Maximieren der Leistung, um Geschwindigkeit und Effizienz zu steigern

  • 12 Minuten

SQL Server 2025 umfasst Verbesserungen bei der Abfrageverarbeitung und Leistungsoptimierung. Diese Einheit umfasst Abfrageverarbeitungsfunktionen, Ressourcenverwaltung und Wartungsfunktionen.

Optimieren der Abfrageverarbeitung mit IQP

SQL Server 2025 nutzt Intelligent Query Processing (IQP) auf die nächste Ebene, indem herkömmliche Planoptimierung mit KI-gesteuerten Erkenntnissen und Unterstützung für moderne Datentypen kombiniert wird. Diese Verbesserungen ermöglichen es dem Modul, sich dynamisch an Arbeitsauslastungsmuster anzupassen, Abfragen mit JSON und RegEx zu optimieren und sogar Ausführungsstrategien mithilfe von Maschinellem Lernen zu optimieren. Für Entwickler und DBAs bedeutet dies schnellere Abfragen, bessere Parallelität und verbesserte Leistung für Echtzeitanalysen und halbstrukturierte Daten – alles ohne manuelle Optimierung.

Der Abfrageprozessor optimiert Ausführungspläne basierend auf Workloadmustern und Systemressourcen. Zu den wichtigsten Verbesserungen gehören:

Merkmal Description Nutzen
Optimierte Sperrung Erweiterte Parallelitätssteuerungsmechanismen Verbesserte Mehrbenutzerzugriffe
Halloween-Schutz Optimierte Aktualisierungs-/Löschvorgänge Geringerer Aufwand für Änderungen
Wiederverwendungsplanung Bessere sp_executesql Implementierung Konsistentere dynamische SQL-Leistung
Adaptive Ausführung Anpassungen des Laufzeitplans Optimale Leistung für unterschiedliche Daten
Optionale Parameterplanoptimierung (OPPO) Wählt optimalen Plan zur Laufzeit basierend auf NULL vs. NOT NULL-Parameter Verbessert die Leistung für Abfragen mit optionalen Parametern.
Feedback zur Kardinalitätsschätzung (CE) für Ausdrücke Aus früheren Ausführungen werden Erkenntnisse gewonnen, um Kardinalitätsschätzungen für wiederholte Ausdrücke zu optimieren Genauere Schätzungen, bessere Planauswahl
OPTIMIZED_SP_EXECUTESQL Reduziert Kompilierungsstürme, indem sp_executesql wie gespeicherte Prozeduren für die Kompilierung behandelt werden. Verbessert die Stabilität und Leistung bei hoher Abfragelast.

Überwachen der Leistung mit dem Abfragespeicher

Der Abfragespeicher unterstützt das Nachverfolgen der Abfrageleistung im Laufe der Zeit und das Erkennen von Regressionsproblemen.

Zu den Abfragespeicherfunktionen in SQL Server 2025 gehören:

  • Leistungsüberwachung für sekundäre Replikate

    • Nachverfolgen der Abfrageleistung auf lesbaren Replikaten
    • Unterstützung für AlwaysOn-Verfügbarkeitsgruppen
    • Konsistente Überwachung in verteilten Umgebungen

  • Automatische Abfrageoptimierung

    • Erkennung und Korrektur von Abfrageregressionen
    • Indexempfehlungen basierend auf Abfragemustern
    • Verbesserungsvorschläge planen

  • Einblicke in verteilte Arbeitslast

    • Datenbankübergreifende Abfrageüberwachung
    • Leistungsnachverfolgung über Replikate hinweg
    • Ressourcennutzungsanalyse

Tipp

Aktivieren Sie den Abfragespeicher in Ihren aktivsten Datenbanken, um eine Leistungsbasislinie zu erstellen und Optimierungsmöglichkeiten zu identifizieren.

Implementieren erweiterter Abfragefunktionen

SQL Server 2025 macht erweiterte Abfragefeatures einfach und leistungsfähig. Zu diesen Verbesserungen gehören parametersensitive Planoptimierung, Feedback zur Kardinalitätsschätzung, adaptive Parallelität und Verbesserungen im Batchmodus für Analysen. Entwickler erhalten außerdem eine genauere Kontrolle mit optionalen Parameterplänen und neuen Abfragehinweisen, wodurch ein manueller Eingriff reduziert wird und gleichzeitig sichergestellt wird, dass Abfragen effizient über verschiedene Workloads hinweg ausgeführt werden.

Verwenden Sie diese Features, um bestimmte Leistungsszenarien in Ihren Datenbankanwendungen zu behandeln.

SQL Server 2025 umfasst die folgenden Verbesserungen bei der Abfrageverarbeitung:

  • Optimierung des parametersensitiven Plans (PSP): Erstellt und verwaltet automatisch mehrere Ausführungspläne basierend auf Parameterwertmustern und verbessert die Leistung für Abfragen mit unterschiedlichen Parameterwerten.
  • Grad des Parallelismus (DOP)-Feedbacks standardmäßig: Passt automatisch parallele Ausführungseinstellungen basierend auf der Leistung der historischen Abfrage an, um die Ressourcenauslastung zu optimieren
  • Optimierungen im Batchmodus für Analysen: Verbessert die Analyseabfrageleistung durch verbesserte vektorisierte Vorgänge und Speichereffizienz.
  • Optimierung optionaler Parameterpläne: Generiert effiziente Ausführungspläne für Abfragen mit optionalen Parametern, wodurch die Notwendigkeit für dynamische SQL reduziert wird
  • ABORT_QUERY_EXECUTION Abfragehinweis: Bietet eine differenzierte Kontrolle über die Abfrageausführung, sodass absichtliche Beendigung bestimmter Vorgänge möglich ist.

Verwalten von Ressourcen und Wartung

Neue Funktionen, die darauf abzielen, Zuverlässigkeit, Geschwindigkeit und Wartungsfreundlichkeit zu steigern und dbas mehr Kontrolle und Reduzierung der manuellen Arbeit zu ermöglichen. Diese Funktionen ermöglichen DBAs eine bessere Kontrolle über Systemressourcen, automatisieren Routineaufgaben und minimieren Ausfallzeiten während unerwarteter Ereignisse.

Gemeinsam bieten diese Features eine höhere Effizienz und Resilienz für moderne Datenumgebungen.

  • Ressourcenverwaltung für Tempdb-Speicherplatz: Regelung und Begrenzung der Tempdb-Speicherplatznutzung pro Arbeitslastgruppe, um zu verhindern, dass unbegrenzte Abfragen übermäßigen temporären Speicher verbrauchen.
  • Beschleunigte Datenbankwiederherstellung (ADR) in tempdb: Schnelle Wiederherstellung von tempdb nach unerwartetem Herunterfahren, Reduzierung von Datenbankausfallzeiten und Verbesserung der Systemverfügbarkeit
  • Unterstützung für tempdb in Linux: Verwenden Von temporären Dateisystemen mit Speichersicherung in Linux für eine verbesserte Tempdb-Leistung und verringerte E/A-Latenz
  • Verbesserungen bei der Wartung von Columnstore-Indizes: Verbesserte Wartungsvorgänge für Columnstore-Indizes, einschließlich verbesserter Komprimierung und effizienterer Segmentbeseitigung.
  • Automatische Änderungsverfolgungsbereinigung: Automatische Wartung von Änderungsnachverfolgungstabellen, Reduzierung des manuellen Aufwands und Gewährleistung einer optimalen Leistung
  • Entfernen sie In-Memory OLTP aus einer Datenbank: Vereinfachter Prozess zum Entfernen von speicheroptimierten Tabellen und nativ kompilierten Modulen aus Datenbanken, wenn sie nicht mehr benötigt werden