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sql server性能调优 I/O开销的深入解析

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这篇文章主要给大家介绍了关于sql server性能调优 I/O开销的相关资料,文中通过示例代码以及图片介绍的非常详细,对大家的理解和学习具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

一.概述

IO 内存是sql server最重要的资源,数据从磁盘加载到内存,再从内存中缓存,输出到应用端,在sql server 内存初探中有介绍。在明白了sqlserver内存原理后,就能更好的分析I/O开销,从而提升数据库的整体性能。 在生产环境下数据库的sqlserver服务启动后一个星期,就可以通过dmv来分析优化。在I/O分析这块可以从物理I/O和内存I/O二方面来分析, 重点分析应在内存I/O上,可能从多个维度来分析,比如从sql server服务启动以来 历史I/O开销总量分析,自执行计划编译以来执行次数总量分析,平均I/0次数分析等。

sys.dm_exec_query_stats:返回缓存的查询计划,缓存计划中的每个查询语句在该视图中对应一行。当sql server工作负载过重时,该dmv也有可以统计不正确。如果sql server服务重启缓存的数据将会清掉。这个dmv包括了太多的信息像内存扫描数,内存空间数,cpu耗时等,具体查看msdn文档

sys.dm_exec_sql_text:返回的 SQL 文本批处理,它是由指定sql_handle,其中的text列是查询的文本。

1.1 按照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:计划自编译后在执行期间所执行的物理读取总次数。

  execution_count :计划自上次编译以来所执行的次数。

  [avg I/O]:    平均读取的物理次数(页数)。

  creation_time:编译计划的时间。

        query_text:执行计划对应的sql脚本

       后面来包括所在的数据库ID:dbid,数据库名称:dbname

1.2 按照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

如下图所示:

通过上面的逻辑内存截图来简要分析下:

  从内存扫描总量上看最多的是8311268次页扫描,自执行编译后运行t-sql脚本358次,这里的耗时是毫秒为单位包括最大耗时和最小耗时,平均I/O是232115次(页),该语句文本是一个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),但执行次数少,且每次执行时间是非工作时间,虽然扫描开销大,但没有影响白天客户使用。

  从执行次数是有一个43188次, 内存扫描总量排名39位。该语句虽然只有815条,但执行次数很多,如里服务器有压力可以优化,一般是该语句没有走索引。把文本拿出来如下

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

下面两图一个是分析该语句的执行计划,sqlserver提示缺少索引,另一个是i/o统计扫描了80次。

新建索引后在来看看

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

  

     

总结

以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,如果有疑问大家可以留言交流,谢谢大家对的支持。

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