),
    (75,2767),
    (74,3343),
    (73,3951),
    (72,4116),
    (71,6164),
    (70,2992),
    (69,2066),
    (68,18269),
    (67,13159),
    (66,13142),
    (65,7387),
    (64,8759),
    (63,4887),
    (62,1847),
    (61,10239),
    (60,6990),
    (59,8785),
    (58,8161),
    (57,10081),
    (56,4899),
    (55,1744),
    (54,9916),
    (53,8713),
    (52,9529),
    (51,8827),
    (50,10255),
    (49,6392),
    (48,2253),
    (47,9939),
    (46,12083),
    (45,12103),
    (44,12667),
    (43,19758),
    (42,9699),
    (41,5450),
    (40,26566),
    (39,41836),
    (38,48441),
    (37,49562),
    (36,71987),
    (35,32390),
    (34,7159),
    (33,179598),
    (32,158675),
    (31,132676),
    (30,151839),
    (29,139014),
    (28,632065),
    (27,7800),
    (26,259440),
    (25,215240),
    (24,170986),
    (23,157141),
    (22,167304),
    (21,20408),
    (20,11949),
    (19,267541),
    (18,208096),
    (17,174708),
    (16,156445),
    (15,153569),
    (14,73937),
    (13,73821),
    (12,310246),
    (11,231829),
    (10,179047),
    (9,145506),
    (8,133433),
    (7,108736),
    (6,73381),
    (5,84825),
    (4,86641),
    (3,86172),
    (2,87690),
    (1,148110),
    (0,7960761),
    (-1,861),
    (-2,365),
    (-3,356),
    (-4,578),
    (-5,293),
    (-6,310),
    (-7,414),
    (-8,748),
    (-9,113),
    (-10,782),
    (-11,705),
    (-12,711),
    (-13,915),
    (-14,539),
    (-15,70),
    (-16,21),
    (-17,40),
    (-18,56),
    (-19,52),
    (-20,34),
    (-21,46),
    (-22,20),
    (-23,10),
    (-24,24),
    (-25,44),
    (-26,18),
    (-27,13),
    (-28,4),
    (-29,3),
    (-30,6),
    (-31,2),
    (-58,1),
    (-59,13),
    (-60,2),
    (-61,2),
    (-64,1),
    (-70,1),
    (-97,1),
    (-145,1),
    (-234,1),
    (-239,2),
    (-240,2),
    (-272,2),
    (-273,1),
    (-274,1),
    (-276,4),
    (-1094,1),
    (-1096,1),
    (-1337,1),
    (-1341,1),
    (-3545,1),
    (-3547,1),
    (-10962,1),
    (-10964,1),
    (-255449,1),
    (-255470,1),
    (-365104,1),
    (-365105,1)

DECLARE c CURSOR FOR
SELECT widgetSize, recordCount FROM #Data
OPEN c

DECLARE @widgetSize INT
DECLARE @rowCount INT
FETCH NEXT FROM c INTO @widgetSize, @rowCount

WHILE @@FETCH_STATUS = 0  
BEGIN  
    ;WITH cte AS
    (
        SELECT rowNumber = 1
        UNION ALL
        SELECT rowNumber + 1
        FROM cte
        WHERE rowNumber < @rowCount
    )
    INSERT INTO Test
    (
        widgetSize
    )
    SELECT
        @widgetSize
    FROM   cte 
    OPTION (MAXRECURSION 0)

    FETCH NEXT FROM c INTO @widgetSize, @rowCount
END   

CLOSE c  
DEALLOCATE c

DROP TABLE #Data

CREATE STATISTICS WidgetSize
ON Test (WidgetSize) WITH FULLSCAN

Quante altre colonne stai potenzialmente ordinando oltre a ide widgetsize?
LowlyDBA,

@JohnM 30+, anche se molti di questi sono usati raramente e quindi le prestazioni per quelle colonne non sono così critiche
Justin

Perché non attivare un indice cluster (id, widgetSize)? Se l'ordine di ricerca viene capovolto ASC/DESCdall'indice viene appena letto di fronte, non diventa obsoleto.
LowlyDBA,

@JohnM Ho appena provato con il seguente indice e non ha avuto alcun impatto sulle prestazioniCREATE CLUSTERED INDEX CIX_id_widgetSize ON Test (id, widgetSize)
Justin

I dati di esempio hanno 13773285 rows < 100e solo 65717 rows > 100, quindi stai in gran parte limitando le righe interrogate con il WHERE. C'è qualche altro valore su cui puoi filtrare? Se hai impresa potresti prendere in considerazione la partizione della tabella.
LowlyDBA,

Risposte:


14

Non esiste una soluzione magica a questo tipo di problema. Per evitare un ordinamento potenzialmente costoso, deve esistere un indice in grado di fornire l'ordine richiesto (e l'ottimizzatore deve scegliere di utilizzare tale indice). Senza un indice di supporto, il migliore che SQL Server può fare in modo nativo è limitare le righe qualificanti (in base alla WHEREclausola) prima di ordinare il set risultante. Senza una WHEREclausola, questo significa ordinare tutte le righe nella tabella.

Ho controllato le statistiche nella colonna widgetSize e mostrano che le prime 739 righe hanno WidgetSize> 506

Le righe "in alto 739" in quella dichiarazione presumibilmente si riferiscono alle prime voci nell'istogramma delle statistiche, ordinate per RANGE_HI_KEY. L'istogramma è basato su un flusso ordinato (utilizzando un ordinamento). Non vengono conservate informazioni sulla posizione di tali righe nella tabella. Anche se tali righe vengono rilevate per prime nella scansione della tabella, il motore non ha altra opzione se non quella di completare completamente la scansione per assicurarsi che non incontri valori di ordinamento superiore.

Poiché sono necessarie solo 30 righe, SQL Server non può utilizzare queste informazioni per dedurre che deve solo ordinare le righe con una dimensione del widget grande?

Per trovare le 30 righe più grandi, SQL Server deve controllare ogni singola riga (che qualifica il fileWHERE clausola). SQL Server non ha modo di scegliere un "valore minimo" arbitrario che si qualifica come "abbastanza grande" e, anche se lo facesse, non è in grado di individuare quelle righe senza l'indice appropriato.

In effetti, Top N Sort dove N <= 100 utilizza una strategia di sostituzione in cui solo i valori in entrata superiori al minimo corrente vengono inseriti nel buffer di ordinamento, ma si tratta di un'ottimizzazione minore rispetto al costo di lettura delle righe dalla tabella e passandoli all'ordinamento.

In linea di principio, il motore potrebbe spingere un filtro dinamico (sul valore minimo corrente presente nel buffer di ordinamento) nella scansione della tabella, per limitare le righe il prima possibile, ma questo non è implementato. Per ovviare a questo, un'idea simile prevede la creazione di una vista indicizzata sui valori distinti di widgetSizecon il numero di righe corrispondenti a ciascun valore:

CREATE VIEW dbo.WidgetSizes
WITH SCHEMABINDING
AS
SELECT
    T.widgetSize,
    NumRows = COUNT_BIG(*) 
FROM dbo.Test AS T
GROUP BY
    T.widgetSize;
GO
CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX CUQ_WidgetSizes_widgetSize
ON dbo.WidgetSizes (widgetSize);

Questa vista indicizzata sarà molto più piccola di un indice non cluster equivalente widgetSizese ci sono relativamente pochi valori distinti (come nel caso dei dati di esempio). Queste informazioni possono quindi essere utilizzate per valutare su quale minimo widgetSizefiltrare, garantendo comunque che siano state trovate almeno 30 righe.

Prima pagina

Per la prima pagina di 30 righe, l'implementazione è simile alla seguente:

DECLARE 
    @TopRows bigint = 30,
    @Minimum integer;

SELECT TOP (1)
    @Minimum = Filtered.widgetSize
FROM 
(
    SELECT * FROM 
    (
        SELECT
            WS.widgetSize,
            WS.NumRows,
            -- SQL Server 2012 or later
            SumNumRows = SUM(WS.NumRows) OVER (
                ORDER BY WS.widgetSize DESC)
        FROM dbo.WidgetSizes AS WS WITH (NOEXPAND)
    ) AS RunningTotal
    WHERE 
        RunningTotal.SumNumRows >= @TopRows
) AS Filtered
ORDER BY 
    Filtered.SumNumRows ASC;

SELECT TOP (@TopRows)
    T.id,
    T.widgetSize
FROM dbo.Test AS T
WHERE T.widgetSize >= @Minimum
ORDER BY
    T.widgetSize DESC,
    T.id ASC;

Piani di esecuzione:

Piani di esecuzione

Ciò migliora notevolmente i tempi di esecuzione, con la maggior parte dei costi rimanenti associati alla scansione della tabella e al filtro push-down. Le prestazioni possono essere ulteriormente migliorate creando un indice di archivio di colonne non cluster (da SQL Server 2012 in poi):

CREATE NONCLUSTERED COLUMNSTORE INDEX 
    NCCI_Test_id_widgetSize 
ON dbo.Test (id, widgetSize);

Sul mio laptop, eseguire la scansione e il filtro in modalità batch sull'indice del negozio di colonne ha ridotto i tempi di esecuzione da circa 300 ms a soli 20 ms :

Piano di esecuzione NCCI

Pagina successiva

L'ultima riga restituita dalla query della prima pagina ha widgetSize = 2903e id = 327:

Pagina 1 Risultati

La ricerca delle successive 30 righe (pagina 2) richiede solo semplici modifiche alla query precedente:

DECLARE 
    @TopRows bigint = 30,
    @Minimum integer;

SELECT TOP (1)
    @Minimum = Filtered.widgetSize
FROM 
(
    SELECT * FROM 
    (
        SELECT
            WS.widgetSize,
            WS.NumRows,
            SumNumRows = SUM(WS.NumRows) OVER (
                ORDER BY WS.widgetSize DESC)
        FROM dbo.WidgetSizes AS WS WITH (NOEXPAND)
        WHERE
            -- Added
            WS.widgetSize < 2903
    ) AS RunningTotal
    WHERE 
        RunningTotal.SumNumRows >= @TopRows
) AS Filtered
ORDER BY 
    Filtered.SumNumRows ASC;

SELECT TOP (@TopRows)
    T.id,
    T.widgetSize
FROM dbo.Test AS T
WHERE 
    T.widgetSize >= @Minimum
    AND 
    (
        -- Added
        T.widgetSize < 2903
        OR (widgetSize = 2903 AND id > 327)
    )
ORDER BY
    T.widgetSize DESC,
    T.id ASC;

Ciò produce gli stessi risultati dell'estensione ovvia della query originale:

SELECT TOP 30
    * -- (Pretend that there is a list of columns here)
FROM Test
    WHERE widgetSize < 2903
    OR (widgetSize = 2903 AND id > 327)
ORDER BY
    widgetSize DESC,
    id ASC;

Pagina 2 Risultati

La query che utilizza la vista indicizzata e l'indice di archivio di colonne non cluster viene completata in 25 ms , rispetto a oltre 2000 ms per l'originale.

Soluzione di indice tradizionale

In alternativa, se si dovessero creare indici non cluster (minimi, non di copertura) per supportare le richieste di ordinamento più comuni, è molto probabile che Query Optimizer li userà per soddisfare la TOP (30)query. La compressione dell'indice potrebbe essere utilizzata per ridurre al minimo le dimensioni di questi indici aggiuntivi.


Questo si inserisce con quello che vedo nelle statistiche della query: nella query più veloce il numero di letture è lo stesso che ha dovuto scansionare l'intera tabella, è solo che l'ordinamento è più veloce in quanto deve ordinare solo 60.000 righe anziché 1,3 m. È difficile creare indici su tutti i possibili tipi in quanto ce ne sono molti (20+), ogni indice è grande (~ 200 mb) e ne ho bisogno di 2 per coprire l'ordinamento crescente / decrescente.
Giustino, il

6

Al posto tuo farei un passo indietro e metto in dubbio il requisito. Il piolo quadrato si adatterà solo marginalmente all'intero rotondo.

Considera il filtro e la ricerca anziché l'ordinamento e il paging. È migliore per il back-end ed è migliore per l'utente. Nessuno interagisce davvero con 10 milioni di righe ordinando per colonna Foo e navigando a pagina 312. La ricerca avanzata è così metafora molto meglio UX.

Puoi chiedere come costruire una ricerca e un filtro efficienti su criteri arbitrari nel database (columnstore), ma la maggior parte delle volte l'implementazione consiste semplicemente nella ricerca dall'esterno del DB (Lucene, Sphinx ecc.).

Utilizzando il nostro sito, riconosci di aver letto e compreso le nostre Informativa sui cookie e Informativa sulla privacy.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.