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Leistung mithilfe von FetchXml optimieren

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In diesem Artikel werden Möglichkeiten beschrieben, wie Sie die Leistung beim Abrufen von Daten mit FetchXml optimieren können.

Zu vermeidende Muster

Optimierte Abfragen für Dataverse zu erstellen, ist von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass Anwendungen ein schnelles, reaktionsfähiges und zuverlässiges Erlebnis bieten. In diesem Abschnitt werden Muster und Konzepte vorgestellt, die man beim Erstellen von Abfragen für Standardtabellen mithilfe der RetrieveMultiple-Nachricht oder von Nachrichten mit einem Parameter, der von der QueryBase-Klasse erbt, vermeiden bzw. kennen sollte. Die hier aufgeführten Hinweise gelten möglicherweise nicht für elastische Tabellen oder bei Verwendung der Dataverse Suche.

Die Anzahl der ausgewählten Spalten minimieren

Nehmen Sie in Ihre Abfrage keine Spalten mit auf, die Sie nicht benötigen. Bei Abfragen, die alle Spalten zurückgeben oder eine große Anzahl von Spalten enthalten, können aufgrund der Größe des Datasets oder der Komplexität der Abfrage Leistungsprobleme auftreten.

Diese Vorgehensweise gilt insbesondere für logische Spalten. Eine logische Spalte enthält Werte, die in verschiedenen Datenbanktabellen gespeichert sind. Die AttributeMetadata.IsLogical-Eigenschaft gibt Ihnen Auskunft darüber, ob eine Spalte eine logische Spalte ist. Abfragen, die viele logische Spalten enthalten, sind langsamer, da Dataverse die Daten aus anderen Datenbanktabellen kombinieren muss.

Vorangestellte Platzhalter in Filterbedingungen vermeiden

Abfragen, die Bedingungen mit vorangestellten Platzhaltern verwenden (entweder explizit oder implizit mit einem Operator wie ends-with), können zu Leistungseinbußen führen. Wenn eine Abfrage vorangestellte Platzhalter verwendet, kann Dataverse keine Datenbankindizes nutzen, sodass SQL gezwungen wird, die gesamte Tabelle zu scannen. Tabellenscans können selbst dann durchgeführt werden, wenn andere Abfragen mit nicht vorangestellten Platzhaltern vorhanden sind, die den Ergebnissatz einschränken.

Das folgende Beispiel ist ein FetchXml Bedingungselement, das einen vorangestellten Platzhalter verwendet:

<condition attribute='accountnumber'
   operator='like'
   value='%234' />

Das folgende Beispiel ist eine QueryExpression ConditionExpression, die einen vorangestellten Platzhalter verwendet:

new ConditionExpression("accountnumber", ConditionOperator.Like, "%234")

Wenn bei Abfragen eine Zeitüberschreitung auftritt und dieses Muster erkannt wird, gibt Dataverse einen eindeutigen Fehler zurück, um zu ermitteln, welche Abfragen dieses Muster verwenden:

Name: LeadingWildcardCauseTimeout
Code: 0x80048573
Nummer: -2147187341
Meldung: The database operation timed out; this may be due to a leading wildcard value being used in a filter condition. Please consider removing filter conditions on leading wildcard values, as these filter conditions are expensive and may cause timeouts.

Dataverse drosselt Abfragen mit vorangestelltem Platzhalter, die als Risiko für die Integrität der Organisation identifiziert werden, stark, um Ausfälle zu verhindern. Weitere Informationen zur Abfragedrosselung

Wenn Sie häufig Abfragen mit vorangestellten Platzhaltern verwenden, prüfen Sie die folgenden Optionen:

  • Verwenden Sie stattdessen die Dataverse-Suche.
  • Ändern Sie Ihr Datenmodell, damit Benutzende auf vorangestellte Platzhalter verzichten können.

Weitere Informationen zum Verwenden von Platzhalterzeichen in Bedingungen für Zeichenfolgenwerte

Formeln oder berechneten Spalten in Filterbedingungen vermeiden

Die Werte von Formeln und berechneten Spalten werden in Echtzeit berechnet, wenn sie abgerufen werden. Abfragen, die Filter auf diese Spalten anwenden, zwingen Dataverse dazu, den Wert für jeden Datensatz, der möglicherweise zurückgegeben werden kann, zu berechnen, sodass der Filter angewendet werden kann. Die Abfragen sind langsamer, da Dataverse die Leistung dieser Abfragen nicht mit SQL verbessern kann.

Wenn bei Abfragen eine Zeitüberschreitung auftritt und dieses Muster erkannt wird, gibt Dataverse einen eindeutigen Fehler zurück, um zu ermitteln, welche Abfragen dieses Muster verwenden:

Name: ComputedColumnCauseTimeout
Code: 0x80048574
Nummer: -2147187340
Meldung: The database operation timed out; this may be due to a computed column being used in a filter condition. Please consider removing filter conditions on computed columns, as these filter conditions are expensive and may cause timeouts.

Um Ausfälle zu vermeidet, drosselt Dataverse Abfragen, die Filter für berechnete Spalten enthalten, die als Risiko für die Integrität der Umgebung identifiziert wurden. Weitere Informationen zur Abfragedrosselung

Sortieren nach Auswahlspalten vermeiden

Wenn Sie Abfrageergebnisse mithilfe einer Auswahlspalte sortieren, werden die Ergebnisse mithilfe der lokalisierten Beschriftung für jede Auswahloption sortiert. Die Sortierung nach dem in der Datenbank gespeicherten Zahlenwert würde in Ihrer Anwendung keine gute Erfahrung bieten. Seien Sie sich bewusst, dass das Sortieren nach Auswahlspalten mehr Rechenressourcen erfordert, um die Zeilen nach dem lokalisierten Beschriftungswert zu verknüpfen und zu sortieren. Dieser Mehraufwand verlangsamt die Abfrage. Vermeiden Sie wenn möglich die Sortierung der Ergebnisse nach Auswahlspaltenwerten.

Das Sortieren nach Spalten in zugehörigen Tabellen verlangsamt die Abfrage aufgrund der zusätzlichen Komplexität.

Die Sortierung nach zugehörigen Tabellen sollte nur bei Bedarf erfolgen, wie hier beschrieben:

Bei großen Textspalten die Verwendung von Bedingungen vermeiden

Dataverse verfügt über zwei Spaltentypen, in denen große Textzeichenfolgen gespeichert werden können:

Der Grenzwert für diese beiden Spalten wird mit der Eigenschaft MaxLength festgelegt.

Sie können Bedingungen auf Zeichenfolgenspalten anwenden, deren MaxLength auf weniger als 850 Zeichen konfiguriert ist.

Alle Memospalten oder Zeichenfolgenspalten mit einem MaxLength-Wert von über 850 werden in Dataverse als große Textspalten definiert. Große Textspalten sind für eine effektive Indizierung zu groß, was bei der Einbeziehung in eine Filterbedingung zu einer schlechten Leistung führt.

Die Dataverse-Suche ist zum Abfragen von Daten in derartigen Spalten die bessere Wahl.

„Late Materialize”-Abfrage

Wenn Sie viele Such- und berechnete Spalten auswählen und Leistungsprobleme auftreten, können Sie versuchen, das boolesche latematerialize-Attribut des Fetch-Elements festzulegen. Im Hintergrund zerlegt diese Einstellung die Abfrage in kleinere Teile und setzt die Ergebnisse neu zusammen, bevor sie an Sie zurückgegeben werden.

Die Verwendung des latematerialize-Attributs bringt unter Umständen nicht immer einen Leistungsvorteil. Dadurch werden einfache Abfragen möglicherweise langsamer ausgeführt. Am vorteilhaftesten ist es, wenn Ihre Abfrage:

  • Viele Verknüpfungen hat
  • Enthält viele Such- oder berechnete Spalten

Abfragehinweise

Wichtig

Wenden Sie diese Optionen nur an, wenn dies vom technischen Microsoft-Support empfohlen wird. Eine falsche Verwendung dieser Optionen kann die Leistung einer Abfrage beeinträchtigen.

Microsoft SQL Server unterstützt viele Abfragehinweise zur Optimierung von Abfragen. FetchXML unterstützt Abfragehinweise und kann diese Abfrageoptionen mithilfe des Attributs Element abrufen Optionen an SQL Server übergeben.

Abfrageoption SQL Server-Hinweis
OptimizeForUnknown Für unbekannt optimieren
ForceOrder Befehl durchsetzen
DisableRowGoal Hinweis: DISABLE_OPTIMIZER_ROWGOAL
EnableOptimizerHotfixes Hinweis: ENABLE_QUERY_OPTIMIZER_HOTFIXES
LoopJoin Loop verbinden
MergeJoin Zusammenführen
HashJoin Hash Join
NO_PERFORMANCE_SPOOL NO_PERFORMANCE_SPOOL
ENABLE_HIST_AMENDMENT_FOR_ASC_KEYS Hinweis: ENABLE_HIST_AMENDMENT_FOR_ASC_KEYS

Weitere Informationen: Hinweise (Transact-SQL) – Abfrage

Keine Sperre

In früheren Versionen war das no-lock-Attribut, das verwendet wird, um gemeinsame Sperren für Datensätze zu verhindern. Es ist nicht mehr erforderlich, dieses Attribut einzuschließen.

Vereinigungshinweis

Sie können die Leistung verbessern, indem Sie ein Filterelement hinzufügen, das die Bedingung für Spalten in verschiedenen Tabellen festlegt, indem Sie das hint-Attribut auf union festlegen. Es gibt jedoch einige Einschränkungen:

  • Der Filter muss den or-Filtertyp verwenden.
  • Jede Abfrage kann nur einen union-Hinweis enthalten.
  • Wenn ein Filter mit union-Hinweis sich nicht im Filter der obersten Ebene befindet, transformiert Dataverse die Abfrage und verschiebt den Filter mit einem union-Hinweis zum Stammfilter.
  • Wenn ein union-Hinweis mehr als drei Ebenen hat, wird er ignoriert.

Im folgenden Beispiel wird ein Filter mit einem union-Hinweis auf die telephone1-Spalte für beide Konto- und Kontakt-Tabellen festgelegt.

<fetch>
   <entity name="email">
      <attribute name="activityid" />
      <attribute name="subject" />
      <filter type="and">
         <condition attribute="subject"
            operator="like"
            value="Alert:%" />
         <condition attribute="statecode"
            operator="eq"
            value="0" />
         <filter type="or"
            hint="union">
            <condition attribute="telephone1"
               operator="eq"
               value="555-123-4567"
               entityname="ac" />
            <condition attribute="telephone1"
               operator="eq"
               value="555-123-4567"
               entityname="co" />
         </filter>
      </filter>
      <link-entity name="account"
         from="accountid"
         to="regardingobjectid"
         link-type="outer"
         alias="ac" />
      <link-entity name="contact"
         from="contactid"
         to="regardingobjectid"
         link-type="outer"
         alias="co" />
   </entity>
</fetch>

Siehe auch

Daten mithilfe von FetchXml abfragen
Daten mithilfe von FetchXml abrufen
Spalten mithilfe von FetchXml auswählen
Tabellen mithilfe von FetchXml verknüpfen
Zeilen mithilfe von FetchXml anordnen
Zeilen mithilfe von FetchXml filtern
Ergebnisse mithilfe von FetchXml auslagern
Daten mithilfe von FetchXML aggregieren
Zeilen mithilfe von FetchXml zählen
FetchXml-Referenz
FetchXml-Beispielcode

Hinweis

Können Sie uns Ihre Präferenzen für die Dokumentationssprache mitteilen? Nehmen Sie an einer kurzen Umfrage teil. (Beachten Sie, dass diese Umfrage auf Englisch ist.)

Die Umfrage dauert etwa sieben Minuten. Es werden keine personenbezogenen Daten erhoben. (Datenschutzbestimmungen).