Por que as sequências Denali devem ter um desempenho melhor do que as colunas de identidade?

Vou responder aqui também. Tem a ver com os aspectos internos de como IDENTITYe SEQUENCEtrabalho.

Com IDENTITY, o SQL Server pré-armazena em cache os valores na memória para que estejam prontamente disponíveis. Veja a resposta de Martin Smith para os detalhes. À medida que os valores são usados, um processo em segundo plano gera mais valores. Como você pode imaginar, esse pool pode acabar rapidamente, deixando o aplicativo à mercê do processo em segundo plano que está gerando os valores.

Com SEQUENCEo , o SQL Server permite definir o tamanho que o cache deve ter. Embora o SQL Server não mantenha realmente os valores no cache, ele apenas mantém o valor atual e o valor final superior, o que reduzirá bastante a quantidade de E/S necessária para criar valores.

Não defina o cache muito alto, pois isso reduzirá o número de números que podem ser usados: se o SQL Server travar, todos os valores especificados no intervalo de cache atual que não foram usados ​​serão perdidos.

Quanto à inserção de linha, basta especificar um valor padrão para a coluna, assim:

DEFAULT (NEXT VALUE FOR Audit.EventCounter),

Desde que o artigo Itzik Ben Gan foi escrito, o tamanho do cache codificado de 10 para IDENTITYparece ter sido alterado. Dos comentários sobre este item de conexão

O tamanho da pré-alocação é baseado no tamanho do tipo de dados da coluna na qual a propriedade de identidade está definida. Para uma coluna inteira do SQL Server, o servidor pré-aloca identidades em intervalos de 1.000 valores. Para o tipo de dados bigint, o servidor pré-aloca em intervalos de 10.000 valores.

O livro T-SQL Query contém a tabela a seguir, mas enfatiza que esses valores não estão documentados ou garantidos como inalterados.

+-----------------+-----------+
|    DataType     | CacheSize |
+-----------------+-----------+
| TinyInt         | 10        |
| SmallInt        | 100       |
| Int             | 1,000     |
| BigInt, Numeric | 10,000    |
+-----------------+-----------+

O artigo aqui testa vários tamanhos de cache de sequência e tamanhos de lote de inserção e apresenta os seguintes resultados.

O que parece mostrar que, para grandes inserções IDENTITY, o desempenho é SEQUENCE. No entanto, ele não testa o tamanho do cache 1.000 e também esses resultados são apenas um teste. Olhando especificamente para o tamanho do cache 1.000 com vários tamanhos de lote de inserções, obtive os seguintes resultados (tentando cada tamanho de lote 50 vezes e agregando os resultados conforme abaixo - todos os tempos em μs).

+------------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
|            |             Sequence              |             Identity              |
| Batch Size |    Min    |    Max    |    Avg    |    Min    |    Max    |    Avg    |
+------------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+
| 10         | 2,994     | 7,004     | 4,002     | 3,001     | 7,005     | 4,022     |
| 100        | 3,997     | 5,005     | 4,218     | 4,001     | 5,010     | 4,238     |
| 1,000      | 6,001     | 19,013    | 7,221     | 5,982     | 8,006     | 6,709     |
| 10,000     | 26,999    | 33,022    | 28,645    | 24,015    | 34,022    | 26,114    |
| 100,000    | 189,126   | 293,340   | 205,968   | 165,109   | 234,156   | 173,391   |
| 1,000,000  | 2,208,952 | 2,344,689 | 2,269,297 | 2,058,377 | 2,191,465 | 2,098,552 |
+------------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+-----------+

Para tamanhos de lote maiores, a IDENTITYversão geralmente parece mais rápida .

O livro TSQL Query também explica por que IDENTITYpode ter uma vantagem de desempenho sobre a sequência.

O IDENTITYé específico da tabela e SEQUENCEnão é. Se o desastre ocorreu no meio da inserção antes que o buffer de log fosse liberado, não importa se a identidade recuperada é anterior, pois o processo de recuperação também desfará a inserção, portanto, o SQL Server não forçará a liberação do buffer de log em cada identidade gravação de disco relacionada ao cache. No entanto, para Sequência, isso é aplicado, pois o valor pode ser usado para qualquer finalidade - inclusive fora do banco de dados. Portanto, no exemplo acima, com um milhão de inserções e tamanho de cache de 1.000, são mil liberações de log adicionais.

Script para reproduzir

DECLARE @Results TABLE(
  BatchCounter INT,
  NumRows      INT,
  SequenceTime BIGINT,
  IdTime       BIGINT);

DECLARE @NumRows      INT = 10,
        @BatchCounter INT;

WHILE @NumRows <= 1000000
  BEGIN
      SET @BatchCounter = 0;

      WHILE @BatchCounter <= 50
        BEGIN
            --Do inserts using Sequence
            DECLARE @SequenceTimeStart DATETIME2(7) = SYSUTCDATETIME();

            INSERT INTO dbo.t1_Seq1_cache_1000
                        (c1)
            SELECT N
            FROM   [dbo].[TallyTable] (@NumRows)
            OPTION (RECOMPILE);

            DECLARE @SequenceTimeEnd DATETIME2(7) = SYSUTCDATETIME();
            --Do inserts using IDENTITY
            DECLARE @IdTimeStart DATETIME2(7) = SYSUTCDATETIME();

            INSERT INTO dbo.t1_identity
                        (c1)
            SELECT N
            FROM   [dbo].[TallyTable] (@NumRows)
            OPTION (RECOMPILE);

            DECLARE @IdTimeEnd DATETIME2(7) = SYSUTCDATETIME();

            INSERT INTO @Results
            SELECT @BatchCounter,
                   @NumRows,
                   DATEDIFF(MICROSECOND, @SequenceTimeStart, @SequenceTimeEnd) AS SequenceTime,
                   DATEDIFF(MICROSECOND, @IdTimeStart, @IdTimeEnd)             AS IdTime;

            TRUNCATE TABLE dbo.t1_identity;

            TRUNCATE TABLE dbo.t1_Seq1_cache_1000;

            SET @BatchCounter +=1;
        END

      SET @NumRows *= 10;
  END

SELECT NumRows,
       MIN(SequenceTime) AS MinSequenceTime,
       MAX(SequenceTime) AS MaxSequenceTime,
       AVG(SequenceTime) AS AvgSequenceTime,
       MIN(IdTime)       AS MinIdentityTime,
       MAX(IdTime)       AS MaxIdentityTime,
       AVG(IdTime)       AS AvgIdentityTime
FROM   @Results
GROUP  BY NumRows;