Optimale Performance durch Constraints im Data Warehouse

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1 Optimale Performance durch Constraints im Data Warehouse DOAG Konferenz, 17. November 2016 Dani Schnider, Trivadis BASEL BERN BRUGG DÜSSELDORF FRANKFURT A.M. FREIBURG I.BR. GENF HAMBURG KOPENHAGEN LAUSANNE MÜNCHEN STUTTGART WIEN ZÜRICH

2 Unser Unternehmen. Trivadis ist führend bei der IT-Beratung, der Systemintegration, dem Solution Engineering und der Erbringung von IT-Services mit Fokussierung auf - und -Technologien in der Schweiz, Deutschland, Österreich und Dänemark. Trivadis erbringt ihre Leistungen aus den strategischen Geschäftsfeldern: B E T R I E B Trivadis Services übernimmt den korrespondierenden Betrieb Ihrer IT Systeme

3 Mit über 600 IT- und Fachexperten bei Ihnen vor Ort. KOPENHAGEN HAMBURG 14 Trivadis Niederlassungen mit über 600 Mitarbeitenden. Über 200 Service Level Agreements. Mehr als 4'000 Trainingsteilnehmer. DÜSSELDORF Forschungs- und Entwicklungsbudget: CHF 5.0 Mio. / EUR 4.0 Mio. FRANKFURT Finanziell unabhängig und nachhaltig profitabel. GENF BASEL BERN LAUSANNE FREIBURG BRUGG ZÜRICH STUTTGART MÜNCHEN WIEN Erfahrung aus mehr als 1'900 Projekten pro Jahr bei über 800 Kunden

4 Dani Schnider Principal Consultant, Teacher und DWH Lead Architect bei Trivadis in Zürich Co-Autor der Bücher «Data Warehousing mit Oracle» und «Data Warehouse danischnider.wordpress.com

5 Constraints im Data Warehouse In unserem Data Warehouse verzichten wir auf Constraints. Sie führen zu Fehlern und Abhängigkeiten in den ETL- Prozessen und sind mühsam zu definieren Was sind Constraints? Constraints sind nicht nur wichtig zur Überprüfung der Datenintegrität und als Dokumentation des Datenmodells, sondern vor allem auch für gute Performance im Data Warehouse

6 Zweck von Constraints Datenintegrität Dokumentation Constraints sind nicht nur wichtig zur Überprüfung der Datenintegrität und als Dokumentation des Datenmodells, sondern vor allem auch für gute Performance im Data Warehouse Performance

7 Foreign Key Constraints

8 Datenmodell ohne Foreign Key Constraints

9 Datenmodell mit Foreign Key Constraints

10 Problematik von Foreign Keys in ETL-Prozessen Abhängigkeiten der Ladereihenfolge Tabellen sollen gleichzeitig geladen werden Unabhängigkeit z.b. durch Hash Keys Verwendung von Key Lookups keine zusätzliche Prüfung notwendig ev. Hash Keys zur Vermeidung von Lookups Foreign Key Constraints verhindern gleichzeitiges Laden

11 Reliable Constraints Datenintegrität Foreign Key Constraints werden ausgeschaltet (DISABLE) Foreign Key Constraints werden nicht geprüft (NOVALIDATE) Dokumentation Für Dokumentation weiterhin vorhanden (sind im Data Dictionary sichtbar) Performance Primary und Foreign Key Constraints werden als vertrauenswürdig definiert (RELY)

12 Reliable Constraints Definition von Primary Key: ALTER TABLE customer_head ADD CONSTRAINT customer_head_pk PRIMARY KEY (dwh_id) RELY; Definition von Foreign Key: ALTER TABLE customer_vers ADD CONSTRAINT customer_vers_head_fk FOREIGN KEY (dwh_head_id) REFERENCES customer_head (dwh_id) RELY DISABLE NOVALIDATE;

13 Join Elimination

14 Join Elimination (Star Schema) TIMES SELECT p.prod_cat_desc, SUM(s.amount_sold) FROM sales s JOIN products p ON (s.prod_id = p.prod_id) JOIN customers c ON (s.cust_id = c.cust_id) JOIN times t ON (s.time_id = t.time_id) WHERE t.calendar_month_desc = ' ' GROUP BY p.prod_cat_desc SALES PRODUCTS CUSTOMERS

15 Abfrage ohne Foreign Keys Id Operation Name SELECT STATEMENT 1 HASH GROUP BY 2 NESTED LOOPS * 3 HASH JOIN 4 TABLE ACCESS FULL PRODUCTS 5 NESTED LOOPS 6 NESTED LOOPS * 7 TABLE ACCESS FULL TIMES 8 PARTITION RANGE ITERATOR 9 BITMAP CONVERSION TO ROWIDS * 10 BITMAP INDEX SINGLE VALUE SALES_TIME_BIX 11 TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID SALES * 12 INDEX UNIQUE SCAN CUSTOMERS_PK

16 Join Elimination durch Foreign Keys Id Operation Name SELECT STATEMENT 1 HASH GROUP BY * 2 HASH JOIN 3 TABLE ACCESS FULL PRODUCTS 4 NESTED LOOPS 5 NESTED LOOPS * 6 TABLE ACCESS FULL TIMES 7 PARTITION RANGE ITERATOR 8 BITMAP CONVERSION TO ROWIDS * 9 BITMAP INDEX SINGLE VALUE SALES_TIME_BIX 10 TABLE ACCESS BY LOCAL INDEX ROWID SALES

17 Join Elimination (View Layer) CREATE OR REPLACE VIEW v1 AS SELECT /*+ no_merge */ t1.id, c1.code c11_cd, c1.description c11_desc, c2.code c12_cd, c2.description c12_desc, c3.code c13_cd, c3.description c13_desc, c4.code c14_cd, c4.description c14_desc, c5.code c15_cd, c5.description c15_desc FROM t1 JOIN c c1 ON (c1.id = t1.c11) JOIN c c2 ON (c2.id = t1.c12) JOIN c c3 ON (c3.id = t1.c13) JOIN c c4 ON (c4.id = t1.c14) JOIN c c5 ON (c5.id = t1.c15)

18 Join Elimination (View Layer) Id Operation Name SELECT STATEMENT * 1 HASH JOIN 2 VIEW V1 * 3 HASH JOIN * 4 HASH JOIN 5 TABLE ACCESS FULL T1 6 TABLE ACCESS FULL C 7 TABLE ACCESS FULL C 8 VIEW V2 * 9 HASH JOIN 10 TABLE ACCESS FULL C 11 TABLE ACCESS FULL T Joins nur für benötigte Codes SELECT v1.c11_desc, v1.c14_desc, v2.c22_desc FROM v1 JOIN v2 ON v1.id = v2.t1_id 1 - access("v1"."id"="v2"."t1_id") 3 - access("c4"."id"="t1"."c14") 4 - access("c1"."id"="t1"."c11") 9 - access("c2"."id"="t2"."c22")

19 Join Elimination (Data Vault) SELECT s1.product_name, s2.list_price, s3.customer_city FROM h1 JOIN s1 ON s1.h1_sid = h1.h1_sid JOIN s2 ON s2.h1_sid = h1.h1_sid JOIN l1 ON l1.h1_sid = h1.h1_sid JOIN h2 ON h2.h2_sid = l1.h2_sid JOIN l2 ON l2.h2_sid = h2.h2_sid JOIN h3 ON h3.h3_sid = l2.h3_sid JOIN s3 ON s3.h3_sid = l2.h3_sid WHERE s1.current_flag = 'Y' AND s2.current_flag = 'Y' AND s3.current_flag = 'Y' Demo

20 Reliable Constraints und Join Elimination Bis Oracle 11g: Join Elimination funktioniert auch mit Reliable Constraints Ab Oracle 12c: zusätzlich muss Parameter query_rewrite_integrity gesetzt werden query_rewrite_integrity = trusted If a foreign key constraint is in NOVALIDATE state, join elimination is not done when QUERY_REWRITE_INTEGRITY=enforced. This means that queries with joins over a foreign key constraint that is in RELY NOVALIDATE state can potentially take longer to parse and execute as the optimizer does not trust the RELY. Siehe Dokumentation Oracle Database Reference 12c Release

21 Query Rewrite

22 Query Rewrite BI Application PRODUCTS SALES? Optimizer Query Rewrite MV_MONTH_SALES_PROD TIMES

23 Materialialized View für Query Rewrite CREATE MATERIALIZED VIEW mv_product_month_sales ENABLE QUERY REWRITE AS SELECT t.calendar_month_desc PRODUCTS, p.prod_id, SUM(s.amount_sold), COUNT(s.amount_sold), COUNT(*) FROM sales s TIMES, times t, products p WHERE t.time_id = s.time_id AND p.prod_id = s.prod_id GROUP BY t.calendar_month_desc, p.prod_id SALES Tipp: In Materialized View keine ANSI Join Syntax verwenden

24 Advanced Query Rewrite: Join Back Zusätzliche Dimensionsattribute (nicht in Materialized View enthalten) Join zwischen Materialized View und Dimensionstabelle notwendig SELECT t.calendar_month_desc, p.prod_name, p.prod_subcategory, p.prod_category, SUM(s.amount_sold) AS amount_sold FROM sales s JOIN times t ON t.time_id = s.time_id JOIN products p ON p.prod_id = s.prod_id GROUP BY t.calendar_month_desc, p.prod_name, p.prod_subcategory, p.prod_category

25 Advanced Query Rewrite: Materialized View Delta Joins Nicht alle Joins der Materialized View kommen in Query vor Nur möglich für «lossless» Joins (keine Datensätze gehen durch Join verloren) SELECT p.prod_name, SUM(s.amount_sold) AS amount_sold FROM sales s JOIN products p ON p.prod_id = s.prod_id GROUP BY p.prod_name PRODUCTS TIMES SALES

26 Advanced Query Rewrite und Constraints Join Back: Reliable PK/FK Constraints query_rewrite_integrity = trusted Materialized View Delta Joins: Reliable PK/FK Constraints NOT NULL Constraints auf Join-Attributen query_rewrite_integrity = trusted Demo

27 Advanced Query Rewrite und Constraints Text Match ANSI Join Join Back Delta Join Keine Foreign Key Constraints Add Foreign Key Constraints query_rewrite_integrity = trusted Reliable Constraints, trusted Keine NOT NULL Constraints

28 NOT NULL Constraints

29 NOT NULL Constraints im Data Warehouse DIM_DATE FCT_SALES DATE_ID CUST_ID PROD_ID (NULL) DIM_PRODUCT PROD_ID PROD_NAME -1 Unknown Product 100 Weisses Einhorn 200 Glatthopfen 300 Schwarze Kobra 400 Lazariter 500 Blauer Pirat DIM_CUSTOMER

30 NOT NULL Constraints zur Performanceoptimierung Keine Outer Joins bei Abfragen notwendig Verwendung von Singletons statt NULL-Werten Mehr Möglichkeiten bei Advanced Query Rewrite Materialized View Delta Joins Vermeidung von unnötigen Zugriffen auf Bitmap Index Unnötiger Indexzugriff kann eliminiert werden Demo

31 Empfehlungen

32 Constraints im Data Warehouse Jede Tabelle hat eine Primary Key Ausnahmen: Staging Area, Faktentabellen Ev. zusätzlicher Unique Constraint auf fachlichem Schlüssel Beziehungen sollten immer als Foreign Keys implementiert werden Foreign Keys können mit RELY DISABLE NOVALIDATE angelegt werden Attribute wenn immer möglich als NOT NULL definieren Verwendung von Singletons (Default-Werte) query_rewrite_integrity = trusted (für Join Elimination und Query Rewrite) query_rewrite_enabled = true (default, für Query Rewrite)

33 Weitere Informationen danischnider.wordpress.com

34 DOAG 2016 Stand: 3ter Stock direkt an der Rolltreppe Know how, T-Shirts, Gewinnspiel und Trivadis Power to go Wir freuen uns wenn Sie vorbei schauen Weil Sie mit Trivadis immer gewinnen!

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