창 모드 집계 함수로 인해 SQL Server에서 이러한 높은 논리적 읽기가 발생하는 이유는 무엇입니까?

창형 집계 함수에서 논리적 읽기가 높은 이유는 무엇입니까?

실행 계획에서 공통 하위 표현식 스풀을 활용하면 논리적 읽기가 상당히 부풀려지는 경향이 있습니다. 더 큰 테이블의 경우. 실행 계획을 실험하고 관찰한 결과 다음 공식이 적용되는 것으로 나타났습니다.

작업 테이블 논리 읽기 = 1 NumberOfRows 2 NumberOfGroups 4

그러나 이 공식의 근본적인 이유는 여전히 불분명합니다. 이 문서의 목적은 이러한 논리적 읽기 계산 뒤에 숨은 미스터리를 밝히는 것입니다.

창 집계 함수 실행 이해

계획 시작 시 세그먼트 반복자는 행에 플래그를 추가합니다. 각각의 새로운 파티션의 시작을 나타냅니다. 이후 기본 세그먼트 스풀은 한 번에 하나씩 행을 검색하여 tempdb 작업 테이블에 삽입합니다. 새 그룹 플래그를 발견하면 스풀은 중첩 루프 연산자의 상위 입력에 행을 반환합니다.

이는 작업 테이블 행에 대한 스트림 집계를 트리거하여 평균을 계산합니다. 그런 다음 계산된 평균이 작업 테이블 행과 결합되고 다음 그룹을 준비하기 위해 작업 테이블이 잘립니다. 세그먼트 스풀은 더미 행을 생성하여 최종 그룹을 처리합니다.

작업 테이블에 대한 논리적 읽기 계산

우리가 이해한 바에 따르면 작업 테이블은 힙(또는 인덱스 스풀)입니다. 계획에 달리 명시되어 있는 경우). 제공된 예에서는 예상과 달리 11개의 논리적 읽기만 필요합니다. 이 차이점에 대한 설명은 다음과 같습니다.

• 작업 테이블에 행을 삽입하면 각각 하나의 논리적 읽기가 발생하므로 3개의 논리적 읽기가 발생합니다.
• 평균 계산에는 하나의 논리적 읽기가 포함됩니다. 총 4번의 읽기를 수행합니다.
• 평균 열이 있는 행을 반환하려면 논리 4개가 필요합니다.
• 작업 테이블을 자르면 논리적 읽기가 발생하지 않습니다.

이렇게 하면 총 논리적 읽기가 4 x 3 = 12가 되며 논리적 읽기를 트리거하는 네 번째 행의 삽입이 생략됩니다. 원본에서만 시나리오.

결론

이 공식을 이해하는 열쇠는 작업 테이블의 논리적 읽기 계산과 일반 스풀 테이블 간의 불일치에 있습니다. 작업 테이블의 경우 각 행 읽기는 하나의 논리적 읽기로 계산되는 반면, 스풀 테이블의 경우 각 해시된 페이지는 계산됩니다.

공식은 관찰된 실행과 일치합니다. 두 개의 보조 스풀이 두 번 읽혀집니다(2 COUNT ()), 추가 정보에 언급된 블로그 항목에 설명된 대로 기본 스풀은 (COUNT(DISTINCT CustomerID) 1) 행을 내보냅니다. 추가 행은 최종 그룹의 끝을 나타내기 위해 방출되는 추가 행 때문입니다.

위 내용은 창 모드 집계 함수로 인해 SQL Server에서 이러한 높은 논리적 읽기가 발생하는 이유는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!