Etiket Bulutu

Benchmark Convert_IMplicit Database High Availability Database Mirroring datawarehouse dimension table dmv Dynamic Data Masking Execution Execution Plans fact table Failover Cluster Node ekleme Failover Clustering FileStream generate script High Availability Implicit Instant File Initialization index Kinect Linux Live Query Statistics Log Shipping Mirroring object explorer object explorer details ODBC Driver pass performance performance tuning Plan Handle Planü Power View reporting services rol Row Level Security script sql serer 2016 sql server SQL Server 2008 SQL Server 2008 Log Shipping SQL Server 2012 SQL Server 2012 installation SQL Server 2012 Kurulumu SQL Server Backup SQL Server da Backup planı SQL Server da Maintenance Plans oluşturma SQL Server database mirroring SQL Server Disaster Recovery sql server dynamic management views SQL Server Failover Cluster SQL Server High Availability SQL Server Log Shipping SQL Server Maintenace Plans sql server performans SQLDIAG SQLDIAG Troubleshooting T24 Temenos truncate table t-sql unique index performance 1. Dünya savaşı istatistikleri 1456 451 ACID advanced analytics Advanced Data Analytics Affinity algı Alter index Alter table ALTER TABLE .. ALTER COLUMN Altın Oran Always On ALWAYSON AlwaysOnDemoTool amazon web services kinesis AMR analiz analysis service Ankara Antivirus apache kafka Arduino Article Assembly asymmetric audit Authentication Auto Growth Availability Group azure Azure Backup azure event hub partition azure event hubs azure event hubs servisi azure event hubs veri edinme Azure File Share Azure Fiyatlandırma Azure HDInsight Azure Hizmet Modelleri Azure ML Azure New Portal Azure Pricing Azure Queue azure sql database configuration azure sql database kullanımı azure sql database stream veriyi tutma azure sql database table partitioning Azure Storage azure stream analytics azure stream analytics dashboard azure stream analytics ölçeklendirilmesi azure stream analytics servisi Azure Table BA Backup backup encyrption backupset Bakım BASE bellek Best Practice BI Semantic Model Big Data Big User blocking blocking disable trigger blocking enable trigger Buffer Cache buffer pool Buffer Pool Extension bulk logged Buluta Veri Depolama Buluttaki Disk Business Analytics Conference business intelligence Büyük Veri Case Central Management Server certificate changed data capture Cloud Computing Cloud DR CLR Cluster clustered columnstore index Clustered Index Code Snippets Cold Purging collation column store column-level columnstore ColumnStore Indexes Compress ComputerNamePhysicalNetBIOS Concurrency Conditions Contained Database Contained Databases convert CONVERT_IMPLICIT Corruption Credentials cube DAC Dashboard Tasarımı data cleansing Data Compression Data Consistency Model data encryption data matching data mining Data Page data profiling data quality Data Services Data Warehouse Design Database database list Database Management Sistem database master key Database Mirroring Database Snapshot database trigger database-level Data-Ink Ratio datasets datasource DataZen date date dimension db_owner DBA DBCC dbcc dropcleanbuffers dbcc freeproccache DBMS dbo user DDL deadlock debugging DecryptByKey DecryptByPassPhrase deleted bitmap delta store Denali Denali SSAS deny database list deşifre detail index developer DIFFERENTIAL BACKUP DirectQuery Dirty Read Disaster Recovery Distribution Yapılandırma Distributor Distributor Agent dm_server_services DMF DMO DMV document db dosya bazlı şifreleme dqs dr Dynamic Management Function Dynamic Management Object Dynamic Management View ecrypt Effected Report Design Techniques Eğitim EncryptByKey EncryptByPassPhrase encryption endpoint Environment Variable error Error 5030 Error Log Estetik Raporlama Estimated Rows Eş Zamanlılkk Etkili Rapor Tasarlama Teknikleri Etkinlik ETL event Event Viewer except;intersect;sql execution Execution Plan export formats extended events Extended Stored Procedure Facets Failover Failover Cluster fast n execution plan FETCH NEXT FILELISTONLY FILLFACTOR File Table file-level FileStream Filter Pack Filtered Index First_Value Flat File fn_repl_hash_binary Focal Point foreignkey FORMAT Forwarded Record forwarded_record_count ftp task FULL BACKUP Full Recovery Full-Text Search functions Gartner Geocluster Gerçek Zamanlı Dashboard gestalt Golden Ratio görsel duyu group by Güvenlik ha Hadoop hafıza Hash HASHBYTES HEADERONLY headers footers Heap Hekaton hicri High Availability hijr Hiyerarşi Hybrid Cloud IaaS Index Index Scan In-Memory InMemory DW In-Memory DW InMemory OLTP In-Memory OLTP Internet of People Internet of Things IO IOT IoT nedir Isolation Level indeks index inmemory in-memory oltp internet of things isolation level istatistik istatistikler İş zekası İzolasyon Seviyesi Job json json support knowledge base kolon-satır bazlı kurulum küp Lag Lansman latch Lead linked server lock locking locking hints Log Backup Log Reader Agent Log Shipping login Lost-Update LQS Machine Learning Maintenance Management Studio matrix Max Text Replication Size mdx memory Memory Optimization Advisor Memory Optimized Table Memory Optimized Tables merge Merge Agent merge kullanımı Merge Publication Merge Replication merge type 1 slowly changing dimension merge type 1 slowly changing dimension örneği merge type 1 vs type 2 scd merge type 2 slowly changing dimension merge type 2 slowly changing dimension örneği merge type 3 slowly changing dimension merge type 4 slowly changing dimension message Microsoft Advanced Data Analytics Çözümleri microsoft azure Microsoft Bulut Microsoft Sanal Akademi Microsoft SQL Server Microsoft SQL Server 2014 Yenilikleri Microsoft SQL Server 2016 Mirror mirroring missing index Monitoring move Msdb multi_user multiversion concurrency control MVP MVP Roadshow MySnippet Named Pipes Natively Store Procedures Natively Stored Procedures Nesnelerin İnterneti Network Binding Order NoEngine Approaches nonclustered columnstore index Non-Repetable Read NoSQL NoSQL Approaches NoSQL Dünyası object explorer Odak Noktası ODBC Office 365 Offline OFFSET olap OLAP Backup OLE DB OLTP Online Index order attributes Otomatik Büyüme OVER PaaS PAD_INDEX page out page properties PAGE RESTORE PAGEIOLATCH paging parameters partition partitioning PASS PASS Summit PASS Summit 2014 Performance Performance Tuning performans performans tuning Phantom Read pivot Policies Policy Based Management Filtreleme Policy Management Power BI Power BI Dashboard Power BI Rest API power bi power view PowerBI PowerBI for Office 365 powerbi PowerMap PowerPivot PowerQuery powershell powershell ile sql yönetimi PowerView PowerView raporlarının web sayfalarına gömülmesi precon Primary Key primarykey Project Deployment Model Project Variable Protokol Proxy Proxy Account Publisher Purging on Independent Tables QL Server 2014 Yenilikleri Que Reader Agent Query Plan query store R Range Raporlama Raporlama Projeleri için Strateji Belirleme Raporlama Projelerine Hazırlık Read Committed Read Uncommitted RealTime Dashboard Rebuild RECONFIGURE RECONFIGURE WITH OVERRIDE Recovery model Relational Engine relationships Rename SSRS Database Repeatable Read Replication Replication Monitoring replikasyon report manager web site report parts reporting service reporting services reporting servis Resource Governor RESTORE Restore Database Restore Generate Restore Generate Script Restore transaction log rollback rs Rule of Thirds sa user SaaS sayfalama scd 3 demo scd karşılaştırma scd type 4 demo Scheduling Schema Comparison script Security segment elimination select into Self-Service BI Semantic Search Serializable Server Core SERVERPROPERTY Service services shared data sources shared datasets Shared Memory sharepoint Sharepoint 2010 ShowPlan Shrink simple recovery sing_user sliding window Slowly Changing Dimension snapshot Snapshot Agent Snapshot Publication Snapshot Replication Snippet snowflake sorting sp_configure sp_describe_first_result_set sp_server_diagnostics sp_spaceused sql SQL Agent Job SQL Azure sql bilgi yarışması SQL CLR SQL DIAG SQL DIAG Performans verisi toplama SQL endpoint SQL Login SQL Onculeri SQL Öncüleri sql script sql server SQL Server 2005 SQL Server 2008 SQL Server 2011 CTP3 SQL Server 2011 Denali SQL Server 2012 SQL Server 2012 CTP3 SQL Server 2012 RC SQL Server 2012 RC0 SQL Server 2012 ShowPlan Enhancements SQL Server 2012 T-SQL Enhancements SQL Server 2014 Sql Server 2014 Cardinality Estimator SQL Server 2014 Yenilikleri sql server 2016 SQL Server 2016 New Features SQL Server 2016 Yenilikleri sql server agent sql server assembly ekleme SQL Server Authentication sql server cast ve convert sql server clr integration sql server clr kullanımı sql server clr örnek sql server cluster SQL Server Code Name Denali SQL Server da Kullanıcı Yaratma SQL Server Database Project sql server dmv ve dmf sql server execution plan temizleme SQL Server Express Backup sql server fast n option örneği sql server fast n seçeneği SQL Server login sql server management stdio sql server merge into örnek sql server merge komutu sql server merge performnas sql server merge type 1 scd sql server merge type 2 scd sql server merge type 3 scd SQL Server Mobile Report Publisher SQL Server Network Interface SQL Server Onculeri SQL Server Öncüleri SQL Server Öncüleri Ankara SQL Server Performance sql server performans SQL Server Profiler SQL server recovery model SQL Server Reporting Services SQL Server Restore Generate Script SQL Server sa SQL Server Security SQL Server SQL DIAG sql server tarih dönüşüm işlemi sql server tarihsel veriler ile çalışma SQL Server User SQL Server yetki SQL Server yetkilendirme sql servera .net kodu ekleme SQL Serverda yetkilendirme nasıl SQL Serverda yetkilendirme nasıl yapılır sql to oracle linked server sql türkiye SQL User With Password sql yarışma SQLCMD sql'den oracle'a linked server SQLDIAG SQLDIAG Report SQLOS sqlsaturay SQLSaturday SQLSaturday #182 SQLSaturday #359 sqlsaturday #451 sqlserveronculeri ssas SSAS 2012 SSIS SSIS 2012 ssis SSMS SSMS Project SSMS Solution ssrs Stanby Database star schema STOPAT STOPBEFOREMARK STORAGE Storage Engine stored procedure stream analytics job subreports Subscriber Subscription subscriptions symmetric SYS sys.dm_db_index_physical_stats sys.dm_db_index_usage_stats sys.dm_db_missing_index_columns sys.dm_db_missing_index_details sys.dm_db_missing_index_group_stats sys.dm_db_missing_index_groups sys.server_principals sysadmin System Databases System View şifre şifreleme table table difference TableHasClustIndex TableHasIdentity TableHasPrimaryKey Tablet PC Tabular Mode Tabular Model TCP/IP TDE Tempdb time series Transaction Transactional Publication Transactional Replication Transparent Data Encryption trigger Troubleshooting TRY_CONVERT TRY_PARSE tsql t-sql T-SQL 2012 tsql mistakes Undocument union unionall Updatable ColumnStore İndex upgrade Veri ambarı veri edinme seçenekleri Veri Güvenliği Veri Hizmetleri Veri madenciliği Veri Mürekkep Oranı Veri Tabanı Yönetim Sistemleri Veri Tipi Veri Tutarlılık Modelleri Veri Yönetimi Evrimi verinin evrimi Veritabanı oluşturmak VERİTABANI YEDEKLEME STRATEJİLERİ veritabanı yedeklerinin şifrelenmesi Veritabanı Yöneticisi Veritabanı Yönetimi VeritPaq view any database Visual Studio VTYS web services Webcast Windows 7 Windows 8 Windows Authentication Windows Azure Windows Failover Clustering wmi WRITELOG xevents xp_sqlagent_enum_jobs YEDEKLEME STRATEJİLERİ Yedekli Çalışma Yetkilendirme Yiğit Aktan ysfkhvc yusuf kahveci Yüksek Erişilebilirlik Yüksek Süreklilik zip

SQL Server Sorgularımızın Anatomisi ve Query Process Yapısı

Ekleyen: Ismail ADAR Doğan Online Database Administrator Tarih:13.01.2014 Okunma Sayısı:4048


Güncel hayatta karşılaştığımız teknik problemler ne kadar karmaşık olursa olsun çözüme ulaşabilmek için ilgili konuyla ilgili bilgi birikimimizi sağlam temeller üzerine kurmuş olmamız gerekmektedir. Çünkü bir probleme müdahale edebilmek için arka planda kullandığımız sistemin nasıl davrandığını iyi kavramamız gerekir. Benzer şekilde SQL Server tarafında sık karşılaştığımız sorgularımızda ortaya çıkan performans gibi birçok karmaşık sorunu çözebilmek adına SQL Server’ın bizim sorgumuzu nasıl çalıştırdığını iyi bilmemiz gerekmektedir. Özellikle karmaşık yani birden fazla tablo ve deyim içeren sorgularımızın hangi sırada değerlendirildiği ve ne şekilde optimize edildiği gibi konuların detaylarını bilmek hem sorgu yazarken hem de daha önceden yazılmış bir sorgumuzda karşılaştığımız problemi çözerken bize yardımcı olacaktır. Bu nedenle kitabımın ilk bölümünde bir SQL sorgusunun yaşam döngüsünün temellerine değinmek istiyorum.

Yazdığımız bir sorgu çalıştırılmadan önce SQL Server tarafında sorgumuzda istediğimiz veriye en hızlı nasıl erişebileceğimiz sorusuna cevap veren ve bizim veriye erişim sıramızı belirleyen bileş “Query Optimizer” olarak adlandırılmaktadır. Daha açık bir ifadeyle karmaşık yani birden fazla tablo veya ifade içeren sorgularımızda öncelikle hangi tablodaki veriye erişerek sorgu sonucuna daha hızlı erişebilirim? Hangi tablo üzerindeki hangi indeksi kullanarak istenen veriye daha hızlı erişebilirim? Hatta bazı durumlarda biz belirtsek dahi iki tabloyu ne şekilde join edersem yani birleştirirsem daha hızlı veriye erişebilirim gibi soruları bizim yerimize soran ve sorgumuzun en optimum şekilde çalışması için bir çalışma planı(Execution Plan) oluşturan SQL Server bileşenidir. Şimdi adım adım karmaşık bir sorgu üzerinde SQL Server Query Optimizer aracının nasıl davrandığını inceleyelim.

 

Yukarıdaki sorgu ifademiz aslında karmaşık bir sorgunun adım adım SQL Server tarafında nasıl işlendiğini bize göstermektedir. Fakat dikkat ederseniz yazdığımız SQL kodları birçok programlama dilindeki kodlardan farklı olarak yazıldığı sırada değil daha önceden belirlenmiş olan bir yapıya göre kodlar işlenmektedir. Yukarıda da gördüğümüz gibi yazdığımız sorgularımız ilk cümle olan Select ifadesinden değil alt kısımda belirttiğimiz From ifadesinden itibaren çalıştırılmaya başlanır ve en üstte ilk yazdığımız Select ifadesi en son çalıştırılır.

Sorgumuzun her adımın çalışması ile SQL Server kendi içinde erişebileceği sanal bir tablo oluşturur. Her adımda oluşturulan tablo bir sonraki adım için kaynak tablo olarak kullanılır ve sonraki adımdaki işlemle birleştirilir. Oluşan bu sanal tablolara SQL Server dışında herhangi bir kullanıcının erişmesi mümkün değildir. Sadece sorgumuzun en son adımında oluşturulan tablo sorguyu çalıştıran uygulama ya da kullanıcı tarafında erişilebilir olmaktadır. Şimdi sorgumuzun çalıştırılırken hangi aşamalardan geçtiğini daha detaylı bir akış şeması üzerinde inceleyelim.

SQL Sorgusunun Anatomisi

 

  • (1) FROM ifadesi ile sorgumuzda kullanılacak olan tablolar belirtilir. Bildiğimiz gibi sorgularımızda birden fazla tablo kullansak bile tek FROM ifadesi yazılır ve sorgu çalıştırılmaya bu adımdan başlanır. Aslında yukarıdaki akış şemasını incelediğimiz zaman sorgunun çalıştırılması sorgumuzun bir veya birden fazla tablo yani veri kaynağını kullanıp kullanmamasına göre şekillenmektedir. Birden fazla veri kaynağı kullandığımız durumlarda diğer veri kaynaklarının referans olarak belirtilen veri kaynağına hangi operatör ile bağlanılacağı bilgisine göre sorgumuzun nasıl çalıştırılacağına karar verilir. Örneğin çok sık kullandığımız Join işlemi operatör olarak seçilmişse ilk adım olarak iki veri kaynağı üzerinde kartezyen çarpımı(Cross Join) yapılarak bir sanal tablo üretilir. Daha sonra üretilen bu sanal tablo üzerinde eğer ON ifadesi ile bir Join işlemi için bir şart verilmişse bu şart uygulanıp yeni bir sanal tablo oluşturulur. Son işlem olarak eğer kullandığımız Join operatörü Inner değil Outer Join ise eşleşmeyen kayıtlar sana tabloya eklenerek ikinci adıma geçilir.
  • (2) Where ifadesi ile bir şart belirtilmişse önceki adımda oluşturulmuş olan sanal tablo üzerindeki kayıtlara bu şart uygulanır ve şartı saplayan kayıtlar ile yeni bir sanal tablo oluşturulur. Oluşan bu tablo sorgumuzun yaşam döngüsündeki sonraki adım için kullanılacak olan referans tablodur. Bu tablo oluştuktan sonra sonraki yani üçüncü adıma geçilir.
  • (3) Group By ifadesi ile en son elde edilen sanal tablomuzdaki kayıtlar belirlediğimiz kritere göre gruplanır ve her grup için tek satır veri olacak şekilde yeni bir sanal tablo oluşturulur.
  • (4) Having ifadesi bildiğimiz gibi gruplama yaptığımız veri kümesi üzerinde bir filtre uygulama imkânı sunmaktadır. Having ifadesi ile bir önceki adımda oluşturulan sanal tablo üzerindeki kayıtlara belirlediğimiz koşula göre filtre uygulanır. Dikkat ederseniz buradaki  koşul ifadesinin Sum, Count gibi bir gruplama fonksiyonu olması zorunlu değildir çünkü bir önceki adımda oluşturduğumuz sanal tablo üzerinde sadece gruplama fonksiyonları ile elde ettiğimiz değerler değil diğer değerler de mevcuttur. Fakat tam tersi durum yine koşul ifadesi ile filtreleme yapabileceğimiz ikinci adımdaki Where ifadesinde geçerli değildir. Yani ikinci adımda gruplama fonksiyonlarının sonuçlarını filtre için kullanamayız. Bunun sebebi ise hesaplama işleminin üçüncü adımda yapılması olup karşılaştırma işlemi sadece bu adımdan sonra mümkündür. Yukarıda yaptığımız detaylı açıklama da sorgularımızda koşul yazarken ne zaman Where ne zaman Having ifadesini kullanabileceğimizi göstermektedir.
  • (5) Select ifadesi kullanıcıya gösterilecek olan kolonların listesini belirtmektedir. Aslında ilk olarak yazılmasına rağmen bu komut en son işlenmektedir. Select komutu işlenirken referans olarak bir önceki adımda oluşturulan sanal tabloyu kullanır. Bu tablo üzerinde öncelikle istenen kolonlar listelenir ve eğer varsa hesaplama işlemleri yapılarak yeni bir sanal tablo oluşturulur. Eğer DISTINCT ifadesi ile belirtilmişse ikinci adım olarak oluşturulan bu tablo üzerindeki mükerrer yani tekrar eden kayıtlar elenip yeni bir sanal tablo oluşturulur. Son adım olarak TOP ifadesi belirtilmişse bir önceki adımda oluşturulan sanal tablodan belirtilen sayıda ya da yüzde ifadesi ile belirtilen kayıt yeni bir sanal tabloya aktarılır. Ek bir bilgi olarak TOP ifadesi çalışırken sorgumuzda Order by kullanılıp kullanılmadığını kontrol eder ve eğer varsa bu şekilde sıralayarak kayıtlar üzerinde sınırlama yapar.
  • (6) (Order By) bu ifadeyle önceki adımda oluşturulan sanal tablo üzerinde belirtilen şekilde sıralama yapılır. Yapılan sıralama sonucunda artık kullanıcıya gösterilecek olan sonuca erişmiş oluruz. Ayrıca dikkat edilmesi gereken bir diğer nokta bir bu adıma kadar yapılan işlemlerde tablodaki kolonlarımız gerçek isimleri ile ifade ediliyordu. Fakat Order by öncesi çalışan Select adımında eğer bir Alias yani takma isim kullanmışsak bunu order by ifadesinde de kullanabiliriz.
Önemli İpucu : SQL Serverın sorgularımızı nasil değerlendirdiğini inceledik lakin özellikle yazlımıcıların dikkatini bir konuya çekmek istiyorum. Genelde eğitimlerde Linq ile yazılan sorgulardaki sıra neden TSQL’dekinden farklı diye soruluyor. Bunun sebebi de yukarıda bahs etmiş olduğumuz ifadelerin SQL server tarafından değerlendirme sırasıdır.

yorum yaz

Üye Girişi

Kullanıcı Adınız

Şifreniz

Şifremi Unuttum

Arkadaşına Tavsiye Et

Tavsiye edebilmek için siteye giriş yapmalısınız