sql server 性能调优 CPU开销分析

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。

太阳集团所有网址16877,1.1 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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