খুব বিস্তারিত প্রশ্নের জন্য আগেই ক্ষমা চাইছি। সমস্যার পুনরুত্পাদন করার জন্য একটি সম্পূর্ণ ডেটা সেট তৈরি করতে আমি কোয়েরিগুলি অন্তর্ভুক্ত করেছি এবং আমি 32-কোর মেশিনে এসকিউএল সার্ভার 2012 চালাচ্ছি। তবে, আমি এটি এসকিউএল সার্ভার 2012-এর সাথে সুনির্দিষ্ট বলে মনে করি না এবং আমি এই বিশেষ উদাহরণের জন্য 10 এর একটি ম্যাক্সডপকে বাধ্য করেছি।
আমার দুটি টেবিল রয়েছে যা একই পার্টিশন স্কিম ব্যবহার করে বিভাজন করা হয়েছে। বিভাজনের জন্য ব্যবহৃত কলামে তাদের একসাথে যোগদান করার সময়, আমি লক্ষ্য করেছি যে এসকিউএল সার্ভার একটি সমান্তরাল মার্জটিকে যতটা আশা করতে পারে ততটুকু অনুকূলিত করতে সক্ষম হয় না এবং এর পরিবর্তে একটি হ্যাশ যোগদানের জন্য বেছে নেয়। এই বিশেষ ক্ষেত্রে, আমি পার্টিশন ফাংশনের উপর ভিত্তি করে কোয়েরিকে 10 টি ডিসজেয়েন্ট রেঞ্জে বিভক্ত করে এবং এসএসএমএসে প্রতিটি প্রশ্নের একযোগে চালিয়ে অনেক বেশি সমান্তরাল মার্জিন জয়েনকে ম্যানুয়ালি সিমুলেট করতে সক্ষম হয়েছি। এগুলি একই সাথে একই সময়ে চালানোর জন্য WAITFOR ব্যবহার করে ফলাফলটি দেখা যায় যে সমস্ত কোয়েরিগুলি মূল প্যারালাল হ্যাশ জোনে ব্যবহৃত মোট সময়ের 40% ডলারে সম্পূর্ণ হয়।
সমতুল্য বিভাজনযুক্ত টেবিলগুলির ক্ষেত্রে নিজেরাই এই অপ্টিমাইজেশনটি তৈরি করতে এসকিউএল সার্ভার পাওয়ার কোনও উপায় আছে কি? আমি বুঝেছি যে এসকিউএল সার্ভার সাধারণত একটি মার্জ যোগ দিয়ে সমান্তরাল করতে প্রচুর ওভারহেড খরচ করতে পারে, তবে মনে হয় এই ক্ষেত্রে ন্যূনতম ওভারহেড সহ খুব প্রাকৃতিক শার্পিং পদ্ধতি রয়েছে। সম্ভবত এটি কেবল একটি বিশেষায়িত কেস যা অপ্টিমাইজারটি এখনও সনাক্ত করতে যথেষ্ট চালাক নয়?
এই সমস্যাটি পুনরুত্পাদন করতে একটি সরলিকৃত ডেটা সেট আপ করতে এসকিউএল এখানে রয়েছে:
/* Create the first test data table */
CREATE TABLE test_transaction_properties
( transactionID INT NOT NULL IDENTITY(1,1)
, prop1 INT NULL
, prop2 FLOAT NULL
)
/* Populate table with pseudo-random data (the specific data doesn't matter too much for this example) */
;WITH E1(N) AS (
SELECT 1 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 1
UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 1 UNION ALL SELECT 1
)
, E2(N) AS (SELECT 1 FROM E1 a CROSS JOIN E1 b)
, E4(N) AS (SELECT 1 FROM E2 a CROSS JOIN E2 b)
, E8(N) AS (SELECT 1 FROM E4 a CROSS JOIN E4 b)
INSERT INTO test_transaction_properties WITH (TABLOCK) (prop1, prop2)
SELECT TOP 10000000 (ABS(CAST(CAST(NEWID() AS VARBINARY) AS INT)) % 5) + 1 AS prop1
, ABS(CAST(CAST(NEWID() AS VARBINARY) AS INT)) * rand() AS prop2
FROM E8
/* Create the second test data table */
CREATE TABLE test_transaction_item_detail
( transactionID INT NOT NULL
, productID INT NOT NULL
, sales FLOAT NULL
, units INT NULL
)
/* Populate the second table such that each transaction has one or more items
(again, the specific data doesn't matter too much for this example) */
INSERT INTO test_transaction_item_detail WITH (TABLOCK) (transactionID, productID, sales, units)
SELECT t.transactionID, p.productID, 100 AS sales, 1 AS units
FROM test_transaction_properties t
JOIN (
SELECT 1 as productRank, 1 as productId
UNION ALL SELECT 2 as productRank, 12 as productId
UNION ALL SELECT 3 as productRank, 123 as productId
UNION ALL SELECT 4 as productRank, 1234 as productId
UNION ALL SELECT 5 as productRank, 12345 as productId
) p
ON p.productRank <= t.prop1
/* Divides the transactions evenly into 10 partitions */
CREATE PARTITION FUNCTION [pf_test_transactionId] (INT)
AS RANGE RIGHT
FOR VALUES
(1,1000001,2000001,3000001,4000001,5000001,6000001,7000001,8000001,9000001)
CREATE PARTITION SCHEME [ps_test_transactionId]
AS PARTITION [pf_test_transactionId]
ALL TO ( [PRIMARY] )
/* Apply the same partition scheme to both test data tables */
ALTER TABLE test_transaction_properties
ADD CONSTRAINT PK_test_transaction_properties
PRIMARY KEY (transactionID)
ON ps_test_transactionId (transactionID)
ALTER TABLE test_transaction_item_detail
ADD CONSTRAINT PK_test_transaction_item_detail
PRIMARY KEY (transactionID, productID)
ON ps_test_transactionId (transactionID)
এখন আমরা অবশেষে উপ-অনুকূল কোয়েরিটি পুনরুত্পাদন করতে প্রস্তুত!
/* This query produces a HASH JOIN using 20 threads without the MAXDOP hint,
and the same behavior holds in that case.
For simplicity here, I have limited it to 10 threads. */
SELECT COUNT(*)
FROM test_transaction_item_detail i
JOIN test_transaction_properties t
ON t.transactionID = i.transactionID
OPTION (MAXDOP 10)
তবে, প্রতিটি পার্টিশন প্রক্রিয়া করার জন্য একটি একক থ্রেড ব্যবহার করা (উদাহরণস্বরূপ নীচের প্রথম বিভাগ) আরও অনেক কার্যকর পরিকল্পনা তৈরি করতে পারে। আমি ঠিক একই মুহূর্তে 10 পার্টিশনের প্রত্যেকটির জন্য নীচের মত একটি ক্যোয়ারী চালিয়ে এটি পরীক্ষা করেছি এবং সমস্ত 10 টি কেবল 1 সেকেন্ডের মধ্যে শেষ হয়েছে:
SELECT COUNT(*)
FROM test_transaction_item_detail i
INNER MERGE JOIN test_transaction_properties t
ON t.transactionID = i.transactionID
WHERE t.transactionID BETWEEN 1 AND 1000000
OPTION (MAXDOP 1)
