SE の雑記

本日、次の 2 つのアナウンスがありました。

• Released: Microsoft.Data.SqlClient 3.0 Preview 1
• Introducing Configurable Retry Logic in Microsoft.Data.SqlClient v3.0.0-Preview1

Microsoft.Data.SqlClient 3.0 では、ユーザーが設定可能な再試行ロジックを利用することができるようになるようです。

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非クラスター化インデックスのキー項目を変更した場合、どのようなオーバーヘッドが発生するかについてまとめておきたいと思います。

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SQL Server には、cost threshold for parallelism という、並列プランを使用するかの閾値のオプションがあります。

クエリのコスト プランが cost threshold for parallelism の現在の値より小さくても、並列プランが選択されることがあります。 並列プランまたは直列プランのどちらを使用するかが、最適化プロセスの初期段階で算出されたコストの推定値に基づいて決定された場合に、このようなことが起こります。 詳細については、「クエリ処理アーキテクチャ ガイド」をご覧ください。

と記載がある通り、この設定よりコストが小さくても並列プランが選択されることがあるようですが、並列プランを使用するかどうかを判断する要因の一つとなります。

本投稿では、並列のコストについてみていきたいと思います。

並列クエリについては 並列クエリ処理 が公式のドキュメントで情報がまとまっているものになるかと。

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SQL Server / SQL Database で CPU 使用率が高い場合、CPU を使用しているクエリの特定を行い、CPU 負荷を低減させるという作業を行うことがあるかと思います。

SQL Server / SQL Database で CPU 使用率が高い状態とは、そもそもとしてどのような状態を指しているのでしょうか？？

今回は情報を取得しやすい SQL Server で情報を取得していますが、基本的な考え方は、SQL Databse でも同様です。

また、クエリによる CPU の利用を考える際には、スケジューラーやスレッドの意識も重要となりますので、本投稿についてはそれらについても触れておきたいと思います。

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全体アナウンス

Ignite 全体のアナウンスについては以下の情報から確認することができます。

• Microsoft Ignite 2021
• Microsoft Ignite Book of News

Data and AI の全体アナウンス

Data and AI に特化したアナウンスはこちらから。

• Harness the power of data with Azure Data and AI

SQL Server 関連のアナウンスはこちらから。

• Azure SQL News Update: March 2021

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Ignite 直前に先月の更新情報をキャッチアップ。

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SQL Server では実行プランを表示した際に各演算子 (イテレーター) に下図のようなコストラベルが出力されます。

クエリのチューニングを実施する際には、このコストラベルの数値が高い操作についての改善を行うことが多いかと思いますが、コストラベルだけでは判断できない情報もあります。

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FreeTDS を使用しているライブラリ (今回は TinyTds) で SQL Database に接続を行おうとして、WSL 上に実行環境を整えたときにちょっとはまったので、メモを残しておきたいと思います。

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SQL Server / SQL Database

• Azure Data SQL Samples Repository
• Sample databases
• Bob Ward

Workshop / Lab

• SQL Server and Azure SQL Labs and Workshops
• Workshop: SQL Server 2019 Workshop
• Workshop: SQL Server 2019 on OpenShift
• Workshop: Kubernetes – From Bare Metal to SQL Server Big Data Clusters
• Workshop: Architecting SQL Server Big Data Cluster Solutions on Red Hat OpenShift
• Workshop: Microsoft SQL Server Machine Learning Services
• SQL Server Linux and Container Labs
• Lab: SQL Server 2019
• SQL Server hybrid cloud
• Modernizing Data Analytics with SQL Server 2019 (Archived)
• Windows Server and SQL Server 2008 R2 end of support planning (Archived)

Big Data Cluster

• App Templates

ML Service

• Microsoft Machine Learning R Templates with SQL Server ML Services / ML Server
• SQL Server ML tutorial
• DataStoriesSamples
• r-server-dotnet-visualizing-sql-azure-data-in-r
• Campaign Optimization – Predicting How and When to Contact Leads
• Microsoft SQL Server Language Extensions
• sqlmlutils

SSRS

• Reporting Services
• RdlMigration

SSMA

• SSMA-Extensions

Spatial Data

• SQLServerSpatialTools

Performance Diagnostics

• SQL Nexus
• Pssdiag/Sqldiag
• CSS SQL Server Support Tools
• mssql-monitoring
• SQL Server Linux のモニタリング
• DBFS (Archived)

SQL Edge

• sqlsourabh

PowerShell DSC

• SQLServer.Reverse

Development

.NET

• Microsoft.Data.SqlClient
• SQL Management Objects
• SQL Server Tutorials Documentation Contributor Guide
• GraphView

Development Tools

• mssql for Visual Studio Code
• Microsoft SQL Tools Service
• SQL Server Big Data Cluster App Deploy Extension
• Azure Data Studio
• SQL Server in Docker

SQL Server Driver

• Microsoft Drivers for PHP for Microsoft SQL Server
• Microsoft JDBC Driver for SQL Server
• Apache Spark Connector for SQL Server and Azure SQL

SSMS

• ssms-visualstudio-addin

Django

• MSSQL-Django 3rd party backend project!

SQL Server では、「待機事象 (Wait Stats)」の情報を確認することで、インスタンスで同時実行性を低下させる問題が発生しているかの確認をするという分析手法があります。

SQL Server でクエリ実行の処理 (タスク) を実行する際には、タスクは次の状態を遷移しながら処理が行われます。

この 3 種類の状態の中で「待機状態」に入っている時間が少なければ、他の処理により同実行性を低下させることなく、処理を実行することができていることになります。

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