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- Microsoft SQL Server 2005 提供了一些工具来监控数据库
001 --WL 09-07-03
002 /*Microsoft SQL Server 2005 提供了一些工具来监控数据库。方法之一是动态管理视图。动态管理视图 (DMV) 和动态管理函数 (DMF) 返回的服务器状态信息可用于监控服务器实例的运行状况、诊断问题和优化性能。
003
004 常规服务器动态管理对象包括：
005
006 dm_db_*：数据库和数据库对象
007
008 dm_exec_*：执行用户代码和关联的连接
009
010 dm_os_*：内存、锁定和时间安排
011
012 dm_tran_*：事务和隔离
013
014 dm_io_*：网络和磁盘的输入/输出
015
016 此部分介绍为监控 SQL Server 运行状况而针对这些动态管理视图和函数运行的一些常用查询。
017 */
018
019 --您可以运行以下查询来获取所有 DMV 和 DMF 名称
020 SELECT * FROM sys.system_objects
021 WHERE name LIKE 'dm_%'
022 ORDER BY name
023
024 --CPU 瓶颈通常由以下原因引起：查询计划并非最优、配置不当、设计因素不良或硬件资源不足。下面的常用查询可帮助您确定导致 CPU 瓶颈的原因。
025
026 --下面的查询使您能够深入了解当前缓存的哪些批处理或过程占用了大部分 CPU 资源。
027
028 SELECT TOP 50
029 SUM (qs.total_worker_time) AS total_cpu_time,
030 SUM (qs.execution_count) AS total_execution_count,
031 COUNT (*) AS number_of_statements,
032 qs.sql_handle
033 FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs
034 GROUP BY qs.sql_handle
035 ORDER BY SUM (qs.total_worker_time) DESC
036
037 --下面的查询显示缓存计划所占用的 CPU 总使用率（带 SQL 文本）。
038 SELECT
039 total_cpu_time,
040 total_execution_count,
041 number_of_statements,
042 s2.text
043 --(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
044 FROM
045 ( SELECT TOP 50
046 SUM (qs.total_worker_time) AS total_cpu_time,
047 SUM (qs.execution_count) AS total_execution_count,
048 COUNT (*) AS number_of_statements,
049 qs.sql_handle --,
050 --MIN(statement_start_offset) AS statement_start_offset,
051 --MAX(statement_end_offset) AS statement_end_offset
052 FROM
053 sys.dm_exec_query_stats AS qs
054 GROUP BY qs.sql_handle
055 ORDER BY SUM (qs.total_worker_time) DESC ) AS stats
056 CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(stats.sql_handle) AS s2
057
058 --下面的查询显示 CPU 平均占用率最高的前 50 个 SQL 语句。
059
060 SELECT TOP 50
061 total_worker_time/execution_count AS [ Avg CPU Time ],
062 ( 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, *
063 FROM sys.dm_exec_query_stats
064 ORDER BY [ Avg CPU Time ] DESC
065
066 --下面显示用于找出过多编译/重新编译的 DMV 查询
067
068 select * from sys.dm_exec_query_optimizer_info
069 where
070 counter = 'optimizations'
071 or counter = 'elapsed time'
072
073
074
075
076 --下面的示例查询显示已重新编译的前 25 个存储过程。plan_generation_num 指示该查询已重新编译的次数。
077
078 select top 25
079 sql_text.text,
080 sql_handle,
081 plan_generation_num,
082 execution_count,
083 dbid,
084 objectid
085 from sys.dm_exec_query_stats a
086 cross apply sys.dm_exec_sql_text(sql_handle) as sql_text
087 where plan_generation_num > 1
088 order by plan_generation_num desc
089
090
091 /*效率较低的查询计划可能增大 CPU 占用率。
092 下面的查询显示哪个查询占用了最多的 CPU 累计使用率。
093 */
094 SELECT
095 highest_cpu_queries.plan_handle,
096 highest_cpu_queries.total_worker_time,
097 q.dbid,
098 q.objectid,
099 q.number,
100 q.encrypted,
101 q.[text]
102 from
103 ( select top 50
104 qs.plan_handle,
105 qs.total_worker_time
106 from
107 sys.dm_exec_query_stats qs
108 order by qs.total_worker_time desc ) as highest_cpu_queries
109 cross apply sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) as q
110 order by highest_cpu_queries.total_worker_time desc
111
112
113 --下面的查询显示一些可能占用大量 CPU 使用率的运算符（例如 ‘%Hash Match%’、‘%Sort%’）以找出可疑对象
114
115 select *
116 from
117 sys.dm_exec_cached_plans
118 cross apply sys.dm_exec_query_plan(plan_handle)
119 where
120 cast (query_plan as nvarchar( max )) like '%Sort%'
121 or cast (query_plan as nvarchar( max )) like '%Hash Match%'
122 /*
123 如果已检测到效率低下并导致 CPU 占用率较高的查询计划，请对该查询中涉及的表运行 UPDATE STATISTICS 以查看该问题是否仍然存在。然后，收集相关数据并将此问题报告给 PerformancePoint Planning 支持人员。
124
125 如果您的系统存在过多的编译和重新编译，可能会导致系统出现与 CPU 相关的性能问题。
126
127 您可以运行下面的 DMV 查询来找出过多的编译/重新编译。
128
129 */
130 select * from sys.dm_exec_query_optimizer_info
131 where
132 counter = 'optimizations'
133 or counter = 'elapsed time'
134
135
136 --开始内存压力检测和调查之前，请确保已启用 SQL Server 中的高级选项。请先对 master 数据库运行以下查询以启用此选项。
137
138 sp_configure 'show advanced options'
139 go
140 sp_configure 'show advanced options' , 1
141 go
142 reconfigure
143 go
144
145 --首先运行以下查询以检查内存相关配置选项。
146
147 sp_configure 'awe_enabled'
148 go
149 sp_configure 'min server memory'
150 go
151 sp_configure 'max server memory'
152 go
153 sp_configure 'min memory per query'
154 go
155 sp_configure 'query wait'
156 go
157
158 --运行下面的 DMV 查询以查看 CPU、计划程序内存和缓冲池信息。
159
160 select
161 cpu_count,
162 hyperthread_ratio,
163 scheduler_count,
164 physical_memory_in_bytes / 1024 / 1024 as physical_memory_mb,
165 virtual_memory_in_bytes / 1024 / 1024 as virtual_memory_mb,
166 bpool_committed * 8 / 1024 as bpool_committed_mb,
167 bpool_commit_target * 8 / 1024 as bpool_target_mb,
168 bpool_visible * 8 / 1024 as bpool_visible_mb
169 from sys.dm_os_sys_info
170
171 /*I/O 瓶颈
172 检查闩锁等待统计信息以确定 I/O 瓶颈。运行下面的 DMV 查询以查找 I/O 闩锁等待统计信息
173 */
174 select wait_type, waiting_tasks_count, wait_time_ms, signal_wait_time_ms, wait_time_ms / waiting_tasks_count
175 from sys.dm_os_wait_stats
176 where wait_type like 'PAGEIOLATCH%' and waiting_tasks_count > 0
177 order by wait_type
178
179 /*如果 waiting_task_counts 和 wait_time_ms 与正常情况相比有显著变化，则可以确定存在 I/O 问题。获取 SQL Server 平稳运行时性能计数器和主要 DMV 查询输出的基线非常重要。
180
181 这些 wait_types 可以指示您的 I/O 子系统是否遇到瓶颈。
182
183 使用以下 DMV 查询来查找当前挂起的 I/O 请求。请定期执行此查询以检查 I/O 子系统的运行状况，并隔离 I/O 瓶颈中涉及的物理磁盘。
184
185 */
186
187 select
188 database_id,
189 file_id,
190 io_stall,
191 io_pending_ms_ticks,
192 scheduler_address
193 from sys.dm_io_virtual_file_stats( NULL , NULL )t1,
194 sys.dm_io_pending_io_requests as t2
195 where t1.file_handle = t2.io_handle
196
197 /*
198 在正常情况下，该查询通常不返回任何内容。如果此查询返回一些行，则需要进一步调查。
199
200 您还可以执行下面的 DMV 查询以查找 I/O 相关查询。
201 */
202 select top 5 (total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
203 (total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
204 (total_physical_reads/execution_count) as avg_physical_reads,
205 Execution_count, statement_start_offset, p.query_plan, q.text
206 from sys.dm_exec_query_stats
207 cross apply sys.dm_exec_query_plan(plan_handle) p
208 cross apply sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) as q
209 order by (total_logical_reads + total_logical_writes)/execution_count Desc
210
211
212 --下面的 DMV 查询可用于查找哪些批处理/请求生成的 I/O 最多。如下所示的 DMV 查询可用于查找可生成最多 I/O 的前五个请求。调整这些查询将提高系统性能
213
214 Code
215 select top 5
216 (total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
217 (total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
218 (total_physical_reads/execution_count) as avg_phys_reads,
219 Execution_count,
220 statement_start_offset as stmt_start_offset,
221 sql_handle,
222 plan_handle
223 from sys.dm_exec_query_stats
224 order by (total_logical_reads + total_logical_writes) Desc
225
226 /*阻塞
227 运行下面的查询可确定阻塞的会话。
228 */
229 select blocking_session_id, wait_duration_ms, session_id from
230 sys.dm_os_waiting_tasks
231 where blocking_session_id is not null
232
233 --使用此调用可找出 blocking_session_id 所返回的 SQL。例如，如果 blocking_session_id 是 87，则运行此查询可获得相应的 SQL。
234
235 dbcc INPUTBUFFER(87)
236
237 --下面的查询显示 SQL 等待分析和前 10 个等待的资源。
238
239 select top 10 *
240 from sys.dm_os_wait_stats
241 --where wait_type not in ('CLR_SEMAPHORE','LAZYWRITER_SLEEP','RESOURCE_QUEUE','SLEEP_TASK','SLEEP_SYSTEMTASK','WAITFOR')
242 order by wait_time_ms desc
243
244 /*若要找出哪个 spid 正在阻塞另一个 spid，可在数据库中创建以下存储过程，然后执行该存储过程。此存储过程会报告此阻塞情况。键入 sp_who 可找出 @spid；@spid 是可选参数。
245 */
246 create proc dbo.sp_block (@spid bigint = NULL )
247 as
248 select
249 t1.resource_type,
250 'database' =db_name(resource_database_id),
251 'blk object' = t1.resource_associated_entity_id,
252 t1.request_mode,
253 t1.request_session_id,
254 t2.blocking_session_id
255 from
256 sys.dm_tran_locks as t1,
257 sys.dm_os_waiting_tasks as t2
258 where
259 t1.lock_owner_address = t2.resource_address and
260 t1.request_session_id = isnull (@spid,t1.request_session_id)
261
262 /*以下是使用此存储过程的示例。*/
263 exec sp_block
264 exec sp_block @spid = 7
265
266 SELECT * FROM dbo.Orders
267
268 SELECT customerID ,EmployeeID ,ShippedDate , COUNT (*) AS numorders
269 FROM dbo.Orders
270 WHERE orderdate >= '19980504'
271 AND orderdate <= '19980506'
272 GROUP BY customerID ,EmployeeID ,ShippedDate
273 WITH CUBE
