的运营意况,财富等待之SOS_SCHEDULE讴歌ZDX_YIELD

作者:新京葡娱乐场388官网

 一.概念

   SOS_SCHEDULER_YIELD等待类型是一个任务自愿放弃当前的资源占用,让给其他任务使用。   这个等待类型与CPU有直接关系,与内存与也有间接关系,与CPU有关系是因为在sql server里是通过任务调度SCHEDULER来关联CPU。 通过SCHEDULER下的Worker线程来处理SQL任务。为什么跟内存有关系呢,是因为获取的资源需要内存来承载。 
  Yelding的发生:是指SCHEDULER上运行的Worker都是非抢占式的, 在 SCHEDULER上Worker由于资源等待,让出当前Worker给其它Worker就叫Yielding。 关于SCHEDULER_YIELD产生的原理查看  sqlserver 任务调度与CPU。SOS_SCHEDULER_YIELD 等待的情况可以了解到:

  (1)CPU有压力

  (2) SQL Server CPU scheduler 使用得当处理就会效率高。

1.1 从实例级别来查看等待数

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: 

图片 1

  这个等待类型排名第二,从请求的次数来说有69367060次,也就是说该线程用完了4ms的时间片,主动放弃cpu。如果没有大量的runnable队列或者大量的signal wait,证明不一定是cpu问题。因为这两个指标是cpu压力的一个体现。需要检查执行计划中是否存在大量扫描操作。

1.2 通过dmv scheaduler的描述查看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:

图片 2

  如果你注意到runnable_tasks_count计数有两位数,持续很长时间(一段时间内),你就会知道CPU压力。两位数字通常被认为是一件坏事 无法应对当前负荷。另外可以通过性能监视器%Processor Time 来查看CPU的状况。

1.3 通过案例实时查看sql语句级的资源等待

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

  -- 或查找资源等待的
  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 运行sys.dm_exec_requests 表,由于字段多截取了三断。会话202的sql 语句上一次 等待类型是SOS_SCHEDULER_YIELD。之所以会出现YIELD,是因为SCHEDULER下的Worker已经发起了task 命令,但由于资源等待 如锁或者磁盘输入/输出等,Worker又是非抢占式,所以让出了当前的Worker。

图片 3

图片 4

图片 5

1.4 减少sos_scheduler_yield 等待

  正如上面所讨论的,这种等待类型与CPU压力有关。增加更多CPU是简单的解决方案,然而实现这个解决方案并不容易。当这个等待类型很高时,你可以考虑其他的事情。这里通过从缓存中找到与CPU相关的最昂贵的SQL语句。

--查询编译以来 cpu耗时总量最多的前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

 

  

监控 CPU 瓶颈

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。

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。

  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  

 

下面的查询显示缓存计划所占用的 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  

下面的查询显示 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  

下面显示用于找出过多编译/重新编译的 DMV 查询。

 

 

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

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。

 

 

  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  

效率较低的查询计划可能增大 CPU 占用率。

 

下面的查询显示哪个查询占用了最多的 CPU 累计使用率。

 

  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。

 

 

  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%'  

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 规划支持人员。

 

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。

您可以运行下面的 DMV 查询来找出过多的编译/重新编译。

 

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

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。

 

 

  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  

如果已检测到过多的编译或重新编译,请尽可能多地收集相关数据并将其报告给规划支持人员。

 

试应用环境:SQL2008 R2、SQL2012、SQL2014

[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执行的 SP 命令的总工作时间 (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 执行的 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执行的 SP 命令的逻辑读取(内存压力)   
  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执行的 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执行的 SP 命令执行计数  
  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  

 

查看10秒时间内存储过程执行次数和CPU时间

[sql] view plaincopy图片 6图片 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   

I/O 瓶颈

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。

 

  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。

 

这些 wait_types 可以指示您的 I/O 子系统是否遇到瓶颈。

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。

 

  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。

 

您还可以执行下面的 DMV 查询以查找 I/O 相关查询。

 

  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。

 

 

  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  

 

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
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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   

阻塞

运行下面的查询可确定阻塞的会话。

 

  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  

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。

 

 

  1. dbcc INPUTBUFFER(87)  

下面的查询显示 SQL 等待分析和前 10 个等待的资源。

 

 

  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。

 

 

  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)  

以下是使用此存储过程的示例。

 

 

  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; ">

内存瓶颈

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。

 

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

首先运行以下查询以检查内存相关配置选项。

 

 

  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  

运行下面的 DMV 查询以查看 CPU、计划程序内存和缓冲池信息。

 

 

  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  

 

 

  • dm_db_*:数据库和数据库对象

  • dm_exec_*:执行用户代码和关联的连接

  • dm_os_*:内存、锁定和时间安排

  • dm_tran_*:事务和隔离

  • dm_io_*:网络和磁盘的输入/输出

常规服务器动态管理对象包括:

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。

示例查询

您可以运行以下查询来获取所有 DMV 和 DMF 名称:

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

 

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。

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