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应用事件探查器优化SQL Server系统(1)

发布时间:2019-09-13 19:55:05

当你的SQL Server数据库系统运行缓慢的时候,你或许多多少少知道可以使用SQL Server Profiler(中文叫SQL事件探查器)工具来进行跟踪和分析。是的,Profiler可以用来捕获发送到SQL Server的所有语句以及语句的执行性能相关数据(如语句的read/writes页面数目,CPU的使用量,以及语句的duration等)以供以后分析。但本文并不介绍如何使用Profiler 工具,而是将介绍如何使用read80trace(有关该工具见后面介绍)工具结合自定义的存储过程来提纲挈领地分析Profiler捕获的Trace文件,最终得出令人兴奋的数据分析报表,从而使你可以高屋建瓴地优化SQL Server数据库系统。 本文对那些需要分析SQL Server大型数据库系统性能的读者如DBA等特别有用。在规模较大、应用逻辑复杂的数据库系统中Profiler产生的文件往往非常巨大,比如说在Profiler中仅仅配置捕获基本的语句事件,运行二小时后捕获的Trace文件就可能有GB级的大小。应用本文介绍的方法不但可以大大节省分析Trace的时间和金钱,把你从Trace文件的海量数据中解放出来,更是让你对数据库系统的访问模式了如指掌,从而知道哪一类语句对性能影响最大,哪类语句需要优化等等。 Profiler trace文件性能分析的传统方法以及局限 先说一下什么是数据库系统的访问模式。除了可以使用Trace文件解决如死锁,阻塞,超时等问题外,最常用也是最主要的功能是可以从Trace文件中得到如下三个非常重要的信息: 1.运行最频繁的语句 2.最影响系统性能的关键语句 3.各类语句群占用的比例以及相关性能统计信息 本文提到的访问模式就是上面三个信息。我们知道,数据库系统的模块是基本固定的,每个模块访问SQL Server的方式也是差不多固定的,具体到某个菜单,某个按钮,都是基本不变的,所以,在足够长的时间内,访问SQL Server的各类语句及其占用的比例也基本上是固定的。换句话说,只要Profiler采样的时间足够长(我一般运行2小时以上),那么从Trace文件中就肯定可以统计出数据库系统的访问模式。每一个数据库系统都有它自己独一无二的访问模式。分析Profiler Trace文件的一个重要目标就是找出数据库系统的访问模式。一旦得到访问模式,你就可以在优化系统的时候做到胸有成竹,心中了然。可惜直到目前为止还没有任何工具可以方便地得到这些信息。 传统的Trace分析方法有两种。一种是使用Profiler工具本身。比如说可以使用Profiler的Filter功能过滤出那些运行时间超过10秒以上的语句,或按照CPU排序找出最耗费CPU的语句等。另一种是把Trace文件导入到数据库中,然后使用T-SQL语句来进行统计分析。这两种方法对较小的Trace文件是有效的。但是,如果Trace文件数目比较多比较大(如4个500MB以上的trace文件),那么这两种方法就有很大的局限性。其局限性之一是因为文件巨大的原因,分析和统计都非常不易,常常使你无法从全局的高度提纲挈领地掌握所有语句的执行性能。你很容易被一些语句迷惑而把精力耗费在上面,而实际上它却不是真正需要关注的关键语句。局限性之二是你发现尽管很多语句模式都非常类似(仅仅是执行时参数不同),却没有一个简单的方法把他们归类到一起进行统计。简而言之,你无法轻而易举地得到数据库系统的访问模式,无法在优化的时候做到高屋建瓴,纲举目张。这就是传统分析方法的局限性。使用下面介绍的Read80trace工具以及自定义的存储过程可以克服这样的局限性。

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