Procesamiento de consultas inteligente en bases de datos SQL
Se aplica a: SQL Server Azure SQL Database Azure SQL Managed Instance Base de datos de Azure SQL de Microsoft Fabric
La familia de características de procesamiento de consultas inteligentes incluye características con un gran impacto que mejoran el rendimiento de las cargas de trabajo existentes con un esfuerzo de implementación mínimo. En el gráfico siguiente se detalla la familia de características de IQP y cuándo se introdujeron por primera vez para SQL Server. Todas las características de IQP están disponibles en Azure SQL Managed Instance y Azure SQL Database. Algunas características dependen del nivel de compatibilidad de la base de datos.
Vea este vídeo para obtener información general sobre el procesamiento de consultas inteligentes:
Para obtener demostraciones y código de ejemplo de características de procesamiento de consultas inteligentes (IQP) en GitHub, visite https://aka.ms/IQPDemos.
Puede hacer que las cargas de trabajo sean aptas automáticamente para el procesamiento de consultas inteligentes si habilita el nivel de compatibilidad de base de datos pertinente en la base de datos. Puede establecerlo con Transact-SQL. Por ejemplo:
ALTER DATABASE [WideWorldImportersDW] SET COMPATIBILITY_LEVEL = 160;
En la siguiente tabla se detallan todas las características de procesamiento de consultas inteligentes, así como cualquier requisito que tengan en cuanto a nivel de compatibilidad de base de datos. Para obtener detalles completos sobre todas las características de IQP, incluidas las notas de la versión y descripciones más detalladas, consulte Detalles de características de procesamiento de consultas inteligentes (IQP).
Características de IQP para Azure SQL Database y SQL Server 2022 (16.x)
Característica de procesamiento de consultas inteligentes | Compatible con Azure SQL Database | Compatible con SQL Server 2022 (16.x) | Descripción |
---|---|---|---|
Combinaciones adaptables (modo por lotes) | Sí, a partir del nivel 140 de compatibilidad de la base de datos | Sí, a partir de SQL Server 2017 (14.x) con el nivel 140 de compatibilidad de base de datos | Las combinaciones adaptables seleccionan dinámicamente un tipo de combinación en tiempo de ejecución según las filas de entrada reales. |
Count Distinct aproximada | Sí | Sí, a partir de SQL Server 2019 (15.x) | Proporcione un valor de COUNT DISTINCT aproximado en escenarios de macrodatos, con la ventaja de un alto rendimiento y una baja superficie de memoria. |
Percentil aproximado | Sí, a partir del nivel 110 de compatibilidad de la base de datos | Sí, a partir de SQL Server 2022 (16.x) con el nivel 110 de compatibilidad | Cálculo rápido de percentiles para un conjunto de datos grande con límites de error aceptables basados en clasificación para ayudar a tomar decisiones rápidas mediante funciones de agregado percentil aproximados. |
Modo por lotes en el almacén de filas | Sí, a partir del nivel 150 de compatibilidad de la base de datos | Sí, a partir de SQL Server 2019 (15.x) con el nivel 150 de compatibilidad | Proporcione el modo por lotes en las cargas de trabajo de almacenamiento de datos relacionales enlazadas a la CPU, sin necesidad de índices de almacén de columnas. |
Comentarios de estimación de cardinalidad (CE) | Sí, a partir del nivel 160 de compatibilidad de la base de datos | Sí, a partir de SQL Server 2022 (16.x) con el nivel 160 de compatibilidad | Ajusta automáticamente las estimaciones de cardinalidad de las consultas repetidas para optimizar las cargas de trabajo en las que las suposiciones de CE ineficaces provocan un rendimiento deficiente de las consultas. Los comentarios sobre la estimación de cardinalidad identifican y usan una suposición de modelo que se adapta mejor a una determinada consulta y distribución de datos para mejorar la calidad del plan de ejecución de consultas. |
Comentarios de grado de paralelismo (DOP) | Sí, en versión preliminar, a partir del nivel 160 de compatibilidad de la base de datos | Sí, a partir de SQL Server 2022 (16.x) con el nivel 160 de compatibilidad | Ajusta automáticamente el grado de paralelismo para consultas repetitivas con el fin de optimizar las cargas de trabajo en las que el paralelismo ineficaz puede causar problemas de rendimiento. Requiere que el almacén de consultas esté habilitado. |
Ejecución intercalada | Sí, a partir del nivel 140 de compatibilidad de la base de datos | Sí, a partir de SQL Server 2017 (14.x) con el nivel 140 de compatibilidad de base de datos | Usa la cardinalidad real de la función con valores de tabla de varias instrucciones encontrada en la primera compilación en lugar de una estimación fija. |
Comentarios de concesión de memoria (modo por lotes) | Sí, a partir del nivel 140 de compatibilidad de la base de datos | Sí, a partir de SQL Server 2017 (14.x) con el nivel 140 de compatibilidad de base de datos | Si una consulta de modo por lotes tiene operaciones que escriben en disco, agregue más memoria para las ejecuciones consecutivas. Si una consulta desperdicia > 50 % de la memoria asignada a ella, reduzca el tamaño de concesión de memoria para ejecuciones consecutivas. |
Comentarios de concesión de memoria (modo de fila) | Sí, a partir del nivel 150 de compatibilidad de la base de datos | Sí, a partir de SQL Server 2019 (15.x) con el nivel 150 de compatibilidad de base de datos | Si una consulta de modo de fila tiene operaciones que escriben en disco, agregue más memoria para las ejecuciones consecutivas. Si una consulta desperdicia > 50 % de la memoria asignada a ella, reduzca el tamaño de concesión de memoria para ejecuciones consecutivas. |
Comentarios de concesión de memoria (percentil) | Sí, habilitado en todas las bases de datos | Sí, a partir de SQL Server 2022 (16.x)) con el nivel 140 de compatibilidad de base de datos | Aborda las limitaciones existentes de los comentarios de concesión de memoria de forma no intrusiva mediante la incorporación de la ejecución de consultas pasadas para refinar los comentarios. |
Persistencia de comentarios de concesión de memoria | Sí, habilitado en todas las bases de datos | Sí, a partir de SQL Server 2022 (16.x)) con el nivel 140 de compatibilidad de base de datos | Proporciona una nueva funcionalidad para conservar los comentarios de concesión de memoria. Requiere que el almacén de consultas esté habilitado para la base de datos y en modo READ_WRITE. |
Persistencia de los comentarios de CE | Sí, a partir del nivel 160 de compatibilidad de la base de datos | Sí, a partir de SQL Server 2022 (16.x)) con el nivel 160 de compatibilidad de la base de datos | Requiere que el almacén de consultas esté habilitado para la base de datos y en modo READ_WRITE. |
Persistencia de comentarios de DOP | Sí, en versión preliminar, a partir del nivel 160 de compatibilidad de la base de datos | Sí, a partir de SQL Server 2022 (16.x)) con el nivel 160 de compatibilidad de la base de datos | Requiere que el almacén de consultas esté habilitado para la base de datos y en modo READ_WRITE. |
Forzar el plan optimizado | Sí | Sí, a partir de SQL Server 2022 (16.x)). | Reduce la sobrecarga de compilación para repetir consultas forzadas. Para más información, vea Forzado de plan optimizado con Almacén de consultas. |
Inserción de UDF escalar | Sí, a partir del nivel 150 de compatibilidad de la base de datos | Sí, a partir de SQL Server 2019 (15.x) con el nivel 150 de compatibilidad de base de datos | Los UDF escalares se transforman en expresiones relacionales equivalentes que se "insertan" en la consulta que realiza la llamada, lo que a menudo supone una notable mejora del rendimiento. |
Optimización del plan de confidencialidad de parámetros | Sí, a partir del nivel 160 de compatibilidad de la base de datos | Sí, a partir de SQL Server 2022 (16.x) con el nivel 160 de compatibilidad de la base de datos | La optimización del plan de confidencialidad de parámetros aborda el escenario en el que un único plan almacenado en caché para una consulta con parámetros no es óptimo para todos los valores de parámetro entrantes posibles, por ejemplo, distribuciones de datos no uniformes. |
Compilación diferida de variables de tabla | Sí, a partir del nivel 150 de compatibilidad de la base de datos | Sí, a partir de SQL Server 2019 (15.x) con el nivel 150 de compatibilidad de base de datos | Usa la cardinalidad real de la variable de tabla encontrada en la primera compilación en lugar de una estimación fija. |
Características de IQP para Azure SQL Managed Instance
Característica de procesamiento de consultas inteligentes | Compatible con Azure SQL Managed Instance | Descripción |
---|---|---|
Combinaciones adaptables (modo por lotes) | Sí, a partir del nivel 140 de compatibilidad de la base de datos | Las combinaciones adaptables seleccionan dinámicamente un tipo de combinación en tiempo de ejecución según las filas de entrada reales. |
Count Distinct aproximada | Sí | Proporcione un valor de COUNT DISTINCT aproximado en escenarios de macrodatos, con la ventaja de un alto rendimiento y una baja superficie de memoria. |
Percentil aproximado | Sí, a partir del nivel 110 de compatibilidad de la base de datos | Cálculo rápido de percentiles para un conjunto de datos grande con límites de error aceptables basados en clasificación para ayudar a tomar decisiones rápidas mediante funciones de agregado percentil aproximados. |
Modo por lotes en el almacén de filas | Sí, a partir del nivel 150 de compatibilidad de la base de datos | Proporcione el modo por lotes en las cargas de trabajo de almacenamiento de datos relacionales enlazadas a la CPU, sin necesidad de índices de almacén de columnas. |
Comentarios de estimación de cardinalidad (CE) | Sí, a partir del nivel 160 de compatibilidad de la base de datos | Ajusta automáticamente las estimaciones de cardinalidad de las consultas repetidas para optimizar las cargas de trabajo en las que las suposiciones de CE ineficaces provocan un rendimiento deficiente de las consultas. Los comentarios sobre la estimación de cardinalidad identifican y usan una suposición de modelo que se adapta mejor a una determinada consulta y distribución de datos para mejorar la calidad del plan de ejecución de consultas. |
Comentarios de grado de paralelismo (DOP) | No | Ajusta automáticamente el grado de paralelismo para consultas repetitivas con el fin de optimizar las cargas de trabajo en las que el paralelismo ineficaz puede causar problemas de rendimiento. Requiere que el almacén de consultas esté habilitado. |
Ejecución intercalada | Sí, a partir del nivel 140 de compatibilidad de la base de datos | Usa la cardinalidad real de la función con valores de tabla de varias instrucciones encontrada en la primera compilación en lugar de una estimación fija. |
Comentarios de concesión de memoria (modo por lotes) | Sí, a partir del nivel 140 de compatibilidad de la base de datos | Si una consulta de modo por lotes tiene operaciones que escriben en disco, agregue más memoria para las ejecuciones consecutivas. Si una consulta desperdicia > 50 % de la memoria asignada a ella, reduzca el tamaño de concesión de memoria para ejecuciones consecutivas. |
Comentarios de concesión de memoria (modo de fila) | Sí, a partir del nivel 150 de compatibilidad de la base de datos | Si una consulta de modo de fila tiene operaciones que escriben en disco, agregue más memoria para las ejecuciones consecutivas. Si una consulta desperdicia > 50 % de la memoria asignada a ella, reduzca el tamaño de concesión de memoria para ejecuciones consecutivas. |
Comentarios de concesión de memoria (percentil) | No | Aborda las limitaciones existentes de los comentarios de concesión de memoria de forma no intrusiva mediante la incorporación de la ejecución de consultas pasadas para refinar los comentarios. |
Persistencia de comentarios de concesión de memoria, CE y DOP | Sí, a partir del nivel 160 de compatibilidad de la base de datos | Proporciona una nueva funcionalidad para conservar los comentarios de concesión de memoria. Los comentarios de CE y DOP siempre se conservan. Requiere que el almacén de consultas esté habilitado para la base de datos y en modo READ_WRITE. |
Forzar el plan optimizado | No | Reduce la sobrecarga de compilación para repetir consultas forzadas. Para más información, vea Forzado de plan optimizado con Almacén de consultas. |
Inserción de UDF escalar | Sí, a partir del nivel 150 de compatibilidad de la base de datos | Los UDF escalares se transforman en expresiones relacionales equivalentes que se "insertan" en la consulta que realiza la llamada, lo que a menudo supone una notable mejora del rendimiento. |
Optimización del plan de confidencialidad de parámetros | Sí, a partir del nivel 160 de compatibilidad de la base de datos | La optimización del plan de confidencialidad de parámetros aborda el escenario en el que un único plan almacenado en caché para una consulta con parámetros no es óptimo para todos los valores de parámetro entrantes posibles, por ejemplo, distribuciones de datos no uniformes. |
Compilación diferida de variables de tabla | Sí, a partir del nivel 150 de compatibilidad de la base de datos | Usa la cardinalidad real de la variable de tabla encontrada en la primera compilación en lugar de una estimación fija. |
Características de IQP para SQL Server 2019 (15.x)
Característica de procesamiento de consultas inteligentes | Compatible con SQL Server 2019 (15.x) | Descripción |
---|---|---|
Combinaciones adaptables (modo por lotes) | Sí, a partir de SQL Server 2017 (14.x) con el nivel 140 de compatibilidad de base de datos | Las combinaciones adaptables seleccionan dinámicamente un tipo de combinación en tiempo de ejecución según las filas de entrada reales. |
Count Distinct aproximada | Sí | Proporcione un valor de COUNT DISTINCT aproximado en escenarios de macrodatos, con la ventaja de un alto rendimiento y una baja superficie de memoria. |
Modo por lotes en el almacén de filas | Sí, a partir del nivel 150 de compatibilidad de la base de datos | Proporcione el modo por lotes en las cargas de trabajo de almacenamiento de datos relacionales enlazadas a la CPU, sin necesidad de índices de almacén de columnas. |
Ejecución intercalada | Sí, a partir del nivel 140 de compatibilidad de la base de datos | Use la cardinalidad real de la función con valores de tabla y múltiples instrucciones detectada en la primera compilación en lugar de una estimación fija. |
Comentarios de concesión de memoria (modo por lotes) | Sí, a partir del nivel 140 de compatibilidad de la base de datos | Si una consulta de modo por lotes tiene operaciones que escriben en disco, agregue más memoria para las ejecuciones consecutivas. Si una consulta desperdicia > 50 % de la memoria asignada a ella, reduzca el tamaño de concesión de memoria para ejecuciones consecutivas. |
Comentarios de concesión de memoria (modo de fila) | Sí, a partir del nivel 150 de compatibilidad de la base de datos | Si una consulta de modo de fila tiene operaciones que escriben en disco, agregue más memoria para las ejecuciones consecutivas. Si una consulta desperdicia > 50 % de la memoria asignada a ella, reduzca el tamaño de concesión de memoria para ejecuciones consecutivas. |
Inserción de UDF escalar | Sí, a partir del nivel 150 de compatibilidad de la base de datos | Los UDF escalares se transforman en expresiones relacionales equivalentes que se "insertan" en la consulta que realiza la llamada, lo que a menudo supone una notable mejora del rendimiento. |
Compilación diferida de variables de tabla | Sí, a partir del nivel 150 de compatibilidad de la base de datos | Use la cardinalidad real de la variable de tabla detectada en la primera compilación en lugar de una estimación fija. |
Características de IQP para SQL Server 2017 (14.x)
Característica de procesamiento de consultas inteligentes | Compatible con SQL Server 2017 (14.x) | Descripción |
---|---|---|
Combinaciones adaptables (modo por lotes) | Sí, a partir de SQL Server 2017 (14.x) con el nivel 140 de compatibilidad de base de datos | Las combinaciones adaptables seleccionan dinámicamente un tipo de combinación en tiempo de ejecución según las filas de entrada reales. |
Count Distinct aproximada | Sí | Proporcione un valor de COUNT DISTINCT aproximado en escenarios de macrodatos, con la ventaja de un alto rendimiento y una baja superficie de memoria. |
Ejecución intercalada | Sí, a partir del nivel 140 de compatibilidad de la base de datos | Use la cardinalidad real de la función con valores de tabla y múltiples instrucciones detectada en la primera compilación en lugar de una estimación fija. |
Comentarios de concesión de memoria (modo por lotes) | Sí, a partir del nivel 140 de compatibilidad de la base de datos | Si una consulta de modo por lotes tiene operaciones que escriben en disco, agregue más memoria para las ejecuciones consecutivas. Si una consulta desperdicia > 50 % de la memoria asignada a ella, reduzca el tamaño de concesión de memoria para ejecuciones consecutivas. |
Requisito del almacén de consultas
Varios de los conjuntos de características de procesamiento de consultas inteligentes requieren que el almacén de consultas esté habilitado para beneficiar a la base de datos de usuario. Para habilitar el almacén de consultas, consulte Habilitación del almacén de consultas.
Característica de procesamiento de consultas inteligentes | Requiere que el almacén de consultas esté habilitado y READ_WRITE |
---|---|
Combinaciones adaptables (modo por lotes) | No |
Count Distinct aproximada | No |
Percentil aproximado | No |
Modo por lotes en el almacén de filas | No |
Comentarios de estimación de cardinalidad (CE) | Sí |
Comentarios de grado de paralelismo (DOP) | Sí |
Ejecución intercalada | No |
Comentarios de concesión de memoria (modo por lotes) | No |
Comentarios de concesión de memoria (modo de fila) | No |
Informes de concesión de memoria (modo percentil y persistencia) | Sí |
Forzar el plan optimizado | Sí |
Inserción de UDF escalar | No |
Optimización del plan de confidencialidad de parámetros | No, pero recomendable |
Compilación diferida de variables de tabla | No |
Contenido relacionado
Para obtener detalles completos sobre todas las características de IQP, incluidas las notas de la versión y descripciones más detalladas, consulte Detalles de características de procesamiento de consultas inteligentes (IQP).
- Combinaciones (SQL Server)
- Modos de ejecución
- Guía de arquitectura de procesamiento de consultas
- Referencia de operadores lógicos y físicos del plan de presentación
- Novedades de SQL Server 2017
- Novedades de SQL Server 2019
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- Comentarios de concesión de memoria
- Demostración del procesamiento de consultas inteligentes
- Doblado de constantes y evaluación de expresiones
- Demostraciones de procesamiento de consultas inteligentes en GitHub
- Centro de rendimiento para el motor de base de datos SQL Server y Azure SQL Database
- Supervisión del rendimiento mediante el Almacén de consultas
- Procedimientos recomendados para supervisar cargas de trabajo con Almacén de consultas