SQL性能調優
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SQL Server在運行一段時間，隨著數據的積累，SQL運行效率會逐步降低，為了使用業務系統正常動作，經常IT部門需要花高價請SQL調優專家來解決。其實調優也不復雜，主要是找到影響效率的SQL，然后對癥下藥，這里給出幾個技巧，相信對大家非常實用。
1、檢查SQL阻塞原因 select blocking_session_id, wait_duration_ms, session_id
from sys.dm_os_waiting_tasks
where blocking_session_id is not null
2、檢查前10個等待資源的SQL語句 select top 10 *
from sys.dm_os_wait_stats
order by wait_time_ms desc
3、查詢顯示 CPU 平均占用率最高的前50個SQL 語句 SELECT TOP 50 total_worker_time/execution_count AS [Avg CPU Time],
(SELECT SUBSTRING(text,statement_start_offset/2,(CASE WHEN statement_end_offset = -1 then LEN(CONVERT(nvarchar(max), text)) * 2 ELSE statement_end_offset end -statement_start_offset)/2) FROM sys.dm_exec_sql_text(sql_handle)) AS query_text, *
FROM sys.dm_exec_query_stats
ORDER BY [Avg CPU Time] DESC
4、CPU 瓶頸通常由以下原因引起：查詢計劃并非最優、配置不當、設計因素不良或硬件資源不足。下面的常用查詢可幫助您確定導致CPU瓶頸的原因。下面的查詢使您能夠深入了解當前緩存的哪些批處理或過程占用了大部分CPU資源。軟件開發易勢科技 SELECT TOP 50
SUM(qs.total_worker_time) AS total_cpu_time,
SUM(qs.execution_count) AS total_execution_count,
COUNT(*) AS number_of_statements,
qs.sql_handle
FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs
GROUP BY qs.sql_handle
ORDER BY SUM(qs.total_worker_time) DESC
5、下面的查詢顯示緩存計劃所占用的CPU總使用率（帶 SQL 文本）。 SELECT
total_cpu_time,
total_execution_count,
number_of_statements,
s2.text
ROM
(SELECT TOP 50
SUM(qs.total_worker_time) AS total_cpu_time,
SUM(qs.execution_count) AS total_execution_count,
COUNT(*) AS number_of_statements,
qs.sql_handle
FROM
sys.dm_exec_query_stats AS qs
GROUP BY qs.sql_handle
ORDER BY SUM(qs.total_worker_time) DESC) AS stats
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(stats.sql_handle) AS s2
6、下面的示例查詢顯示已重新編譯的前 25 個存儲過程。plan_generation_num 指示該查詢已重新編譯的次數。 select top 25
sql_text.text,
sql_handle,
plan_generation_num,
execution_count,
dbid,
objectid
from sys.dm_exec_query_stats a
cross apply sys.dm_exec_sql_text(sql_handle) as sql_text
where plan_generation_num > 1
order by plan_generation_num desc
7、效率較低的查詢計劃可能增大 CPU 占用率。下面的查詢顯示哪個查詢占用了最多的 CPU 累計使用率。 SELECT
highest_cpu_queries.plan_handle, highest_cpu_queries.total_worker_time, q.dbid, q.objectid, q.number, q.encrypted, q.[text]
from
(select top 50 qs.plan_handle, qs.total_worker_time from sys.dm_exec_query_stats qs order by qs.total_worker_time desc) as highest_cpu_queries
cross apply sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) as q
order by highest_cpu_queries.total_worker_time desc
8、下面的查詢顯示一些可能占用大量 CPU 使用率的運算符（例如 ‘%Hash Match%’、‘%Sort%’）以找出可疑對象。 select *
from
sys.dm_exec_cached_plans
cross apply sys.dm_exec_query_plan(plan_handle)
where
cast(query_plan as nvarchar(max)) like '%Sort%'
or cast(query_plan as nvarchar(max)) like '%Hash Match%'
復制代碼9、如果已檢測到效率低下并導致 CPU 占用率較高的查詢計劃，請對該查詢中涉及的表運行 UPDATE STATISTICS 以查看該問題是否仍然存在。然后，收集相關數據并將此問題報告給 PerformancePoint Planning 支持人員。如果您的系統存在過多的編譯和重新編譯，可能會導致系統出現與 CPU 相關的性能問題。您可以運行下面的 DMV 查詢來找出過多的編譯/重新編譯。 select * from sys.dm_exec_query_optimizer_info
where counter = 'optimizations' or counter = 'elapsed time'