EXPLAIN (Transact-SQL)
Gilt für:
Azure Synapse Analytics (nur dedizierte SQL-Pools)
Dieser Befehl gibt den Abfrageplan für eine SQL-Anweisung in Azure Synapse Analytics zurück, ohne die Anweisung auszuführen. Verwenden Sie EXPLAIN, um eine Vorschau der Vorgänge zu erhalten, die Datenverschiebungen erfordern, und um die ungefähren Kosten der Abfragevorgänge anzuzeigen. WITH RECOMMENDATIONS gilt für Azure Synapse Analytics.
Syntax
EXPLAIN [WITH_RECOMMENDATIONS] SQL_statement
[;]
Hinweis
Diese Syntax wird vom serverlosen SQL-Pool in Azure Synapse Analytics nicht unterstützt.
Argumente
SQL_statement
Die SQL-Anweisung, in der EXPLAIN ausgeführt wird. SQL_statement kann einer der folgenden Befehle sein: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE, CREATE TABLE AS SELECT, CREATE REMOTE TABLE.
WITH_RECOMMENDATIONS
Gibt den Abfrageplan mit Empfehlungen zur Leistungsoptimierung der SQL-Anweisung zurück.
Berechtigungen
Erfordert die SHOWPLAN-Berechtigung und die Berechtigung zum Ausführen von SQL_statement. Weitere Informationen finden Sie unter Berechtigungen: GRANT, DENY, REVOKE (Azure Synapse Analytics, Parallel Data Warehouse).
Rückgabewert
Der Rückgabewert des Befehls EXPLAIN ist ein XML-Dokument. Dieses XML-Dokument listet alle Vorgänge im Abfrageplan für die angegebene Abfrage auf, die alle durch den Tag <dsql_operation> eingeschlossen werden. Der Typ des Rückgabewerts ist nvarchar(max) .
Der zurückgegebene Abfrageplan zeigt sequenzielle SQL-Anweisungen. Das Ausführen der Abfrage kann parallelisierte Vorgänge erfordern, weshalb einige der angezeigten sequenziellen Anweisungen möglicherweise zur gleichen Zeit ausgeführt werden.
Die Struktur des XML-Rückgabewerts sieht wie folgt aus:
\<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<dsql_query>
<sql>. . .</sql>
<params />
<dsql_operations>
<dsql_operation>
. . .
</dsql_operation>
[ . . . n ]
<dsql_operations>
</dsql_query>
Die XML-Tags enthalten folgende Informationen:
| XML Tag | Zusammenfassungen, Attribute und Inhalt |
|---|---|
| <dsql_query> | Element auf der obersten Ebene/Dokumentelement. |
| <sql> | Wiederholt sql_statement. |
| <params> | Dieses Tag wird zu diesem Zeitpunkt nicht verwendet. |
| <materialized_view_candidates> (Vorschau) | Enthält die CREATE-Anweisung der empfohlenen materialisierten Sicht für eine bessere Leistung der SQL-Anweisung. |
| <dsql_operations> | Enthält Abfrageschritte, fasst diese zusammen und enthält Informationen zu den Kosten der Abfrage. Enthält auch alle <dsql_operation>-Blöcke. Dieses Tag enthält Informationen zur Anzahl für die gesamte Abfrage:<dsql_operations total_cost=total_cost total_number_operations=total_number_operations>total_cost ist die geschätzte Gesamtzeit für die Ausführung der Abfrage in Millisekunden. total_number_operations ist die Gesamtzahl von Vorgängen in einer Abfrage. Ein Vorgang, der parallelisiert wird und auf mehreren Knoten ausgeführt wird, wird als einzelner Vorgang gezählt. |
| <dsql_operation> | Beschreibt einen einzelnen Vorgang innerhalb des Abfrageplans. Das Tag <dsql_operation> enthält den Vorgangstyp als Attribut:<dsql_operation operation_type=operation_type>operation_type ist einer der Werte in sys.dm_pdw_request_steps (Transact-SQL). Der Inhalt des \<dsql_operation>-Blocks ist abhängig vom Vorgangstyp.Siehe hierzu die folgende Tabelle. |
| Vorgangstyp | Inhalt | Beispiel |
|---|---|---|
| BROADCAST_MOVE, DISTRIBUTE_REPLICATED_TABLE_MOVE, MASTER_TABLE_MOVE, PARTITION_MOVE, SHUFFLE_MOVE und TRIM_MOVE | <operation_cost>-Element mit diesen Attributen. Die Werte spiegeln nur den lokalen Vorgang wieder:- cost sind die Kosten für den lokalen Operator und zeigen die geschätzte Zeit für die Ausführung des Vorgangs in Millisekunden an. - accumulative_cost ist die Summe aller betrachteten Vorgänge im Plan einschließlich der addierten Werte für parallele Vorgänge in Millisekunden. - average_rowsize ist die geschätzte durchschnittliche Zeilengröße von Zeilen (in Byte), die während des Vorgangs abgerufen und übergeben werden. - output_rows ist die Ausgabekardinalität (Knoten) und zeigt die Anzahl der ausgegebenen Zeilen an. <location>: Die Knoten oder Verteilungen, in denen der Vorgang stattfindet. Folgende Optionen sind verfügbar: „Control“, „ComputeNode“, „AllComputeNodes“, „AllDistributions“, „SubsetDistributions“, „Distribution“ und „SubsetNodes“.<source_statement>: Die Quelldaten für den SHUFFLE_MOVE-Vorgang.<destination_table>: Die interne temporäre Tabelle, in die die Daten verschoben werden.<shuffle_columns>: (Gilt nur für SHUFFLE_MOVE-Vorgänge). Eine oder mehrere Spalten, die als Verteilungsspalten für die temporäre Tabelle verwendet werden. |
<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>: Die Quelltabelle für den Vorgang.<destination_table>: Die Zieltabelle für den Vorgang. |
<source_table>databases</source_table><destination_table>MetaDataCreateLandingTempTable</destination_table> |
| EIN | <location>: Siehe <location>.<sql_operation>: Identifiziert den SQL-Befehl, der auf einem Knoten ausgeführt wird. |
<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>: Der Zielkatalog.<DestinationSchema>: Das Zielschema in DestinationCatalog.<DestinationTableName>: Name der Zieltabelle oder „TableName“.<DestinationDatasource>: Der Name der Zieldatenquelle.<Username> und <Password>: Diese Felder geben an, dass möglicherweise Benutzername und Kennwort für das Ziel erforderlich sind.<CreateStatement>: Die Anweisung zum Erstellen der Tabelle für die Zieldatenbank. |
<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>: Der Bezeichner für das Resultset. |
<resultset>RS_19</resultset> |
| RND_ID | <identifier>: Der Bezeichner für das erstellte Objekt. |
<identifier>TEMP_ID_260</identifier> |
Einschränkungen
EXPLAIN kann nur auf optimierbare Abfragen angewendet werden. Dies sind Abfragen, die auf Basis der Ergebnisse eines EXPLAIN-Befehls verbessert oder geändert werden können. Die unterstützten EXPLAIN-Befehle werden im vorherigen Abschnitt bereitgestellt. Der Versuch, EXPLAIN mit einem nicht unterstützen Abfragetyp zu verwenden, führt entweder zu einem Fehler oder wiederholt die Abfrage.
EXPLAIN wird in einer Benutzertransaktion nicht unterstützt.
Beispiele
Das folgende Beispiel zeigt einen EXPLAIN-Befehl, der in einer SELECT-Anweisung ausgeführt wird, sowie das XML-Ergebnis.
Übermitteln einer EXPLAIN-Anweisung
Der übermittelte Befehl in diesem Beispiel lautet:
-- 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
Nach der Ausführung der Anweisung mit der EXPLAIN-Option zeigt die Registerkarte „Message“ (Meldung) eine einzelne Zeile mit dem Titel explain an, die mit dem XML-Text \<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> beginnt. Wählen Sie die XML aus, um den gesamten Text in einem XML-Fenster zu öffnen. Um die folgenden Kommentare besser zu verstehen, sollten Sie die Anzeige von Zeilennummern in SSDT aktivieren.
Aktivieren von Zeilennummern
Wenn die Ausgabe auf der SSDT-Registerkarte explain angezeigt wird, wählen Sie im Menü TOOLSOptions (Optionen) aus.
Erweitern Sie den Abschnitt Text-Editor sowie XML, und wählen Sie anschließend General (Allgemein) aus.
Überprüfen Sie im Bereich Anzeige die Zeilennummern.
Klicken Sie auf OK.
Beispiel EXPLAIN-Ausgabe
Das XML-Ergebnis des EXPLAIN-Befehls mit aktivierten Zeilennummern lautet:
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>
Bedeutung der EXPLAIN-Ausgabe
Die Ausgabe im vorherigen Codeblock enthält 144 nummerierte Zeilen. Ihre Ausgabe für diese Abfrage kann sich geringfügig unterscheiden. Die folgende Liste beschreibt wichtige Abschnitte.
Zeilen 3 bis 16 enthalten eine Beschreibung der Abfrage, die analysiert wird.
Zeile 17 gibt an, dass die Gesamtanzahl von Vorgängen 9 ist. Sie können den Beginn jeder Operation ermitteln, indem Sie nach den Worten dsql_operation suchen.
Zeile 18 startet Vorgang 1. Zeilen 18 und 19 weisen darauf hin, dass ein RND_ID-Vorgang eine zufällige ID erstellt, die für eine Objektbeschreibung verwendet wird. Das in der Beispielausgabe beschriebene Objekt ist TEMP_ID_16893. Sie werden eine andere Zahl erhalten.
Zeile 20 startet Vorgang 2. Zeilen 21 bis 25: Erstellen temporärer Tabellen mit dem Namen
TEMP_ID_16893auf allen Computeknoten.Zeile 26 startet Vorgang 3. Zeilen 27 bis 37: Verschieben von Daten nach
TEMP_ID_16893mittels BROADCAST_MOVE. Die an jeden Computeknoten gesendete Abfrage ist angegeben. Zeile 37 gibt an, dass die ZieltabelleTEMP_ID_16893ist.Zeile 38 startet Vorgang 4. Zeilen 39 bis 40: Erstellen einer zufälligen ID für eine Tabelle. TEMP_ID_16894 ist die ID im Beispiel. Sie werden eine andere Zahl erhalten.
Zeile 41 startet Vorgang 5. Zeilen 42 bis 46: Erstellen einer temporären Tabelle mit dem Namen
TEMP_ID_16894auf allen Knoten.Zeile 47 startet Vorgang 6. Zeilen 48 bis 91: Verschieben von Daten aus verschiedenen Tabellen (einschließlich
TEMP_ID_16893) in TabelleTEMP_ID_16893mithilfe eines SHUFFLE_MOVE-Vorgangs. Die an jeden Computeknoten gesendete Abfrage ist angegeben. Zeile 90 gibtTEMP_ID_16894als Zieltabelle an. Linie 91 gibt die Spalten an.Zeile 92 startet Vorgang 7. Zeilen 93 bis 97: Löschen der temporären Tabelle
TEMP_ID_16893auf allen Computeknoten.Zeile 98 startet Vorgang 8. Zeilen 99 bis 135: Zurückgeben von Ergebnissen an den Client. Verwendet die zur Verfügung gestellte Abfrage, um Ergebnisse abzurufen.
Zeile 136 startet Vorgang 9. Zeilen 137 bis 140: Löschen der temporären Tabelle
TEMP_ID_16894auf allen Knoten.
Übermitteln einer EXPLAIN-Anweisung mit 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
Beispielausgabe für EXPLAIN WITH_RECOMMENDATIONS
Die folgende Beispielausgabe umfasst das Erstellen einer empfohlenen materialisierten Sicht namens 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">
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<identifier>TEMP_ID_1</identifier>
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<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>
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<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>
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<identifier>TEMP_ID_2</identifier>
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<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>
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<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>
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<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>
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<dsql_operation operation_type="SHUFFLE_MOVE">
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<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>
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<dsql_operation operation_type="ON">
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<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>
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<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>
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<identifier>TEMP_ID_5</identifier>
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<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>
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<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>
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<dsql_operation operation_type="RND_ID">
<identifier>TEMP_ID_6</identifier>
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<dsql_operation operation_type="ON">
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<sql_operation type="statement">CREATE TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_6] ([ss_customer_sk] INT, [d_date] DATE ) WITH(DATA_COMPRESSION=PAGE);</sql_operation>
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<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>
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<dsql_operation operation_type="ON">
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<sql_operation type="statement">DROP TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_5]</sql_operation>
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<sql_operation type="statement">CREATE TABLE [tempdb].[QTables].[QTable_87367172aa554f06b73cf3ed97e5b985] ([col] BIGINT ) WITH(DATA_COMPRESSION=PAGE);</sql_operation>
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<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">
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<sql_operation type="statement">DROP TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_3]</sql_operation>
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<sql_operation type="statement">DROP TABLE [tempdb].[dbo].[TEMP_ID_1]</sql_operation>
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<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>
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</dsql_operations>
</dsql_query>
Weitere Informationen
- sys.pdw_materialized_view_column_distribution_properties (Transact-SQL)
- sys.pdw_materialized_view_distribution_properties (Transact-SQL)
- sys.pdw_materialized_view_mappings (Transact-SQL)
- Katalogsichten von Azure Synapse Analytics und Parallel Data Warehouse Catalog
- In Azure Synapse Analytics unterstützte Systemansichten
- In Azure Synapse Analytics unterstützte T-SQL-Anweisungen
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