Sqlserver查询性能分析
SQLServer常用性能分析语句
SQLServer常⽤性能分析语句--查看死锁情况SELECTDISTINCT'进程ID'=STR(a.spid, 4), '进程ID状态'=CONVERT(CHAR(10), a.status), '死锁进程ID'=STR(a.blocked, 2), '⼯作站名称'=CONVERT(CHAR(10), a.hostname), '执⾏命令的⽤户'=CONVERT(CHAR(10), SUSER_NAME(a.uid)), '数据库名'=CONVERT(CHAR(10), DB_NAME(a.dbid)), '应⽤程序名'=CONVERT(CHAR(10), a.program_name), '正在执⾏的命令'=CONVERT(CHAR(16), a.cmd), '登录名'= a.loginame, '执⾏语句'= b.textFROM master..sysprocesses a CROSS APPLYsys.dm_exec_sql_text(a.sql_handle) bWHERE a.blocked IN ( SELECT blockedFROM master..sysprocesses )-- and blocked <> 0ORDERBY STR(spid, 4)--查连接住信息(spid:57、58)select connect_time,last_read,last_write,most_recent_sql_handlefrom sys.dm_exec_connections where session_id in(57,58)--查看会话信息select login_time,host_name,program_name,login_name,last_request_start_time,last_request_end_timefrom sys.dm_exec_sessions where session_id in(57,58)--查看阻塞正在执⾏的请求selectsession_id,blocking_session_id,wait_type,wait_time,wait_resourcefromsys.dm_exec_requestswhereblocking_session_id>0--正在阻塞请求的会话的 ID。
sqlserver trace 慢 排查思路-概述说明以及解释
sqlserver trace 慢排查思路-概述说明以及解释1.引言1.1 概述SQL Server Trace是SQL Server提供的一种用于监控和分析数据库性能的工具。
通过在数据库中设置Trace，可以捕获数据库操作的相关信息，如SQL语句执行时间、执行计划、IO操作等，从而帮助开发人员和数据库管理员找出潜在的性能问题。
在实际应用中，经常会遇到SQL Server执行查询变慢的情况，这可能是由于慢查询引起的。
慢查询会严重影响数据库的性能，并导致用户体验下降，因此及时排查慢查询是非常重要的。
本文将介绍SQL Server Trace的慢查询排查思路，帮助读者了解如何通过Trace分析工具来定位和解决SQL查询慢的问题。
通过本文的学习，读者将能够提升数据库性能，改善用户体验，为数据库的健康运行提供保障。
1.2文章结构1.2 文章结构本文将首先介绍SQL Server Trace的基本概念和作用，让读者对慢查询排查有一个全面的了解。
接着，将详细解释为什么排查慢查询是必要的，以及它对系统性能和用户体验的影响。
然后，我们将深入探讨SQL Server Trace慢查询排查的思路，包括具体的步骤和方法。
在结尾部分，将总结慢查询排查的关键步骤，并提出优化慢查询的建议，帮助读者更好地解决慢查询问题。
最后，通过一个简短的结语，为整篇文章画上一个完美的句号。
1.3 目的在SQL Server数据库管理中，我们经常会遇到慢查询的情况，这会导致系统性能下降，用户体验不佳，甚至影响业务运行。
因此，本文旨在探讨SQL Server Trace慢查询的排查思路，帮助读者了解如何通过追踪和分析数据库执行的SQL语句来排查慢查询的原因。
通过深入理解慢查询的产生原因，我们可以更好地优化SQL语句和数据库结构，提升系统性能，提高用户体验，确保业务的正常运行。
因此，本文的目的是帮助读者掌握慢查询排查的关键步骤，提供优化慢查询的建议，从而更好地管理和维护SQL Server数据库。
sqlserver explain 使用方法
SQL Server的Explain命令是一个非常有用的查询分析工具，它可以显示查询语句的执行计划，帮助开发者理解查询的执行过程，优化查询性能。
以下是如何使用Explain命令的详细步骤：
1. 打开SQL Server Management Studio(SSMS)
2. 在查询窗口中，输入你想要优化的SQL查询语句。
3. 右键点击查询窗口，选择"执行"或者按F5键，执行查询。
4. 在查询执行完毕后，右键点击查询结果，选择"查看执行计划"，或者按Ctrl+L打开执行计划窗口。
5. 在执行计划窗口，你可以看到查询的各个阶段，包括查询的类型（如全表扫描、索引查找等），以及各个阶段的执行时间。
6. 如果你对查询的某个阶段不理解，可以点击该阶段，查看详细的执行计划。
7. 在查看执行计划时，你可以看到查询中涉及的表、索引、列等信息，以及查询的过滤条件。
8. 根据执行计划，你可以对查询语句进行优化，如调整索引、修改查询条件等。
SQLserver查询优化分析
摘
要
随着应 用 系统 中数据 量的增大 ， 高数据 库管理 系统 Ｓ Ｌ，ｒｅ 的查询和访 问数据 功能极 为必要 。 提 Ｑ ￣ ｖｒ ｅ
本文就提 高 Ｓ Ｌｓｒｅ 的查询优化 问题进行 一些分析。 Ｑ ｅｖｒ 关键词 索引 视 图 异 步查询 中图 分 类 号 ：Ｐ １ Ｔ３１
索引 ， 以下一些情况 比较适合创建簇索引 ： ①用于范 围查询 的列 ； ② 用于 Ｏ ｄ ｒ ｙ Ｇ ｏｐＢ 查询 的列 ； ｒｅ 或 ｒｕ ｙ Ｂ ③用于连接操作 的列 ； ④返 回大量结果集 的查询 ； ⑤ 不经常修 改 的列 （ 对经 常变 动 的列 ， 列值 修改 后 ， 数
立索 引之后 ，Ｑ Ｅ Ｖ Ｒ将根 据索引 的指示 ， 接定位 到 Ｓ ＬＳ Ｒ Ｅ 直 需要查询 的数据 行 ， 从而 加快 Ｓ Ｌ Ｓ Ｒ Ｅ Ｑ Ｅ Ｖ Ｒ的数 据检 索操 作。这样利用索引可 以避免 表扫描 ， 并减少 因查询而造成 的
ＩＯ开 销 。 ／
般而言 ， 对于一个表拥 有一个簇 索引 和 ２～ ６个非簇 索 引
１ 引 言
文献 标 识 码 ： Ａ
缩小 了查询 范围 ， 提高 了查询速度 。 由于每个表 只能建一 个簇 索引 ， 因此必须 明智地选择簇
在应 用系统 中 ， 对数据查询及处理速度 已成 为衡 量应 用 系统成败 的标 准。数据库 管理 系统 Ｓ ＬＳ Ｒ Ｅ Ｑ Ｅ Ｖ Ｒ由于其 强
维普资讯
第 ９卷 第 ３期
２００７年 ９ 月
辽 宁 省 交 通 高 等 科 学 校 学 报 专
Ｊ ＯＵＲＮＡＬ ＯＦ Ｌ１ ＡＯＮ１ ＰＲ ＮＧ ＯＶＩ Ａｌ ＣＯｌ ： ０Ｆ ＣＯＭＭＵＮ１ ＡＴＩ ＮＣＩ 上ｉＧＥ Ｃ ＯＮＳ
SQLServer中查询CPU占用高的SQL语句
SQLServer中查询CPU占⽤⾼的SQL语句本⽂导读：触发器造成死锁、作业多且频繁、中间表的⼤量使⽤、游标的⼤量使⽤、索引的设计不合理、事务操作频繁、SQL语句设计不合理，都会造成查询效率低下、影响服务器性能的发挥。
我们可以使⽤sql server⾃带的性能分析追踪⼯具sql profiler分析数据库设计所产⽣问题的来源，进⾏有针对性的处理；下⾯介绍SQL Server中如何查询CPU占⽤⾼的SQL语句SQL Server中查询CPU占⽤⾼的情况，会⽤到sys.sysprocesses ,dm_exec_sessions ,dm_exec_requests⼀、查看当前的数据库⽤户连接有多少USE masterGOSELECT * FROM sys.[sysprocesses] WHERE [spid]>50 --AND DB_NAME([dbid])='gposdb'SELECT COUNT(*) FROM [sys].[dm_exec_sessions] WHERE [session_id]>50⼆、选取前10个最耗CPU时间的会话SELECT TOP 10[session_id],[request_id],[start_time] AS '开始时间',[status] AS '状态',[command] AS '命令',dest.[text] AS 'sql语句',DB_NAME([database_id]) AS '数据库名',[blocking_session_id] AS '正在阻塞其他会话的会话ID',[wait_type] AS '等待资源类型',[wait_time] AS '等待时间',[wait_resource] AS '等待的资源',[reads] AS '物理读次数',[writes] AS '写次数',[logical_reads] AS '逻辑读次数',[row_count] AS '返回结果⾏数'FROM sys.[dm_exec_requests] AS derCROSS APPLYsys.[dm_exec_sql_text](der.[sql_handle]) AS destWHERE [session_id]>50 AND DB_NAME(der.[database_id])='gposdb'ORDER BY [cpu_time] DESC三、查询前10个最耗CPU时间的SQL语句SELECT TOP 10 dest.[text] AS 'sql语句'FROM sys.[dm_exec_requests] AS derCROSS APPLYsys.[dm_exec_sql_text](der.[sql_handle]) AS destWHERE [session_id]>50ORDER BY [cpu_time] DESC四、查询会话中有多少个worker在等待SELECT TOP 10[session_id],[request_id],[start_time] AS '开始时间',[status] AS '状态',[command] AS '命令',dest.[text] AS 'sql语句',DB_NAME([database_id]) AS '数据库名',[blocking_session_id] AS '正在阻塞其他会话的会话ID',der.[wait_type] AS '等待资源类型',[wait_time] AS '等待时间',[wait_resource] AS '等待的资源',[dows].[waiting_tasks_count] AS '当前正在进⾏等待的任务数',[reads] AS '物理读次数',[writes] AS '写次数',[logical_reads] AS '逻辑读次数',[row_count] AS '返回结果⾏数'FROM sys.[dm_exec_requests] AS derINNER JOIN [sys].[dm_os_wait_stats] AS dowsON der.[wait_type]=[dows].[wait_type]CROSS APPLYsys.[dm_exec_sql_text](der.[sql_handle]) AS destWHERE [session_id]>50ORDER BY [cpu_time] DESC五、查询CPU占⽤⾼的语句SELECT TOP 10total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle, execution_count,(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_offset/2 + 1,(CASE WHEN statement_end_offset = -1THEN LEN(CONVERT(nvarchar(max), text)) * 2ELSE statement_end_offsetEND - statement_start_offset)/2)FROM sys.dm_exec_sql_text(sql_handle)) AS query_textFROM sys.dm_exec_query_statsORDER BY [avg_cpu_cost] DESC。
SQLServer数据库性能调优技巧
SQLServer数据库性能调优技巧第一章：SQLServer数据库性能调优概述SQLServer是一种常用的关系型数据库管理系统，在大型企业和云计算环境中广泛应用。
为了确保数据库的高性能和可靠性，进行数据库性能调优非常重要。
本章将介绍SQLServer数据库性能调优的概念和目标。
1.1 数据库性能调优的概念数据库性能调优是指通过分析和优化数据库的结构、查询、索引、存储和配置等方面的问题，以提高数据库系统的效率和性能。
优化数据库性能可以显著提升数据的访问速度、减少系统响应时间和提高数据库的处理能力。
1.2 数据库性能调优的目标数据库性能调优的主要目标是提高数据库的运行效率和用户的体验，具体目标包括：- 提高数据的访问速度：通过合理的查询优化和索引设计，加快数据的检索速度。
- 减少系统响应时间：通过调整数据库配置、优化SQL 查询和提高硬件性能等措施，缩短系统响应时间。
- 提高数据库的处理能力：通过合理的分区设计、并行处理和负载均衡等措施，提高数据库的并发处理能力。
第二章：SQLServer数据库性能调优基础在进行SQLServer数据库性能调优之前，有几个基础概念需要了解，包括数据库的结构、查询执行计划和索引等。
2.1 数据库的结构SQLServer数据库由多个表组成，每个表由多个行和列组成。
表有一定的关系，通过主键和外键来建立关联。
了解数据库的结构对于进行性能调优非常重要。
2.2 查询执行计划查询执行计划是SQLServer数据库执行查询语句时的执行路径和操作过程的详细描述。
通过分析查询执行计划，可以找到潜在的性能问题，并进行相应的优化。
2.3 索引索引是一种特殊的数据库对象，用于加快查询速度。
常见的索引类型包括聚集索引、非聚集索引和全文索引等。
合理设计索引可以提高查询的性能。
第三章：SQLServer数据库性能调优技巧本章将介绍一些常用的SQLServer数据库性能调优技巧，包括查询优化、索引优化、配置优化和硬件优化等。
sqlserverprofiler 列说明
sqlserverprofiler 列说明SQL Server Profiler 列说明在SQL Server数据库管理系统中，SQL Server Profiler是一款强大的性能分析工具，用于跟踪、监视和分析数据库活动。
它提供了详细的信息，帮助开发人员和管理员优化数据库查询和操作，以获得更好的性能。
本文将详细介绍SQL Server Profiler列说明，解释每个列的含义和用途。
1. TextDataTextData列包含执行的SQL语句或存储过程的名称。
它是Profiler最常用的列之一，可以通过分析这些语句来识别潜在的性能瓶颈和优化机会。
2. DurationDuration列显示每个事件的持续时间，单位是毫秒。
通过观察持续时间，可以确定哪些查询或操作需要进一步优化。
3. SPIDSPID (Server Process ID) 列显示执行操作的进程标识符。
每个连接到SQL Server的会话都有一个唯一的SPID。
通过分析SPID，可以跟踪特定会话的活动。
4. StartTimeStartTime列显示每个事件的开始时间。
这是一个非常有用的列，可以用于分析活动的时间分布情况，以及检测和解决可能的并发性问题。
5. EndTimeEndTime列显示每个事件的结束时间。
与StartTime列一起使用，可以计算事件的持续时间，并检测执行效率问题。
6. DatabaseNameDatabaseName列显示与事件相关联的数据库的名称。
通过分析DatabaseName列，可以确定哪个数据库的活动对整个系统性能产生了影响。
7. LoginNameLoginName列显示执行操作的登录名。
通过分析LoginName，可以追踪具体的用户活动，并进行安全审计。
8. HostNameHostName列显示执行操作的计算机名称。
通过HostName，可以识别哪些主机上的活动可能导致性能问题。
9. ApplicationNameApplicationName列显示执行操作的应用程序名称。
SqlServer中百万级数据的查询优化
SqlServer中百万级数据的查询优化万级别的数据真的算不上什么⼤数据，但是这个档的数据确实考核了普通的查询语句的性能，不同的书写⽅法有着千差万别的性能，都在这个级别中显现出来了，它不仅考核着你sql语句的性能，也考核着程序员的思想。
公司系统的⼀个查询界⾯最近⾮常慢，界⾯的响应时间在6-8秒钟时间，甚⾄更长。
检查发现问题出现在数据库端，查询⽐较耗时。
该界⾯涉及到多个表中的数据，基本表有150万数据，关联⼦表的最多的⼀个700多万数据，其它表数据也在⼏⼗万到⼏百万之间。
其实按这样的数据级别查询响应时间应该在毫秒级内，不应该有这么长时间。
那么接下来就该进⾏问题排查了。
由于这个这界⾯的功能主要是信息检索，查询⽐较复杂，太多的条件组合，使⽤存储过程太多的局限性，因此查询使⽤的是动态拼接的sql 语句。
查询⽅式是最常⽤的1、获取数据总数2、数据分页。
直接上代码（部分条件）。
select numb=count(distinct t1.tlntcode)from ZWOMMAINM0 t1 inner join ZWOMMLIBM0 t2 on t1.tlntcode=t2.tlntcodejoin ZWOMEXPRM0 cp on t1.tlntcode=cp.tlntcodejoin ZWOMILBSM0 i on i.tlntcode=t1.tlntcodejoin ZWOMILBSM0 p on p.tlntcode=i.tlntcodejoin ZWOMILBSM0 l on l.tlntcode=i.tlntcodewhere isnull(t2.deletefg,'0')='0' and panyn like '%IBM%' and cp.sequence=0and i. mlbscode in('i0100','i0101','i0102','i0103','i0104','i0105','i0106') and i.locatype='10'and p.mlbscode in('p0100','p0102','p0104','p0200','p0600') and p.locatype='10'and l.mlbscode in('l030') and l.locatype='10'查看执⾏时间根据提⽰得知，整个查询耗时花费在了分析和编译为4秒，执⾏为0.7秒。
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Sqlserver查询性能分析（执行结果分析）
1、方法
在查询窗口中输入以下命令
dbcc dropcleanbuffers --注释：清除数据
dbcc freeproccache --注释：清除缓存
这是为了每次查询时，不会因为重复查询对结果有干扰，接着在窗口中输入以下命令。
Set statistics io on --注释：开启系统资源使用统计
Set statistics time on --注释：开启执行时间统计
然后在窗口中输入查询命令
如：SELECT TOP 1000000 * FROM [SearchInfo]
在消息框中就会出现如下结果
SQL Server parse and compile time:
CPU time = 0 ms, elapsed time = 0 ms.
(999999 row(s) affected)
Table 'SearchInfo'. Scan count 1, logical reads 17890, physical reads 29, read-ahead reads 17309, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.
SQL Server Execution Times:
CPU time = 2153 ms, elapsed time = 22354 ms.
2、参数
SQL Server parse and compile time
这是指sql server解析语句的时间。
(999999 row(s) affected)查询到的数据量，这个你知道咯，只要你的目的是明确的，那么查询到的数据量应该是不变的，如果改变，那么你的逻辑是不一致的对不对！
Table 'SearchInfo'. Scan count 1, logical reads 17890, physical reads 29, read-ahead reads 17309, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.
这一串表示什么呢，
表示数据表'SearchInfo'，扫描1次（Scan count）在逻辑区读取了17890次（logical reads）在物理区读取了29次（physical reads）提前读取17309次（read-ahead reads）lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.
100万条数据全都是0，你懂的，忽略它吧
那这串数据中没被忽略的哪些有用呢，表的扫描次数Scan count有用的，查询次数的多少表示这个资源你用了多少次，逻辑区读取次数非常有用，我们知道，SQL Server在可以对任何数据进行操作前，必须首先把数据读取到其数据缓冲区中。
此外，我们也知道SQL Server 何时会从数据缓冲区中读取数据，并把数据读取到大小为8K字节的页中。
Logical Reads是指SQL Server为得到查询中的结果而必须从数据缓冲区读取的页数。
在执行查询时，SQL Server不会读取比实际需求多或少的数据，因此，当在相同的数据集上执行同一个查询，得到的Logical Reads的数字总是相同的。
物理区读取咱忽略它吧，为什么呀？
SQL Server在执行查询时所需要的物理区读取次数不可能通过性能调节而减少的。
减少物理读的次数是DBA的一项重要工作，但它涉及到整个服务器性能的调节，而不仅仅是查询性能的调节。
在进行查询性能调节时，我们不能控制数据缓冲区的大小或服务器的忙碌程
度以及完成查询所需要的数据是在数据缓冲区中还是在磁盘上，唯一我们能够控制的数据是得到查询结果所需要执行的逻辑读的次数。
提前读也是个无关紧要的东西，就算要紧，你也没办法，他是sqlserver自动优化的一个结果值，你干扰不了，停了吧，孩子
SQL Server Execution Times:
CPU time = 2153 ms, elapsed time = 22354 ms.
这上面的就是数据库查询执行的的时间，这是相当关键的数据啊，要哪个，还是两个都要，贪心了吧，看看什么意思吧。
CPU Time 指的是CPU在忙于执行当前任务的时间，其并没有考虑等待时间，如IO等待，网络等待等，而Elapsed Time 则是执行当前任务所花费的总时间，也就是说这两者的关系统可以表示为：Elapsed Time = Cpu Time + Wait Time 但是在多核处理器的情况下，由于多个CPU同时处理任务所以可能会出现Cpu Time 大于Elapsed Time 的情况而在服务器上执行查询时，会用到许多种服务器资源。
其中的一种资源是CPU 的占用时间，假设数据库没有发生任何改变，反复地运行同一个查询其CPU的占用时间将是十分接近的。
在这里，我指的不是一个查询从运行开始到结束的时间，而是指运行这一查询所需要的CPU资源数量，运行一个查询所需要的时间与服务器的忙碌程度有关。
而Elapsed Time由于系统的运行繁忙等，时间上来说很难在结果上说明什么
总结下吧，这些数据是有用的
row(s) affected)你参考对比的基础，这个不一致，数据对比无意义
（Scan count）扫描次数，资源用了多少次，越少越好
（logical reads）逻辑读取了多少次，越少越好
（Execution Times：CPU time）cpu运行时间，越少越好
3、数据统计分析
接下来就是数据统计分析，你要对不同的情况进行分析。
最简单是就是查询语句的写法不同（目的一致），然后就是数据量的不同，ok,1万条，10万条，100万条。
每种组合情况，执行6—10次，然后统计平均。
文章来自：/整体发表。