查询统计,性能调优
分类:美高梅-数据

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

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 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:

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  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23215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。

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 新建索引后在来看看

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

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一. 概述

  上次在介绍性能调优中讲到了I/O的开销查看及维护,这次介绍CPU的开销及维护, 在调优方面是可以从多个维度去发现问题如I/O,CPU,  内存,锁等,不管从哪个维度去解决,都能达到调优的效果,因为sql server系统作为一个整体性,它都是紧密相连的,例如:解决了sql语句中I/O开销较多的问题,那对应的CPU开销也会减少,反之解决了CPU开销最多的,那对应I/O开销也会减少。解决I/O开销后CPU耗时也减少,是因为CPU下的Worker线程需要扫描I/O页数就少了,出现的资源锁的阻塞也减少了,具体可参考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 性能调优 I/O开销分析“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

查询如下图所示,显示CPU耗时总量最多的前50条

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在排名第38条,拿出耗时的sql脚本来分析,发现未走索引。如下图

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

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《Microsoft Sql server 2008 Internals》读书笔记订阅地址:

数据库引擎接收到一个新的查询请求(Batch或SP),查询优化器会生成执行计划,并缓存到内存中;下次再次执行相同的查询请求时,数据库引擎从复用已经缓存的执行计划,换句话,数据库引擎为每一个查询请求生成执行计划,并把已经生成的执行计划缓存起来,当接收到相同的查询请求时,数据库引擎复用已缓存的执行计划。查询请求(Batch或SP)中的每一个查询语句的执行计划,都会被缓存到内存中,数据库引擎统计执行计划的性能参数,缓存在DMV:sys.dm_exec_query_stats中,在该视图中,每一行数据都表示一个查询语句的统计数据:

二. 维护注意点

  1.  在生产数据库下,CPU耗时查询,并不限定只排查总耗时前50条,可以是前100~200条。具体看sql脚本没有没优化的需要,并不是每个表的查询都必须走索引。如:有的表不走索引时并不会感觉很耗时平均I/0次数少,表中已建的索引已有多个,增删改也频繁,还有索引占用空间,这时需要权衡。 

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

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 2. 不要在工作时间维护大表索引

    当我们排查到有的大表缺失索引,数据在100w以上,如果在工作时间来维护索引,不管是创建索引还是重建索引都会造成表的阻塞, 这里表的响应会变慢或者直接卡死,前端应用程序直接请求超时。这里需要注意的。来看下新建一个索引的脚本会发现 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]
GO

  • sql_handle:用以唯一标识一个TSQL文本(Batch或SP),TSQL文本存储在SQL Manager Cache(SQLMGR)中;
  • plan_handle:用于唯一标识一个已编辑的查询计划,查询计划存储在计划缓存中;

《Microsoft Sql server 2008 Internals》索引目录:

一个sql_handle 能够生成多个查询计划,对应多个美高梅网站是多少,plan_handle,但是每个plan_handle只能对应一个sql_handle

《Microsoft Sql server 2008 Internal》读书笔记--目录索引

一,获取查询语句

上文我们了解计划缓存内部操作的第一部分-缓存存储。今天我们继续关注已编译计划、执行上下文和计划缓存元数据相关的几个非常有用的系统函数和视图。

视图sys.dm_exec_query_stats 缓存的是单个查询语句的执行计划,而sql_handler引用的是整个TSQL文本(Batch或SP),为了获得单个查询语句的文本,必须通过语句的偏移字段来抽取,偏移量是字节,字节数量从0开始:

已编译计划(Compiled Plans)

  • statement_start_offset:语句开始偏移的字节序号
  • statement_end_offset:语句结束偏移的字节序号,-1 表示TSQL文本的末尾;

在Object和SQL计划缓存存储中有两种主要的计划类型:已编译的计划和执行计划。已编译计划是我们检查sys.dm_exec_cached_plans视图时看到的类型之一,前面我们已经提到过与编译计划有关的三个主要的objType值:Adhoc,Prepsred,Proc。已编译的计划可以被存储在对象存储或SQL存储中,这取决于他们的objType值。已编译计划被看作可量化的内存对象。他们re-create和成本太高了,因此,SQL Server试图在缓存中保留它们。当SQL Server面临较大的内存压力时,移除缓存对象的策略使我们的编译计划不是被移除的第一个对象。

由于函数 sys.dm_exec_sql_text 返回的TSQL文本是以nvarchar(max)类型存储的,一般情况下,字节偏移量都是2的倍数,获取查询语句的脚本是:

一个编译计划被认为是一个完全的批处理,而不仅仅是单个的语句。对于一个多语句的批处理,你可以把已编译计划看作一个计划数组,已编译的计划能被在多个会话与用户间共享。定义给某个已编译计划的特定执行的(被存储在另外一个结构中的)信息,被称为可执行计划。

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执行上下文(Execution Contexts)

select substring(st.text 
                ,qs.statement_start_offset/2+1,
                ( case when qs.statement_end_offset = -1 
                            then len(convert(nvarchar(max), st.text))
                        else (qs.statement_end_offset - qs.statement_start_offset)/2
                    end 
                )
        ) as individual_query
        ,st.text as entire_query
from sys.dm_exec_query_stats qs
outer apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) as st

可执行计划或执行上下文,被看作附属于已编译计划,而不显示在sys.dm_exec_cached_plans视图中。可执行计划是在一个已编译计划执行时被运行时创建。可执行计划可能是存储在对象存储中的对象计划,也可能是存储在SQL存储中的SQL计划。每个可执行计划针对一个已编译计划的一次执行包含特定的运行时信息,包括实际的运行时参数、任何局部变量信息、在运行时为对象创建的Object IDs,User ID,批处理中关于当前执行语句的信息等。

View Code

当SQL Server开始执行一个已编译计划时,它从已编译计划中生成一个可执行计划。每一个编译计划中的独立语句,都得到自己的可执行计划,你可以看作是一个运行时查询计划。与已编译计划不同的是,可执行计划只能针对单个的会话。例如,如果100个用户模拟执行相同的批处理,将会有100个针对相同已编译计划的可执行计划。可执行计划能被从相关的已编译计划再生成。比起Create相对成本要低一些。稍后我们会关注与此相关的sys.dm_exec_cached_美高梅4858官方网站,plan_dependent_objects视图。

二,查看统计数据的平均值

计划缓存元数据(Plan Cache Metadata)

1,查看语句级别的统计数据

 

执行计划的重编译次数,执行查询的总时间,逻辑读和物理读的次数等计数器,是观察查询执行情况的重要指标:

句柄(handle)

  • plan_generation_num:表示执行计划产生的数量,表示同一个TSQL文本重新编译的次数;
  • total_elapsed_time:单词elapsed是指单个语句执行的总时间,包括 waiting的时间或 CPU工作(worker)的时间;
  • total_logical_reads:查询计划完成的逻辑读的次数;
  • total_physical_reads:查询计划完成的物理读的次数;

sys.dm_exec_cached_plans视图为每个已编译计划包含一个值plan_handle。Plan_Handle是SQL Server从完整的编译计划中提取出的一个哈希值,它对当前的每一个已存在的编译计划是惟一的,可以被多次重用,可以被看作已编译计划的标识。如果批处理中的某个独立的语句被重编译,但Plan_Handle仍然保留,原因就是我们前面讨论过的基于更正的优化策略。

以下脚本用于查看语句级别的执行计划的平均数据,并按照平均执行时间排序:

批处理中的实际SQL 文本或对象被存储在另外一个缓存(SQL Manager,简称SQLMGR)中。与批处理相关的T-SQL文本,包括所有注释,被存储在它的项(entries)。缓存在SQLMGR的T-SQL文本可以通过sql_Hanlde从数据值中提取出来。SQL_Handle包含一个完整批处理文本的哈希值,因为它对某个批处理是惟一的,因而,SQL_Handle可以看作SQLMGR批处理文本的一个标识。

select top 111 
    qs.execution_count,
    qs.total_rows/qs.execution_count as avg_rows,
    qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000 as avg_worker_ms,
    qs.total_elapsed_time/qs.execution_count/1000 as avg_elapsed_ms,
    qs.total_physical_reads/qs.execution_count as avg_physical_reads,
    qs.total_logical_reads/qs.execution_count as avg_logical_reads,
    qs.total_logical_writes/qs.execution_count as avg_logical_writes,
    qs.creation_time,
    qs.plan_generation_num,
    --st.text as entire_query,
    substring(st.text,
            qs.statement_start_offset/2 + 1,      
            ( case when qs.statement_end_offset = -1 
                        then len(convert(nvarchar(max), st.text))
                else (qs.statement_end_offset -qs.statement_start_offset)/2
              end)
            ) as individual_query
from sys.dm_exec_query_stats qs 
cross apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) as st 
order by avg_elapsed_ms desc 

任何定义的T-SQL批处理,有相同的SQL_Handle值,但未必有相同的Plan_Handle。如果缓存键是的任何值改变,我们在计划缓存中得到一个新的plan_Handle。

2,查看存储过程级别的查询统计

我们可以在sys.dm_exec_cached_plans视图中,很容易得到sql_Handle的值,从sys.dm_exec_cached_plan_atrributes函数获取一个特定的plan_Handle,如下语句:

对于缓存的存储过程,数据库引擎把SP相关的统计数据缓存在视图:sys.dm_exec_procedure_stats 中,每一行数据都表示一个SP的统计数据:

SELECT plan_handle, pvt.set_options, pvt.object_id, pvt.sql_handle
FROM (SELECT plan_handle, epa.attribute, epa.value
   FROM sys.dm_exec_cached_plans
     OUTER APPLY sys.dm_exec_plan_attributes(plan_handle) AS epa
   WHERE cacheobjtype = 'Compiled Plan'
   ) AS ecpa
PIVOT (MAX(ecpa.value) FOR ecpa.attribute

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  IN ("set_options", "object_id", "sql_handle")) AS pvt;

select top 111
    db_name(ps.database_id) as db_name
    ,ps.database_id
    ,object_schema_name(ps.object_id,ps.database_id)+'.'+object_name(ps.object_id,ps.database_id) as proc_name
    ,ps.type_desc as proc_type
    ,ps.cached_time
    ,ps.execution_count
    ,ps.total_worker_time/ps.execution_count/1000 as avg_worker_ms
    ,ps.total_elapsed_time/ps.execution_count/1000 as avg_elapsed_ms
    ,ps.total_physical_reads/ps.execution_count as avg_physical_reads
    ,ps.total_logical_reads/ps.execution_count as avg_logical_reads
    ,ps.total_logical_writes/ps.execution_count as avg_logical_writes
from sys.dm_exec_procedure_stats ps
where ps.database_id<32767
order by avg_elapsed_ms desc

sys.dm_exec_query_stats视图包含plan_Handle和sql_Handle,由于sql_Handle的值是隐含的,有时,难以决定我们的查询计划究竟跟哪个sql_Handle相关。此时,还需要借助于其他函数。

View Code

下面我们看几个函数:

对于database_id 为 32767,这个id是资源数据库(Resource Database)预留的ID,一般情况下,用户创建的数据库ID都会小于该数值。

 ■sys.dm_exec_sql_text

三,查看查询计划

相关参数可以参看:

函数 sys.dm_exec_query_plan 以XML格式返回指定batch或SP的查询计划,参数是plan_handle,这意味着,函数返回的是整个语句(Batch或SP)的执行计划,而视图sys.dm_exec_query_stats 缓存的是Batch或SP中某一个查询语句的统计信息,在query_plan字段上会出现大量的冗余:

主要功能:返回由指定的 sql_handle 标识的 SQL 批处理的文本。

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示例:

select top 111 
    qs.execution_count,
    qs.total_rows/qs.execution_count as avg_rows,
    qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000 as avg_worker_ms,
    qs.total_elapsed_time/qs.execution_count/1000 as avg_elapsed_ms,
    qs.total_physical_reads/qs.execution_count as avg_physical_reads,
    qs.total_logical_reads/qs.execution_count as avg_logical_reads,
    qs.total_logical_writes/qs.execution_count as avg_logical_writes,
    qs.creation_time,
    qs.plan_generation_num,
    st.text as entire_query,
    substring(st.text,
            qs.statement_start_offset/2 + 1,      
            ( case when qs.statement_end_offset = -1 
                        then len(convert(nvarchar(max), st.text))
                else (qs.statement_end_offset -qs.statement_start_offset)/2
              end)
            ) as individual_query,
    qp.query_plan
from sys.dm_exec_query_stats qs 
cross apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) as st 
outer apply sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) as qp
order by avg_elapsed_ms desc

USE Northwind2;
DBCC FREEPROCCACHE;
SET QUOTED_IDENTIFIER OFF;
GO
-- this is an example of the relationship between
-- sql_handle and plan_handle
SELECT LastName, FirstName, Country
FROM Employees
WHERE Country <> 'USA';
GO
SET QUOTED_IDENTIFIER ON;
GO
-- this is an example of the relationship between
-- sql_handle and plan_handle
SELECT LastName, FirstName, Country
FROM Employees
WHERE Country <> 'USA';
GO
SELECT st.text, qs. sql_handle, qs.plan_handle
FROM sys.dm_exec_query_stats qs
  CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(sql_handle) st;
GO

View Code

结果类似下表:

缓存的查询计划,被数据库引擎缓存在视图:sys.dm_exec_cached_plans,每一个查询计划都存储一行,从该视图中能够查看缓存的查询计划及其文本,计划占用的内存大小,以及查询计划被重用的次数等数据:

Text sql_handle plan_handle
-- this is an example of the relationship between  -- sql_handle and plan_handle  SELECT LastName, FirstName, Country  FROM Employees  WHERE Country <> 'USA';  0x02000000F42D6709ED82BBD1
AA82185699D108D4A5895AA9
0x06001A00F42D670918891B05
000000000000000000000000
-- this is an example of the relationship between  -- sql_handle and plan_handle  SELECT LastName, FirstName, Country  FROM Employees  WHERE Country <> 'USA';  0x02000000F42D6709ED82BBD1
AA82185699D108D4A5895AA9
0x06001A00F42D670938841B05
000000000000000000000000
select cp.refcounts
    ,cp.usecounts
    ,cp.size_in_bytes
    ,cp.cacheobjtype
    ,cp.objtype
    ,st.text as entire_sql
    --,cp.plan_handle
from sys.dm_exec_cached_plans cp
outer apply sys.dm_exec_sql_text(cp.plan_handle) st

注意:由于SET选项发生变化,而导致完全相同的批处理最终有两个计划。因此,在作查询优化时,请务必关注选项不同带来的计划差异。
■sys.dm_exec_query_Plan

四,内存授予

详细说明:
这是一个标量函数,以sql_handle为参数,以XML 格式返回计划句柄指定的批查询的显示计划。计划句柄指定的计划可以处于缓存或正在执行状态。

内存授予只出现在特定的查询语句中,如果一个查询包含排序,Hash等操作,那么该语句在执行之前,必须申请到必需的内存,这意味着,如果数据库引擎不能分配足够的授予内存,那么查询请求将不会执行。

■sys.dm_exec_text_query_Plan

视图sys.dm_exec_query_memory_grants 返回当前数据库中申请内存授予的状态:

详细说明:
Transact-SQL 批查询或批查询中的特定语句返回文本格式的显示计划。执行计划句柄指定的查询计划可处于缓存状态或正在执行状态。此表值函数与 sys.dm_exec_query_plan  类似,但存在以下差异:
1、查询计划的输出以文本格式返回。
2、查询计划的输出无大小限制。
3、可以指定批查询内的单个语句。
■sys.dm_exec_cached_plans

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详细说明:

select mg.session_id
    --,mg.request_id
    ,mg.resource_semaphore_id
    ,mg.wait_time_ms
    ,mg.dop
    ,mg.requested_memory_kb
    ,mg.required_memory_kb
    ,mg.used_memory_kb
    ,mg.max_used_memory_kb
    ,mg.ideal_memory_kb
    ,st.text as entire_sql
from sys.dm_exec_query_memory_grants mg
outer apply sys.dm_exec_sql_text(mg.sql_handle) as st
order by mg.wait_time_ms desc

针对 SQL Server 为了加快查询执行而缓存的每个查询计划返回一行。可以用此动态管理视图来查找缓存的查询计划、缓存的查询文本、缓存计划占用的内存量,以及重新使用缓存计划的计数。

View Code

示例,下列查询返回使用频度最高的语句:(这是不是优化的一个小技巧呢?呵呵。)

在申请内存授予时,数据库引擎会发送资源信号(resource semaphore),视图 sys.dm_exec_query_resource_semaphores 返回当前数据库中查询-执行的内存状态,用于检测当前数据库是否有足够的内存,用于所有的查询计划。

SELECT st.text, cp.plan_handle, cp.usecounts, cp.size_in_bytes,
    cp.cacheobjtype, cp.objtype
FROM sys.dm_exec_cached_plans cp
    CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(cp.plan_handle) st
ORDER BY cp.usecounts DESC

当内存紧张时,查询请求申请不到足够的授予内存,处于RESOURCE_SEMAPHORE等待状态。此时,数据库引擎发送资源信号(RESOURCE SEMAPHORE)申请授予内存(Requested Memory)。

结果:
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■sys.dm_exec_cached_plan_dependent_objects

当SQL Server实例接收到用户的查询请求时,查询优化器首先创建编译计划(Complied Plan),根据编译计划再创建执行计划(Execution Plan)。查询优化器在创建编译计划时,需要计算查询语句在执行时需要消耗的内存。用于执行查询语句的内存分为必需内存(Required Memory)和额外内存(Additional Memory),必需内存是指SQL Server实例执行Sort或Hash操作必须分配的最小内存,如果没有分配必需内存,查询请求不会执行;额外内存是查询语句用于存储临时的中间数据的内存,如果SQL Server没有足够的内存,数据库引擎把临时数据存储在硬盘中,这会降低查询语句执行的性能。

 详细说明:

SQL Server 要授予多少内存,查询请求才能真正开始执行呢?

 针对每个 Transact-SQL 执行计划、公共语言运行时 (CLR) 执行计划和与计划关联的游标返回一行。

  • Step1,计算需要的内存(Needed Memory):SQL Server计算每个查询需要多少内存才能执行,这通常是必需内存和额外内存之和,当查询请求以并发方式执行时,需要的内存公式是:(Required Memory*DOP)+额外内存。
  • Step2,计算请求的内存(Requested Memory):SQL Server检查每个查询请求需要的内存数量是否超出系统的限制,SQL Server减少额外内存的数量,以致于不会超出系统的上限,这个最终的内存数量是查询语句得以执行的请求内存。
  • Step3,为查询分配请求内存:SQL Server实例发送资源信号(RESOURCE SEMAPHORE),为查询(Query)语句授予/分配请求的物理内存。

示例:

当资源信号发送之后,如果SQL Server实例不能被授予查询的请求内存,那么查询请求处于RESOURCE_SEMAPHORE 等待状态。SQL Server维护一个先入先出( first-come-first-served)的等待队列,当新的查询请求处于RESOURCE_SEMAPHORE 等待状态,SQL Server将该查询放入队列的末尾。一旦SQL Server实例找到足够的空闲内存,那么数据库引擎取出RESOURCE_SEMAPHORE 等待队列顶端的第一个查询,立即授予其申请的请求内存(Requested Memory);该查询获得请求内存之后,开始执行查询任务。如果SQL Server实例长时间有查询处于RESOURCE_SEMAPHORE等待状态,说明SQL Server 面临内存压力。

SELECT text, plan_handle, d.usecounts, d.cacheobjtype
FROM sys.dm_exec_cached_plans
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(plan_handle)
CROSS APPLY
  sys.dm_exec_cached_plan_dependent_objects(plan_handle) d;

 

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参考文档:

 ■sys.dm_exec_reauests

Execution Related Dynamic Management Views and Functions (Transact-SQL).aspx)

 详细说明:

 返回有关在 SQL Server 中执行的每个请求的信息。
示例,下列查询返回当前正在执行的前10个最耗时的语句:(邀月提示,这又是一个调优的好技巧,不是吗?呵呵)

SELECT TOP 10 SUBSTRING(text, (statement_start_offset/2) + 1,
  ((CASE statement_end_offset
     WHEN -1
       THEN DATALENGTH(text)
     ELSE statement_end_offset
  END - statement_start_offset)/2) + 1) AS query_text, *
FROM sys.dm_exec_requests
  CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(sql_handle)
ORDER BY total_elapsed_time DESC

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 ■sys.dm_exec_query_stats

详细说明:

返回缓存查询计划的聚合性能统计信息。缓存计划中的每个查询语句在该视图中对应一行,并且行的生存期与计划本身相关联。在从缓存删除计划时,也将从该视图中删除对应行。

示例,下列查询返回使用CPU最长时间的前10个语句:(邀月提示,这是第三个调优的好技巧。呵呵)

SELECT TOP 10 SUBSTRING(text, (statement_start_offset/2) + 1,
  ((CASE statement_end_offset
     WHEN -1
       THEN DATALENGTH(text)
     ELSE statement_end_offset
  END - statement_start_offset)/2) + 1) AS query_text, *
FROM sys.dm_exec_query_stats
  CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(sql_handle)
  CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(plan_handle)
ORDER BY total_elapsed_time/execution_count DESC;

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 注意sys.dm_exec_cached_plans和sys.dm_exec_query_stats的主要区别:(这个在MSDN也没有的啊)
1、前者为每个批处理仅有一行被编译、缓存。而后者为每条语句对应一行。
2、后者包含汇总信息汇集了某个特定语句的所有执行信息,返回为每个查询提供的数量巨大的性能信息,包括执行的次数和累积的I/O、CPU和持续时间。记住,这个视图仅仅在查询完成时被更新,因此,如果服务器当前处在一个大的工作负载下,你需要多试几次,以提取更加公正的信息。

本文主要介绍了已编译计划、执行上下文和计划缓存元数据和几个常用的系统函数,并介绍了几个葵花宝典级的调优语句。下文将继续关注缓存大小管理、缓存项的成本(Costing of Cache entries)

 

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