👨🏼‍🌾 👩🏼‍✈️ 😰 वेब साइज़ "MS SQL सर्वर में क्वेरी निष्पादन आदेश और क्वेरी योजना का चयन करें" 👏🏼 👩🏼‍🤝‍👩🏻 🗿

फिर से नमस्कार!

सहकर्मी, जनवरी के अंतिम दिन, हम "एमएस SQL सर्वर डेवलपर" पाठ्यक्रम शुरू कर रहे हैं, जिसके संबंध में हमने एक विषयगत खुला सबक लिया है। इस पर हमने बात की कि कैसे MS SQL Server एक SELECT क्वेरी को निष्पादित करता है, किस क्रम में और किसका विश्लेषण किया जाता है, इस पर चर्चा की और क्वेरी प्लान को पढ़ने में भी थोड़ा डूब गया।

व्याख्याता - क्रिस्टीना कुचेरोवा , रूस के सर्बैंक में डेटा मॉडल वास्तुकार।

लक्ष्य और वेबिनार का मार्ग

वेबिनार की शुरुआत में निम्नलिखित लक्ष्य निर्धारित किए गए थे:

देखें कि सर्वर अनुरोध को कैसे निष्पादित करता है, और इस तरह से ऐसा क्यों होता है।
एक क्वेरी योजना पढ़ना सीखना।

उन्हें प्राप्त करने के लिए, शिक्षक ने एक सरल लेकिन प्रभावी मार्ग तैयार किया:

मुझे एक क्वेरी योजना की आवश्यकता क्यों है?

क्वेरी प्लान एक बहुत ही उपयोगी उपकरण है, जो दुर्भाग्य से, कई डेवलपर्स उपयोग नहीं करते हैं। पहली नज़र में, ऐसा लग सकता है कि अनुरोध के यांत्रिकी को जानना आवश्यक नहीं है। हालाँकि, यदि आप समझते हैं कि SQL सर्वर के अंदर क्या हो रहा है, तो आप अधिक कुशल क्वेरी लिख सकते हैं। और यह बहुत मदद करेगा, उदाहरण के लिए, अनुकूलन के दौरान।

हम एक सेलेक्ट क्वेरी कैसे देखते हैं?

आइए देखें कि सेलेक्ट क्वेरी क्या दिखती है:

[फ़ील्ड 1], [फ़ील्ड 2] का चयन करें ...	हम किन क्षेत्रों को चुनते हैं?
[तालिका] से	कहाँ से?
जहां [स्थितियां]	कहां की स्थितियां हैं
ग्रुप BY [field1]	खेतों द्वारा समूह
[हालात]	ऐसी और ऐसी स्थितियाँ होना
आदेश द्वारा [field1]	आदेश देना (क्रमबद्ध करना)

कैसे समझें कि डेटा के लिए कहां जाना है?

अनुरोध आने पर सर्वर यह समझने की कोशिश करता है कि डेटा के लिए कहां जाना है। FROM कमांड इस प्रश्न का उत्तर देती है, क्योंकि यह यहाँ है कि हमारे पास तालिकाओं की सूची (या एक तालिका का नाम) होगी।

स्पष्टता के लिए, आइए कल्पना करें कि हमारा सर्वर एक प्रकार का बटलर है, जिसे हम छुट्टी पर इकट्ठा करने का आदेश देते हैं। तदनुसार, बटलर सोचने लगता है, लेकिन आवश्यक चीजों को किस अलमारी में (किस तालिका में आपको डेटा लेने की आवश्यकता है)? और ताकि हमारा बटलर अपना काम आसानी से पूरा कर सके, हम FROM का उपयोग करते हैं।

कैसे समझें कि क्या डेटा लेना है?

मान लीजिए कि बटलर ने सही अलमारी ढूंढी और उसे खोला। लेकिन किन चीजों को लेना है? शायद हम स्की रिसॉर्ट जा रहे हैं? या शायद एक गर्म धूप समुद्र तट पर? हमारी चीजों को मौसम से मिलाने के लिए, WHERE कमांड हमारे लिए उपयोगी है, जो शर्तों को परिभाषित करता है, यानी हमें डेटा को फ़िल्टर करने की अनुमति देता है। यदि यह गर्म है, तो हम स्लेट्स, शर्ट और स्विमवीयर लेते हैं, अगर यह ठंडा है - मिट्टन्स, बुना हुआ मोज़े, स्वेटर))।

अगला कदम इस डेटा को समूहों से जोड़ना है, जो ग्रुप बीवाई (टी-शर्ट अलग-अलग, मोजे अलग से) के साथ होता है। समूहीकरण के परिणामों के अनुसार, एक और शर्त HAVING का उपयोग करके लगाया जा सकता है (उदाहरण के लिए, अप्राप्य चीजों को बाहर निकालना)। अंत में, हम ORDER BY का उपयोग करके सब कुछ जोड़ते हैं, आउटपुट पर चीजों का तैयार सूटकेस प्राप्त कर रहे हैं, या बल्कि, एक ऑर्डर किया गया डेटा ब्लॉक।

वैसे, एक अति सूक्ष्म अंतर है, लेकिन यह इस तथ्य में शामिल है कि एक अंतर है कि किन शर्तों को डब्ल्यूएचईआर में लिखा जाना चाहिए और कौन सा एचएवीआई में। लेकिन यह वीडियो में देखने के लिए बेहतर है।

हम जारी रखते हैं। अनुरोध निष्पादन पथ को कैश में अनुरोध योजना के रूप में सहेजा जाता है, अर्थात्, हमारा बटलर सब कुछ लिखता है, क्योंकि वह एक अच्छा बटलर है - क्या होगा यदि आप अगले साल अपने आदेश को दोहराना चाहते हैं? और ऐसी योजनाएं, सिद्धांत रूप में, कई हो सकती हैं।

क्वेरी योजना में कनेक्शन के प्रकार

ऐसे तीन कनेक्शन हैं जिन्हें आप क्वेरी के संदर्भ में देख सकते हैं:

नेस्टेड लूप।
मिलाना।
हश सम्मिलित हों।

उनमें से प्रत्येक पर अधिक विस्तार से रहने से पहले, आइए संक्षेप में बताएं कि हमें क्वेरी योजना को क्यों पढ़ना चाहिए। यह वास्तव में बहुत उपयोगी है क्योंकि आप सीखेंगे:

किस सूचकांक का उपयोग किया जाता है;
किस क्रम में शामिल हो;
बफर से क्या चुना गया है;
सर्वर ऑपरेशन पर संसाधनों को कितना खर्च करता है;
काल्पनिक और वास्तविक योजना में क्या अंतर है।

नेस्टेड लूप

मान लीजिए कि हमें विभिन्न तालिकाओं से डेटा को जोड़ने की आवश्यकता है। आइए इन तालिकाओं को प्रस्तुत करें ... स्किटल्स चॉकलेट और एमएंडएम की पूरी पैकेजिंग की थोड़ी मात्रा।

नेस्टेड लूप प्रकार कनेक्ट करते समय, हम स्कीटल्स कैंडी लेते हैं, और फिर हम एम एंड एम के पैकेज से अंधा कैंडी प्राप्त करते हैं। यदि हम एक ही रंग की कैंडी में नहीं आते हैं (यह हमारी स्थिति है), तो हमें अगला भाग मिलता है, यानी एक सामान्य हलचल होती है। नतीजतन, हम कह सकते हैं कि नेस्टेड लूप कनेक्शन कम मात्रा में डेटा के लिए अधिक उपयुक्त है। जाहिर है, अगर बहुत अधिक डेटा है, तो बस्ट करना सबसे अच्छा विकल्प नहीं है।

आइए देखें कि यह एसक्यूएल पैनल में कैसा दिखता है:

--drop table skittles --drop table mms --    create table mms (id int identity(1,1), color varchar(25), taste varchar(15)) insert into mms (color, taste) values ('yellow', 'chocolate') insert into mms (color, taste) values ('red', 'nuts') create clustered index IX_mms_color ON mms(color); create table skittles (id int identity(1,1), color varchar(25), taste varchar(15)) create index IX_skittles_id ON skittles(id); create clustered index IX_skittles_color ON skittles(color); insert into skittles (color, taste) values ('red', 'cherry') insert into skittles (color, taste) values ('blue', 'strange') insert into skittles (color, taste) values ('yellow', 'lemon') insert into skittles (color, taste) values ('green', 'apple') insert into skittles (color, taste) values ('orange', 'orange') --    select mms.* from mms join skittles on mms.color = skittles.color select * from mms join skittles on mms.color = skittles.color

मिलाना

एक कनेक्शन का उपयोग बड़ी मात्रा में डेटा के लिए किया जाता है। जब आप एक मर्ज में शामिल होते हैं, तो आपकी दोनों तालिकाओं में एक सूचकांक होता है जिसके द्वारा उन्हें शामिल किया जा सकता है। मिठाई के मामले में, ऐसा लगता है जैसे हमने उन्हें रंग द्वारा अग्रिम में व्यवस्थित किया है।

यह इस तरह दिखता है:

 --2 tables 50000 rows, only clustered index by color, color is not unique select COUNT(*) from mms_big join skittles_big on mms_big.color = skittles_big.color

निम्नलिखित मामलों में मर्ज जॉइन अच्छा है:

बड़े डेटा सेट;
एक ही प्रकार के एक ही कनेक्शन क्षेत्र;
कनेक्शन क्षेत्रों में सूचकांक होते हैं।

हश सम्मिलित हों

हैश ज्वाइन का उपयोग अनसुचित बड़ी मात्रा में डेटा के लिए किया जाता है। इस मामले में तालिकाओं में शामिल होने के लिए, आपको कुछ ऐसा बनाने की आवश्यकता है जो सूचकांक की नकल करता है।

हैश में शामिल होने के उदाहरण:

 --drop table skittles --drop table mms --    create table mms (id int identity(1,1), color varchar(25), taste varchar(15)) insert into mms (color, taste) values ('yellow', 'chocolate') insert into mms (color, taste) values ('red', 'nuts') insert into mms (color, taste) values ('blue', 'strange') insert into mms (color, taste) values ('green', 'chocolate') insert into mms (color, taste) values ('orange', 'chocolate') create table skittles (id int identity(1,1), color varchar(25), taste varchar(15)) insert into skittles (color, taste) values ('red', 'cherry') insert into skittles (color, taste) values ('blue', 'strange') insert into skittles (color, taste) values ('yellow', 'lemon') insert into skittles (color, taste) values ('green', 'apple') insert into skittles (color, taste) values ('orange', 'orange') --    select * from mms join skittles on mms.color = skittles.color

स्पष्टता के लिए, हम अपनी मिठाइयों को याद करते हैं:

हैश ज्वाइन के उपयोग में 2 चरण शामिल हैं:

बिल्ड - एक हैश टेबल सबसे छोटी टेबल पर बनाया गया है। तालिका संख्या 1 में प्रत्येक मान के लिए, एक हैश माना जाता है। मान हैश तालिका में संग्रहीत किया जाता है, और परिकलित हैश एक कुंजी के रूप में उपयोग किया जाता है।
जांच। तालिका संख्या 2 से प्रत्येक पंक्ति के लिए, हैश मान की गणना जुड़ने वाले ऑपरेटर (ऑपरेटर =) में निर्दिष्ट फ़ील्ड के लिए की जाती है। हैश तालिका में एक हैश की खोज की जाती है, फ़ील्ड मानों की जाँच की जाती है।

जब हैश शामिल अच्छा है:

बड़ा डेटा सेट;
कोई सीमांत सूचकांक नहीं।

एक महत्वपूर्ण बिंदु: यदि पर्याप्त मेमोरी नहीं है, तो रिकॉर्डिंग tempdb - डिस्क पर जाएगी।

दोस्तों, उपरोक्त के अलावा, खुले पाठ में अन्य रोचक बिंदु भी शामिल हैं, जिन्हें वीडियो देखकर सबसे अच्छा देखा जाता है। हम आपको "MS SQL Server Developer" कोर्स के ओपन डे पर जाने का सुझाव देते हैं, जहाँ आप शिक्षक से अपने सभी प्रश्न पूछ सकते हैं।

पीएस टीचर क्रिस्टीना कुचेरोवा ने जेस शुल्ट्ज बोरलैंड को पीएएस समिट एक्जिक्यूशन प्लान्स: द सीक्रेट टू क्वेरी ट्यूनिंग सक्सेस के साथ अपनी प्रस्तुति के लिए धन्यवाद दिया, जिसका उपयोग खुले पाठ की तैयारी में किया गया था।

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