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A família de recursos IQP (processamento de consulta inteligente) inclui recursos de amplo impacto que melhoram o desempenho de cargas de trabalho existentes com esforço mínimo de implementação na adoção. O gráfico a seguir detalha a família de recursos do IQP e quando eles foram introduzidos pela primeira vez para SQL Server. Todos os recursos do IQP estão disponíveis em Instância Gerenciada de SQL do Azure e Banco de Dados SQL do Azure. Alguns recursos dependem do nível de compatibilidade do banco de dados.
Assista a este vídeo para obter uma visão geral do processamento de consulta inteligente:
Para obter demonstrações e código de exemplo de recursos de IQP (processamento de consulta inteligente), consulte o GitHub repositório de exemplo.
Você pode deixar as cargas de trabalho automaticamente qualificadas para o processamento de consulta inteligente habilitando o nível de compatibilidade do banco de dados aplicável. Você pode definir isso usando Transact-SQL. Por exemplo:
ALTER DATABASE [WideWorldImportersDW]
SET COMPATIBILITY_LEVEL = 170;
A tabela a seguir detalha todos os recursos de processamento de consulta inteligente, juntamente com todos os requisitos para o nível de compatibilidade do banco de dados. Para obter detalhes completos sobre todos os recursos do IQP, incluindo notas de versão e descrições mais detalhadas, consulte os recursos de processamento de consulta inteligente em detalhes.
Recursos do IQP para Banco de Dados SQL do Azure e SQL Server 2025
| Recurso IQP | Com suporte no Banco de Dados SQL do Azure | Com suporte no SQL Server 2025 (17.x) | Description |
|---|---|---|---|
| Otimização de Plano de Parâmetro Opcional (OPPO) | Sim, começando com o nível de compatibilidade do banco de dados 170 | Sim, começando com SQL Server 2025 (17.x) com o nível de compatibilidade do banco de dados 170 | Aproveita a infraestrutura de otimização de plano adaptável (Multiplan) que foi introduzida com a melhoria da PSPO (Otimização de Plano Sensível a Parâmetros), que gera vários planos de uma única instrução. O recurso pode escolher um plano mais adequado durante o tempo de execução com base em se um parâmetro é NULL OR NOT NULL ou não, o que melhora o desempenho de consultas que, de outra forma, poderiam adotar desempenho abaixo do ideal para esses padrões de consulta. |
| Comentários sobre estimativa de cardinalidade (CE) para expressões | Sim, começando com o nível de compatibilidade do banco de dados 170 | Sim, começando com SQL Server 2025 (17.x) com o nível de compatibilidade do banco de dados 160 | Estende o feedback de CE para melhorar as estimativas de cardinalidade para expressões repetidas em consultas, aprendendo com execuções anteriores e aplicando automaticamente as escolhas de modelo CE apropriadas para futuras execuções dessas expressões. |
| OPTIMIZED_SP_EXECUTESQL | Yes | Sim, começando com SQL Server 2025 (17.x) | Reduza o impacto das tempestades de compilação de forma eficaz. Uma tempestade de compilação é uma situação em que um grande número de consultas está sendo compilado simultaneamente, levando a problemas de desempenho e contenção de recursos. Habilite esse recurso para permitir que invocações sp_executesql se comportem como objetos, como procedimentos armazenados e gatilhos de uma perspectiva de compilação. |
Recursos do IQP para Banco de Dados SQL do Azure e SQL Server 2022
| Recurso IQP | Com suporte no Banco de Dados SQL do Azure | Com suporte no SQL Server 2022 (16.x) e versões posteriores | Description |
|---|---|---|---|
| Junções adaptáveis (Modo de Lote) | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 140 ou superior | Sim, começando em SQL Server 2017 (14.x) com o nível de compatibilidade do banco de dados 140 | As junções adaptáveis selecionam automaticamente um tipo de junção durante o runtime com base nas linhas de entrada reais. |
| Contagem aproximada distinta | Yes | Sim, começando em SQL Server 2019 (15.x) | Forneça estimativas aproximadas COUNT DISTINCT para cenários de Big Data com o benefício de alto desempenho e baixo consumo de memória. |
| Percentil aproximado | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 110 ou superior | Sim, começando em SQL Server 2022 (16.x) com o nível de compatibilidade 110 | Calcule rapidamente percentis para um conjunto de dados grande com limites de erro aceitáveis baseados em classificação para ajudar a tomar decisões rápidas usando funções de agregação de percentil aproximadas. |
| Modo de Lote no Rowstore | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 150 ou superior | Sim, começando em SQL Server 2019 (15.x) com nível de compatibilidade 150 | Forneça o modo de lote para cargas de trabalho de DW relacionais vinculados à CPU sem exigir índices columnstore. |
| Feedback da CE (estimativa de cardinalidade) | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 160 ou superior | Sim, começando em SQL Server 2022 (16.x) com o nível de compatibilidade 160 | Ajusta automaticamente as estimativas de cardinalidade para consultas repetidas de modo a otimizar cargas de trabalho em que pressuposições de CE ineficientes causam baixo desempenho da consulta. Os comentários da CE identificarão e usarão uma suposição de modelo mais adequada a uma determinada distribuição de consulta e de dados para aprimorar a qualidade do plano de execução de consulta. |
| Comentários de DOP (grau de paralelismo) | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 160 ou superior | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 160 ou superior | Ajusta automaticamente o grau de paralelismo de consultas repetidas de modo a otimizar para cargas de trabalho em que o paralelismo ineficiente pode causar problemas de desempenho. Requer que Repositório de Consultas seja habilitado. |
| Execução intercalada | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 140 ou superior | Sim, começando em SQL Server 2017 (14.x) com o nível de compatibilidade do banco de dados 140 | Usa a cardinalidade real da função com valor de tabela de várias instruções encontrada na primeira compilação em vez de uma estimativa fixa. |
| Feedback de concessão de memória (Modo de Lote) | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 140 ou superior | Sim, começando em SQL Server 2017 (14.x) com o nível de compatibilidade do banco de dados 140 | Se uma consulta de modo de lote tiver operações que são despejadas no disco, aumente a memória para execuções consecutivas. Se uma consulta gastar > 50% da memória alocada para ela, reduza o tamanho da concessão de memória para execuções consecutivas. |
| Feedback de concessão de memória (Modo de Linha) | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 150 ou superior | Sim, começando em SQL Server 2019 (15.x) com o nível de compatibilidade do banco de dados 150 | Se uma consulta de modo de linha tiver operações que são despejadas no disco, aumente a memória para execuções consecutivas. Se uma consulta gastar > 50% da memória alocada para ela, reduza o tamanho da concessão de memória para execuções consecutivas. |
| Feedback de concessão de memória (Percentil) | Sim, habilitado em todos os bancos de dados | Sim, começando com SQL Server 2022 (16.x)) com o nível de compatibilidade do banco de dados 140 | Aborda as limitações existentes de feedback de concessão de memória de forma não intrusiva, incorporando a execução de consultas anteriores para refinar o feedback. |
| Persistência de feedback de concessão de memória | Sim, habilitado em todos os bancos de dados | Sim, começando com SQL Server 2022 (16.x)) com o nível de compatibilidade do banco de dados 140 | Fornece uma nova funcionalidade para persistir o feedback de concessão de memória. Requer que o Repositório de Consultas esteja habilitado para o banco de dados e em modo READ_WRITE. |
| Persistência de feedback da CE | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 160 ou superior | Sim, começando com SQL Server 2022 (16.x)) com o nível de compatibilidade do banco de dados 160 | Requer que o Repositório de Consultas esteja habilitado para o banco de dados e no modo READ_WRITE. |
| Forçamento otimizado de plano com o Repositório de Consultas | Yes | Sim, começando com SQL Server 2022 (16.x)). | Reduz a sobrecarga de compilação para repetir consultas forçadas. Para obter mais informações, consulte Forçamento de plano otimizado com o Repositório de Consultas. |
| Inlining de UDF escalar | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 150 ou superior | Sim, começando em SQL Server 2019 (15.x) com o nível de compatibilidade do banco de dados 150 | Os UDFs escalares são transformados em expressões relacionais equivalentes que são "embutidas" na consulta que fez a chamada, geralmente resultando em ganhos significativos de desempenho. |
| Otimização do plano sensível de parâmetro | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 160 ou superior | Sim, começando em SQL Server 2022 (16.x) com o nível de compatibilidade do banco de dados 160 | A otimização do Plano Sensível a Parâmetros aborda o cenário em que um único plano armazenado em cache para uma consulta parametrizada não é ideal para todos os valores de parâmetro de entrada possíveis, por exemplo, distribuições de dados não uniformes. |
| Compilação adiada de variável da tabela | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 150 ou superior | Sim, começando em SQL Server 2019 (15.x) com o nível de compatibilidade do banco de dados 150 | Usa a cardinalidade real da variável de tabela encontrada na primeira compilação em vez de uma estimativa fixa. |
Recursos do IQP para Instância Gerenciada de SQL do Azure
| Recurso IQP | Com suporte no Instância Gerenciada de SQL do Azure | Description |
|---|---|---|
| Junções adaptáveis (Modo de Lote) | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 140 ou superior | As junções adaptáveis selecionam automaticamente um tipo de junção durante o runtime com base nas linhas de entrada reais. |
| Contagem aproximada distinta | Yes | Forneça estimativas aproximadas COUNT DISTINCT para cenários de Big Data com o benefício de alto desempenho e baixo consumo de memória. |
| Percentil aproximado | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 110 ou superior | Calcule rapidamente percentis para um conjunto de dados grande com limites de erro aceitáveis baseados em classificação para ajudar a tomar decisões rápidas usando funções de agregação de percentil aproximadas. |
| Modo de Lote no Rowstore | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 150 ou superior | Forneça o modo de lote para cargas de trabalho de DW relacionais vinculados à CPU sem exigir índices columnstore. |
| Feedback da CE (estimativa de cardinalidade) | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 160 ou superior | Ajusta automaticamente as estimativas de cardinalidade para consultas repetidas de modo a otimizar cargas de trabalho em que pressuposições de CE ineficientes causam baixo desempenho da consulta. Os comentários da CE identificarão e usarão uma suposição de modelo mais adequada a uma determinada distribuição de consulta e de dados para aprimorar a qualidade do plano de execução de consulta. |
| Comentários sobre estimativa de cardinalidade (CE) para expressões | Sim, começando com o nível de compatibilidade do banco de dados 160 em Instância Gerenciada de SQL do Azure, com o SQL Server 2025 ou Always-up-to-dateupdate policy. Não, para a política de atualização SQL Server 2022. | Estende o feedback de CE para melhorar as estimativas de cardinalidade para expressões repetidas em consultas, aprendendo com execuções anteriores e aplicando automaticamente as escolhas de modelo CE apropriadas para futuras execuções dessas expressões. |
| Comentários de DOP (grau de paralelismo) | Sim, começando com o nível de compatibilidade do banco de dados 160 em Instância Gerenciada de SQL do Azure com o SQL Server 2025 ou Always-up-to-dateupdate policy. Não, para a política de atualização SQL Server 2022. | Ajusta automaticamente o grau de paralelismo de consultas repetidas de modo a otimizar para cargas de trabalho em que o paralelismo ineficiente pode causar problemas de desempenho. Requer que Repositório de Consultas seja habilitado. |
| Execução intercalada | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 140 ou superior | Usa a cardinalidade real da função com valor de tabela de várias instruções encontrada na primeira compilação em vez de uma estimativa fixa. |
| Feedback de concessão de memória (Modo de Lote) | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 140 ou superior | Se uma consulta de modo de lote tiver operações que são despejadas no disco, aumente a memória para execuções consecutivas. Se uma consulta gastar > 50% da memória alocada para ela, reduza o tamanho da concessão de memória para execuções consecutivas. |
| Feedback de concessão de memória (Modo de Linha) | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 150 ou superior | Se uma consulta de modo de linha tiver operações que são despejadas no disco, aumente a memória para execuções consecutivas. Se uma consulta gastar > 50% da memória alocada para ela, reduza o tamanho da concessão de memória para execuções consecutivas. |
| Feedback de concessão de memória (Percentil) | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 160 ou superior | Aborda as limitações existentes de feedback de concessão de memória de forma não intrusiva, incorporando a execução de consultas anteriores para refinar o feedback. |
| Persistência de feedback de concessão de memória, CE e DOP | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 160 ou superior | Fornece uma nova funcionalidade para persistir o feedback de concessão de memória. O feedback de CE e DOP é sempre persistente. Requer que Repositório de Consultas seja habilitado para o banco de dados e no modo READ_WRITE. |
| Otimização de Plano de Parâmetro Opcional (OPPO) | Sim, começando com o nível de compatibilidade de banco de dados 170 no Instância Gerenciada de SQL do Azure com o SQL Server 2025 ou a política de atualização sempre atualizada. Não, para a política de atualização SQL Server 2022. | Aproveita a infraestrutura de otimização de plano adaptável (Multiplan) que foi introduzida com a melhoria da PSPO (Otimização de Plano Sensível a Parâmetros), que gera vários planos de uma única instrução. O recurso pode escolher um plano mais adequado durante o tempo de execução com base em se um parâmetro é NULL OR NOT NULL ou não, o que melhora o desempenho de consultas que, de outra forma, poderiam adotar desempenho abaixo do ideal para esses padrões de consulta. |
| Forçamento otimizado de plano com o Repositório de Consultas | Nenhum | Reduz a sobrecarga de compilação para repetir consultas forçadas. Para obter mais informações, consulte Imposição de plano otimizado com o Repositório de Consultas. |
| Otimização do plano sensível de parâmetro | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 160 ou superior | A Otimização do Plano de Confidencialidade de Parâmetro aborda o cenário em que um único plano armazenado em cache para uma consulta parametrizada não é ideal para todos os valores de parâmetro de entrada possíveis, por exemplo, distribuições de dados não uniformes. |
| Inlining de UDF escalar | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 150 ou superior | Os UDFs escalares são transformados em expressões relacionais equivalentes que são "embutidas" na consulta que fez a chamada, geralmente resultando em ganhos significativos de desempenho. |
| Compilação adiada de variável da tabela | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 150 ou superior | Usa a cardinalidade real da variável de tabela encontrada na primeira compilação em vez de uma estimativa fixa. |
Recursos do IQP para SQL Server 2019
| Recurso IQP | Com suporte no SQL Server 2019 (15.x) | Description |
|---|---|---|
| Junções adaptáveis (Modo de Lote) | Sim, começando em SQL Server 2017 (14.x) com o nível de compatibilidade do banco de dados 140 | As junções adaptáveis selecionam automaticamente um tipo de junção durante o runtime com base nas linhas de entrada reais. |
| Contagem aproximada distinta | Yes | Forneça estimativas aproximadas COUNT DISTINCT para cenários de Big Data com o benefício de alto desempenho e baixo consumo de memória. |
| Modo de Lote no Rowstore | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 150 ou superior | Forneça o modo de lote para cargas de trabalho de DW relacionais vinculados à CPU sem exigir índices columnstore. |
| Execução intercalada | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 140 ou superior | Use a cardinalidade real da função com valor de tabela de várias instruções encontrada na primeira compilação em vez de uma estimativa fixa. |
| Feedback de concessão de memória (Modo de Lote) | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 140 ou superior | Se uma consulta de modo de lote tiver operações que são despejadas no disco, aumente a memória para execuções consecutivas. Se uma consulta gastar > 50% da memória alocada para ela, reduza o tamanho da concessão de memória para execuções consecutivas. |
| Feedback de concessão de memória (Modo de Linha) | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 150 ou superior | Se uma consulta de modo de linha tiver operações que são despejadas no disco, aumente a memória para execuções consecutivas. Se uma consulta gastar > 50% da memória alocada para ela, reduza o tamanho da concessão de memória para execuções consecutivas. |
| Inlining de UDF escalar | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 150 ou superior | Os UDFs escalares são transformados em expressões relacionais equivalentes que são "embutidas" na consulta que fez a chamada, geralmente resultando em ganhos significativos de desempenho. |
| Compilação adiada de variável da tabela | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 150 ou superior | Use a cardinalidade real da variável de tabela encontrada na primeira compilação em vez de uma estimativa fixa. |
Recursos do IQP para SQL Server 2017
| Recurso IQP | Com suporte no SQL Server 2017 (14.x) | Description |
|---|---|---|
| Junções adaptáveis (Modo de Lote) | Sim, começando em SQL Server 2017 (14.x) com o nível de compatibilidade do banco de dados 140 | As junções adaptáveis selecionam automaticamente um tipo de junção durante o runtime com base nas linhas de entrada reais. |
| Contagem aproximada distinta | Yes | Forneça estimativas aproximadas COUNT DISTINCT para cenários de Big Data com o benefício de alto desempenho e baixo consumo de memória. |
| Execução intercalada | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 140 ou superior | Use a cardinalidade real da função com valor de tabela de várias instruções encontrada na primeira compilação em vez de uma estimativa fixa. |
| Feedback de concessão de memória (Modo de Lote) | Sim, com compatibilidade do banco de dados de nível 140 ou superior | Se uma consulta de modo de lote tiver operações que são despejadas no disco, aumente a memória para execuções consecutivas. Se uma consulta gastar > 50% da memória alocada para ela, reduza o tamanho da concessão de memória para execuções consecutivas. |
requisito do Repositório de Consultas
Vários dos recursos de processamento de consulta inteligente exigem que o Repositório de Consultas esteja habilitado para beneficiar o banco de dados do usuário. Para habilitar o Repositório de Consultas, consulte Enable o Repositório de Consultas.
| Recurso IQP | Requer que Repositório de Consultas seja habilitado e READ_WRITE |
|---|---|
| Junções adaptáveis (Modo de Lote) | No |
| Contagem aproximada distinta | No |
| Percentil aproximado | No |
| Modo de Lote no Rowstore | No |
| Feedback da CE (estimativa de cardinalidade) | Yes |
| Comentários de DOP (grau de paralelismo) | Yes |
| Execução intercalada | No |
| Feedback de concessão de memória (Modo de Lote) | No |
| Feedback de concessão de memória (Modo de Linha) | No |
| Feedback de concessão de memória (modo de percentil e de persistência) | Yes |
| Forçamento otimizado de plano com o Repositório de Consultas | Yes |
| Inlining de UDF escalar | No |
| Otimização do plano sensível de parâmetro | Não, mas é recomendado |
| Compilação adiada de variável da tabela | No |
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