也不知是哪位大侠写的了,品质深入分析报表

 一.概念

 
 SOS_SCHEDULER_YIELD等待类型是二个义务自愿扬弃当前的财富占用,让给其余任务使用。 
 这几个等待类型与CPU有直接关乎,与内部存款和储蓄器与也是有直接关系,与CPU有提到是因为在sql
server里是通过职分调治SCHEDULEEscort来波及CPU。
通过SCHEDULELacrosse下的Worker线程来管理SQL职分。为何跟内享有关系吧,是因为获取的财富供给内部存款和储蓄器来承载。 
  Yelding的产生:是指SCHEDULE福特Explorer上运行的Worker都以非抢占式的, 在
SCHEDULE大切诺基上Worker由于能源等待,让出当前Worker给任何Worker就叫Yielding。
关于SCHEDULEEnclave_YIELD产生的法则查看  sqlserver
职责调解与CPU。SOS_SCHEDULER_YIELD 等待的景况可以领会到:

  (1)CPU有压力

也不知是哪位大侠写的了,品质深入分析报表。  (2) SQL Server CPU scheduler 使用方便管理就能够效能高。

1.1 从实例等第来查看等待数

select wait_type,
waiting_tasks_count,
wait_time_ms ,
max_wait_time_ms,
signal_wait_time_ms
from sys.dm_os_wait_stats
where wait_type like 'SOS_SCHEDULER_YIELD%' 
order by wait_type

  查询如下图所示: 

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  这些等待类型排名第二,从呼吁的次数来讲有693670伍17次,也正是说该线程用完了4ms的时刻片,主动扬弃cpu。若无大气的runnable队列或然大量的signal
wait,评释不必然是cpu难题。因为那八个指标是cpu压力的二个反映
。要求检讨施行安排中是或不是留存大气扫描操作。

1.2 通过dmv scheaduler的陈述查看cpu压力

SELECT scheduler_id, current_tasks_count, runnable_tasks_count, work_queue_count, pending_disk_io_count
FROM sys.dm_os_schedulers
WHERE scheduler_id < 255

  如下图所示:

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  假使您注意到runnable_tasks_count计数有两位数,持续非常短日子(一段时间内),你就能通晓CPU压力。两位数字经常被感到是一件坏事
不能够应对近期负荷。其余能够经过品质监视器%Processor Time
来查看CPU的场景。

1.3 通过案例实时查看sql语句级的能源等待

SELECT * FROM sys.dm_exec_requests  WHERE wait_type LIKE 'SOS_SCHEDULER_YIELD%'

  – 或搜求财富等待的
  SELECT session_id ,status ,blocking_session_id
  ,wait_type ,wait_time ,wait_resource
  ,transaction_id
  FROM sys.dm_exec_requests
  WHERE status = N’suspended’;

  如下图所示
运营sys.dm_exec_requests 表,由于字段多截取了三断。会话202的sql
语句上叁次等待类型是SOS_SCHEDULER_YIELD。之所以会产出YIELD,是因为SCHEDULERAV4下的Worker已经发起了task
命令,但鉴于财富等待
如锁也许磁盘输入/输出等,Worker又是非抢占式,所以让出了当下的Worker。

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1.4 减少sos_scheduler_yield 等待

  正如上边所评论的,这种等待类型与CPU压力有关。扩大越来越多CPU是大约的化解方案,但是完成那些建设方案并不便于。当这么些等待类型极高时,你可以思量任何的事务。这里经过从缓存中找到与CPU相关的最昂贵的SQL语句。

–查询编写翻译以来 cpu耗费时间总的数量最多的前50条(Total_woker_time) 第一种查询
select
‘total_worker_time(ms)’=(total_worker_time/1000),
q.[text], –DB_NAME(dbid),OBJECT_NAME(objectid),
execution_count,
‘max_worker_time(ms)’=(max_worker_time/1000),
‘last_worker_time(ms)’=(last_worker_time/1000),
‘min_worker_time(ms)’=(min_worker_time/1000),
‘max_elapsed_time(ms)’=(max_elapsed_time/1000),
‘min_elapsed_time(ms)’=(min_elapsed_time/1000),
‘last_elapsed_time(ms)’=(last_elapsed_time/1000),
total_physical_reads,
last_physical_reads,
min_physical_reads,
max_physical_reads,
total_logical_reads,
last_logical_reads,
max_logical_reads,
creation_time,
last_execution_time
from
(select top 50 qs.* 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(highest_cpu_queries.plan_handle) as q
order by highest_cpu_queries.total_worker_time DESC

 

试应用环境:SQL2008 R2、SQL2012、SQL2014

[sql] view plaincopy
--语句1:获取前20逻辑读取次数或逻辑写入次数或CPU 时间  
SELECT TOP 20 SUBSTRING(qt.TEXT, (qs.statement_start_offset/2)+1,  
((CASE qs.statement_end_offset  
WHEN -1 THEN DATALENGTH(qt.TEXT)  
ELSE qs.statement_end_offset  
END - qs.statement_start_offset)/2)+1),  
qs.execution_count,  
qs.total_logical_reads, qs.last_logical_reads,  
qs.total_logical_writes, qs.last_logical_writes,  
qs.total_worker_time,  
qs.last_worker_time,  
qs.total_elapsed_time/1000000 total_elapsed_time_in_S,  
qs.last_elapsed_time/1000000 last_elapsed_time_in_S,  
qs.last_execution_time,  
qp.query_plan  
FROM sys.dm_exec_query_stats qs  
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) qt  
CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) qp  
ORDER BY qs.total_logical_reads DESC -- 逻辑读取次数  
 --ORDER BY qs.total_logical_writes DESC -- 逻辑写入次数  
 --ORDER BY qs.total_worker_time DESC -- CPU 时间  


--语句2:获取前20执行的 SP 命令的总工作时间 (CPU 压力)  
    SELECT TOP 20 qt.text AS 'SP Name', qs.total_worker_time AS 'TotalWorkerTime',   
    qs.total_worker_time/qs.execution_count AS 'AvgWorkerTime',  
    qs.execution_count AS 'Execution Count',   
    ISNULL(qs.execution_count/DATEDIFF(Second, qs.creation_time, GetDate()), 0) AS 'Calls/Second',  
    ISNULL(qs.total_elapsed_time/qs.execution_count, 0) AS 'AvgElapsedTime',   
    qs.max_logical_reads, qs.max_logical_writes,   
    DATEDIFF(Minute, qs.creation_time, GetDate()) AS 'Age in Cache'  
    FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs  
    CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qt  
    WHERE qt.dbid = db_id() -- 当前数据库  
    ORDER BY qs.total_worker_time DESC  

--语句3: 获取前20 执行的 SP 命令逻辑写入/分钟  
    SELECT TOP 20 qt.text AS 'SP Name', qs.total_logical_writes, qs.total_logical_writes/qs.execution_count AS 'AvgLogicalWrites',  
    qs.total_logical_writes/DATEDIFF(Minute, qs.creation_time, GetDate()) AS 'Logical Writes/Min',    
    qs.execution_count AS 'Execution Count',   
    qs.execution_count/DATEDIFF(Second, qs.creation_time, GetDate()) AS 'Calls/Second',   
    qs.total_worker_time/qs.execution_count AS 'AvgWorkerTime',  
    qs.total_worker_time AS 'TotalWorkerTime',  
    qs.total_elapsed_time/qs.execution_count AS 'AvgElapsedTime',  
    qs.max_logical_reads, qs.max_logical_writes, qs.total_physical_reads,   
    DATEDIFF(Minute, qs.creation_time, GetDate()) AS 'Age in Cache',  
    qs.total_physical_reads/qs.execution_count AS 'Avg Physical Reads', qt.dbid  
    FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs  
    CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qt  
    WHERE qt.dbid = db_id() -- 当前数据库  
    ORDER BY qs.total_logical_writes DESC  

--语句4: 获取前20执行的 SP 命令的逻辑读取(内存压力)   
    SELECT TOP 20 qt.text AS 'SP Name', total_logical_reads,   
    qs.execution_count AS 'Execution Count', total_logical_reads/qs.execution_count AS 'AvgLogicalReads',  
    qs.execution_count/DATEDIFF(Second, qs.creation_time, GetDate()) AS 'Calls/Second',   
    qs.total_worker_time/qs.execution_count AS 'AvgWorkerTime',  
    qs.total_worker_time AS 'TotalWorkerTime',  
    qs.total_elapsed_time/qs.execution_count AS 'AvgElapsedTime',  
    qs.total_logical_writes,  
    qs.max_logical_reads, qs.max_logical_writes, qs.total_physical_reads,   
    DATEDIFF(Minute, qs.creation_time, GetDate()) AS 'Age in Cache', qt.dbid   
    FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs  
    CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qt  
    WHERE qt.dbid = db_id() -- 当前数据库  
    ORDER BY total_logical_reads DESC  

--语句5: 获取前20执行的 SP 命令由物理读取 (读取 I/O 压力)  
    SELECT TOP 20 qt.text AS 'SP Name', qs.total_physical_reads, qs.total_physical_reads/qs.execution_count AS 'Avg Physical Reads',  
    qs.execution_count AS 'Execution Count',  
    qs.execution_count/DATEDIFF(Second, qs.creation_time, GetDate()) AS 'Calls/Second',    
    qs.total_worker_time/qs.execution_count AS 'AvgWorkerTime',  
    qs.total_worker_time AS 'TotalWorkerTime',  
    qs.total_elapsed_time/qs.execution_count AS 'AvgElapsedTime',  
    qs.max_logical_reads, qs.max_logical_writes,    
    DATEDIFF(Minute, qs.creation_time, GetDate()) AS 'Age in Cache', qt.dbid   
    FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs  
    CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qt  
    WHERE qt.dbid = db_id() -- 当前数据库  
    ORDER BY qs.total_physical_reads DESC  

--语句6: 获取前20执行的 SP 命令执行计数  
    SELECT TOP 20 qt.text AS 'SP Name', qs.execution_count AS 'Execution Count',    
    qs.execution_count/DATEDIFF(Second, qs.creation_time, GetDate()) AS 'Calls/Second',  
    qs.total_worker_time/qs.execution_count AS 'AvgWorkerTime',  
    qs.total_worker_time AS 'TotalWorkerTime',  
    qs.total_elapsed_time/qs.execution_count AS 'AvgElapsedTime',  
    qs.max_logical_reads, qs.max_logical_writes, qs.total_physical_reads,   
    DATEDIFF(Minute, qs.creation_time, GetDate()) AS 'Age in Cache'  
    FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs  
    CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qt  
    WHERE qt.dbid = db_id() -- Filter by current database  
    ORDER BY qs.execution_count DESC  

查看10秒时间内存储过程执行次数和CPU时间
[sql] view plaincopy在CODE上查看代码片派生到我的代码片
SELECT DB_NAME(st.dbid) DBName  
      ,OBJECT_SCHEMA_NAME(st.objectid,dbid) SchemaName  
      ,OBJECT_NAME(st.objectid,dbid) StoredProcedure  
      ,max(cp.usecounts) Execution_count  
      ,sum(qs.total_worker_time) total_cpu_time  
      ,sum(qs.total_worker_time) / (max(cp.usecounts) * 1.0)  avg_cpu_time  
 into #temp  
 FROM sys.dm_exec_cached_plans cp join sys.dm_exec_query_stats qs on cp.plan_handle = qs.plan_handle  
      CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(cp.plan_handle) st  
 where DB_NAME(st.dbid) is not null and cp.objtype = 'proc'  
 group by DB_NAME(st.dbid),OBJECT_SCHEMA_NAME(objectid,st.dbid), OBJECT_NAME(objectid,st.dbid)   
 order by sum(qs.total_worker_time) desc  

WAITFOR DELAY '00:00:10'   

SELECT DB_NAME(st.dbid) DBName  
      ,OBJECT_SCHEMA_NAME(st.objectid,dbid) SchemaName  
      ,OBJECT_NAME(st.objectid,dbid) StoredProcedure  
      ,max(cp.usecounts) Execution_count  
      ,sum(qs.total_worker_time) total_cpu_time  
      ,sum(qs.total_worker_time) / (max(cp.usecounts) * 1.0)  avg_cpu_time  
 into #temp2  
 FROM sys.dm_exec_cached_plans cp join sys.dm_exec_query_stats qs on cp.plan_handle = qs.plan_handle  
      CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(cp.plan_handle) st  
 where DB_NAME(st.dbid) is not null and cp.objtype = 'proc'  
 group by DB_NAME(st.dbid),OBJECT_SCHEMA_NAME(objectid,st.dbid), OBJECT_NAME(objectid,st.dbid)   
 order by sum(qs.total_worker_time) desc  

SELECT a.DBNAMe, a.SchemaName, a.StoredProcedure,  
b.Execution_count - a.Execution_count as ExecCnt,  
b.total_cpu_time - a.total_cpu_time as CPU   
FROM #temp a inner join #temp2 b on a.DBName = b.DBname and a.SchemaName = b.SchemaName and a.StoredProcedure = b.StoredProcedure  
ORDER BY 5 desc  

drop table #temp  
drop table #temp2   

 

SELECT  creation_time  N’语句编写翻译时间’
        ,last_execution_time  N’上次施行时间’
        ,total_physical_reads N’物理读取总次数’
        ,total_logical_reads/execution_count N’每一趟逻辑读次数’
        ,total_logical_reads  N’逻辑读取总次数’
        ,total_logical_writes N’逻辑写入总次数’
        , execution_count  N’执行次数’
        , total_worker_time/1000 N’所用的CPU总时间ms’
        , total_elapsed_time/1000  N’总开支时间ms’
        , (total_elapsed_time / execution_count)/1000 
N’平均时间ms’
        ,SUBSTRING(st.text, (qs.statement_start_offset/2) + 1,
         ((CASE statement_end_offset
          WHEN -1 THEN DATALENGTH(st.text)
          ELSE qs.statement_end_offset END
            – qs.statement_start_offset)/2) + 1) N’施行语句’
FROM dm_exec_query_stats AS qs
CROSS APPLY dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) st
where SUBSTRING(st.text, (qs.statement_start_offset/2) + 1,
         ((CASE statement_end_offset
          WHEN -1 THEN DATALENGTH(st.text)
          ELSE qs.statement_end_offset END
            – qs.statement_start_offset)/2) + 1) not like ‘%fetch%’
ORDER BY  total_elapsed_time / execution_count DESC;

  

Microsoft SQL Server 二零零五提供了一部分工具来监督数据库。方法之一是动态管理视图。动态管理视图
(DMV) 和动态处理函数 (DMF)
重返的服务器状态新闻可用于监察和控制服务器实例的运维处境、检查判断难题和优化品质。

 

试应用情状:SQL二零一零 中华V2、SQL2011、SQL二〇一四

[sql] view
plaincopy

  1. –语句1:获取前20逻辑读取次数或逻辑写入次数或CPU 时间  
  2. SELECT TOP 20 SUBSTRING(qt.TEXT, (qs.statement_start_offset/2)+1,  
  3. ((CASE qs.statement_end_offset  
  4. WHEN -1 THEN DATALENGTH(qt.TEXT)  
  5. ELSE qs.statement_end_offset  
  6. END – qs.statement_start_offset)/2)+1),  
  7. qs.execution_count,  
  8. qs.total_logical_reads, qs.last_logical_reads,  
  9. qs.total_logical_writes, qs.last_logical_writes,  
  10. qs.total_worker_time,  
  11. qs.last_worker_time,  
  12. qs.total_elapsed_time/1000000 total_elapsed_time_in_S,  
  13. qs.last_elapsed_time/1000000 last_elapsed_time_in_S,  
  14. qs.last_execution_time,  
  15. qp.query_plan  
  16. FROM sys.dm_exec_query_stats qs  
  17. CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) qt  
  18. CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) qp  
  19. ORDER BY qs.total_logical_reads DESC — 逻辑读取次数  
  20.  –ORDER BY qs.total_logical_writes DESC — 逻辑写入次数  
  21.  –ORDER BY qs.total_worker_time DESC — CPU 时间  
  22.   
  23.   
  24. –语句2:获取前20进行的 SP 命令的总工程师时 (CPU 压力)  
  25.     SELECT TOP 20 qt.text AS ‘SP Name’, qs.total_worker_time AS ‘TotalWorkerTime’,   
  26.     qs.total_worker_time/qs.execution_count AS ‘AvgWorkerTime’,  
  27.     qs.execution_count AS ‘Execution Count’,   
  28.     ISNULL(qs.execution_count/DATEDIFF(Second, qs.creation_time, GetDate()), 0) AS ‘Calls/Second’,  
  29.     ISNULL(qs.total_elapsed_time/qs.execution_count, 0) AS ‘AvgElapsedTime’,   
  30.     qs.max_logical_reads, qs.max_logical_writes,   
  31.     DATEDIFF(Minute, qs.creation_time, GetDate()) AS ‘Age in Cache’  
  32.     FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs  
  33.     CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qt  
  34.     WHERE qt.dbid = db_id() — 当前数据库  
  35.     ORDER BY qs.total_worker_time DESC  
  36.   
  37. –语句3: 获取前20 推行的 SP 命令逻辑写入/分钟  
  38.     SELECT TOP 20 qt.text AS ‘SP Name’, qs.total_logical_writes, qs.total_logical_writes/qs.execution_count AS ‘AvgLogicalWrites’,  
  39.     qs.total_logical_writes/DATEDIFF(Minute, qs.creation_time, GetDate()) AS ‘Logical Writes/Min’,    
  40.     qs.execution_count AS ‘Execution Count’,   
  41.     qs.execution_count/DATEDIFF(Second, qs.creation_time, GetDate()) AS ‘Calls/Second’,   
  42.     qs.total_worker_time/qs.execution_count AS ‘AvgWorkerTime’,  
  43.     qs.total_worker_time AS ‘TotalWorkerTime’,  
  44.     qs.total_elapsed_time/qs.execution_count AS ‘AvgElapsedTime’,  
  45.     qs.max_logical_reads, qs.max_logical_writes, qs.total_physical_reads,   
  46.     DATEDIFF(Minute, qs.creation_time, GetDate()) AS ‘Age in Cache’,  
  47.     qs.total_physical_reads/qs.execution_count AS ‘Avg Physical Reads’, qt.dbid  
  48.     FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs  
  49.     CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qt  
  50.     WHERE qt.dbid = db_id() — 当前数据库  
  51.     ORDER BY qs.total_logical_writes DESC  
  52.   
  53. –语句4: 获取前20实行的 SP 命令的逻辑读取(内部存款和储蓄器压力)   
  54.     SELECT TOP 20 qt.text AS ‘SP Name’, total_logical_reads,   
  55.     qs.execution_count AS ‘Execution Count’, total_logical_reads/qs.execution_count AS ‘AvgLogicalReads’,  
  56.     qs.execution_count/DATEDIFF(Second, qs.creation_time, GetDate()) AS ‘Calls/Second’,   
  57.     qs.total_worker_time/qs.execution_count AS ‘AvgWorkerTime’,  
  58.     qs.total_worker_time AS ‘TotalWorkerTime’,  
  59.     qs.total_elapsed_time/qs.execution_count AS ‘AvgElapsedTime’,  
  60.     qs.total_logical_writes,  
  61.     qs.max_logical_reads, qs.max_logical_writes, qs.total_physical_reads,   
  62.     DATEDIFF(Minute, qs.creation_time, GetDate()) AS ‘Age in Cache’, qt.dbid   
  63.     FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs  
  64.     CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qt  
  65.     WHERE qt.dbid = db_id() — 当前数据库  
  66.     ORDER BY total_logical_reads DESC  
  67.   
  68. –语句5: 获取前20实行的 SP 命令由物理读取 (读取 I/O 压力)  
  69.     SELECT TOP 20 qt.text AS ‘SP Name’, qs.total_physical_reads, qs.total_physical_reads/qs.execution_count AS ‘Avg Physical Reads’,  
  70.     qs.execution_count AS ‘Execution Count’,  
  71.     qs.execution_count/DATEDIFF(Second, qs.creation_time, GetDate()) AS ‘Calls/Second’,    
  72.     qs.total_worker_time/qs.execution_count AS ‘AvgWorkerTime’,  
  73.     qs.total_worker_time AS ‘TotalWorkerTime’,  
  74.     qs.total_elapsed_time/qs.execution_count AS ‘AvgElapsedTime’,  
  75.     qs.max_logical_reads, qs.max_logical_writes,    
  76.     DATEDIFF(Minute, qs.creation_time, GetDate()) AS ‘Age in Cache’, qt.dbid   
  77.     FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs  
  78.     CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qt  
  79.     WHERE qt.dbid = db_id() — 当前数据库  
  80.     ORDER BY qs.total_physical_reads DESC  
  81.   
  82. –语句6: 获取前20实行的 SP 命令实践计数  
  83.     SELECT TOP 20 qt.text AS ‘SP Name’, qs.execution_count AS ‘Execution Count’,    
  84.     qs.execution_count/DATEDIFF(Second, qs.creation_time, GetDate()) AS ‘Calls/Second’,  
  85.     qs.total_worker_time/qs.execution_count AS ‘AvgWorkerTime’,  
  86.     qs.total_worker_time AS ‘TotalWorkerTime’,  
  87.     qs.total_elapsed_time/qs.execution_count AS ‘AvgElapsedTime’,  
  88.     qs.max_logical_reads, qs.max_logical_writes, qs.total_physical_reads,   
  89.     DATEDIFF(Minute, qs.creation_time, GetDate()) AS ‘Age in Cache’  
  90.     FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs  
  91.     CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qt  
  92.     WHERE qt.dbid = db_id() — Filter by current database  
  93.     ORDER BY qs.execution_count DESC  

 

翻开10秒时间内储存进程实践次数和CPU时间

[sql] view
plaincopy997755.com澳门葡京 6997755.com澳门葡京 7

  1. SELECT DB_NAME(st.dbid) DBName  
  2.       ,OBJECT_SCHEMA_NAME(st.objectid,dbid) SchemaName  
  3.       ,OBJECT_NAME(st.objectid,dbid) StoredProcedure  
  4.       ,max(cp.usecounts) Execution_count  
  5.       ,sum(qs.total_worker_time) total_cpu_time  
  6.       ,sum(qs.total_worker_time) / (max(cp.usecounts) * 1.0)  avg_cpu_time  
  7.  into #temp  
  8.  FROM sys.dm_exec_cached_plans cp join sys.dm_exec_query_stats qs on cp.plan_handle = qs.plan_handle  
  9.       CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(cp.plan_handle) st  
  10.  where DB_NAME(st.dbid) is not null and cp.objtype = ‘proc’  
  11.  group by DB_NAME(st.dbid),OBJECT_SCHEMA_NAME(objectid,st.dbid), OBJECT_NAME(objectid,st.dbid)   
  12.  order by sum(qs.total_worker_time) desc  
  13.   
  14. WAITFOR DELAY ’00:00:10′   
  15.   
  16. SELECT DB_NAME(st.dbid) DBName  
  17.       ,OBJECT_SCHEMA_NAME(st.objectid,dbid) SchemaName  
  18.       ,OBJECT_NAME(st.objectid,dbid) StoredProcedure  
  19.       ,max(cp.usecounts) Execution_count  
  20.       ,sum(qs.total_worker_time) total_cpu_time  
  21.       ,sum(qs.total_worker_time) / (max(cp.usecounts) * 1.0)  avg_cpu_time  
  22.  into #temp2  
  23.  FROM sys.dm_exec_cached_plans cp join sys.dm_exec_query_stats qs on cp.plan_handle = qs.plan_handle  
  24.       CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(cp.plan_handle) st  
  25.  where DB_NAME(st.dbid) is not null and cp.objtype = ‘proc’  
  26.  group by DB_NAME(st.dbid),OBJECT_SCHEMA_NAME(objectid,st.dbid), OBJECT_NAME(objectid,st.dbid)   
  27.  order by sum(qs.total_worker_time) desc  
  28.   
  29. SELECT a.DBNAMe, a.SchemaName, a.StoredProcedure,  
  30. b.Execution_count – a.Execution_count as ExecCnt,  
  31. b.total_cpu_time – a.total_cpu_time as CPU   
  32. FROM #temp a inner join #temp2 b on a.DBName = b.DBname and a.SchemaName = b.SchemaName and a.StoredProcedure = b.StoredProcedure  
  33. ORDER BY 5 desc  
  34.   
  35. drop table #temp  
  36. drop table #temp2   

例行服务器动态管理对象包蕴:

 

  • dm_db_*:数据库和数据库对象

  • dm_exec_*:试行顾客代码和涉嫌的总是

  • dm_os_*:内部存款和储蓄器、锁定和时间布署

  • dm_tran_*:事务和隔开

  • dm_io_*:网络和磁盘的输入/输出

 

此部分介绍为监察和控制 SQL Server
运维景况而针对性这个动态管理视图和函数运营的部分常用查询。

 

身体力行查询

你能够运作以下查询来获得具备 DMV 和 DMF 名称:

  1. SELECT * FROM sys.system_objects  
  2. WHERE name LIKE ‘dm_%’  
  3. ORDER BY name  

 

–总的逻辑读写次数
select sum(qs.total_logical_reads)
from sys.dm_exec_query_stats as qs
cross apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) as st

监控 CPU 瓶颈

CPU
瓶颈常常由以下原因引起:查询安顿并不是最优、配置失当、设计成分不良或硬件财富缺乏。上面包车型大巴常用查询可扶持你显然导致
CPU 瓶颈的原故。

下边包车型地铁询问使您能够一语中的领悟当下缓存的哪些批管理或进度占用了超越四分之二 CPU
财富。

  1. SELECT TOP 50   
  2.       SUM(qs.total_worker_time) AS total_cpu_time,   
  3.       SUM(qs.execution_count) AS total_execution_count,  
  4.       COUNT(*) AS  number_of_statements,   
  5.       qs.sql_handle   
  6. FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs  
  7. GROUP BY qs.sql_handle  
  8. ORDER BY SUM(qs.total_worker_time) DESC  

 

上边包车型客车查询展现缓存布置所占用的 CPU 总使用率(带 SQL 文本)。

 

  1. SELECT   
  2.       total_cpu_time,   
  3.       total_execution_count,  
  4.       number_of_statements,  
  5.       s2.text  
  6.       –(SELECT SUBSTRING(s2.text, statement_start_offset / 2, ((CASE WHEN statement_end_offset = -1 THEN (LEN(CONVERT(NVARCHAR(MAX), s2.text)) * 2) ELSE statement_end_offset END) – statement_start_offset) / 2) ) AS query_text  
  7. FROM   
  8.       (SELECT TOP 50   
  9.             SUM(qs.total_worker_time) AS total_cpu_time,   
  10.             SUM(qs.execution_count) AS total_execution_count,  
  11.             COUNT(*) AS  number_of_statements,   
  12.             qs.sql_handle –,  
  13.             –MIN(statement_start_offset) AS statement_start_offset,   
  14.             –MAX(statement_end_offset) AS statement_end_offset  
  15.       FROM   
  16.             sys.dm_exec_query_stats AS qs  
  17.       GROUP BY qs.sql_handle  
  18.       ORDER BY SUM(qs.total_worker_time) DESC) AS stats  
  19.       CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(stats.sql_handle) AS s2  

上边包车型地铁查询显示 CPU 平均占用率最高的前 50 个 SQL 语句。

 

 

  1. SELECT TOP 50  
  2. total_worker_time/execution_count AS [Avg CPU Time],  
  3. (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, *  
  4. FROM sys.dm_exec_query_stats   
  5. ORDER BY [Avg CPU Time] DESC  

下边展现用于找寻过多编写翻译/重新编写翻译的 DMV 查询。

 

 

  1. select * from sys.dm_exec_997755.com澳门葡京,query_optimizer_info  
  2. where   
  3.       counter = ‘optimizations’  
  4.       or counter = ‘elapsed time’  

下边包车型大巴演示查询展现已重新编写翻译的前 二十四个存款和储蓄进度。plan_generation_num 提示该查询已重新编写翻译的次数。

 

 

  1. select top 25  
  2.       sql_text.text,  
  3.       sql_handle,  
  4.       plan_generation_num,  
  5.       execution_count,  
  6.       dbid,  
  7.       objectid   
  8. from sys.dm_exec_query_stats a  
  9.       cross apply sys.dm_exec_sql_text(sql_handle) as sql_text  
  10. where plan_generation_num > 1  
  11. order by plan_generation_num desc  

频率非常低的询问布置也许叠合 CPU 占用率。

 

上面包车型地铁查询展现哪个查询占用了最多的 CPU 累积使用率。

 

  1. SELECT   
  2.     highest_cpu_queries.plan_handle,   
  3.     highest_cpu_queries.total_worker_time,  
  4.     q.dbid,  
  5.     q.objectid,  
  6.     q.number,  
  7.     q.encrypted,  
  8.     q.[text]  
  9. from   
  10.     (select top 50   
  11.         qs.plan_handle,   
  12.         qs.total_worker_time  
  13.     from   
  14.         sys.dm_exec_query_stats qs  
  15.     order by qs.total_worker_time desc) as highest_cpu_queries  
  16.     cross apply sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) as q  
  17. order by highest_cpu_queries.total_worker_time desc  

下边包车型大巴询问展现一些大概占用多量 CPU 使用率的运算符(举例 ‘%Hash
Match%’、‘%Sort%’)以寻找疑心目的。

 

 

  1. select *  
  2. from   
  3.       sys.dm_exec_cached_plans  
  4.       cross apply sys.dm_exec_query_plan(plan_handle)  
  5. where   
  6.       cast(query_plan as nvarchar(max)) like ‘%Sort%’  
  7.       or cast(query_plan as nvarchar(max)) like ‘%Hash Match%’  

设若已检查评定到功能低下并促成 CPU
占用率较高的询问陈设,请对该查询中涉及的表运营 UPDATE
STATISTICS
 以查看该难点是或不是依旧存在。然后,收罗有关数据并将此难题报告给
PerformancePoint 规划支持人口。

 

一旦你的系统存在过多的编写翻译和另行编写翻译,大概会导致系统出现与
CPU 相关的习性难点。

您能够运作上边包车型地铁 DMV 查询来搜索过多的编写翻译/重新编写翻译。

 

  1. select * from sys.dm_exec_query_optimizer_info  
  2. where   
  3. counter = ‘optimizations’  
  4. or counter = ‘elapsed time’  

下边包车型客车演示查询呈现已重新编写翻译的前 二十四个存款和储蓄进度。plan_generation_num 提示该查询已重新编写翻译的次数。

 

 

  1. select top 25  
  2. sql_text.text,  
  3. sql_handle,  
  4. plan_generation_num,  
  5. execution_count,  
  6. dbid,  
  7. objectid   
  8. from sys.dm_exec_query_stats a  
  9. cross apply sys.dm_exec_sql_text(sql_handle) as sql_text  
  10. where plan_generation_num > 1  
  11. order by plan_generation_num desc  

一经已检验到过多的编写翻译或重复编写翻译,请尽恐怕多地搜集有关数据并将其告知给规划扶持人口。

 

–前n条语句的读写次数
select sum(qs1.total_logical_reads)
from sys.dm_exec_query_stats as qs1
cross apply sys.dm_exec_sql_text(qs1.sql_handle) as st1
where sql_handle in (
select top 100 qs.sql_handle
from sys.dm_exec_query_stats as qs
cross apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) as st
order by qs.total_logical_reads desc)

内部存款和储蓄器瓶颈

千帆竞发内部存款和储蓄器压力检查测量试验和检察以前,请保管已启用 SQL Server 中的高端选项。请先对
master 数据库运营以下查询以启用此选项。

 

  1. sp_configure ‘show advanced options’  
  2. go  
  3. sp_configure ‘show advanced options’, 1  
  4. go  
  5. reconfigure  
  6. go  

首先运营以下查询以检查内部存储器相关计划选项。

 

 

  1. sp_configure ‘awe_enabled’  
  2. go  
  3. sp_configure ‘min server memory’  
  4. go  
  5. sp_configure ‘max server memory’  
  6. go  
  7. sp_configure ‘min memory per query’  
  8. go  
  9. sp_configure ‘query wait’  
  10. go  

运行上边包车型的士 DMV 查询以查看 CPU、安排程序内部存储器和缓冲池音讯。

 

 

  1. select   
  2. cpu_count,  
  3. hyperthread_ratio,  
  4. scheduler_count,  
  5. physical_memory_in_bytes / 1024 / 1024 as physical_memory_mb,  
  6. virtual_memory_in_bytes / 1024 / 1024 as virtual_memory_mb,  
  7. bpool_committed * 8 / 1024 as bpool_committed_mb,  
  8. bpool_commit_target * 8 / 1024 as bpool_target_mb,  
  9. bpool_visible * 8 / 1024 as bpool_visible_mb  
  10. from sys.dm_os_sys_info  

 

–共实行多少条语句
select count(*)
from sys.dm_exec_query_stats as qs
cross apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle)

I/O 瓶颈

检查闩锁等待总计消息以明显 I/O 瓶颈。运转上面的 DMV 查询以寻找 I/O
闩锁等待总结音信。

 

  1. select wait_type, waiting_tasks_count, wait_time_ms, signal_wait_time_ms, wait_time_ms / waiting_tasks_count  
  2. from sys.dm_os_wait_stats    
  3. where wait_type like ‘PAGEIOLATCH%’  and waiting_tasks_count > 0  
  4. order by wait_type  

如果 waiting_task_counts 和 wait_time_ms 与符合规律境况相比较有显然变化,则足以分明存在
I/O 难题。获取 SQL Server 平稳运行时质量计数器和首要 DMV
查询输出的基线特别关键。

 

这些 wait_types 能够提醒您的 I/O 子系统是还是不是境遇瓶颈。

利用以下 DMV 查询来搜索当前挂起的 I/O 诉求。请按时试行此询问以检讨 I/O
子系统的运营景况,并切断 I/O 瓶颈中涉及的物理磁盘。

 

  1. select   
  2.     database_id,   
  3.     file_id,   
  4.     io_stall,  
  5.     io_pending_ms_ticks,  
  6.     scheduler_address   
  7. from  sys.dm_io_virtual_file_stats(NULL, NULL)t1,  
  8.         sys.dm_io_pending_io_requests as t2  
  9. where t1.file_handle = t2.io_handle  

在健康景况下,该查询普通不回去任何内容。假诺此询问再次回到一些行,则须要更上一层楼查明。

 

您还足以试行上边包车型地铁 DMV 查询以寻找 I/O 相关询问。

 

  1. select top 5 (total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,  
  2.                    (total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,  
  3.            (total_physical_reads/execution_count) as avg_physical_reads,  
  4.            Execution_count, statement_start_offset, p.query_plan, q.text  
  5. from sys.dm_exec_query_stats  
  6.       cross apply sys.dm_exec_query_plan(plan_handle) p  
  7.       cross apply sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) as q  
  8. order by (total_logical_reads + total_logical_writes)/execution_count Desc  

下边包车型客车 DMV 查询可用以查找哪些批管理/哀告生成的 I/O 最多。如下所示的 DMV
查询可用来查找可生成最多 I/O 的前八个诉求。调解这么些查询将增进系统个性。

 

 

  1. select top 5   
  2.     (total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,  
  3.     (total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,  
  4.     (total_physical_reads/execution_count) as avg_phys_reads,  
  5.      Execution_count,   
  6.     statement_start_offset as stmt_start_offset,   
  7.     sql_handle,   
  8.     plan_handle  
  9. from sys.dm_exec_query_stats    
  10. order by  (total_logical_reads + total_logical_writes) Desc  

 

–语句实践的总次数
select sum(qs.execution_count)
from sys.dm_exec_query_stats as qs
cross apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) as st

阻塞

运转上边包车型地铁询问可分明阻塞的对话。

 

  1. select blocking_session_id, wait_duration_ms, session_id from   
  2. sys.dm_os_waiting_tasks  
  3. where blocking_session_id is not null  

行使此调用可搜索 blocking_session_id 所重返的 SQL。比如,假使blocking_session_id 是 87,则运转此询问可获取对应的 SQL。

 

 

  1. dbcc INPUTBUFFER(87)  

上面包车型客车查询展现 SQL 等待深入分析和前 10 个等待的财富。

 

 

  1. select top 10 *  
  2. from sys.dm_os_wait_stats  
  3. –where wait_type not in (‘CLR_SEMAPHORE’,’LAZYWRITER_SLEEP’,’RESOURCE_QUEUE’,’SLEEP_TASK’,’SLEEP_SYSTEMTASK’,’WAITFOR’)  
  4. order by wait_time_ms desc  

若要寻找哪些 spid 正在围堵另三个spid,可在数据库中创制以下存款和储蓄进度,然后奉行该存款和储蓄进度。此存款和储蓄进程会告知此阻塞情状。键入sp_who 可搜索@spid;@spid 是可选参数。

 

 

  1. create proc dbo.sp_block (@spid bigint=NULL)  
  2. as  
  3. select   
  4.     t1.resource_type,  
  5.     ‘database’=db_name(resource_database_id),  
  6.     ‘blk object’ = t1.resource_associated_entity_id,  
  7.     t1.request_mode,  
  8.     t1.request_session_id,  
  9.     t2.blocking_session_id      
  10. from   
  11.     sys.dm_tran_locks as t1,   
  12.     sys.dm_os_waiting_tasks as t2  
  13. where   
  14.     t1.lock_owner_address = t2.resource_address and  
  15.     t1.request_session_id = isnull(@spid,t1.request_session_id)  

以下是选择此存储进度的身体力行。

 

 

  1. exec sp_block  
  2. exec sp_block @spid = 7  

 

 

原地址:aspx”
style=”margin-top: 0px; margin-right: 0px; margin-bottom: 0px;
margin-left: 0px; padding-top: 0px; padding-right: 0px; padding-bottom:
0px; padding-left: 0px; color: rgb(255, 153, 0); text-decoration: none;
“>

–前50条逻辑读写最大的讲话
select top 50
qs.creation_time,qs.last_execution_time,qs.execution_count,qs.total_worker_time,
qs.total_physical_reads,qs.max_physical_reads,qs.total_logical_reads,qs.max_logical_reads,qs.min_logical_reads,
st.text
from sys.dm_exec_query_stats as qs
cross apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) as st
–where st.text like '%dv_topic%'
order by qs.total_logical_reads desc
select count(*) from flux_page

ECLARE
@USER_ID INT,
@KILLCMD VARCHAR(100),
@WAIT_TIME INT
— 设置空闲时间
SET @WAIT_TIME = 2;
— 依照选用标准,选用出应有撤除的历程
DECLARE cur_lock CURSOR FOR
SELECT spid
FROM master..sysprocesses
WHERE
DATEDIFF(minute, last_batch, getdate()) > @WAIT_TIME
AND blocked = 0
AND spid IN
(SELECT blocked
FROM master..sysprocesses);
— 撤废全体选收取的进度。
OPEN cur_lock;
FETCH NEXT FROM cur_lock INTO @USER_ID;
WHILE @@FETCH_STATUS = 0
BEGIN
SET @KILLCMD = ‘kill ‘ + CAST(@USER_ID AS VARCHAR)
EXECUTE (@KILLCMD);
FETCH NEXT FROM cur_lock INTO @USER_ID;
END;
CLOSE cur_lock;
DEALLOCATE cur_lock;

–查询锁音信
select * from sys.dm_tran_locks
–查询newbjx数据库中表的数量
select count(*) from newbjx..sysobjects where type=’u’ and
status>=0
DECLARE
@USER_ID INT,
@KILLCMD VARCHAR(100),
@WAIT_TIME INT
— 设置空闲时间
SET @WAIT_TIME = 2;
— 依照选取原则,选抽取相应撤废的进程
DECLARE cur_lock CURSOR FOR
SELECT spid
FROM master..sysprocesses
WHERE
DATEDIFF(minute, last_batch, getdate()) > @WAIT_TIME
AND blocked = 0
AND spid IN
(SELECT blocked
FROM master..sysprocesses);
— 打消全部选用出的经过。
OPEN cur_lock;
FETCH NEXT FROM cur_lock INTO @USER_ID;
WHILE @@FETCH_STATUS = 0
BEGIN
SET @KILLCMD = ‘kill ‘ + CAST(@USER_ID AS VARCHAR)
EXECUTE (@KILLCMD);
FETCH NEXT FROM cur_lock INTO @USER_ID;
END;
CLOSE cur_lock;
DEALLOCATE cur_lock;

–下边包车型地铁身体力行重返使会话 ID 与某一 Windows 线程 ID 相关联的音信。
–能够在 Windows
品质监视器中监视该线程的质量。该查询不回来当前正在休眠的对话 ID。

SELECT STasks.session_id, SThreads.os_thread_id
FROM sys.dm_os_tasks AS STasks
INNER JOIN sys.dm_os_threads AS SThreads
ON STasks.worker_address = SThreads.worker_address
WHERE STasks.session_id IS NOT NULL
ORDER BY STasks.session_id;
GO

set statistics io on
set statistics time on

–单次实践成本CPU时间最长的询存候顿
SELECT TOP 5
total_worker_time,last_worker_time,max_worker_time,min_worker_time,
SUBSTRING(st.text,(qs.statement_start_offset/2)+1,
((CASE statement_end_offset WHEN -1 THEN DATALENGTH(st.text)
ELSE qs.statement_end_offset END
-qs.statement_start_offset)/2)+1) AS statement_text
FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs CROSS APPLY
sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS st
ORDER BY max_worker_time DESC
–实施次数最多的查询安插
SELECT TOP 5 creation_time,last_execution_time,execution_count,
SUBSTRING(st.text,(qs.statement_start_offset/2)+1,
((CASE statement_end_offset WHEN -1 THEN DATALENGTH(st.text)
ELSE qs.statement_end_offset END
-qs.statement_start_offset)/2)+1) AS statement_text
FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs CROSS APPLY
sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS st
ORDER BY execution_count DESC

–哪个人过不去了自个儿
SELECT blocked_query.session_id AS blocked_session_id,
blocking_query.session_id AS blocking_session_id,
sql_text.text AS blocking_text,
waits.wait_type AS blocking_resource
FROM sys.dm_exec_requests AS blocked_query
INNER JOIN
sys.dm_exec_requests AS blocking_query
ON blocked_query.blocking_session_id=blocking_query.session_id
CROSS APPLY
(SELECT * FROM sys.dm_exec_sql_text(blocking_query.sql_handle)) AS
sql_text
INNER JOIN
sys.dm_os_waiting_tasks AS waits
ON waits.session_id=blocking_query.session_id

–哪一组TSQL或进度占用了最多的CPU时间:

SELECT TOP 50 sum(qs.total_worker_time)/1000 AS total_cpu_time,
sum(qs.execution_count)/1000 AS total_execution_count,
count(*) AS number_of_statements,
qs.plan_handle,qs.sql_handle
FROM sys.dm_exec_query_stats qs
GROUP BY qs.plan_handle
ORDER BY sum(qs.total_worker_time) DESC

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