Concetti di base sulle opzioni di ottimizzazione avanzate delle query
Microsoft SQL Server esegue operazioni di ordinamento, intersezione, unione e differenza tramite le tecnologie di ordinamento in memoria e di hash join. Grazie a questo tipo di piano di query, SQL Server supporta il partizionamento verticale delle tabelle, denominato talvolta "archiviazione a colonne".
SQL Server utilizza tre tipi di operazioni di join:
Nested loop join
Merge join
Hash join
Se l'input di un join è ridotto (inferiore a 10 righe) e l'input dell'altro join è molto esteso e indicizzato in base alle rispettive colonne di join, l'operazione di join più rapida è rappresentata dai nested loop join indicizzati poiché questi richiedono la minore quantità di I/O e il minor numero di operazioni di confronto. Per ulteriori informazioni sui nested loop join, vedere Informazioni sui nested loop join.
Se i due input di join non sono di dimensioni ridotte, ma sono ordinati in base alla rispettiva colonna di join (ad esempio, se sono stati ottenuti tramite la scansione di indici ordinati), l'operazione di join più rapida è rappresentata dal merge join. Se entrambi gli input di join sono di dimensioni notevoli e analoghe, un merge join con ordinamento eseguito in precedenza e un hash join offrono prestazioni simili. Le operazioni di hash join, tuttavia, risultano spesso molto più rapide se le dimensioni dei due input differiscono in modo significativo. Per ulteriori informazioni, vedere Informazioni sui merge join.
Gli hash join consentono l'elaborazione efficiente di input di grandi dimensioni, non ordinati e non indicizzati. Tali join sono utili per ottenere risultati intermedi in query complesse, in quanto:
I risultati intermedi non sono indicizzati, a meno che non vengano salvati esplicitamente su disco e quindi indicizzati, e spesso non vengono ordinati in modo adeguato per l'operazione successiva nel piano di query.
Query Optimizer stima esclusivamente le dimensioni dei risultati intermedi. Poiché le stime relative a query complesse possono essere estremamente imprecise, è necessario non solo che gli algoritmi di elaborazione dei risultati intermedi siano efficienti, ma anche che vengano ridotti gradualmente nel caso in cui un risultato intermedio risulti molto più grande del previsto.
Gli hash join consentono di ridurre la denormalizzazione. In genere, la denormalizzazione viene utilizzata per ottenere prestazioni migliori tramite la riduzione delle operazioni di join, nonostante rischi di ridondanza quali aggiornamenti non consistenti. Gli hash join riducono la necessità di utilizzo della denormalizzazione. Gli hash join rendono il partizionamento verticale (la rappresentazione di gruppi di colonne di un'unica tabella in file o indici separati) un'opzione adeguata per la progettazione fisica dei database. Per ulteriori informazioni, vedere Informazioni sugli hash join.