Erhalten eines realistischen Abfrageplans beim Partitionieren mit geringen Datenmengen

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Wir verwenden Partitionierung, um die Blockierung unserer OLTP-Systemerfahrungen aufgrund von Sperren zu verringern. Dabei wird ein Partitionsschema verwendet, das die Arbeitstabellen basierend auf einer Kunden-ID in 100 Partitionen aufteilt. Während des Tests stellen wir jedoch fest, dass die Ausführungspläne nicht so ausgewählt werden, wie wir es erwartet hatten.

Das Testszenario ist ein einzelner Kunde mit 300.000 Kontaktdatensätzen (die Daten jedes Kontakts sind auf zwei Tabellen verteilt), die sich alle in einer einzelnen Partition befinden. Bei einer Abfrage werden 500 bestimmte Zeilen in der Partition eines Kunden gesucht. Sie würden erwarten, dass so etwas wie ein Hash-Match die unerwünschten 299.500 eliminiert, die ziemlich früh im Plan auftauchen, aber es sieht so aus, als würde SQL Server die Datensatzanzahl für die gesamte Tabelle nehmen und über alle Partitionen mitteln, bevor überlegt wird, wie Viele Datensätze, mit denen es sich befassen wird, was dazu führt, dass es eine verschachtelte Schleife auswählt und die unerwünschten Datensätze viel später im Prozess beseitigt. In der Regel dauert dies neunmal so lange wie dieselbe Abfrage für nicht partitionierte Tabellen.

Seltsamerweise ergibt das Hinzufügen einer Option (Neukompilieren) zur Auswahl einen vernünftigen Plan, aber ich weiß nicht, warum dies einen Unterschied macht. Dies ist keine gespeicherte Prozedur. Während der Tests wird der Prozedurcache vor jedem Testlauf geleert.

Dieses Verhalten tritt nicht auf, wenn die beteiligten Tabellen nicht partitioniert sind, dh jedes Mal wird ein geeigneter Plan ausgewählt, da die geschätzte Anzahl der Zeilen mit der tatsächlichen Anzahl übereinstimmt

Einblicke in dieses Verhalten sind willkommen.

Schemaeinrichtung:

USE [Scratch]
GO
CREATE SCHEMA part
GO
CREATE PARTITION FUNCTION [ContactPartition](smallint) AS RANGE LEFT FOR VALUES (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98)
GO
CREATE PARTITION SCHEME [ContactPartitionScheme] AS PARTITION [ContactPartition] ALL TO ([PRIMARY])
GO
CREATE TABLE [part].[Contact](
    [ContactId] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
    [CustomerPartitionKey] [smallint] NOT NULL,
    [CustomerId] [int] NOT NULL,
    [OptOut] [bit] NOT NULL,
 CONSTRAINT [cn_pk_cluContact_CustomerPartitionKey_ContactId] PRIMARY KEY CLUSTERED 
(
    [CustomerPartitionKey] ASC,
    [ContactId] ASC
) ON [ContactPartitionScheme]([CustomerPartitionKey])
) ON [ContactPartitionScheme]([CustomerPartitionKey])
GO
CREATE TABLE [part].[ContactIdentifier](
    [ContactIdentifierId] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
    [CustomerPartitionKey] [smallint] NOT NULL,
    [ContactId] [int] NOT NULL,
    [Identifier] [nvarchar](256) NOT NULL,
    [CustomerId] [int] NOT NULL,
 CONSTRAINT [cn_pk_cluContactIdentifier_CustomerPartitionKey_ContactId] PRIMARY KEY CLUSTERED 
(
    [CustomerPartitionKey] ASC,
    [ContactId] ASC
) ON [ContactPartitionScheme]([CustomerPartitionKey])
) ON [ContactPartitionScheme]([CustomerPartitionKey])
GO
CREATE NONCLUSTERED INDEX [idx_ncContactIdentifier_CustomerPartitionKey_ContactId] ON [part].[ContactIdentifier]
(
    [CustomerPartitionKey] ASC,
    [ContactId] ASC
)
 ON [ContactPartitionScheme]([CustomerPartitionKey])
GO
CREATE NONCLUSTERED INDEX [idx_ncContactIdentifier_CustomerPartitionKey_IdentifierType_Identifier] ON [part].[ContactIdentifier]
(
    [CustomerPartitionKey] ASC,
    [Identifier] ASC
) ON [ContactPartitionScheme]([CustomerPartitionKey])
GO
CREATE UNIQUE NONCLUSTERED INDEX [idx_ncuContactIdentifier_CustomerId_CustomerPartitionKey_Identifier] ON [part].[ContactIdentifier]
(
    [CustomerId] ASC,
    [CustomerPartitionKey] ASC,
    [Identifier] ASC
) ON [ContactPartitionScheme]([CustomerPartitionKey])
GO
ALTER TABLE [part].[ContactIdentifier]  WITH NOCHECK ADD  CONSTRAINT [cn_ContactIdentifier_CustomerPartitionKey_ContactId_fk_Contact_CustomerPartitionKey_ContactId] FOREIGN KEY([CustomerPartitionKey], [ContactId])
REFERENCES [part].[Contact] ([CustomerPartitionKey], [ContactId])
GO
ALTER TABLE [part].[ContactIdentifier] NOCHECK CONSTRAINT [cn_ContactIdentifier_CustomerPartitionKey_ContactId_fk_Contact_CustomerPartitionKey_ContactId]
GO
WITH TestData AS
(
    SELECT 1 As Ordinal
    UNION ALL
    SELECT td.Ordinal + 1
    FROM TestData td
    WHERE td.Ordinal < 30000
)
INSERT INTO part.Contact (CustomerPartitionKey, CustomerId, OptOut)
SELECT 3, 3, 0
FROM TestData OPTION (MAXRECURSION 30000);
GO 10
WITH TestData AS
(
    SELECT 1 AS Ordinal, ISNULL(MAX(ContactId) + 1, 1) AS ContactId FROM part.ContactIdentifier
    UNION ALL
    SELECT td.Ordinal + 1, td.ContactId + 1 AS ContactId
    FROM TestData td
    WHERE td.Ordinal < 30000
)
INSERT INTO part.ContactIdentifier (CustomerPartitionKey, CustomerId, ContactId, Identifier)
SELECT 3, 3, ContactId, CONCAT('User ', ContactId)
FROM TestData OPTION (MAXRECURSION 30000);
GO 10

Abfrage

USE Scratch
GO
DBCC FREEPROCCACHE
SET STATISTICS IO ON
SET STATISTICS TIME ON
GO
DECLARE @CustomerId int = 3, @CustomerPartitionKey smallint = 3

SET NOCOUNT ON

CREATE TABLE #identifiers (Ordinal int NOT NULL, Identifier nvarchar(256) NOT NULL)
INSERT INTO #identifiers
VALUES(0,N'User 0')
,(1,N'User 1')
,(2,N'User 2')
,(3,N'User 3')
,(4,N'User 4')
,(5,N'User 5')
,(6,N'User 6')
,(7,N'User 7')
,(8,N'User 8')
,(9,N'User 9')
,(10,N'User 10')
,(11,N'User 11')
,(12,N'User 12')
,(13,N'User 13')
,(14,N'User 14')
,(15,N'User 15')
,(16,N'User 16')
,(17,N'User 17')
,(18,N'User 18')
,(19,N'User 19')
,(20,N'User 20')
,(21,N'User 21')
,(22,N'User 22')
,(23,N'User 23')
,(24,N'User 24')
,(25,N'User 25')
,(26,N'User 26')
,(27,N'User 27')
,(28,N'User 28')
,(29,N'User 29')
,(30,N'User 30')
,(31,N'User 31')
,(32,N'User 32')
,(33,N'User 33')
,(34,N'User 34')
,(35,N'User 35')
,(36,N'User 36')
,(37,N'User 37')
,(38,N'User 38')
,(39,N'User 39')
,(40,N'User 40')
,(41,N'User 41')
,(42,N'User 42')
,(43,N'User 43')
,(44,N'User 44')
,(45,N'User 45')
,(46,N'User 46')
,(47,N'User 47')
,(48,N'User 48')
,(49,N'User 49')
,(50,N'User 50')
,(51,N'User 51')
,(52,N'User 52')
,(53,N'User 53')
,(54,N'User 54')
,(55,N'User 55')
,(56,N'User 56')
,(57,N'User 57')
,(58,N'User 58')
,(59,N'User 59')
,(60,N'User 60')
,(61,N'User 61')
,(62,N'User 62')
,(63,N'User 63')
,(64,N'User 64')
,(65,N'User 65')
,(66,N'User 66')
,(67,N'User 67')
,(68,N'User 68')
,(69,N'User 69')
,(70,N'User 70')
,(71,N'User 71')
,(72,N'User 72')
,(73,N'User 73')
,(74,N'User 74')
,(75,N'User 75')
,(76,N'User 76')
,(77,N'User 77')
,(78,N'User 78')
,(79,N'User 79')
,(80,N'User 80')
,(81,N'User 81')
,(82,N'User 82')
,(83,N'User 83')
,(84,N'User 84')
,(85,N'User 85')
,(86,N'User 86')
,(87,N'User 87')
,(88,N'User 88')
,(89,N'User 89')
,(90,N'User 90')
,(91,N'User 91')
,(92,N'User 92')
,(93,N'User 93')
,(94,N'User 94')
,(95,N'User 95')
,(96,N'User 96')
,(97,N'User 97')
,(98,N'User 98')
,(99,N'User 99')
,(100,N'User 100')
,(101,N'User 101')
,(102,N'User 102')
,(103,N'User 103')
,(104,N'User 104')
,(105,N'User 105')
,(106,N'User 106')
,(107,N'User 107')
,(108,N'User 108')
,(109,N'User 109')
,(110,N'User 110')
,(111,N'User 111')
,(112,N'User 112')
,(113,N'User 113')
,(114,N'User 114')
,(115,N'User 115')
,(116,N'User 116')
,(117,N'User 117')
,(118,N'User 118')
,(119,N'User 119')
,(120,N'User 120')
,(121,N'User 121')
,(122,N'User 122')
,(123,N'User 123')
,(124,N'User 124')
,(125,N'User 125')
,(126,N'User 126')
,(127,N'User 127')
,(128,N'User 128')
,(129,N'User 129')
,(130,N'User 130')
,(131,N'User 131')
,(132,N'User 132')
,(133,N'User 133')
,(134,N'User 134')
,(135,N'User 135')
,(136,N'User 136')
,(137,N'User 137')
,(138,N'User 138')
,(139,N'User 139')
,(140,N'User 140')
,(141,N'User 141')
,(142,N'User 142')
,(143,N'User 143')
,(144,N'User 144')
,(145,N'User 145')
,(146,N'User 146')
,(147,N'User 147')
,(148,N'User 148')
,(149,N'User 149')
,(150,N'User 150')
,(151,N'User 151')
,(152,N'User 152')
,(153,N'User 153')
,(154,N'User 154')
,(155,N'User 155')
,(156,N'User 156')
,(157,N'User 157')
,(158,N'User 158')
,(159,N'User 159')
,(160,N'User 160')
,(161,N'User 161')
,(162,N'User 162')
,(163,N'User 163')
,(164,N'User 164')
,(165,N'User 165')
,(166,N'User 166')
,(167,N'User 167')
,(168,N'User 168')
,(169,N'User 169')
,(170,N'User 170')
,(171,N'User 171')
,(172,N'User 172')
,(173,N'User 173')
,(174,N'User 174')
,(175,N'User 175')
,(176,N'User 176')
,(177,N'User 177')
,(178,N'User 178')
,(179,N'User 179')
,(180,N'User 180')
,(181,N'User 181')
,(182,N'User 182')
,(183,N'User 183')
,(184,N'User 184')
,(185,N'User 185')
,(186,N'User 186')
,(187,N'User 187')
,(188,N'User 188')
,(189,N'User 189')
,(190,N'User 190')
,(191,N'User 191')
,(192,N'User 192')
,(193,N'User 193')
,(194,N'User 194')
,(195,N'User 195')
,(196,N'User 196')
,(197,N'User 197')
,(198,N'User 198')
,(199,N'User 199')
,(200,N'User 200')
,(201,N'User 201')
,(202,N'User 202')
,(203,N'User 203')
,(204,N'User 204')
,(205,N'User 205')
,(206,N'User 206')
,(207,N'User 207')
,(208,N'User 208')
,(209,N'User 209')
,(210,N'User 210')
,(211,N'User 211')
,(212,N'User 212')
,(213,N'User 213')
,(214,N'User 214')
,(215,N'User 215')
,(216,N'User 216')
,(217,N'User 217')
,(218,N'User 218')
,(219,N'User 219')
,(220,N'User 220')
,(221,N'User 221')
,(222,N'User 222')
,(223,N'User 223')
,(224,N'User 224')
,(225,N'User 225')
,(226,N'User 226')
,(227,N'User 227')
,(228,N'User 228')
,(229,N'User 229')
,(230,N'User 230')
,(231,N'User 231')
,(232,N'User 232')
,(233,N'User 233')
,(234,N'User 234')
,(235,N'User 235')
,(236,N'User 236')
,(237,N'User 237')
,(238,N'User 238')
,(239,N'User 239')
,(240,N'User 240')
,(241,N'User 241')
,(242,N'User 242')
,(243,N'User 243')
,(244,N'User 244')
,(245,N'User 245')
,(246,N'User 246')
,(247,N'User 247')
,(248,N'User 248')
,(249,N'User 249')
,(250,N'User 250')
,(251,N'User 251')
,(252,N'User 252')
,(253,N'User 253')
,(254,N'User 254')
,(255,N'User 255')
,(256,N'User 256')
,(257,N'User 257')
,(258,N'User 258')
,(259,N'User 259')
,(260,N'User 260')
,(261,N'User 261')
,(262,N'User 262')
,(263,N'User 263')
,(264,N'User 264')
,(265,N'User 265')
,(266,N'User 266')
,(267,N'User 267')
,(268,N'User 268')
,(269,N'User 269')
,(270,N'User 270')
,(271,N'User 271')
,(272,N'User 272')
,(273,N'User 273')
,(274,N'User 274')
,(275,N'User 275')
,(276,N'User 276')
,(277,N'User 277')
,(278,N'User 278')
,(279,N'User 279')
,(280,N'User 280')
,(281,N'User 281')
,(282,N'User 282')
,(283,N'User 283')
,(284,N'User 284')
,(285,N'User 285')
,(286,N'User 286')
,(287,N'User 287')
,(288,N'User 288')
,(289,N'User 289')
,(290,N'User 290')
,(291,N'User 291')
,(292,N'User 292')
,(293,N'User 293')
,(294,N'User 294')
,(295,N'User 295')
,(296,N'User 296')
,(297,N'User 297')
,(298,N'User 298')
,(299,N'User 299')

SELECT 
    CI.ContactId,
    I.Ordinal,
    I.Identifier
FROM    #identifiers I
JOIN    part.ContactIdentifier AS CI ON CI.CustomerId = @CustomerId AND CI.CustomerPartitionKey = @CustomerPartitionKey AND 
                                        CI.Identifier = I.Identifier
JOIN    part.Contact AS C ON C.CustomerPartitionKey = @CustomerPartitionKey AND C.ContactId = CI.ContactId
WHERE   C.OptOut = 0

DROP TABLE #identifiers

Schlechter Ausführungsplan: http://pastebin.com/Us7HY4KF

sql-server  sql-server-2012  partitioning  execution-plan 
— Simon Capewell
quelle
Ich habe das gemacht. Ich verstehe das Problem nicht ganz. Wir haben eine Punktsuche für jeden der 300 abgefragten Kunden. Das ist äußerst effizient. Was genau möchten Sie stattdessen haben? Ich habe gerade die Partitionierung entfernt und erhalte den gleichen Plan (wie erwartet). Dies ist SQL 2014 EE. Veröffentlichen Sie den unerwünschten Plan.
— usr
Ja, das Problem scheint durch den neuen Kardinalitätsschätzer in SQL 2014 behoben zu sein. Wenn Sie jedoch mit OPTION (QUERYTRACEON 9481) den alten Kardinalitätsschätzer verwenden, sollten Sie das Problem in SQL 2014 EE reproduzieren können.
— Geoff Patterson
Wenn Sie in der Lage sind, einen ausreichend guten Plan zu erstellen, der in Ihren Tests eine akzeptable Abfrageleistung zeigt, können Sie den Planleitfaden als weitere mögliche Lösung verwenden.
— Kin Shah

Antworten:

4

Es sieht so aus, als würde SQL Server einen parametrisierten Abfrageplan generieren, der für jeden Wert von @CustomerPartitionKey funktionieren kann. Zu diesem Zweck wird @CustomerPartitionKey anscheinend sowohl als Partition als auch als Spalte behandelt, nach der Sie suchen. Wenn wir uns den Abfrageplan ansehen, in dem wir die schlechte Schätzung haben (3000 Zeilen geschätzt, 300000 tatsächlich), sehen wir, dass es tatsächlich zwei separate Suchprädikate gibt, die sich auf Folgendes part.Contactbeziehen @CustomerPartitionKey:

Seek Keys[1]: Prefix: PtnId1004, [Test].[part].[Contact].CustomerPartitionKey = Scalar Operator([Expr1008]), Scalar Operator([@CustomerPartitionKey])

Ich denke, dass Letzteres ( [Test].[part].[Contact].CustomerPartitionKey = Scalar Operator([@CustomerPartitionKey])in der Lage ist, eine korrekte Schätzung basierend auf Parameter-Sniffing für den Wert von zu erhalten @CustomerPartitionKey. Ersteres ( Prefix: PtnId1004 = Scalar Operator([Expr1008])) ist jedoch wahrscheinlich nicht dazu in der Lage, möglicherweise weil Expr1008es sich um einen komplizierten Ausdruck handelt, der die Partitionseliminierung verarbeitet : [Expr1008]=RangePartitionNew([@CustomerPartitionKey],(0),(0),(1),(2),...,(97),(98)).

In diesem Fall gibt es 100 Partitionen und die Zeilenschätzung ist genau 100-mal zu niedrig, da SQL Server die Partitionseliminierung nicht auf dieselbe intelligente Weise verarbeiten kann, wie es die tatsächliche Suche in der Spalte verarbeitet und eine Schätzung für die verwendet Laufzeitparameterwert von 3. Diese Theorie wird durch die Art und Weise unterstützt, wie sich die geschätzten Zeilen ändern, wenn Sie Partitionen entfernen. Wenn Sie stattdessen 90 Partitionen verwenden, beträgt die Schätzung 3333,33 (300000/90).

In unseren eigenen Abfragen verwenden wir normalerweise ein Literal (z. B. 3in diesem Fall) oder OPTION RECOMPILE, wenn wir eine Abfrage schreiben, die die Partitionseliminierung ausnutzt. Diese Vorgehensweise hat sich für uns recht gut bewährt, da die Anzahl der Abfragen auf dem System gering ist und der Aufwand für die Abfragekompilierung für Abfragen für große partitionierte Tabellen für uns kein Problem darstellt. Nicht unbedingt eine zufriedenstellende Antwort, aber es könnte für Sie funktionieren.

— Geoff Patterson
quelle
Ja, es fällt auf, dass die Verwendung einer Literalpartitions-ID einen geeigneten Plan erzwingt. In unserem Fall ist dies aufgrund der Art des Systems nicht wirklich möglich. Es ist jedoch sehr nützlich zu wissen, dass die Neukompilierung von Optionen eine zuverlässige Methode ist, um den Ausführungsplan in die richtige Form zu bringen. Ich bin zu diesem Zeitpunkt nicht übermäßig besorgt über den Aufwand für die Neukompilierung. Reaktionsgeschwindigkeit ist das Hauptanliegen.
— Simon Capewell
3

Ich kann den schlechten Plan reproduzieren. Ich habe drei Problemumgehungen gefunden:

  1. OPTION (RECOMPILE)
  2. INNER LOOP JOIN Hinweise
  3. Eine böse, verrückte Umschreibung:

.

SELECT y.*
FROM (VALUES (@CustomerPartitionKey)) x(CustomerPartitionKey)
CROSS APPLY (
    SELECT --TOP 300
        CI.ContactId,
        I.Ordinal,
        I.Identifier
    FROM    #identifiers I
    INNER  JOIN    part.ContactIdentifier AS CI ON CI.CustomerId = @CustomerId AND CI.CustomerPartitionKey = x.CustomerPartitionKey AND 
                                            CI.Identifier = I.Identifier
    JOIN    part.Contact AS C ON C.CustomerPartitionKey = @CustomerPartitionKey AND C.ContactId = CI.ContactId
    WHERE   C.OptOut = 0
) y
WHERE x.CustomerPartitionKey <> 0
OPTION (QUERYTRACEON 9481 /*2012 estimator*/)

Das Umschreiben ist inspiriert von Adam Machanics Vortrag "Manhandling Parallelism". Die gesamte Abfrage wird in eine "Treiberschleife" (the CROSS APPLY) eingeschlossen. Die semantisch nutzlose WHEREKlausel ist erforderlich. Ich vermute, es unterbricht eine Vereinfachung, die SQL Server sonst tun würde.

Leider keine wahre Einsicht. Nur zufällige Dinge, die ich versucht habe.

— usr
quelle
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