sql server 质量调优 I/O开支分析

发布时间:2019-03-03  栏目:NoSQL  评论:0 Comments

一. 概述

  上次在介绍品质调优中讲到了I/O的费用查看及拥戴,本次介绍CPU的花费及爱戴,
在调优方面是能够从三个维度去发现难点如I/O,CPU, 
内部存款和储蓄器,锁等,不管从哪个维度去消除,都能达成调优的功能,因为sql
server系统作为叁个整体性,它都是一体相连的,例如:化解了sql语句中I/O费用较多的难点,那对应的CPU花费也会打折扣,反之消除了CPU开销最多的,那对应I/O开销也会回落。消除I/O费用后CPU耗费时间也回落,是因为CPU下的Worker线程须求扫描I/O页数就少了,现身的财富锁的围堵也收缩了,具体可参照cpu的原理

  下面sql语句的dmv:sys.dm_exec_query_stats和sys.dm_exec_sql_text
已经在上篇”sql server 品质调优 I/O成本分析“中有讲到。

--查询编译以来 cpu耗时总量最多的前50条(Total_woker_time)
SELECT TOP 50
    total_worker_time/1000 AS [总消耗CPU 时间(ms)],
    execution_count [运行次数],
    qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000 AS [平均消耗CPU 时间(ms)],
    last_execution_time AS [最后一次执行时间],
    max_worker_time /1000 AS [最大执行时间(ms)],
    SUBSTRING(qt.text,qs.statement_start_offset/2+1, 
        (CASE WHEN qs.statement_end_offset = -1 
        THEN DATALENGTH(qt.text) 
        ELSE qs.statement_end_offset END -qs.statement_start_offset)/2 + 1) 
    AS [使用CPU的语法], qt.text [完整语法],
    qt.dbid, dbname=db_name(qt.dbid),
    qt.objectid,object_name(qt.objectid,qt.dbid) ObjectName
FROM sys.dm_exec_query_stats qs WITH(nolock)
CROSS apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qt
WHERE execution_count>1
ORDER BY  total_worker_time DESC

询问如下图所示,展现CPU耗费时间总量最多的前50条

图片 1

在排行第③8条,拿出耗费时间的sql脚本来分析,发现未走索引。如下图

图片 2

SELECT [PO_NO],[Qty] FROM [ORD_PurchaseLine] WITH(NOLOCK) WHERE ([PO_NO] IN (' ')) 

图片 3

一.概述

  IO 内部存款和储蓄器是sql
server最重点的财富,数据从磁盘加载到内部存款和储蓄器,再从内部存款和储蓄器中缓存,输出到应用端,在sql
server
内部存款和储蓄器初探
中有介绍。在通晓了sqlserver内部存款和储蓄器原理后,就能更好的解析I/O费用,从而升级数据库的完整品质。
在生养环境下数据库的sqlserver服务运转后二个礼拜,就足以经过dmv来分析优化。在I/O分析那块可以从物理I/O和内部存款和储蓄器I/O二方面来分析,
重点分析应在内部存款和储蓄器I/O上,或许从三个维度来分析,比如从sql
server服务运转以来
历史I/O耗费总量分析,自实施布署编写翻译以来举行次数总量分析,平均I/0次数分析等。

  sys.dm_exec_query_stats:重回缓存的查询计划,缓存陈设中的每一种查询语句在该视图中对应一行。当sql
server工作负荷过重时,该dmv也有能够总结不正确。要是sql
server服务重启缓存的多中将会清掉。这些dmv包罗了太多的音信像内部存款和储蓄器扫描数,内部存款和储蓄器空间数,cpu耗费时间等,具体查看msdn文档

  sys.dm_exec_sql_text:再次来到的 SQL
文本批处理,它是由内定sql_handle,当中的text列是查询的文本。

1.1 依据物理读的页面数排序 前50名

SELECT TOP 50
 qs.total_physical_reads,qs.execution_count,
 qs.total_physical_reads/qs.execution_count AS [avg I/O],
 qs. creation_time,
 qs.max_elapsed_time,
 qs.min_elapsed_time,
 SUBSTRING(qt.text,qs.statement_start_offset/2,
 (CASE WHEN qs.statement_end_offset=-1
 THEN LEN(CONVERT(NVARCHAR(max),qt.text))*2
 ELSE qs.statement_end_offset END -qs.statement_start_offset)/2) AS query_text,
 qt.dbid,dbname=DB_NAME(qt.dbid),
 qt.objectid,
 qs.sql_handle,
 qs.plan_handle
 from sys.dm_exec_query_stats qs
 CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qt
 ORDER BY qs.total_physical_reads DESC

  如下图所示:

  total_physical_reads:安顿自编写翻译后在实践时期所执行的情理读取总次数。

  execution_count :安插自上次编写翻译以来所推行的次数。

  [avg I/O]:    平均读取的大体次数(页数)。

  creation_time:编写翻译布署的岁月。 

        query_text:执行陈设对应的sql脚本

       前边来总结所在的数据库ID:dbid,数据库名称:dbname

图片 4

 1.2 依据逻辑读的页面数排序 前50名

SELECT TOP 50
 qs.total_logical_reads,
 qs.execution_count,
  qs.max_elapsed_time,
 qs.min_elapsed_time,
 qs.total_logical_reads/qs.execution_count AS [AVG IO],
 SUBSTRING(qt.text,qs.statement_start_offset/2,
 (CASE WHEN qs.statement_end_offset=-1 
 THEN LEN(CONVERT(NVARCHAR(max),qt.text)) *2
  ELSE qs.statement_end_offset END -qs.statement_start_offset)/2) 
  AS query_text,
 qt.dbid,
 dbname=DB_NAME(qt.dbid),
 qt.objectid,
 qs.sql_handle,
  creation_time,
 qs.plan_handle
 from sys.dm_exec_query_stats qs
 CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qt
 ORDER BY qs.total_logical_reads DESC

正如图所示:

图片 5

  通过地点的逻辑内存截图来回顾分析下:

  从内部存储器扫描总量上看最多的是83112陆15回页扫描,自实施编写翻译后运转t-sql脚本35九遍,那里的耗费时间是飞秒为单位包含最大耗费时间和微小耗费时间,平均I/O是232拾伍回(页),该语句文本是3个update
修改,该表数据量大没有完全走索引(权衡后不对该语句做索引覆盖),但实践次数少,且每便执行时间是非工时,纵然扫描费用大,但未曾影响白天客户使用。

  从执行次数是有3个43188遍, 内部存储器扫描总量排行三十八个人。该语句即便唯有815条,但实践次数过多,如里服务器有压力能够优化,一般是该语句没有走索引。把公文拿出去如下

SELECT  Count(*)  AS TotalCount FROM [MEM_FlagshipApply]
 WITH(NOLOCK) Where (((([Status] = 2) AND ([IsDeleted] = 1)) AND ([MemType] = 0)) AND ([MEMID] <> 6))

上边两图二个是分析该语句的实践布署,sqlserver提示贫乏索引,另一个是i/o总计扫描了柒16回。

图片 6

图片 7

 新建索引后在来探视

 CREATE NONCLUSTERED INDEX ix_1
ON [dbo].[MEM_FlagshipApply] ([Status],[IsDeleted],[MemType],[MEMID])

  图片 8

   
  图片 9

 

二. 维护注意点

  1. 
在生养数据库下,CPU耗费时间查询,并不限制只排查总耗时前50条,能够是前100~200条。具体看sql脚本没有没优化的内需,并不是每种表的询问都不能够不走索引。如:有的表不走索引时并不会感觉到很耗费时间平均I/0次数少,表中已建的目录已有七个,增加和删除改也屡次,还有索引占用空间,这时急需权衡。 

-- 快速查看索引数量
sp_help [RFQ_PurDemandDetail]

  图片 10

 2. 不用在劳作时间保卫安全徽大学表索引

   
当大家排查到有的大表缺点和失误索引,数据在100w以上,要是在工时来维护索引,不管是开创索引照旧重建索引都会招致表的鸿沟,
那里表的响应会变慢也许间接卡死,前端应用程序直接呼吁超时。那里供给专注的。来看下新建一个目录的脚本会发现
开启了行锁与页锁(ALLOW_ROW_LOCKS  = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS  = ON)。

CREATE NONCLUSTERED INDEX [ix_createtime] ON [dbo].[PUB_Search_Log] 
(
    [CreateTime] ASC
)WITH (PAD_INDEX  = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE  = OFF, SORT_IN_TEMPDB = OFF,
 IGNORE_DUP_KEY = OFF, DROP_EXISTING = OFF, ONLINE = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS  = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS  = ON) ON [PRIMARY]
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