Vortrag an der APEX Connect 2016 von Andrej Pashenko, Senior Consultant bei Trivadis über Pure SQL.

1. BASEL BERN BRUGG DÜSSELDORF FRANKFURT A.M. FREIBURG I.BR. GENEVA
HAMBURG COPENHAGEN LAUSANNE MUNICH STUTTGART VIENNA ZURICH
Pure SQL for batch processing
Andrej Pashchenko
Senior Consultant
Trivadis, Düsseldorf

2. Unser Unternehmen.
Pure SQL for Batch Processing2 26.04.2016
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:
Trivadis Services übernimmt den korrespondierenden Betrieb Ihrer IT Systeme.
B E T R I E B

3. KOPENHAGEN
MÜNCHEN
LAUSANNE
BERN
ZÜRICH
BRUGG
GENF
HAMBURG
DÜSSELDORF
FRANKFURT
STUTTGART
FREIBURG
BASEL
WIEN
Mit über 600 IT- und Fachexperten bei Ihnen vor Ort.
Pure SQL for Batch Processing3 26.04.2016
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pro Jahr bei über 800 Kunden.

4. Über mich
Pure SQL for Batch Processing4 26.04.2016
Senior Consultant bei der Trivadis GmbH, Düsseldorf
Schwerpunkt Oracle
– Application Development
– Application Performance
– Data Warehousing
22 Jahre IT-Erfahrung, davon 16 Jahre mit Oracle DB
Kurs-Referent „Oracle 12c New Features für Entwickler“
und „Beyond SQL and PL/SQL“
“If you can do it in a single SQL statement, by all means do it in
a single SQL statement.” © Thomas Kyte

5. Agenda
Pure SQL for Batch Processing5 26.04.2016
1. Rahmenbedingungen: Was? Wann? Warum?
2. Vor- und Nachteile
3. Werkzeuge
4. Praxisfall
5. Fazit

6. Batch Processing
Pure SQL for Batch Processing6 26.04.2016
Batch Processing in der Datenbank im Gegensatz zu OLTP
nicht interaktive, asynchrone (Massen-)Datenverarbeitungsprozesse
oft erfolgskritische Prozesse
müssen in Verarbeitungsfenster passen
lange Transaktionen
Beispiele:
ETL, nicht nur im Data Warehousing Kontext
Billing
Einmalige Patch-Aktionen, Installation, Migration

7. Pure SQL?
Pure SQL for Batch Processing7 26.04.2016
Pure SQL? Was bedeutet das?
Schwerpunkt der Geschäftslogik in (einem) SQL
PL/SQL als Ausführungsumgebung für SQL
PL/SQL für Transaktionssteuerung, Job-Steuerung, Instrumentierung, Logging,
Fehlerbehandlung
Kein SQL in PL/SQL-Schleifen
Kein übermäßiges Nutzen von PL/SQL Funktionen in SQL-Statements
Keine Trigger-Logik

8. Vorteile
Pure SQL for Batch Processing8 26.04.2016
Warum?
4GL (SQL) vs. 3GL (PL/SQL) und Set-based vs. Row-based
– wir müssen keine eigenen Algorithmen entwickeln
– es kann effizientere Algorithmen jetzt und in Zukunft geben (kein Ändern vom SQL
Code nötig)
– nicht künstlich die DB zur Einzelsatzverarbeitung zwingen
Umgebungswechsel (context switch) zwischen SQL und PL/SQL vermeiden
– BULK-Operationen und 12c-Neuerungen minimieren den Einfluss, man kann ihn
aber ausschließen
Probleme mit Lesekonsistenz beim Einsatz von PL/SQL werden oft übersehen:
Default ist READ COMMITTED auf Statement-Level

9. Nachteile
Pure SQL for Batch Processing9 26.04.2016
Warum nicht?
komplizierte Logik lässt sich schwer abbilden
Know-How, Erfahrung
kein Logging, Protokollierung der Zwischenergebnisse führen möglicherweise zum
erhöhten Testaufwand
begrenzte Ressourcen (undo, temp)
interne Richtlinien und Vorschriften (z.B. SQL-Länge)

10. Context Switch
Pure SQL for Batch Processing10 26.04.2016
SQL in der Schleife
Procedural
Statement
Executor
SQL Statement
Executor
PL/SQL Runtime Engine SQL Engine
FOR rec IN emp_cur LOOP
v_sal := inc_sal(rec.sal, 5);
UPDATE emp
SET sal := v_sal
WHERE empno = rec.empno;
END LOOP;
Oracle Server

11. Context Switch
Pure SQL for Batch Processing11 26.04.2016
Procedural
Statement
Executor
SQL Statement
Executor
PL/SQL Runtime Engine SQL Engine
FORALL idx IN
emp_lst.FIRST..emp_lst.LAST
UPDATE emp
SET sal = emp_sal(idx)
WHERE empno = emp_lst(idx);
Oracle Server
UPDATE
UPDATE
UPDATE
UPDATE
SQL in der Schleife – Bulk Processing ist besser

12. Context Switch
Pure SQL for Batch Processing12 26.04.2016
Procedural
Statement
Executor
SQL
Statement
Executor
PL/SQL Runtime Engine SQL Engine
FUNCTION inc_sal (
p_sal IN emp.sal%TYPE
, p_pct IN NUMBER
) RETURN NUMBER
IS
BEGIN
RETURN p_sal *(1 + p_pct / 100);
END;
Oracle Server
UPDATE emp
SET sal =
inc_sal(sal, 5)
;
Aufruf von PL/SQL aus SQL

13. Context Switch
Pure SQL for Batch Processing13 26.04.2016
Procedural
Statement
Executor
SQL
Statement
Executor
PL/SQL Runtime Engine SQL Engine
FUNCTION inc_sal (
p_sal IN emp.sal%TYPE
, p_pct IN NUMBER
) RETURN NUMBER
IS
PRAGMA UDF;
BEGIN
RETURN p_sal *(1 + p_pct / 100);
END;
Oracle Server
UPDATE emp
SET sal =
inc_sal(sal, 5)
;
12c – Pragma UDF reduziert den Aufwand für Context Switch

14. Context Switch
Pure SQL for Batch Processing14 26.04.2016
Procedural
Statement
Executor
SQL
Statement
Executor
PL/SQL Runtime Engine SQL Engine
Oracle Server
UPDATE /*+ WITH_PLSQL */ emp
SET sal =
(WITH
FUNCTION inc_sal (
p_sal IN NUMBER
, p_pct IN NUMBER
)
RETURN NUMBER IS
BEGIN
RETURN p_sal*(1+p_pct/100);
END;
SELECT inc_sal(sal,5)
FROM dual);
12c – Inline PL/SQL (WITH) reduziert den Aufwand für Context Switch

15. Context Switch
Pure SQL for Batch Processing15 26.04.2016
Procedural
Statement
Executor
SQL
Statement
Executor
PL/SQL Runtime Engine SQL Engine
TRIGGER emp_bur
BEFORE UPDATE ON emp
FOR EACH ROW
IS
BEGIN
:NEW.last_upd := systimestamp;
END;
Oracle Server
UPDATE emp
SET sal =
sal * 1.05
;
Trigger führen wieder zum Context Switch

16. Context Switch
Pure SQL for Batch Processing16 26.04.2016
Procedural
Statement
Executor
SQL
Statement
Executor
PL/SQL Runtime Engine SQL Engine
TRIGGER emp_bur
BEFORE UPDATE ON emp
FOR EACH ROW
IS
BEGIN
:NEW.last_upd := systimestamp;
END;
Oracle Server
Trigger führen wieder zum Context Switch
UPDATE emp
SET sal =
sal * 1.05
, last_upd =
systimestamp
;

17. Context Switch
Pure SQL for Batch Processing17 26.04.2016
Update Zeit, s
SQL im FOR-Loop 23,1
FORALL 13,4
SQL mit Funktion 7,5
SQL mit UDF-Funktion 5,8
SQL mit WITH-Funktion 6,2
SQL Pure 3,2
SQL mit aktivem Trigger 16,6
SQL ohne Trigger 3,8

18. Werkzeuge
Pure SQL for Batch Processing18 26.04.2016
Wie lässt sich komplexe Logik ohne 3GL Programmierstrukturen abbilden?
Gutes Verständnis vom Datenmodell und vom erforderlichen Ergebnis
Gute Grundkenntnisse in SQL: (Outer) Joins, Gruppierung, Set-Operatoren
Top-Down-Ansatz für die Analyse und Dekomposition
Bottom-Up-Ansatz bei der Implementierung
Paretoprinzip (80 zu 20 Regel): schon wenige Tricks helfen bei der Lösung vieler
Aufgaben
– Struktur, modularer Aufbau: Subquery Factoring (WITH-Klausel)
– Verzweigung: CASE, Analytische Funktionen, Verschachtelung
– Schleifen: Row-Source-Generator

19. Struktur: Subquery Factoring (WITH Klausel)
Pure SQL for Batch Processing19 26.04.2016
ab Oracle 9.2
neue Art der Verschachtelung
bringt Ordnung in komplexe Abfragen
bei Wiederverwendung reduziert die Abfragelänge
ab 11.2 auch rekursiv als ANSI Variante für CONNECT BY
ab 12c PL/SQL Prozeduren und Funktionen
Einfluss auf das Materialisieren der Zwischenergebnisse mit dem Hint
/*+ materialize */ (undokumentiert!)

20. Struktur: Subquery Factoring (WITH Klausel)
Pure SQL for Batch Processing20 26.04.2016
WITH groups_marked AS (
SELECT id
, CASE
WHEN id != LAG(id,1,id) OVER(ORDER BY id) + 1
THEN 1
ELSE 0
END new_grp
FROM t_gaps)
, sum_grp AS (
SELECT id
, SUM(new_grp) OVER(ORDER BY id) grp_sum
FROM groups_marked )
SELECT * FROM groups_marked;
ORA-32035: unreferenced query name defined in WITH clause
ORA-01762: Vopdrv: View Query Block Not In From
Testbarkeit: ab 11.2 keine Fehlermeldung mehr, einzelne Subqueries leicht testbar

21. Verzweigungen: CASE, Analytische Funktionen
Pure SQL for Batch Processing21 26.04.2016
“Analytic functions are the coolest thing to happen to SQL since the keyword SELECT”
Tom Kyte
Seit Version 8i (1999), auch Windowing Functions genannt
Ermöglichen Zugang zu mehreren Datensätzen des DataSets ohne einen Self-Join
Erlauben die Logik, die früher prozeduralen Sprachen vorbehalten war
Lassen sich nicht ineinander verschachteln und nur in SELECT- und ORDER BY-
Liste verwenden – dies führt zu Verschachtelung der Abfragen
Ein CASE als Argument oder umgekehrt analytische Funktionen in CASE-
Bedingungen
CASE auch in ORDER BY

22. CASE, Analytische Funktionen
Pure SQL for Batch Processing22 26.04.2016
SELECT order_id, id, status
, COUNT(CASE WHEN status='shipped' THEN id ELSE NULL END)
OVER (PARTITION BY order_id ORDER BY id) anzahl_mit_count
, SUM(CASE WHEN status='shipped' THEN 1 ELSE 0 END)
OVER (PARTITION BY order_id ORDER BY id) anzahl_mit_sum
, FIRST_VALUE(ship_dt)
OVER (PARTITION BY order_id ORDER BY ship_dt) first_shipment_falsch
, FIRST_VALUE(CASE WHEN status='shipped' THEN ship_dt ELSE NULL END)
OVER (PARTITION BY order_id ORDER BY ship_dt) first_shipment_auch_falsch
, FIRST_VALUE(ship_dt)
OVER (PARTITION BY order_id
ORDER BY CASE WHEN status='shipped' THEN ship_dt ELSE NULL END
NULLS LAST) first_shipment
FROM order_items oi;
Geordnet nach Item-ID die ausgelieferten Items zählen, an
jedem das erste Auslieferungsdatum von Items im Status
„ausgeliefert“ vermerken
ORDER_ID ID STATUS SHIP_DATE
1 1 shipped 01.02.2016
1 2 shipped 01.01.2016
1 3 open
1 4 returned 01.12.2015

23. Schleifen: Row-Source-Generator
Pure SQL for Batch Processing23 26.04.2016
Eine Datenstruktur mit definierten Spalten und definierten (Mindest-) Anzahl
Datensätze
Ermöglicht eine Art “Schleifen” in SQL
Früher oft eine große Tabelle + ROWNUM
Heute oft über CONNECT BY mit DUAL
SELECT rownum FROM all_objects WHERE rownum <= 20000;
SELECT level lvl FROM dual CONNECT BY level <= 20000;

24. Schleifen: Row-Source-Generator
Pure SQL for Batch Processing24 26.04.2016
Als Iterationshilfe: Rufnummer in Bestandteile zerlegen
Statt drei UNION-Abfragen ein Join mit dem Row Source
WITH rufnummer AS (SELECT '(+49) 211 58666470' rn FROM dual)
SELECT REGEXP_REPLACE(rufnummer.rn, '((.*)) (.*) (.*)', '1') AS lkz
FROM rufnummer
UNION ALL
SELECT REGEXP_REPLACE(rufnummer.rn, '((.*)) (.*) (.*)', '2') AS onkz
FROM rufnummer
UNION ALL
SELECT REGEXP_REPLACE(rufnummer.rn, '((.*)) (.*) (.*)', '3') AS rufnummer
FROM rufnummer;
WITH rufnummer AS (SELECT '(+49) 211 58666470' rn FROM dual)
, rs as (SELECT level lvl FROM dual CONNECT BY level <=3)
SELECT REGEXP_REPLACE(rufnummer.rn, '((.*)) (.*) (.*)', ''||rs.lvl) AS ergebnis
FROM rs, rufnummer;

25. Schleifen: Row-Source-Generator
Pure SQL for Batch Processing25 26.04.2016
Als Raster: An welchen Tagen fielen Verkäufe an? vs. Wieviel pro Tag verkauft?
WITH alle_tage AS
-- Alle Tage aus dem aktuellen Jahr
(SELECT TRUNC(sysdate-level+1) dt FROM DUAL
WHERE TRUNC(sysdate-level+1) >= TRUNC(sysdate,'YYYY')
CONNECT BY LEVEL <=366)
SELECT a.dt order_date, SUM(NVL(o.order_total,0)) total
FROM alle_tage a
LEFT JOIN orders o on (o.order_date = a.dt)
GROUP BY a.dt
ORDER BY a.dt;

26. Fall aus der Praxis
Pure SQL for Batch Processing26 26.04.2016
Datenaustausch mit externen Datenabnehmern im Bereich Automotive
Überführung in anderes Datenmodell
Prozess bestehend aus mehreren Schritten
Bei wesentlichen Veränderungen in den Anforderungen wurden die Teilprozesse
nach und nach auf SQL umgestellt
Auf das Logging der Zwischenergebnisse konnte man weitgehend verzichten

27. Fall aus der Praxis
Pure SQL for Batch Processing27 26.04.2016
Performancegewinn Faktor drei bis fünf
Gut strukturierte und kommentierte SQL-Anweisungen sind wichtig
Optimizer stößt manchmal an seine Grenzen:
– Zusatzaufwand für die Analyse
– Daten der Zwischenergebnisse physikalisch materialisieren, Statistiken
– Hints + Baselines
Ressourcenengpässe verursachen (z.B. Temp) aber auch bekämpfen (redo)
– Daten der Zwischenergebnisse physikalisch materialisieren
– parallelisieren mit DBMS_PARALLEL_EXECUTE
– Einfluss auf redo über direct path load (APPEND-Hint)

28. Fazit
Pure SQL for Batch Processing28 26.04.2016
Bessere Performance
Eingeschränkte Wiederverwendbarkeit
Wartbarkeit: gut strukturierte und kommentierte SQL-Anweisungen sind wichtig
Wichtig für die Entwickler – denken in Mengen, statt an einzelne Datensätze

29. Andrej Pashchenko
Senior Consultant
Tel. +49 211 58 66 64 70
andrej.pashchenko@trivadis.com
26.04.2016 Pure SQL for Batch Processing29