這篇文章主要介紹sql server性能調(diào)優(yōu) I/O開銷的示例分析,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
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IO 內(nèi)存是sql server最重要的資源,數(shù)據(jù)從磁盤加載到內(nèi)存,再從內(nèi)存中緩存,輸出到應用端,在sql server 內(nèi)存初探中有介紹。在明白了sqlserver內(nèi)存原理后,就能更好的分析I/O開銷,從而提升數(shù)據(jù)庫的整體性能。 在生產(chǎn)環(huán)境下數(shù)據(jù)庫的sqlserver服務啟動后一個星期,就可以通過dmv來分析優(yōu)化。在I/O分析這塊可以從物理I/O和內(nèi)存I/O二方面來分析, 重點分析應在內(nèi)存I/O上,可能從多個維度來分析,比如從sql server服務啟動以來 歷史I/O開銷總量分析,自執(zhí)行計劃編譯以來執(zhí)行次數(shù)總量分析,平均I/0次數(shù)分析等。
sys.dm_exec_query_stats:返回緩存的查詢計劃,緩存計劃中的每個查詢語句在該視圖中對應一行。當sql server工作負載過重時,該dmv也有可以統(tǒng)計不正確。如果sql server服務重啟緩存的數(shù)據(jù)將會清掉。這個dmv包括了太多的信息像內(nèi)存掃描數(shù),內(nèi)存空間數(shù),cpu耗時等,具體查看msdn文檔。
sys.dm_exec_sql_text:返回的 SQL 文本批處理,它是由指定sql_handle,其中的text列是查詢的文本。
1.1 按照物理讀的頁面數(shù)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
如下圖所示:
total_physical_reads:計劃自編譯后在執(zhí)行期間所執(zhí)行的物理讀取總次數(shù)。
execution_count :計劃自上次編譯以來所執(zhí)行的次數(shù)。
[avg I/O]: 平均讀取的物理次數(shù)(頁數(shù))。
creation_time:編譯計劃的時間。
query_text:執(zhí)行計劃對應的sql腳本
后面來包括所在的數(shù)據(jù)庫ID:dbid,數(shù)據(jù)庫名稱:dbname
1.2 按照邏輯讀的頁面數(shù)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
如下圖所示:
通過上面的邏輯內(nèi)存截圖來簡要分析下:
從內(nèi)存掃描總量上看最多的是8311268次頁掃描,自執(zhí)行編譯后運行t-sql腳本358次,這里的耗時是毫秒為單位包括大耗時和最小耗時,平均I/O是232115次(頁),該語句文本是一個update 修改,該表數(shù)據(jù)量大沒有完全走索引(權(quán)衡后不對該語句做索引覆蓋),但執(zhí)行次數(shù)少,且每次執(zhí)行時間是非工作時間,雖然掃描開銷大,但沒有影響白天客戶使用。
從執(zhí)行次數(shù)是有一個43188次, 內(nèi)存掃描總量排名39位。該語句雖然只有815條,但執(zhí)行次數(shù)很多,如里服務器有壓力可以優(yōu)化,一般是該語句沒有走索引。把文本拿出來如下
SELECT Count(*) AS TotalCount FROM [MEM_FlagshipApply] WITH(NOLOCK) Where (((([Status] = 2) AND ([IsDeleted] = 1)) AND ([MemType] = 0)) AND ([MEMID] <> 6))
下面兩圖一個是分析該語句的執(zhí)行計劃,sqlserver提示缺少索引,另一個是i/o統(tǒng)計掃描了80次。
新建索引后在來看看
CREATE NONCLUSTERED INDEX ix_1 ON [dbo].[MEM_FlagshipApply] ([Status],[IsDeleted],[MemType],[MEMID])
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