Schema-On-Write Schema-On-Read Kıyaslaması

İki yeni terim ile karşılaştım, yeni karşılaşmış olman bunların yeni türetildiği anlamına gelmiyor, ne zaman türetildiklerini bilmiyorum fakat bundan sonra daha çok karşılaşacağımızdan eminim. Bu nedenle  terimleri açıklamak ve kıyaslamak istedim, başucu kaynağı olarak dursun.

Schema-On-Write

SQL developer ve adminlerin veri tabanı ya da tablo dendiğinde zihinlerinde ilk canlandırdıkları olgudur. Biraz daha açarsak, önce bir çerçeve tanımlayıp şemanızı belirliyorsunuz, ardından verilerinizi yazıyor ve okuyorsunuz. E bunda ne var, bunu zaten biliyorduk. Aynen öyle. Peki schema-on-read ne?

Schema-On-Read

Bunda ise schema-on-write'da olandan farklı bir süreç işletiyorsunuz. Şemanızı tanımlamak yerine verilerinizi olduğu gibi yüklüyorsunuz. Sıra okumaya geldiğinde ise elinize merceğinizi alıyor ve ya gözlüğünüzü takıyorsunuz. Gözlük veya mercek diyorum çünkü veriyi olduğu gibi yüklediğinizden dolayı detaylara inebilmek için merceğe, uzaktan, yakından ya da  farklı açılardan farklı boyutlardan bakabilmek için gözlüğe ihtiyacınız oluyor. 3D gözlükleri düşünün.

Örnek ile somutlaştırmaya çalışalım. Elinizde bir anket formu var ve bunu veri tabına kaydetmek istiyorsunuz. Schema-on-write, tablo veya tablolar tasarlayıp verileri bunların içini yazarsanız, diğerinde ise formu olduğu gibi sisteme yüklersiniz. Örneğin JSON veya XML.  Peki niye buna ihtiyaç duyalım ki?

Neden Schema-On-Read

Yukarıdaki örneğimizi düşünelim; ankete yeni bir soru eklendi veya çıkartıldı, cevap seçenekleri değişti. Gidip şemanızı değiştirmek ve yeni yapıya uyarlamak zorunda kalırsınız. Oysaki ikinci seçenekte buna ihtiyaç olmaz. Fakat asıl sebep bu değil, gerçek fayda okuma yaparken ortaya çıkıyor. Terimin isminde "Read" geçiyor olmasının nedeni de bu olsa gerek.

Verilerimiz varlıklarımızdır ve varlıkları kullanan kişiler, kişilerin rolleri birbirlerinden çok farklıdır. Varlıklardan değer üretebilmek için kendi çerçevelerinden bakmaya ihtiyaç duyuyorlar. Biz bir şemaya oturttuğumuz zaman, kullanıcılar çerçeveleri ile uyuşmayabilir. Bazılarının çerçeveleri 10x15, bazılarının 15x20 bazılarının ki ise 20x30 boyutlarındadır.  Biz 15x20 seçtiğimizde diğerlerininkine uymayacaktır.

Uydurmak için tekrar tasarım , geliştirme ve devreye alma durumunda kalınır ki, bu da ekstra maliyet ve zaman demektir. Hepsine uyabilmesi için en büyük çerçeveyi seçtiğimizde ise fazladan yer tutmanın maliyeti gelir. Hepsi için ayrı ayrı çerçeveler oluştursanız, maliyetleri ve geliştirme sürelerini katlamış olursunuz.

Sadece bir örnek üzerinden konuştuk, farklı bir anket formu olduğunu düşünün. İkinci bir şema oluşturmak ve verileri yazacak benzer bir sistem geliştirmek zorunda kalırsınız.

Yukarıda verilen örnekleri düşündüğümüz de nasıl bir yük ile karşı karşıya olduğumuz gün yüzüne çıkmaktadır. Schema-On-Read'in asıl faydası burada ortaya çıkar. Veriyi olduğu gibi yüklediğinizden dolayı (yazmak değil, yüklemek tabirini özelikle kullanıyorum) proje sürelerinin kısalmasını, maliyetlerin azalmasını dolayısıyla projenin başarılı olarak kapatılması olasılığını yükseltmiş olursunuz.

Okuma Yapılması Engellenmiş Tablodan SP ile Okuma Yapılabilir mi?

Select yapabilmesi DENY ile engellenmiş kullanıcı SP kullanarak tablodan okuma yapabilir mi?
Bu sorunun cevabı evet ya da hayır şeklinde yanıtlayacağımız kadar basit değil. Okuma yapıp yapamayacağınızı belirleyen başka faktörler de var. Bu nedenle soruyu açıklayacak yazı yazma gereksinimi doğdu.
MS SQL serverda GRANT komutu içi kullanıcılara (Login veya User) yetki tanımlarken, tersine DENY ile yetkiler engellenir.
SALES isimli kullanıcıya  tablo üzerinde Select yetkisi tanımladıktan sonra ilgili kullanıcı tablodan okuma yapabilir.

DENY tanımlandığında ise daha önce SELECT yetkisi verilmiş olsa bile okuma yapamayacaktır.

Şimdi benzer işlemi yapacak stored procedure create edelim ve onunla okuma yapmaya çalışalım. Ne dersiniz okuma yapabilecek miyiz?

Create ettiğimiz SP'ye EXECUTE yetkisi tanımladıktan sonra, kullanıcının tablodan SELECT yapması engellenmiş olmasına rağmen SP'i çağrılıp istenilen kayıt okunabildi. MS SQL server SP'ler çağrıldığında, kullanıcının Execute yetkisi olup olmadığına bakıp eğer yetkisi var ise çalıştırmasını sağlıyor. SP içindeki nesneler üzerindeki yetki kontolünü ise aşamalı olarak yapıyor. Eğer içeride kullanılan nesneler ile SP'nin owner'ı aynı ise herhangi bir yetki kontolü yapmadan çalıştırıyor. Yukarıdaki örneğimiz bu şekilde gerçekleşti. Eğer owner'lar farklı ise alt nesneler için de yetki kontrolü yapıyor.
Create ettiğimiz SP'nin owner'ı değiştirip aynı işlemi tekrarlayalım.

Görüldüğü gibi select yetkisi DENY ile alındığından dolayı okuma yapılamadı ve Sp hata döndürdü.

SQL Server Sorgu Performanslarının İzlenmesi

Bu yazıda yazdığımız SQL sorgularının performansını nasıl kontrol edebileceğimizi anlatacağız. Performans dediğimizde aklımıza hız gelir. Bu nedenle hemen herkes yazdığı sorgunun çalışma süresini kıyaslayıp performanslı olup olmadığı karar vermeye çalışır. Oysaki süre çalıştığınız ortamların özelliklerinden etkilenir. Serverın CPU, Memory özellikleri, çalıştığınız bilgisayarın donanımsal özellikleri hatta aradaki network bile süreye etki etmektedir. Yazılım geliştirme ortamları ile üretim ortamları birbirinden çok farklı olmasından dolayı süre kıyaslamaları performans testleri için doğru bilgi vermez. Bu anlattıklarımızı demo ile gösterelim.

Sorgumuz 1796 ms. sürdü. Aynı sorguyu tekrar çalıştıracağız.

Sorgu aynı olmasına rağmen ikinci kez çalıştırdığımda 1 .21 0 ms. sürdü. Hiç bir değişiklik
yapılmamasına rağmen ikinci kez çalıştırdığımızda daha hızlı sonuç getirdi. Sizin de ilk
çalıştırdığınızda yavaş, sonrakilerde hızlı çalışan sorgularınız olmuştur. Bu fark neden
kaynaklanmaktadır?
Cevabı çok basit; ilk çalıştırdığımızda veriler diskte duruyordu. SQL server verileri diskten
okuyup önce server memorisine taşıdı sonra sonucu getirdi. Sonraki çalıştırmada ise doğrudan memoriden okuyup sonucu getirdi.
Bu nedenlerden dolayı SQL sorguları performansı kıyaslamak için süreye(Duration) değil,
sorgunun okuma(read) yaparken ne kadar IO yaptığına bakacağız. Sorgu ve tablolardaki kayıt sayıları aynı kalmak şartıyla, IO ortamlardan bağımsızdır ve her koşulda aynı sonucu verir.

IO İstatistik Bilgilerinin Gösterilmesi

IO miktarını görmek için sorgumuzdan önce aşağıdaki SQL komutunu çalıştırıyoruz.
set statistics io on

Aynı sorguyu tekrar pes peşine 2 kez çalıştırdım. Süreler daha öncekilere yakın değerlerde;
1733 ms. ve 1273 ms. olarak gerçekleşti. Sorgu sonucunda yapılan IO miktarlarını da
görebiliyoruz. Bizim için önemli olan yer “logical reads” yani memoriden okumaları gösteren  kısımdır. Her iki sorguda da 32.980 olarak görünüyor. İlk sorguda “physical reads” ve “readahead reads” değerleri de var. Bunlar yukarıda bahsettiğim gibi diskten okumaları
göstermektedir.
Peki, 32980 neyi ifade eder? Okunan page miktarıdır ve aslında bu OLTP sistemler için yüksek
bir değerdir.

3 numaralı sorguda tablodaki kayıt sayıları bulurken bile daha az IO yapıldığı görülmektedir.
Tablonun tamamının okunması ise yalnızca 3 kat fazla IO ya neden olmaktadır.
Eğer sorgumuz düzgün olarak index kullanılıyor olsa aşağıdaki gibi tek haneli veya 3 haneli IO
miktarları görmemiz beklenir

Yalnızca 3 adet IO ile sorgu sonucunu getirmektedir.

Serverın Harcadığı Süre ve CPU Kullanımının Gösterilmesi

IO ile birlikte SQL server işlemi yapabilmek için CPU da tüketir. Ne kadar CPU kullandığı
aşağıdaki komut ile görebiliriz.
set statistics time on

Bu sorguyu çalıştırırken CPU süresi 1203 ms. olmuştur. Core sayısı yüksek olan serverlarda
paralel execution yapılabilmesi durumunda “CPU time” ile “Elapsed time” arasında belirgin
farklar olmaktadır. Buradaki sorgumuz basit olmasından dolayı iki değer birbirine çok yakın
olmuştur.

Primary Key Kullanım Amaçları ve Tanımlanabileceği Durumlar

Üniversite veri yapılarını dersininde hocamız Primary Key ne işe yarar diye
sorduğunda, arkadaşımız “silme” işine diye cevap vermişti. 

Veri tabanında silme
işlemi neredeyse hiç yapmayız. İşi biten kayıtı silme yerine tabloya durum veya
aktif kolonu ekleyip, bu kolonlar üzerinden güncel ve eski kayıtları takip
ediyoruz. Silme işlemi yok denecek kadar az olduğuna göre yine olayı
basitleştirmek için diyebilirim ki; primary key “update” için kullanılır.

Primary key 

Tablodaki her bir kayıtın ayrıştırılmasını, tekilleştirilmesini sağlayan
bir kısıttır. Neden kayıtları tekilleştirmek isteriz? Bence bunun en önemli nedeni,
silme ve güncelleme işleminde sadece istediğimiz kayıt üzerinde işlem
yapmaktır. Örneğin yanlışlıkla aynı insert işlemini iki veya daha fazla
calıştırdığımızı düşünelim. Bu durumda sadece tek kayıtın kalmasını, diğerlerinisilmeyi isteriz. Bunu nasıl yapacağız? Primary key ile daha doğrusu primary key
kolonu ile. Kayıtların tek olmasının daha sık işimeze yaradığı husus ise, row bazlı
lock işlemi yapabilmektir. Lock ve row lock için yayınlanmış olan
“Lock, Blocking, Deadlock Nedir” konusuna bakılabilir.


Primary key için ikinci bir hususta, diğer bir tablodan bu tabloya referans verip
iki tablo arasında integratiyi korumaktır. Yani foreign key tanımlayabilmektir.
Primary key’in kullanım amaçlarını anlattıktan sonra diyebiliriz ki;

1. Bu tabloda delete veya update yapacak mıyım?
2. Bu tabloya başka tabloları bağlayacak mıyım, referans verecek miyim?

Eğer bu iki sorunun cevabıda hayır ise tabloya primary key tanımlamak
anlamsızdır. Bunun tersi doğru değildir, yani ikisinden birinin cevabı evet olsa
bile primary key tanımlamak gerekir anlamı çıkartılamaz. O halde diyebiliriz ki,
sadece insert ve select yapılan tablolar için primary key konulmaması daha
isabetlidir.

Primary key kolonları tekil(unique) olmak zorunda olduğundan dolayı, eğer
tabloda böyle bir kolon veya bir kaç kolonun birleşimi ile elde edilebilen tekillik
sağlanamıyorsa Unique bir kolon eklenmelidir ki; buna auto incremental veya
identity alan deriz.

Lock, Blocking, Deadlock Nedir?

Veri tabanları ACID(https://en.wikipedia.org/wiki/ACID) olmalıdır. Bu özellikleri sağlayabilmek için kullanılan mekanizmalardan bir tanesi de LOCK mekanizmasıdır. Birbirininden farklı lock tiplerini bulunur; okuma, yazma gibi. Lock tiplerini birbiri ile uyumlu ve ya uyumsuzdur. Örneğin okuma birbirlerini ile uyumlu iken yazma uyumsuz olabilir. Daha açık olması için, bir kaydı aynı anda iki proses okuyabilirken, aynı anda iki proses güncelleyemez. Buradan anlaşılabileceği gibi okuma işlemlerini yani select cümlelerini de sisteme lock koyar.

Lock konusunda diğer bir husus ise, lock seviyesidir. Seviyeden kasıtı, row, page veya tablo diye özetleyebiliriz. Örnek verelim, insert işlemi sadece o kayıtı locklar, bu sırada aynı kayıta okuma gelirse lock olduğundan dolayı insert işlemi tamamlanana kadar bekler. Yine tek bir kayıtı güncellediğinizi(update) düşünelim. Bu durumda sadece o kayıt mı locklanır? Bilemeyiz, eğer güncelleme işlemi index kullanmıyorsa tüm tabloyu bile locklamış olabilir. Buradan açıkca anlaşılacağı gibi, o tablodan okuma, yazma yapacak olan tüm prosesler güncelleme işleminin bitmesini bekleyecektir.

Lock işlemini anlatırken, bekleme konusu geçti. Veritabanında Wait dediğimiz beklemeler oluşur. Bekleme sebepleri farklı farklıdır, lock sadece bunlardan bir tanesinidir. Memory, CPU,disk hatta network gibi kaynaklar kullanımlarında dolayı beklemeler oluşabilir. Örneğin 20 core bir makinede aynı anda 20 den fazla proses işlem yapmak isterse ne olur? Yine okuma hızı düşük bir disk sisteminden büyük miktarda veri okursanız ne olur? Veri tabanı sistemi, okuma işlemi bitene kadar bekleyecektir. Bu tip beklemelere IO_wait denir.
Lock ve wait konularını açıkladıktan sonra blocking’i açıklayabiliriz. Her hangi bir sebepten
ötürü, bir proses başka bir prosesi bekliyorsa, bu işleme blocking denir. Aslında sistemde lock var yanlış bir terimdir. Sistemde her zaman lock olur, tehlikeli olan lock’ın blocking’e sebep olmasıdır.

Deadlock ise, karşılıklı iki prosesin birbirini beklemesidir. Basitce örnekleştirelim, 2 kayıtlı
tabloda ilk proses 1 nolu kayıtı güncellemiş 2. kayıtı güncelleyecek, diğer proses ise 2 nolu kayıtı güncellemiş 1 nolu kayıtı güncelleyecek. Bu durumda iki proses birbirini sonsuza kadar beklemesi gerekir. Bu durum oluştuğunda veri tabanı sistemi fark eder ve içlerinden birini kurban olarak seçip sonlandırır

Özetle blocking ve deadlock’ın sebebi lock’lardır.
CPU, memory vs gibi hususlardan kaynaklanan wait ve blocking’lere developerların müdahale sanşı yoktur. Developerlardan beklenen; locking süresini münkün olduğunca minimumda tutmaktır. Bu da kapsamı münkün olduğunca dar tutmak yani transaction bloğunu küçültmek ve doğru index kullanarak değdiğimiz(lock koyduğumuz) kayıtların sayısını minimumda tutmakla olur.

SQL Server 2008 R2

SQL Server 2008 R2 nin agustos CTP si publish oldu.
http://technet.microsoft.com/en-us/evalcenter/ee315247.aspx adresinden download edilebilir.
SQL 2008 nin versionu 10.0 dı. Microsoft version 10 ile 11 arasında ara bir version çıkarmaya karar vermişti ve R2 ile bunu gerçekleştirdi. Dolayısıyla bu sürümün versiyonu 10.5.
Neden 10.5? Cünkü gercekten ciddi yenilikler var.
Örneğin 64 core desteği, Project Madison, Olap tarafında Project Gemini yani olap in memory, yine Reporting service tarafında MAP desteğininin gelmesi ilk akla gelenler.
Report Builder in versionu da 3.0 a yükseltilmiş.
İlk incelediğim Report Builder oldu. Sadece x86 installation olması ilginç.
Ayrıca hazırladığınız raporları publish edebilmek içinde Reporting Service in versionu R2 olmak zorunda. MAP companenti de sadece Report Builder a dahil edilmiş, SQL Server installation ile gelen Business Intelligence Development Studio içinde çıkmıyor. Sanırım Visual Studio 2010 u beklemek gerekecek.
Reporting Service web arayüzü de değişmiş. Bana daha estetik geldi.

Reporting Service de measureları parametrik olarak kullanabilmek

Reporting service ile neden measureları parametre olarak kullanamıyoruz? Sadece Dimensionları mı parametre olarak tanımlayabiliriz?
Örneğin satış, sipariş ve stok measurelarınız var. Bunları Reporting service ile hazırladığınız raporda göstermek istiyoruz. 3 measure da aynı raporda göstermek istiyorsanız yapabileceğiniz şey, hepsini ayrı kolonlarda göstermektir. Sadece 3 tane measure varsa kabul edilebilir, hepsini yan yana gösterebilirsiniz. Ya 30 tane varsa? Excel de olduğu gibi, measurelar raporun bir yerinde olsa ve ben hangi metriğimi görmek istiyorsam onu seçsem güzel olmaz mı? Böylece bir sürü rapor oluşturmaktanda kurtulmuş olurum.
Madem ki reporting servicede dimensionları parametre olarak tanımlanıyor, o zaman bende metriklerimi tutacak bir dimension hazırlarım.
Önce metrik tablomuzu tanımlıyoruz. Tablomuz, metrik tanımını ve sorgulama yapmamızı sağlayacak MDX komutunu içeriyor.
strttomember ı kullanıp, tablomuzdaki okuduğumuz MDX leri kullabilir hale geliyoruz.
Artık elimizde bir metriklerden oluşan bir dimensionımız var.