Veri akışı performansını artırma

The MaxConcurrentExecutables özellik is a özellik of the paket itself. Bu özellik, kaç görevleri aynı anda çalışabilir tanımlar.Fiziksel veya mantıksal işlemci sayısına ve 2; -1, varsayılan değerdir.

Bu özellik çalışma şeklini anlamak için , veri akışı üç görevi olan bir örnek paket göz önünde bulundurun.Varsa küme MaxConcurrentExecutables 3, tüm üç veri akışı görevleri aynı anda çalışabilir. Ancak, her varsayalım veri akışı görevi 10 kaynak ve hedef yürütme ağaçlarını vardır.Ayarı MaxConcurrentExecutables 3 yürütme ağaç içindeki her veri akışı görevi, paralel olarak çalıştır garantilemez.

The EngineThreads özellik is a özellik of each veri akışı görevi. Bu özellik, veri akışı altyapısı oluşturmak ve paralel olarak çalıştır kaç iş parçacığı tanımlar.The EngineThreads özellik applies equally to both the kaynak threads that the veri akışı engine creates for sources and the worker threads that the engine creates for transformations and destinations. Bu nedenle, ayarlama EngineThreads 10'a [NULL]'ın altyapısı en çok on oluşturabileceğiniz anlamına gelir kaynak iş parçacıkları ve en fazla on işçi iş parçacığı.

Bu özellik çalışma şeklini anlamak için , veri akışı üç görevlerle örnek paket göz önünde bulundurun.Her biri veri akışı görevi on kaynak ve hedef yürütme ağaçlarını içerir.Tüm 30 yürütme ağaçlarını EngineThreads her veri akışı bir görevde 10'a ayarlarsanız, büyük olasılıkla aynı anda çalışabilir.

Veri Ayıkla kaynaklardan veya arama işlemlerinde başvuru tabloları oluşturmak için birkaç veri akışı bileşenleri sorguları, ya da kullanın.Varsayılan sorgu SEÇME kullanan * FROM <tableName> sözdizimi. Bu tür sorgu, tüm sütunları kaynak tablosunda döndürür.Tasarım sırasında kullanılabilen tüm sütunları olan bir arama, doğrudan ya da kaynak sütun herhangi bir sütun seçmek olanaklı kılar.Ancak, kullanılacak sütunları seçtikten sonra sorgu, bu Seçili sütunlar eklemek için gözden geçirmeniz gerekir.Veri akışı gereksiz sütunları yapar, daha az sütun daha küçük bir satır oluşturmak için daha verimli bir pakette kaldırılıyor.Daha küçük bir satır, daha fazla satır bir arabelleğine sığacak ve veri kümesi içindeki tüm satırları getirmeye olduğundan daha az iş anlamına gelir.

Bir sorgu oluşturmak için , sorgunun yazın veya Sorgu Oluşturucusu'nu kullanabilirsiniz.

Sıralama temelde bir yavaş işlemidir ve gereksiz sıralama önleme paket performansını artırabilirsiniz veri akışı.

Bazen kaynak veriler zaten bir aşağı akım bileşeni tarafından kullanılan önce sıralanmış.Tür pre-sorting SELECT sorgusu için ORDER BY yan tümce kullanıldığında veya verileri kaynak sıralanmış sırada içine yerleştirildiğinde oluşur.Bu tür pre-sorted kaynak verileri için bir ipucu veriler sıralanır ve böylece belirli bir aşağı akım dönüştürmeleri sıralama gereksinimlerini karşılamak için bir sıralama dönüşümünün kaçının sağlayabilir.(Örneğin, birleştirmek ve birleştirmek birleştirmek dönüştürmeleri sıralanmış girdileri gereksinim duyar.) Veriler sıralanır bir ipucu sağlamak için aşağıdaki görevleri gerçekleştirmek kullandığınız:

• küme IsSorted özellik çıktıyı Geliş yönündeki bir veri akışı için bileşen True.

• Verileri sıralanan sıralama anahtar sütunları belirtin.

Daha fazla bilgi için bkz:Nasıl Yapılır: Dönüşümleri verilerini sıralamak için birleştirmekk ve birleştirmekk Katıl.

Bilgisayarınızda veri akışı verileri sıralamak, olabildiğince az sayıda sıralama işlemleri gibi kullanmak için veri akışı'nı tasarlama performansı artırabilir.Örneğin, veri akışının veri kümesi kopyalamak için çok noktaya yayın dönüştürme kullanır.Birden çok çıkış sonra dönüştürme sıralama yerine bir kez çok noktaya yayın dönüştürme çalışır önce dataset sıralayın.

Daha fazla bilgi için bkz: Sıralama dönüştürme, Dönüştürme birleştirme, birleştirmek birleştirmek dönüştürme, ve Çok noktaya yayın dönüştürme.

Veri görünümünü almak için bir OLE DB kaynağı'nı kullandığınızda, veri modu erişmek ve bir deyim girin "SQL komutu" seçin.Bir deyim kullanarak verilere "Tablo veya Görünüm" veri erişim modu seçmeyi daha iyi yapar.

toplamak Dönüştürme içeren Keys, KeysScale, CountDistinctKeys, ve CountDistinctScale özellikleri. Bu özellikler, dönüştürme dönüştürme dönüştürme önbelleğe verileri için gereken bellek miktarını preallocate etkinleştirerek, performansı artırmak.Tam veya yaklaşık sayısı, gelen sonuç beklenen grupları bildiğiniz bir Göre gruplandır işlemi kümeKeys ve KeysScale Özellikler, sırasıyla. Tam veya yaklaşık sayısı, gelen sonuç beklenen farklı değerler bildiğiniz bir Farklı bir sayısı işlemi kümeCountDistinctKeys ve CountDistinctScale Özellikler, sırasıyla.

Bilgisayarınızda birden çok toplamalardan bir veri akışı oluşturmak, birden çok dönüşümleri oluşturmak yerine, bir toplu dönüştürme kullanan birden çok toplamalardan oluşturma göz önünde bulundurun.Bir toplama dönüştürme iç depolama en iyi duruma getirme ve gelen verileri yalnızca bir kez taramak için alt küme küme küme kümesini başka bir toplama olduğunda bu yaklaşım, performansı artırır.Bir toplama, GROUP BY yan tümce ve bir AVG toplama kullanıyorsa, bunları dönüştürme birleştirme performansı artırabilir.Ancak, bir toplu dönüştürme içinde birden çok toplamalardan gerçekleştirme toplamak işlemleri serializes ve birden çok toplamalardan bağımsız olarak hesaplanması için bu nedenle performansı..

Daha fazla bilgi için bkz:Toplu dönüştürme.

Belirsiz arama ve benzer öğe gruplandırma dönüştürmeleri performansını en iyi duruma getirme hakkında daha fazla bilgi için bkz: teknik incelemesi Belirsiz arama ve SQL Server ıntegration Hizmetleri 2005 benzer öğe gruplandırma.

Belleğe başvuru verilerin boyutu, yalnızca gereksinim duyduğunuz sütunları kadar arayan bir deyim girerek simge durumuna küçültün.Bu seçenek bir bütün olarak seçmeyi daha iyi yapar tablo veya görünümü, büyük miktarda gereksiz verileri döndürür.

Birleştir birleştirmek dönüştürme içeren MaxBuffersPerInput aynı anda her giriş için etkin olmasını istediğiniz arabellek sayısı öneren özelliği saat. Ancak, değeri, küme için MaxBuffersPerInput özellik yalnızca bir öneridir. Bu öneri büyük bir değere arabellek sayısını artırmak birleştir birleştirmek dönüştürme hemen her zaman vardır.Bu artırma, genellikle aşağıdaki nedenlerle gereklidir:

• Her girdiden birleştirmek için yeterli veri almak için .

• Veri işleme iş parçacıklarının arasında bir çıkmaz riski engellemek için .

Her giriş yeterli veri dönüştürme vardır ve bir iş parçacığı çıkmaz, tehlike varsa, değeri kullanarak dönüştürmeyi sürdürür, MaxBuffersPerInput özellik önerir.

Varsayılan değer olan MaxBuffersPerInput 5 ' de çoğu senaryolarda çalıştığını arabellek sayısını olduğu özellik. Performansı artırmak için , arabellek sayısını artırma deneyebilirsiniz.Bellek baskısı azaltmak için , arabellek sayısını azaltmayı deneyebilirsiniz.Ancak, arabellek çok küçük bir sayı, performansı olumsuz etkileyebilir ve 0 (sıfır) değeri kullanılması gerektiğini ve tüm genişliğini azaltmayı devre dışı bırakır.

Yavaş değişen boyut Sihirbazı ve yavaş değişen boyut dönüştürme olan çoğu kullanıcıların gereksinimlerini karşılayan bir genel amaçlı araçları.Ancak, sihirbazın oluşturduğu bir veri akışı için performans getirilmemiştir.

Genellikle yavaş yavaş değiştirme boyut dönüştürme, tek bir satırda karşı UPDATE'ler gerçekleştiren bir OLE DB komut dönüştürmeleri bileşenleridir bir saat.Bu nedenle, performansını artırmanın en etkili yolu yavaş değişen boyut dönüştürme OLE DB komut dönüştürmeleri değiştirmektir.Tüm satırlar için bir basamaklandırma güncelleştirilecek kaydetmek hedef bileşenleri ile bu dönüştürmeler değiştirmek tablo.Daha sonra bir tek kümesi tabanlı Transact-SQL UPDATE karşı aynı anda tüm satırlar yerine getiren bir SQL Yürüt görev ekleyebileceğiniz saat.

Ileri düzey kullanıcılar için en büyük boyut en iyi duruma getirilmiştir boyut işleme yavaş olarak değiştirmek için bir özel veri akışı tasarlayabilirsiniz.Tartışma ve bu yaklaşım örneği için bkz: bölüm, "benzersiz boyut senaryosunda," teknik incelemesi Proje (GERÇEK): Iş karar destek sistemi ETL tasarım uygulamaları.

Paket Veri örneğine yüklediğinde SQL Server aynı bilgisayarda kullanmak bir SQL Server Hedef. Bu hedef için yüksek hızlı toplu yüklerini en iyi duruma getirilmiştir.

Destinations (Hedefler) için veri kaydetme daha alır, bulabilirsiniz saat beklenenden farklı.The slowness verileri yeterince hızlı işleme yüklenememesi hedef tarafından nedeni olup olmadığını belirlemek için , satır sayısı dönüştürme ile hedef geçici olarak değiştirebilirsiniz.Iş hızı önemli ölçüde artırır, verileri yüklerken hedef Yavaşlatma kaynaklandığını olasıdır.

Belki de en kullanışlı özel bir günlük girişi, PipelineComponentTime olan olay.Bu günlük girdisi süreyi milisaniye olarak bildirir ve her bileşen, veri akışı her beş ana işlem adımları geçirdiği.The following table describes these processing steps.Integration Services developers will recognize these steps as the principal methods of a PipelineComponent.

Etkinleştirdiğinizde PipelineComponentTime olayı Integration Services Her bir bileşen tarafından gerçekleştirilen her işlem adımının bir iletisini günlüğe kaydeder. alt küme küme küme kümesini iletileri aşağıdaki günlük girdilerini göster Integration Services CalculatedColumns paket örnek günlükleri:

"LineItemTotalCost Hesapla" (3522) bileşeni ProcessInput 356 milisaniye harcanan.

"Toplam miktar ve LineItemTotalCost" (3619) bileşeni ProcessInput 79 milisaniye olarak geçen.

"Hesapla ortalama maliyet" (3662) bileşeni ProcessInput 16 milisaniye harcanan.

"Sort tarafından Productıd" (3717) bileşeni ProcessInput 125 milisaniye harcanan.

"Load Data" (3773) bileşeni ProcessInput 0 milisaniye harcanan.

"Veri Ayıkla" (3869) bileşeni 688 milisaniye (3879), Çıkış "OLE DB kaynak çıktı" arabellekleri doldurma PrimeOutput harcanan.

"toplamak miktar ve LineItemTotalCost" (3619) bileşeni, Çıkış "toplamak çıktı 1" üzerinde arabellekleri doldurma PrimeOutput 141 milisaniye harcanan (3621).

"Sort tarafından Productıd" (3717) bileşeni için 16 milisaniye (3719), Çıkış "Sort çıktı" arabellekleri doldurma PrimeOutput harcanan.

veri akışı görevi en üzerinde aşağıdaki adımları burada gösterilen ve azalan düzende, harcanan saat, bu günlük girdilerini göster:

• The OLE DB source that is named "Extract Data" spent 688 ms.loading data.

• The Derived Column transformation that is named "Calculate LineItemTotalCost" spent 356 ms.performing calculations on incoming rows.

• "toplamak miktar ve LineItemTotalCost" adlı bir toplu dönüştürme, birleştirilmiş bir 220 ms harcanan — 141 PrimeOutput ve ProcessInput, 79 — hesaplamalar yapmak ve verileri için bir sonraki dönüştürme geçirmeden.