sql server性能调优 I/O开销的深入解析

上山打老虎

　　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。
　　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

　　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：

　　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232115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。

　　新建索引后在来看看

CREATE NONCLUSTERED INDEX ix_1
ON [dbo].[MEM_FlagshipApply] ([Status],[IsDeleted],[MemType],[MEMID])

　　

　　总结
　　以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对脚本之家的支持。