EXPLAIN (Transact-SQL)
Применимо к:
Azure Synapse Analytics (только выделенный пул SQL)
Возвращает план запроса для инструкции SQL Azure Synapse Analytics без выполнения инструкции . Используйте инструкцию EXPLAIN для предварительного просмотра операций, требующих перемещения данных, а также для просмотра предполагаемых затрат на операции запроса. WITH RECOMMENDATIONS применяется к Azure Synapse Analytics.
Синтаксис
EXPLAIN [WITH_RECOMMENDATIONS] SQL_statement
[;]
Примечание
Этот синтаксис не поддерживается бессерверным пулом SQL в Azure Synapse Analytics.
Аргументы
SQL_statement
Инструкция SQL, в которой будет выполняться команда EXPLAIN. SQL_statement может быть любой из следующих команд: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE TABLE AS SELECT, . CREATE REMOTE TABLE
WITH_RECOMMENDATIONS
Возвращает план запроса с рекомендациями по оптимизации производительности инструкции SQL.
Разрешения
Требуется разрешение SHOWPLAN на выполнение SQL_statement. См. Разрешения: GRANT, DENY, REVOKE (Azure Synapse Analytics, Parallel Data Warehouse).
Возвращаемое значение
Возвращаемое значение из команды EXPLAIN является XML-документом. В этом XML-документе перечислены все операции в плане запроса для данного запроса. Каждая операция заключена в тег <dsql_operation>. Возвращаемое значение имеет тип nvarchar(max) .
Возвращенный план запроса показывает последовательные инструкции SQL. Выполняемый запрос может сопровождаться параллелизованными операциями, поэтому некоторые приведенные последовательные инструкции могут выполняться одновременно.
Структура XML возвращаемого значения выглядит следующим образом:
\<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<dsql_query>
<sql>. . .</sql>
<params />
<dsql_operations>
<dsql_operation>
. . .
</dsql_operation>
[ . . . n ]
<dsql_operations>
</dsql_query>
XML-теги содержат приведенные ниже сведения.
| XML-тег | Сводка, атрибуты и содержимое |
|---|---|
| <dsql_query> | Элемент верхнего уровня или документа. |
| <sql> | Отображает SQL_statement. |
| <params> | Этот тег в настоящее время не используется. |
| <materialized_view_candidates> (предварительная версия) | Содержит инструкцию CREATE рекомендуемого материализованного представления для повышения производительности инструкции SQL. |
| <dsql_operations> | Обобщает и содержит действия запроса, а также включает сведения о стоимости запроса. Также содержит все блоки <dsql_operation>. Этот тег содержит сведения о количестве для всего запроса.<dsql_operations total_cost=total_cost total_number_operations=total_number_operations>total_cost — общее предполагаемое время выполнения запроса (в мс). total_number_operations — общее количество операций запроса. Операция, которая будет обрабатываться параллельно и выполняться на нескольких узлах, считается одной операцией. |
| <dsql_operation> | Описывает одну операцию в плане запроса. Тег <dsql_operation> содержит тип операции как атрибут:<dsql_operation operation_type=operation_type>operation_type — это одно из значений, содержащихся в sys.dm_pdw_request_steps (Transact-SQL). Содержимое в блоке \<dsql_operation> зависит от типа операции.См. следующую таблицу. |
| Тип операции | Содержимое | Пример |
|---|---|---|
| BROADCAST_MOVE, DISTRIBUTE_REPLICATED_TABLE_MOVE, MASTER_TABLE_MOVE, PARTITION_MOVE, SHUFFLE_MOVE и TRIM_MOVE | Элемент <operation_cost> с этими атрибутами. Значения отражают только локальную операцию:- cost — стоимость локального оператора и отображение предполагаемого времени выполнения операции (в мс). - accumulative_cost — сумма всех операций в плане, включая суммарные значения для параллельных операций (в мс). - average_rowsize — предполагаемый средний размер строки (в байтах) строк, извлекаемых и передаваемых во время операции. - output_rows — количество выходных элементов (узлов) с отображением числа выходных строк. <location>: узлы или распределения, в которых будет выполняться операция. Возможные варианты: "Control", "ComputeNode", "AllComputeNodes", "AllDistributions", "SubsetDistributions", "Distribution" и "SubsetNodes".<source_statement>: исходные данные для перемещения в случайном порядке.<destination_table>: внутренняя временная таблица, в которую будут перемещены данные.<shuffle_columns>: (применимо только к операциям SHUFFLE_MOVE). Один или несколько столбцов, которые будут использоваться в качестве столбцов распределения для временной таблицы. |
<operation_cost cost="40" accumulative_cost="40" average_rowsize = "50" output_rows="100"/><location distribution="AllDistributions" /><source_statement type="statement">SELECT [TableAlias_3b77ee1d8ccf4a94ba644118b355db9d].[dist_date] FROM [qatest].[dbo].[flyers] [TableAlias_3b77ee1d8ccf4a94ba644118b355db9d] </source_statement><destination_table>Q_[TEMP_ID_259]_[PARTITION_ID]</destination_table><shuffle_columns>dist_date;</shuffle_columns><shuffle_columns>Email;Date;</shuffle_columns> |
| MetaDataCreate_Operation | <source_table>: Исходная таблица для копирования.<destination_table>: Целевая таблица для копирования. |
<source_table>databases</source_table><destination_table>MetaDataCreateLandingTempTable</destination_table> |
| ON | <location>: см. раздел <location>.<sql_operation>: Определяет команду SQL, которая будет выполняться на узле. |
<location permanent="false" distribution="AllDistributions">Compute</location><sql_operation type="statement">CREATE TABLE [tempdb].[dbo]. [Q_[TEMP_ID_259]]_ [PARTITION_ID]]]([dist_date] DATE) WITH (DISTRIBUTION = HASH([dist_date]),) </sql_operation> |
| RemoteOnOperation | <DestinationCatalog>: Каталог назначения.<DestinationSchema>: Целевая схема в DestinationCatalog.<DestinationTableName>: Имя целевой таблицы или TableName.<DestinationDatasource>: Имя целевого источника данных.<Username> и <Password>: Эти поля указывают, что для места назначения могут потребоваться имя пользователя и пароль.<CreateStatement>: Инструкция создания таблицы для целевой базы данных. |
<DestinationCatalog>master</DestinationCatalog><DestinationSchema>dbo</DestinationSchema><DestinationTableName>TableName</DestinationTableName><DestinationDatasource>DestDataSource</DestinationDatasource><Username>...</Username><Password>...</Password><CreateStatement>CREATE TABLE [master].[dbo].[TableName] ([col1] BIGINT) ON [PRIMARY] WITH(DATA_COMPRESSION=PAGE);</CreateStatement> |
| RETURN | <resultset>: Идентификатор для результирующего набора. |
<resultset>RS_19</resultset> |
| RND_ID | <identifier>: Идентификатор для создаваемого объекта. |
<identifier>TEMP_ID_260</identifier> |
Ограничения
EXPLAIN можно применять только к оптимизируемым запросам, которые представляют собой импортируемые или изменяемые запросы на основе результатов выполнения команды EXPLAIN. Поддерживаемые команды EXPLAIN приведены в предыдущем разделе. При попытке использовать EXPLAIN с неподдерживаемым типом запроса возвращается ошибка или сам запрос.
EXPLAIN не поддерживается в пользовательской транзакции.
Примеры
В следующем примере показано выполнение команды EXPLAIN в инструкции SELECT и выведен результат в формате XML.
Отправка инструкции EXPLAIN
В этом примере отправленная команда имеет вид:
-- Uses AdventureWorks
EXPLAIN
SELECT CAST (AVG(YearlyIncome) AS int) AS AverageIncome,
CAST(AVG(FIS.SalesAmount) AS int) AS AverageSales,
G.StateProvinceName, T.SalesTerritoryGroup
FROM dbo.DimGeography AS G
JOIN dbo.DimSalesTerritory AS T
ON G.SalesTerritoryKey = T.SalesTerritoryKey
JOIN dbo.DimCustomer AS C
ON G.GeographyKey = C.GeographyKey
JOIN dbo.FactInternetSales AS FIS
ON C.CustomerKey = FIS.CustomerKey
WHERE T.SalesTerritoryGroup IN ('North America', 'Pacific')
AND Gender = 'F'
GROUP BY G.StateProvinceName, T.SalesTerritoryGroup
ORDER BY AVG(YearlyIncome) DESC;
GO
После выполнения инструкции с параметром EXPLAIN на вкладке сообщений отобразится одна строка с названием explain, которая начинается с XML-текста \<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>. Выберите XML, чтобы полностью открыть текст в окне XML. Чтобы лучше понять следующие комментарии, необходимо включить отображение номеров строк в SSDT.
Включение номеров строк
Пока на вкладке explain в вкладке SSDT отображаются выходные данные, выберите в меню Сервис пункт Параметры.
Разверните раздел Текстовый редактор, разверните XML, а затем выберите Общие.
В области Отображение щелкните Номера строк.
Щелкните ОК.
Пример выходных данных EXPLAIN
Отображается следующий XML-результат выполнения команды EXPLAIN с включенными номерами строк:
1 \<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
2 <dsql_query>
3 <sql>SELECT CAST (AVG(YearlyIncome) AS int) AS AverageIncome,
4 CAST(AVG(FIS.SalesAmount) AS int) AS AverageSales,
5 G.StateProvinceName, T.SalesTerritoryGroup
6 FROM dbo.DimGeography AS G
7 JOIN dbo.DimSalesTerritory AS T
8 ON G.SalesTerritoryKey = T.SalesTerritoryKey
9 JOIN dbo.DimCustomer AS C
10 ON G.GeographyKey = C.GeographyKey
11 JOIN dbo.FactInternetSales AS FIS
12 ON C.CustomerKey = FIS.CustomerKey
13 WHERE T.SalesTerritoryGroup IN ('North America', 'Pacific')
14 AND Gender = 'F'
15 GROUP BY G.StateProvinceName, T.SalesTerritoryGroup
16 ORDER BY AVG(YearlyIncome) DESC</sql>
17 <dsql_operations total_cost="0.926237696" total_number_operations="9">
18 <dsql_operation operation_type="RND_ID">
19 <identifier>TEMP_ID_16893</identifier>
20 </dsql_operation>
21 <dsql_operation operation_type="ON">
22 <location permanent="false" distribution="AllComputeNodes" />
23 <sql_operations>
24 <sql_operation type="statement">CREATE TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_16893] ([CustomerKey] INT NOT NULL, [GeographyKey] INT, [YearlyIncome] MONEY ) WITH(DATA_COMPRESSION=PAGE);</sql_operation>
25 </sql_operations>
26 </dsql_operation>
27 <dsql_operation operation_type="BROADCAST_MOVE">
28 <operation_cost cost="0.121431552" accumulative_cost="0.121431552" average_rowsize="16" output_rows="31.6228" />
29 <source_statement>SELECT [T1_1].[CustomerKey] AS [CustomerKey],
30 [T1_1].[GeographyKey] AS [GeographyKey],
31 [T1_1].[YearlyIncome] AS [YearlyIncome]
32 FROM (SELECT [T2_1].[CustomerKey] AS [CustomerKey],
33 [T2_1].[GeographyKey] AS [GeographyKey],
34 [T2_1].[YearlyIncome] AS [YearlyIncome]
35 FROM [AdventureWorksPDW2012].[dbo].[DimCustomer] AS T2_1
36 WHERE ([T2_1].[Gender] = CAST (N'F' COLLATE Latin1_General_100_CI_AS_KS_WS AS NVARCHAR (1)) COLLATE Latin1_General_100_CI_AS_KS_WS)) AS T1_1</source_statement>
37 <destination_table>[TEMP_ID_16893]</destination_table>
38 </dsql_operation>
39 <dsql_operation operation_type="RND_ID">
40 <identifier>TEMP_ID_16894</identifier>
41 </dsql_operation>
42 <dsql_operation operation_type="ON">
43 <location permanent="false" distribution="AllDistributions" />
44 <sql_operations>
45 <sql_operation type="statement">CREATE TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_16894] ([StateProvinceName] NVARCHAR(50) COLLATE Latin1_General_100_CI_AS_KS_WS, [SalesTerritoryGroup] NVARCHAR(50) COLLATE Latin1_General_100_CI_AS_KS_WS NOT NULL, [col] BIGINT, [col1] MONEY NOT NULL, [col2] BIGINT, [col3] MONEY NOT NULL ) WITH(DATA_COMPRESSION=PAGE);</sql_operation>
46 </sql_operations>
47 </dsql_operation>
48 <dsql_operation operation_type="SHUFFLE_MOVE">
49 <operation_cost cost="0.804806144" accumulative_cost="0.926237696" average_rowsize="232" output_rows="108.406" />
50 <source_statement>SELECT [T1_1].[StateProvinceName] AS [StateProvinceName],
51 [T1_1].[SalesTerritoryGroup] AS [SalesTerritoryGroup],
52 [T1_1].[col2] AS [col],
53 [T1_1].[col] AS [col1],
54 [T1_1].[col3] AS [col2],
55 [T1_1].[col1] AS [col3]
56 FROM (SELECT ISNULL([T2_1].[col1], CONVERT (MONEY, 0.00, 0)) AS [col],
57 ISNULL([T2_1].[col3], CONVERT (MONEY, 0.00, 0)) AS [col1],
58 [T2_1].[StateProvinceName] AS [StateProvinceName],
59 [T2_1].[SalesTerritoryGroup] AS [SalesTerritoryGroup],
60 [T2_1].[col] AS [col2],
61 [T2_1].[col2] AS [col3]
62 FROM (SELECT COUNT_BIG([T3_2].[YearlyIncome]) AS [col],
63 SUM([T3_2].[YearlyIncome]) AS [col1],
64 COUNT_BIG(CAST ((0) AS INT)) AS [col2],
65 SUM([T3_2].[SalesAmount]) AS [col3],
66 [T3_2].[StateProvinceName] AS [StateProvinceName],
67 [T3_1].[SalesTerritoryGroup] AS [SalesTerritoryGroup]
68 FROM (SELECT [T4_1].[SalesTerritoryKey] AS [SalesTerritoryKey],
69 [T4_1].[SalesTerritoryGroup] AS [SalesTerritoryGroup]
70 FROM [AdventureWorksPDW2012].[dbo].[DimSalesTerritory] AS T4_1
71 WHERE (([T4_1].[SalesTerritoryGroup] = CAST (N'North America' COLLATE Latin1_General_100_CI_AS_KS_WS AS NVARCHAR (13)) COLLATE Latin1_General_100_CI_AS_KS_WS)
72 OR ([T4_1].[SalesTerritoryGroup] = CAST (N'Pacific' COLLATE Latin1_General_100_CI_AS_KS_WS AS NVARCHAR (7)) COLLATE Latin1_General_100_CI_AS_KS_WS))) AS T3_1
73 INNER JOIN
74 (SELECT [T4_1].[SalesTerritoryKey] AS [SalesTerritoryKey],
75 [T4_2].[YearlyIncome] AS [YearlyIncome],
76 [T4_2].[SalesAmount] AS [SalesAmount],
77 [T4_1].[StateProvinceName] AS [StateProvinceName]
78 FROM [AdventureWorksPDW2012].[dbo].[DimGeography] AS T4_1
79 INNER JOIN
80 (SELECT [T5_2].[GeographyKey] AS [GeographyKey],
81 [T5_2].[YearlyIncome] AS [YearlyIncome],
82 [T5_1].[SalesAmount] AS [SalesAmount]
83 FROM [AdventureWorksPDW2012].[dbo].[FactInternetSales] AS T5_1
84 INNER JOIN
85 [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_16893] AS T5_2
86 ON ([T5_1].[CustomerKey] = [T5_2].[CustomerKey])) AS T4_2
87 ON ([T4_2].[GeographyKey] = [T4_1].[GeographyKey])) AS T3_2
88 ON ([T3_1].[SalesTerritoryKey] = [T3_2].[SalesTerritoryKey])
89 GROUP BY [T3_2].[StateProvinceName], [T3_1].[SalesTerritoryGroup]) AS T2_1) AS T1_1</source_statement>
90 <destination_table>[TEMP_ID_16894]</destination_table>
91 <shuffle_columns>StateProvinceName;</shuffle_columns>
92 </dsql_operation>
93 <dsql_operation operation_type="ON">
94 <location permanent="false" distribution="AllComputeNodes" />
95 <sql_operations>
96 <sql_operation type="statement">DROP TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_16893]</sql_operation>
97 </sql_operations>
98 </dsql_operation>
99 <dsql_operation operation_type="RETURN">
100 <location distribution="AllDistributions" />
101 <select>SELECT [T1_1].[col] AS [col],
102 [T1_1].[col1] AS [col1],
103 [T1_1].[StateProvinceName] AS [StateProvinceName],
104 [T1_1].[SalesTerritoryGroup] AS [SalesTerritoryGroup],
105 [T1_1].[col2] AS [col2]
106 FROM (SELECT CONVERT (INT, [T2_1].[col], 0) AS [col],
107 CONVERT (INT, [T2_1].[col1], 0) AS [col1],
108 [T2_1].[StateProvinceName] AS [StateProvinceName],
109 [T2_1].[SalesTerritoryGroup] AS [SalesTerritoryGroup],
110 [T2_1].[col] AS [col2]
111 FROM (SELECT CASE
112 WHEN ([T3_1].[col] = CAST ((0) AS BIGINT)) THEN CAST (NULL AS MONEY)
113 ELSE ([T3_1].[col1] / CONVERT (MONEY, [T3_1].[col], 0))
114 END AS [col],
115 CASE
116 WHEN ([T3_1].[col2] = CAST ((0) AS BIGINT)) THEN CAST (NULL AS MONEY)
117 ELSE ([T3_1].[col3] / CONVERT (MONEY, [T3_1].[col2], 0))
118 END AS [col1],
119 [T3_1].[StateProvinceName] AS [StateProvinceName],
120 [T3_1].[SalesTerritoryGroup] AS [SalesTerritoryGroup]
121 FROM (SELECT ISNULL([T4_1].[col], CONVERT (BIGINT, 0, 0)) AS [col],
122 ISNULL([T4_1].[col1], CONVERT (MONEY, 0.00, 0)) AS [col1],
123 ISNULL([T4_1].[col2], CONVERT (BIGINT, 0, 0)) AS [col2],
124 ISNULL([T4_1].[col3], CONVERT (MONEY, 0.00, 0)) AS [col3],
125 [T4_1].[StateProvinceName] AS [StateProvinceName],
126 [T4_1].[SalesTerritoryGroup] AS [SalesTerritoryGroup]
127 FROM (SELECT SUM([T5_1].[col]) AS [col],
128 SUM([T5_1].[col1]) AS [col1],
129 SUM([T5_1].[col2]) AS [col2],
130 SUM([T5_1].[col3]) AS [col3],
131 [T5_1].[StateProvinceName] AS [StateProvinceName],
132 [T5_1].[SalesTerritoryGroup] AS [SalesTerritoryGroup]
133 FROM [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_16894] AS T5_1
134 GROUP BY [T5_1].[StateProvinceName], [T5_1].[SalesTerritoryGroup]) AS T4_1) AS T3_1) AS T2_1) AS T1_1
135 ORDER BY [T1_1].[col2] DESC</select>
136 </dsql_operation>
137 <dsql_operation operation_type="ON">
138 <location permanent="false" distribution="AllDistributions" />
139 <sql_operations>
140 <sql_operation type="statement">DROP TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_16894]</sql_operation>
141 </sql_operations>
142 </dsql_operation>
143 </dsql_operations>
144 </dsql_query>
Значение выходных данных EXPLAIN
Выходные данные в предыдущем блоке кода содержат 144 нумерованные строки. Ваши выходные данные этого запроса могут немного отличаться. Далее приводится описание важных разделов.
Строки 3–16 содержат описание анализируемого запроса.
Строка 17 указывает, что общее число операций будет равно 9. Начало каждой операции можно найти, выполнив поиск слов dsql_operation.
Строка 18 запускает операцию 1. Строки 18 и 19 указывают, что операция RND_ID создаст случайный идентификационный номер, который будет использоваться для описания объекта. Объект, описанный в примере выходных данных, TEMP_ID_16893. Ваш номер будет другим.
Строка 20 запускает операцию 2. Строки 21–25. На всех вычислительных узлах создайте временную таблицу с именем
TEMP_ID_16893.Строка 26 запускает операцию 3. Строки 27–37. Перемещение данных в с
TEMP_ID_16893помощью широковещательного перемещения. Указывается запрос, отправляемый на каждый вычислительный узел. В строке 37 указана целевая таблица .TEMP_ID_16893Строка 38 запускает операцию 4. Строки 39–40: создать случайный идентификатор таблицы. TEMP_ID_16894 — это идентификационный номер в примере. Ваш номер будет другим.
Строка 41 запускает операцию 5. Строки 42–46: на всех узлах создайте временную таблицу с именем
TEMP_ID_16894.Строка 47 запускает операцию 6. Строки 48–91: перемещение данных из различных таблиц (включая
TEMP_ID_16893) в таблицуTEMP_ID_16893с помощью операции перемещения в случайном перемещении. Указывается запрос, отправляемый на каждый вычислительный узел. В строке 90 целевая таблица указана какTEMP_ID_16894. Строка 91 указывает столбцы.Строка 92 запускает операцию 7. Строки 93–97: на всех вычислительных узлах удалите временную таблицу
TEMP_ID_16893.Строка 98 запускает операцию 8. Строки 99–135: возвратить результаты клиенту. Использует указанный запрос для получения результатов.
Строка 136 запускает операцию 9. Строки 137–140: на всех узлах удалите временную таблицу
TEMP_ID_16894.
Отправка инструкции EXPLAIN WITH_RECOMMENDATIONS
EXPLAIN WITH_RECOMMENDATIONS
select count(*)
from ((select distinct c_last_name, c_first_name, d_date
from store_sales, date_dim, customer
where store_sales.ss_sold_date_sk = date_dim.d_date_sk
and store_sales.ss_customer_sk = customer.c_customer_sk
and d_month_seq between 1194 and 1194+11)
except
(select distinct c_last_name, c_first_name, d_date
from catalog_sales, date_dim, customer
where catalog_sales.cs_sold_date_sk = date_dim.d_date_sk
and catalog_sales.cs_bill_customer_sk = customer.c_customer_sk
and d_month_seq between 1194 and 1194+11)
) top_customers
Пример выходных данных для EXPLAIN WITH_RECOMMENDATIONS
Следующий пример выходных данных включает создание рекомендуемого материализованного представления с именем View1.
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<dsql_query number_nodes="1" number_distributions="8" number_distributions_per_node="8">
<sql>select count(*)
from ((select distinct c_last_name, c_first_name, d_date
from store_sales, date_dim, customer
where store_sales.ss_sold_date_sk = date_dim.d_date_sk
and store_sales.ss_customer_sk = customer.c_customer_sk
and d_month_seq between 1194 and 1194+11)
except
(select distinct c_last_name, c_first_name, d_date
from catalog_sales, date_dim, customer
where catalog_sales.cs_sold_date_sk = date_dim.d_date_sk
and catalog_sales.cs_bill_customer_sk = customer.c_customer_sk
and d_month_seq between 1194 and 1194+11)
) top_customers</sql>
<materialized_view_candidates>
<materialized_view_candidates with_constants="False">CREATE MATERIALIZED VIEW View1 WITH (DISTRIBUTION = HASH([Expr0])) AS
SELECT [tpcds10].[dbo].[customer].[c_last_name] AS [Expr0],
[tpcds10].[dbo].[customer].[c_first_name] AS [Expr1],
[tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_date] AS [Expr2],
[tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_month_seq] AS [Expr3]
FROM [dbo].[store_sales],
[dbo].[date_dim],
[dbo].[customer]
WHERE ([tpcds10].[dbo].[store_sales].[ss_customer_sk]=[tpcds10].[dbo].[customer].[c_customer_sk])
AND ([tpcds10].[dbo].[store_sales].[ss_sold_date_sk]=[tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_date_sk])
GROUP BY [tpcds10].[dbo].[customer].[c_last_name],
[tpcds10].[dbo].[customer].[c_first_name],
[tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_date],
[tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_month_seq]</materialized_view_candidates>
<materialized_view_candidates with_constants="False">CREATE MATERIALIZED VIEW View2 WITH (DISTRIBUTION = HASH([Expr0])) AS
SELECT [tpcds10].[dbo].[customer].[c_last_name] AS [Expr0],
[tpcds10].[dbo].[customer].[c_first_name] AS [Expr1],
[tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_date] AS [Expr2],
[tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_month_seq] AS [Expr3]
FROM [dbo].[catalog_sales],
[dbo].[date_dim],
[dbo].[customer]
WHERE ([tpcds10].[dbo].[catalog_sales].[cs_bill_customer_sk]=[tpcds10].[dbo].[customer].[c_customer_sk])
AND ([tpcds10].[dbo].[catalog_sales].[cs_sold_date_sk]=[tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_date_sk])
GROUP BY [tpcds10].[dbo].[customer].[c_last_name],
[tpcds10].[dbo].[customer].[c_first_name],
[tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_date],
[tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_month_seq]</materialized_view_candidates>
<materialized_view_candidates with_constants="True">CREATE MATERIALIZED VIEW View3 WITH (DISTRIBUTION = HASH([Expr0])) AS
SELECT [tpcds10].[dbo].[customer].[c_last_name] AS [Expr0],
[tpcds10].[dbo].[customer].[c_first_name] AS [Expr1],
[tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_date] AS [Expr2]
FROM [dbo].[store_sales],
[dbo].[date_dim],
[dbo].[customer]
WHERE ([tpcds10].[dbo].[store_sales].[ss_customer_sk]=[tpcds10].[dbo].[customer].[c_customer_sk])
AND ([tpcds10].[dbo].[store_sales].[ss_sold_date_sk]=[tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_date_sk])
AND ([tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_month_seq]>=(1194))
AND ([tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_month_seq]<=(1205))
GROUP BY [tpcds10].[dbo].[customer].[c_last_name],
[tpcds10].[dbo].[customer].[c_first_name],
[tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_date]</materialized_view_candidates>
<materialized_view_candidates with_constants="True">CREATE MATERIALIZED VIEW View4 WITH (DISTRIBUTION = HASH([Expr0])) AS
SELECT [tpcds10].[dbo].[customer].[c_last_name] AS [Expr0],
[tpcds10].[dbo].[customer].[c_first_name] AS [Expr1],
[tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_date] AS [Expr2]
FROM [dbo].[catalog_sales],
[dbo].[date_dim],
[dbo].[customer]
WHERE ([tpcds10].[dbo].[catalog_sales].[cs_bill_customer_sk]=[tpcds10].[dbo].[customer].[c_customer_sk])
AND ([tpcds10].[dbo].[catalog_sales].[cs_sold_date_sk]=[tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_date_sk])
AND ([tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_month_seq]>=(1194))
AND ([tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_month_seq]<=(1205))
GROUP BY [tpcds10].[dbo].[customer].[c_last_name],
[tpcds10].[dbo].[customer].[c_first_name],
[tpcds10].[dbo].[date_dim].[d_date]</materialized_view_candidates>
</materialized_view_candidates>
<dsql_operations total_cost="3472197.35650704" total_number_operations="28">
<dsql_operation operation_type="RND_ID">
<identifier>TEMP_ID_1</identifier>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="ON">
<location permanent="false" distribution="AllComputeNodes" />
<sql_operations>
<sql_operation type="statement">CREATE TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_1] ([c_customer_sk] INT NOT NULL, [c_first_name] CHAR(20) COLLATE SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS, [c_last_name] CHAR(30) COLLATE SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS ) WITH(DATA_COMPRESSION=PAGE);</sql_operation>
</sql_operations>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="BROADCAST_MOVE">
<operation_cost cost="842400" accumulative_cost="842400" average_rowsize="54" output_rows="65000000" GroupNumber="44" />
<source_statement>SELECT [T1_1].[c_customer_sk] AS [c_customer_sk],
[T1_1].[c_first_name] AS [c_first_name],
[T1_1].[c_last_name] AS [c_last_name]
FROM [tpcds10].[dbo].[customer] AS T1_1</source_statement>
<destination_table>[TEMP_ID_1]</destination_table>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="RND_ID">
<identifier>TEMP_ID_2</identifier>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="ON">
<location permanent="false" distribution="AllComputeNodes" />
<sql_operations>
<sql_operation type="statement">CREATE TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_2] ([d_date_sk] INT NOT NULL, [d_date] DATE ) WITH(DATA_COMPRESSION=PAGE);</sql_operation>
</sql_operations>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="BROADCAST_MOVE">
<operation_cost cost="0.62729352" accumulative_cost="842400.62729352" average_rowsize="7" output_rows="373.389" GroupNumber="43" />
<source_statement>SELECT [T1_1].[d_date_sk] AS [d_date_sk],
[T1_1].[d_date] AS [d_date]
FROM (SELECT [T2_1].[d_date_sk] AS [d_date_sk],
[T2_1].[d_date] AS [d_date]
FROM [tpcds10].[dbo].[date_dim] AS T2_1
WHERE (([T2_1].[d_month_seq] >= CAST ((1194) AS INT))
AND ([T2_1].[d_month_seq] <= CAST ((1205) AS INT)))) AS T1_1</source_statement>
<destination_table>[TEMP_ID_2]</destination_table>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="RND_ID">
<identifier>TEMP_ID_3</identifier>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="ON">
<location permanent="false" distribution="AllDistributions" />
<sql_operations>
<sql_operation type="statement">CREATE TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_3] ([cs_bill_customer_sk] INT, [d_date] DATE ) WITH(DATA_COMPRESSION=PAGE);</sql_operation>
</sql_operations>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="SHUFFLE_MOVE">
<operation_cost cost="610362.9" accumulative_cost="1452763.52729352" average_rowsize="7" output_rows="2906490000" GroupNumber="57" />
<source_statement>SELECT [T1_1].[cs_bill_customer_sk] AS [cs_bill_customer_sk],
[T1_1].[d_date] AS [d_date]
FROM (SELECT [T2_2].[cs_bill_customer_sk] AS [cs_bill_customer_sk],
[T2_1].[d_date] AS [d_date]
FROM [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_2] AS T2_1
INNER JOIN
[tpcds10].[dbo].[catalog_sales] AS T2_2
ON ([T2_2].[cs_sold_date_sk] = [T2_1].[d_date_sk])) AS T1_1</source_statement>
<destination_table>[TEMP_ID_3]</destination_table>
<shuffle_columns>d_date;</shuffle_columns>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="ON">
<location permanent="false" distribution="AllComputeNodes" />
<sql_operations>
<sql_operation type="statement">DROP TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_2]</sql_operation>
</sql_operations>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="RND_ID">
<identifier>TEMP_ID_4</identifier>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="ON">
<location permanent="false" distribution="AllComputeNodes" />
<sql_operations>
<sql_operation type="statement">CREATE TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_4] ([c_customer_sk] INT NOT NULL, [c_first_name] CHAR(20) COLLATE SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS, [c_last_name] CHAR(30) COLLATE SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS ) WITH(DATA_COMPRESSION=PAGE);</sql_operation>
</sql_operations>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="BROADCAST_MOVE">
<operation_cost cost="842400" accumulative_cost="2295163.52729352" average_rowsize="54" output_rows="65000000" GroupNumber="36" />
<source_statement>SELECT [T1_1].[c_customer_sk] AS [c_customer_sk],
[T1_1].[c_first_name] AS [c_first_name],
[T1_1].[c_last_name] AS [c_last_name]
FROM [tpcds10].[dbo].[customer] AS T1_1</source_statement>
<destination_table>[TEMP_ID_4]</destination_table>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="RND_ID">
<identifier>TEMP_ID_5</identifier>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="ON">
<location permanent="false" distribution="AllComputeNodes" />
<sql_operations>
<sql_operation type="statement">CREATE TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_5] ([d_date_sk] INT NOT NULL, [d_date] DATE ) WITH(DATA_COMPRESSION=PAGE);</sql_operation>
</sql_operations>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="BROADCAST_MOVE">
<operation_cost cost="0.62729352" accumulative_cost="2295164.15458704" average_rowsize="7" output_rows="373.389" GroupNumber="35" />
<source_statement>SELECT [T1_1].[d_date_sk] AS [d_date_sk],
[T1_1].[d_date] AS [d_date]
FROM (SELECT [T2_1].[d_date_sk] AS [d_date_sk],
[T2_1].[d_date] AS [d_date]
FROM [tpcds10].[dbo].[date_dim] AS T2_1
WHERE (([T2_1].[d_month_seq] >= CAST ((1194) AS INT))
AND ([T2_1].[d_month_seq] <= CAST ((1205) AS INT)))) AS T1_1</source_statement>
<destination_table>[TEMP_ID_5]</destination_table>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="RND_ID">
<identifier>TEMP_ID_6</identifier>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="ON">
<location permanent="false" distribution="AllDistributions" />
<sql_operations>
<sql_operation type="statement">CREATE TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_6] ([ss_customer_sk] INT, [d_date] DATE ) WITH(DATA_COMPRESSION=PAGE);</sql_operation>
</sql_operations>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="SHUFFLE_MOVE">
<operation_cost cost="1177033.2" accumulative_cost="3472197.35458704" average_rowsize="7" output_rows="5604920000" GroupNumber="54" />
<source_statement>SELECT [T1_1].[ss_customer_sk] AS [ss_customer_sk],
[T1_1].[d_date] AS [d_date]
FROM (SELECT [T2_2].[ss_customer_sk] AS [ss_customer_sk],
[T2_1].[d_date] AS [d_date]
FROM [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_5] AS T2_1
INNER JOIN
[tpcds10].[dbo].[store_sales] AS T2_2
ON ([T2_2].[ss_sold_date_sk] = [T2_1].[d_date_sk])) AS T1_1</source_statement>
<destination_table>[TEMP_ID_6]</destination_table>
<shuffle_columns>d_date;</shuffle_columns>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="ON">
<location permanent="false" distribution="AllComputeNodes" />
<sql_operations>
<sql_operation type="statement">DROP TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_5]</sql_operation>
</sql_operations>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="ON">
<location permanent="false" distribution="Control" />
<sql_operations>
<sql_operation type="statement">CREATE TABLE [tempdb].[QTables].[QTable_87367172aa554f06b73cf3ed97e5b985] ([col] BIGINT ) WITH(DATA_COMPRESSION=PAGE);</sql_operation>
</sql_operations>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="PARTITION_MOVE">
<operation_cost cost="0.00192" accumulative_cost="3472197.35650704" average_rowsize="8" output_rows="1" GroupNumber="66" />
<location distribution="AllDistributions" />
<source_statement>SELECT [T1_1].[col] AS [col]
FROM (SELECT COUNT_BIG(CAST ((0) AS INT)) AS [col]
FROM (SELECT 0 AS [col]
FROM [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_4] AS T3_1
INNER JOIN
[tempdb].[dbo].[TEMP_ID_6] AS T3_2
ON ([T3_2].[ss_customer_sk] = [T3_1].[c_customer_sk])
GROUP BY [T3_1].[c_last_name], [T3_1].[c_first_name], [T3_2].[d_date]
HAVING NOT EXISTS (SELECT 1 AS C1
FROM [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_1] AS T4_1
INNER JOIN
[tempdb].[dbo].[TEMP_ID_3] AS T4_2
ON ([T4_2].[cs_bill_customer_sk] = [T4_1].[c_customer_sk])
GROUP BY [T4_1].[c_last_name], [T4_1].[c_first_name], [T4_2].[d_date]
HAVING (([T3_1].[c_last_name] = [T4_1].[c_last_name]
OR ([T3_1].[c_last_name] IS NULL
AND [T4_1].[c_last_name] IS NULL))
AND ([T3_1].[c_first_name] = [T4_1].[c_first_name]
OR ([T3_1].[c_first_name] IS NULL
AND [T4_1].[c_first_name] IS NULL))
AND ([T3_2].[d_date] = [T4_2].[d_date]
OR ([T3_2].[d_date] IS NULL
AND [T4_2].[d_date] IS NULL))))) AS T2_1
GROUP BY [T2_1].[col]) AS T1_1</source_statement>
<destination>Control</destination>
<destination_table>[QTable_87367172aa554f06b73cf3ed97e5b985]</destination_table>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="ON">
<location permanent="false" distribution="AllDistributions" />
<sql_operations>
<sql_operation type="statement">DROP TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_6]</sql_operation>
</sql_operations>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="ON">
<location permanent="false" distribution="AllComputeNodes" />
<sql_operations>
<sql_operation type="statement">DROP TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_4]</sql_operation>
</sql_operations>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="ON">
<location permanent="false" distribution="AllDistributions" />
<sql_operations>
<sql_operation type="statement">DROP TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_3]</sql_operation>
</sql_operations>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="ON">
<location permanent="false" distribution="AllComputeNodes" />
<sql_operations>
<sql_operation type="statement">DROP TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_1]</sql_operation>
</sql_operations>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="RETURN">
<location distribution="Control" />
<select>SELECT [T1_1].[col] AS [col]
FROM (SELECT CONVERT (INT, [T2_1].[col], 0) AS [col]
FROM (SELECT ISNULL([T3_1].[col], CONVERT (BIGINT, 0, 0)) AS [col]
FROM (SELECT SUM([T4_1].[col]) AS [col]
FROM [tempdb].[QTables].[QTable_87367172aa554f06b73cf3ed97e5b985] AS T4_1) AS T3_1) AS T2_1) AS T1_1</select>
</dsql_operation>
<dsql_operation operation_type="ON">
<location permanent="false" distribution="Control" />
<sql_operations>
<sql_operation type="statement">DROP TABLE [tempdb].[QTables].[QTable_87367172aa554f06b73cf3ed97e5b985]</sql_operation>
</sql_operations>
</dsql_operation>
</dsql_operations>
</dsql_query>
См. также раздел
- sys.pdw_materialized_view_column_distribution_properties (Transact-SQL)
- sys.pdw_materialized_view_distribution_properties (Transact-SQL)
- sys.pdw_materialized_view_mappings (Transact-SQL)
- Представления каталога Azure Synapse Analytics и Parallel Data Warehouse
- Системные представления, поддерживаемые в Azure Synapse Analytics
- Инструкции T-SQL, поддерживаемые в Azure Synapse Analytics
Дальнейшие действия
- CREATE MATERIALIZED VIEW AS SELECT (Transact-SQL)
- ALTER MATERIALIZED VIEW (Transact-SQL)
- DBCC PDW_SHOWMATERIALIZEDVIEWOVERHEAD (Transact-SQL)
- Отслеживайте рабочую нагрузку выделенного пула SQL Azure Synapse Analytics с помощью динамических административных представлений.
- Отображение предполагаемого плана выполнения
Обратная связь
Ожидается в ближайшее время: в течение 2024 года мы постепенно откажемся от GitHub Issues как механизма обратной связи для контента и заменим его новой системой обратной связи. Дополнительные сведения см. в разделе https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Отправить и просмотреть отзыв по