Microsoft SQL Server 2005 提供了一些工具来监控数据库

本文涉及的产品
云数据库 RDS SQL Server,基础系列 2核4GB
RDS SQL Server Serverless,2-4RCU 50GB 3个月
推荐场景:
简介: --WL 09-07-03/*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。
 
 
-- WL 09 - 07 - 03
/* 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。

常规服务器动态管理对象包括:

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

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。
*/

-- 您可以运行以下查询来获取所有 DMV 和 DMF 名称
SELECT
* FROM sys.system_objects
WHERE name LIKE
' dm_% '
ORDER BY name

-- 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。

SELECT TOP
50
SUM(qs.total_worker_time) AS total_cpu_time,
SUM(qs.execution_count) AS total_execution_count,
COUNT(
* ) AS number_of_statements,
qs.sql_handle
FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs
GROUP BY qs.sql_handle
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)。
SELECT
total_cpu_time,
total_execution_count,
number_of_statements,
s2.text
-- (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
FROM
(SELECT TOP
50
SUM(qs.total_worker_time) AS total_cpu_time,
SUM(qs.execution_count) AS total_execution_count,
COUNT(
* ) AS number_of_statements,
qs.sql_handle
-- ,
-- MIN(statement_start_offset) AS statement_start_offset,
-- MAX(statement_end_offset) AS statement_end_offset
FROM
sys.dm_exec_query_stats AS qs
GROUP BY qs.sql_handle
ORDER BY SUM(qs.total_worker_time) DESC) AS stats
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。

SELECT TOP
50
total_worker_time
/ execution_count AS [Avg CPU Time],
(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, *
FROM sys.dm_exec_query_stats
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

select
* from sys.dm_exec_query_optimizer_info
where
counter
= ' optimizations '
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。

select top
25
sql_text.text,
sql_handle,
plan_generation_num,
execution_count,
dbid,
objectid
from sys.dm_exec_query_stats a
cross apply sys.dm_exec_sql_text(sql_handle)
as sql_text
where plan_generation_num > 1
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。
*/
SELECT
highest_cpu_queries.plan_handle,
highest_cpu_queries.total_worker_time,
q.dbid,
q.objectid,
q.number,
q.encrypted,
q.[text]
from
(select top
50
qs.plan_handle,
qs.total_worker_time
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(plan_handle)
as q
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

select
*
from
sys.dm_exec_cached_plans
cross apply sys.dm_exec_query_plan(plan_handle)
where
cast(query_plan
as nvarchar(max)) like ' %Sort% '
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 Planning 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。

*/
select
* from sys.dm_exec_query_optimizer_info
where
counter
= ' optimizations '
or counter
= ' elapsed time '


-- 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。

sp_configure
' show advanced options '
go
sp_configure
' show advanced options ' , 1
go
reconfigure
go

-- 首先运行以下查询以检查内存相关配置选项。

sp_configure
' awe_enabled '
go
sp_configure
' min server memory '
go
sp_configure
' max server memory '
go
sp_configure
' min memory per query '
go
sp_configure
' query wait '
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。

select
cpu_count,
hyperthread_ratio,
scheduler_count,
physical_memory_in_bytes
/ 1024 / 1024 as physical_memory_mb,
virtual_memory_in_bytes
/ 1024 / 1024 as virtual_memory_mb,
bpool_committed
* 8 / 1024 as bpool_committed_mb,
bpool_commit_target
* 8 / 1024 as bpool_target_mb,
bpool_visible
* 8 / 1024 as bpool_visible_mb
from sys.dm_os_sys_info

/* 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
*/
select wait_type, waiting_tasks_count, wait_time_ms, signal_wait_time_ms, wait_time_ms
/ waiting_tasks_count
from sys.dm_os_wait_stats
where wait_type like ' PAGEIOLATCH% ' and waiting_tasks_count > 0
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。

*/

select
database_id,
file_id,
io_stall,
io_pending_ms_ticks,
scheduler_address
from sys.dm_io_virtual_file_stats(NULL, NULL)t1,
sys.dm_io_pending_io_requests
as t2
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。
*/
select top
5 (total_logical_reads / execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes
/ execution_count) as avg_logical_writes,
(total_physical_reads
/ execution_count) as avg_physical_reads,
Execution_count, statement_start_offset, p.query_plan, q.text
from sys.dm_exec_query_stats
cross apply sys.dm_exec_query_plan(plan_handle) p
cross apply sys.dm_exec_sql_text(plan_handle)
as q
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

Code
select top
5
(total_logical_reads
/ execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes
/ execution_count) as avg_logical_writes,
(total_physical_reads
/ execution_count) as avg_phys_reads,
Execution_count,
statement_start_offset
as stmt_start_offset,
sql_handle,
plan_handle
from sys.dm_exec_query_stats
order by (total_logical_reads
+ total_logical_writes) Desc

/* 阻塞
运行下面的查询可确定阻塞的会话。
*/
select blocking_session_id, wait_duration_ms, session_id from
sys.dm_os_waiting_tasks
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。

dbcc INPUTBUFFER(
87 )

-- 下面的查询显示 SQL 等待分析和前 10 个等待的资源。

select top
10 *
from sys.dm_os_wait_stats
-- where wait_type not in ( ' CLR_SEMAPHORE ' , ' LAZYWRITER_SLEEP ' , ' RESOURCE_QUEUE ' , ' SLEEP_TASK ' , ' SLEEP_SYSTEMTASK ' , ' WAITFOR ' )
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。
*/
create proc dbo.sp_block (@spid bigint
= NULL)
as
select
t1.resource_type,
' database ' = db_name(resource_database_id),
' blk object ' = t1.resource_associated_entity_id,
t1.request_mode,
t1.request_session_id,
t2.blocking_session_id
from
sys.dm_tran_locks
as t1,
sys.dm_os_waiting_tasks
as t2
where
t1.lock_owner_address
= t2.resource_address and
t1.request_session_id
= isnull(@spid,t1.request_session_id)

/* 以下是使用此存储过程的示例。 */
exec sp_block
exec sp_block @spid
= 7

SELECT
* FROM dbo.Orders

SELECT customerID ,EmployeeID ,ShippedDate ,COUNT(
* ) AS numorders
FROM dbo.Orders
WHERE orderdate
>= ' 19980504 '
AND orderdate
<= ' 19980506 '
GROUP BY customerID ,EmployeeID ,ShippedDate
WITH CUBE
img_fa0be433d68c8212b2b0b3b1a564ccb1.png
如果本文对你有所帮助,请打赏——1元就足够感动我:)
支付宝打赏 微信打赏
联系邮箱:intdb@qq.com
我的GitHub: https://github.com/vipstone
关注公众号: img_9bde0f31ac4a0eca10b1bd7414b78faf.png


作者: 王磊
出处: http://vipstone.cnblogs.com/
本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,请标明出处。

相关实践学习
使用SQL语句管理索引
本次实验主要介绍如何在RDS-SQLServer数据库中,使用SQL语句管理索引。
SQL Server on Linux入门教程
SQL Server数据库一直只提供Windows下的版本。2016年微软宣布推出可运行在Linux系统下的SQL Server数据库,该版本目前还是早期预览版本。本课程主要介绍SQLServer On Linux的基本知识。 相关的阿里云产品:云数据库RDS&nbsp;SQL Server版 RDS SQL Server不仅拥有高可用架构和任意时间点的数据恢复功能,强力支撑各种企业应用,同时也包含了微软的License费用,减少额外支出。 了解产品详情:&nbsp;https://www.aliyun.com/product/rds/sqlserver
相关文章
|
3月前
|
SQL 数据库
数据库数据恢复—SQL Server数据库报错“错误823”的数据恢复案例
SQL Server附加数据库出现错误823,附加数据库失败。数据库没有备份,无法通过备份恢复数据库。 SQL Server数据库出现823错误的可能原因有:数据库物理页面损坏、数据库物理页面校验值损坏导致无法识别该页面、断电或者文件系统问题导致页面丢失。
107 12
数据库数据恢复—SQL Server数据库报错“错误823”的数据恢复案例
|
26天前
|
SQL 存储 Linux
从配置源到数据库初始化一步步教你在CentOS 7.9上安装SQL Server 2019
【11月更文挑战第16天】本文介绍了在 CentOS 7.9 上安装 SQL Server 2019 的详细步骤,包括配置系统源、安装 SQL Server 2019 软件包以及数据库初始化,确保 SQL Server 正常运行。
|
4月前
|
SQL 数据库 数据安全/隐私保护
SQL Server数据库Owner导致事务复制log reader job无法启动的解决办法
【8月更文挑战第14天】解决SQL Server事务复制Log Reader作业因数据库所有者问题无法启动的方法:首先验证数据库所有者是否有效并具足够权限;若非,使用`ALTER AUTHORIZATION`更改为有效登录名。其次,确认Log Reader使用的登录名拥有读取事务日志所需的角色权限。还需检查复制配置是否准确无误,并验证Log Reader代理的连接信息及参数。重启SQL Server Agent服务或手动启动Log Reader作业亦可能解决问题。最后,审查SQL Server错误日志及Windows事件查看器以获取更多线索。
|
1月前
|
SQL 存储 Linux
从配置源到数据库初始化一步步教你在CentOS 7.9上安装SQL Server 2019
【11月更文挑战第8天】本文介绍了在 CentOS 7.9 上安装 SQL Server 2019 的详细步骤,包括系统准备、配置安装源、安装 SQL Server 软件包、运行安装程序、初始化数据库以及配置远程连接。通过这些步骤,您可以顺利地在 CentOS 系统上部署和使用 SQL Server 2019。
|
1月前
|
SQL 存储 Linux
从配置源到数据库初始化一步步教你在CentOS 7.9上安装SQL Server 2019
【11月更文挑战第7天】本文介绍了在 CentOS 7.9 上安装 SQL Server 2019 的详细步骤,包括系统要求检查与准备、配置安装源、安装 SQL Server 2019、配置 SQL Server 以及数据库初始化(可选)。通过这些步骤,你可以成功安装并初步配置 SQL Server 2019,进行简单的数据库操作。
|
2月前
|
存储 数据挖掘 数据库
数据库数据恢复—SQLserver数据库ndf文件大小变为0KB的数据恢复案例
一个运行在存储上的SQLServer数据库,有1000多个文件,大小几十TB。数据库每10天生成一个NDF文件,每个NDF几百GB大小。数据库包含两个LDF文件。 存储损坏,数据库不可用。管理员试图恢复数据库,发现有数个ndf文件大小变为0KB。 虽然NDF文件大小变为0KB,但是NDF文件在磁盘上还可能存在。可以尝试通过扫描&拼接数据库碎片来恢复NDF文件,然后修复数据库。
|
3月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
创建包含MySQL和SQLServer数据库所有字段类型的表的方法
创建一个既包含MySQL又包含SQL Server所有字段类型的表是一个复杂的任务,需要仔细地比较和转换数据类型。通过上述方法,可以在两个数据库系统之间建立起相互兼容的数据结构,为数据迁移和同步提供便利。这一过程不仅要考虑数据类型的直接对应,还要注意特定数据类型在不同系统中的表现差异,确保数据的一致性和完整性。
39 4
|
3月前
|
SQL 存储 数据管理
SQL Server数据库
SQL Server数据库
73 11
|
4月前
|
SQL 数据库
Microsoft SQL Server 2014如何来备份数据库
Microsoft SQL Server 2014如何来备份数据库
462 3
|
4月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
SQL数据库和 SQLserver数据库
【8月更文挑战第19天】SQL数据库和 SQLserver数据库
70 2