Azure SQL DB/DW 系列（14）——使用Query Store（3）——常用场景

本文属于Azure SQL DB/DW系列
上一文：Azure SQL DB/DW 系列（13）——使用Query Store（2）——报表介绍（2）
本文继续如何使用Query Store的常用场景

前言

  Query Store有很多用途，基于它的收集功能，很适合作为服务器的性能基线。性能基线是一个标准，用来后续判断服务器是否存在性能问题。所以专业的数据库及服务器运维，都应该制定合理的性能基线。
  在启用了Query Store之后，可以收集一个时间区间的数据，这个区间根据INTERVAL_LENGTH_MINUTES而定。可以是1，5，10，15，60和1440分钟。
  常用于做性能基线的报表是【总体资源消耗】：

  通过这个报表，可以看到这个时间区间内，服务器及数据库的资源使用情况。比如上图（同样是借用网上的图），两天前活动很低，这两天是周末，所以从负载中大概可以猜出这是一个面向工作日使用的应用系统。同时观察到但凡持续时间很久的时候，逻辑读也很高，这个时候可以跳到【资源消耗量最大的几个查询】报表中查看具体的查询。
  我们也可以使用下面语句查看最近10天内持续时间最长的10个查询：

SELECT TOP 10 qt.query_sql_text
	,q.query_id
	,so.name
	,so.type
	,SUM(rs.count_executions * rs.avg_duration) AS 'Total Duration'
FROM sys.query_store_query_text qt
INNER JOIN sys.query_store_query q ON qt.query_text_id = q.query_text_id
INNER JOIN sys.query_store_plan p ON q.query_id = p.query_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats rs ON p.plan_id = rs.plan_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats_interval rsi ON rsi.runtime_stats_interval_id = rs.runtime_stats_interval_id
INNER JOIN sysobjects so ON so.id = q.object_id
WHERE rsi.start_time >= DATEADD(DAY, - 10, GETUTCDATE())
GROUP BY qt.query_sql_text
	,q.query_id
	,so.name
	,so.type
ORDER BY SUM(rs.count_executions * rs.avg_duration_time) DESC

  不过随着全球化的发展，很多时间已经是以UTC来存储，比如北京时间就是UTC+8。所以使用这个脚本时要注意转换。
  除此之外还可以分析出现了计划回归的查询、发现资源消耗情况、修改配置后的对比，其实在我看来，Query Store可以很好地用于出大部分的报告。

使用Query Store创建性能基线

  首先我们得知道Query Store收集了什么，哪些是我们需要的，哪些是要额外用其他工具收集的。
  另外在收集和制定基线之前，记得先清空Query Store的数据以免数据混乱。可以通过GUI→数据库→属性→【查询存储】界面中的【清空Query Store】按钮来清空。也可以执行：

USE [<Database>]
GO
EXEC sys.sp_query_store_flush_db;

  清空之后，可以开始运行负载，最好是现实环境。
  在收集了一定时间之后，通常根据你的收集间隔而定，比如15分钟，那么15分钟后就可以停止或者开始新一轮的收集以便了解变化。
  常见的使用是了解过去一小段时间特别是晚上发生了什么事，因为往往已经发生的事情要回查起来是更为困难的。
  但是有了Query Store，回看过去某个时间段的情况就很简单了。
  比如查看【资源消耗量最大的几个查询】中的配置，选择特定的时间：

查找回归的查询

  前面文章提到过，回归查询使得同样的查询性能出现不一样（通常是更差），产生回归的原因可能是统计信息的更新，数据分布的变化，索引的变化等等。由于优化器会根据实际情况选择更优的执行计划，这就往往会导致查询回归。这个时候就可以使用【回归的查询】报表。
  在这个报表中，你可以在右上角的窗口中选择两个计划后，使用具有两个计划的查询，并使用右上角的比较计划按钮。那么执行计划的差异部分就会高亮：

  同时属性也可以看出不一致：

T-SQL 查询信息

  Query Store本质上就是以存储为主，并显示7中预设报表，但是还有很多数据没有被利用出来，这个时候可以用一些T-SQL查询来发现它的价值，下面列出几个网上搜集的查询，供读者参考：

--查询文本的总数
SELECT COUNT(*) AS CountQueryTextRows
FROM sys.query_store_query_text;

--查询的总数
SELECT COUNT(*) AS CountQueryRows
FROM sys.query_store_query;

--唯一查询（也就是不同的查询）的数量
SELECT COUNT(DISTINCT query_hash) AS CountDifferentQueryRows
FROM sys.query_store_query;

--总执行计划数
SELECT COUNT(*) AS CountPlanRows
FROM sys.query_store_plan;

--不同执行计划的数量
SELECT COUNT(DISTINCT query_plan_hash) AS CountDifferentPlanRows
FROM sys.query_store_plan;

  如果你发现CountQueryRows 和CountDifferentQueryRows 或者
CountPlanRows 和CountDifferentPlansRows之间存在差异，意味着你有一些类似的语句在运行，可能适合进行参数化。

--数据库中10个最近被执行的查询
SELECT
       TOP 10 qt.query_sql_text, q.query_id, qt.query_text_id, 
       p.plan_id, rs.last_execution_time
FROM sys.query_store_query_text   qt 
JOIN sys.query_store_query   q ON qt.query_text_id   = q.query_text_id   
JOIN sys.query_store_plan   p ON q.query_id   = p.query_id 
JOIN sys.query_store_runtime_stats   rs ON p.plan_id   = rs.plan_id
ORDER BY rs.last_execution_time   DESC
 
--获取每个查询的执行次数
SELECT
       q.query_id, qt.query_text_id, 
       qt.query_sql_text, 
       SUM(rs.count_executions) AS total_execution_count
FROM sys.query_store_query_text   qt 
JOIN sys.query_store_query   q ON qt.query_text_id   = q.query_text_id   
JOIN sys.query_store_plan   p ON q.query_id   = p.query_id 
JOIN sys.query_store_runtime_stats   rs ON p.plan_id   = rs.plan_id
GROUP BY q.query_id, qt.query_text_id, qt.query_sql_text
ORDER BY total_execution_count DESC
 
--在最近一个小时内，平均执行时间最长的10个查询
SELECT
       TOP 10 qt.query_sql_text, 
       q.query_id, qt.query_text_id, p.plan_id, 
       GETUTCDATE() AS CurrentUTCTime, 
       rs.last_execution_time,   rs.avg_duration
FROM sys.query_store_query_text   qt 
JOIN sys.query_store_query   q ON qt.query_text_id   = q.query_text_id   
JOIN sys.query_store_plan   p ON q.query_id   = p.query_id 
JOIN sys.query_store_runtime_stats   rs ON p.plan_id   = rs.plan_id
WHERE   rs.last_execution_time > DATEADD(HOUR, -1, GETUTCDATE())
ORDER BY rs.avg_duration desc
 
--最近24小时内，10个平均物理I/O 读最高的查询
SELECT
       TOP 10 qt.query_sql_text, 
       q.query_id, qt.query_text_id, 
       p.plan_id, rs.runtime_stats_id, 
       rsi.start_time, rsi.end_time, 
       rs.avg_physical_io_reads,   
       rs.avg_rowcount, rs.count_executions
FROM sys.query_store_query_text   qt 
JOIN sys.query_store_query   q ON qt.query_text_id   = q.query_text_id   
JOIN sys.query_store_plan   p ON q.query_id   = p.query_id 
JOIN sys.query_store_runtime_stats   rs ON p.plan_id   = rs.plan_id 
JOIN sys.query_store_runtime_stats_interval   rsi 
ON rsi.runtime_stats_interval_id =   rs.runtime_stats_interval_id
WHERE   rsi.start_time >=   DATEADD(HOUR, -24, GETUTCDATE()) 
ORDER BY rs.avg_physical_io_reads   desc
 
--最近性能倒退（回归）的查询，条件是过去48小时内执行时间增长了一倍以上）
SELECT
       qt.query_sql_text, 
       q.query_id, 
       p1.plan_id AS plan1, 
       rs2.avg_duration AS   plan2
FROM sys.query_store_query_text   qt 
JOIN sys.query_store_query   q ON qt.query_text_id   = q.query_text_id   
JOIN sys.query_store_plan   p1 ON q.query_id   = p1.query_id   
JOIN sys.query_store_runtime_stats   rs1 ON p1.plan_id   = rs1.plan_id   
JOIN sys.query_store_runtime_stats_interval   rsi1 ON rsi1.runtime_stats_interval_id   = rs1.runtime_stats_interval_id   
JOIN sys.query_store_plan   p2 ON q.query_id   = p2.query_id   
JOIN sys.query_store_runtime_stats   rs2 ON p2.plan_id   = rs2.plan_id   
JOIN sys.query_store_runtime_stats_interval   rsi2 ON rsi2.runtime_stats_interval_id   = rs2.runtime_stats_interval_id
WHERE   rsi1.start_time >   DATEADD(HOUR, -48, GETUTCDATE()) AND
rsi2.start_time >   rsi1.start_time AND
rs2.avg_duration >   2*rs1.avg_duration
 
--具有多个执行计划的查询
WITH   QueryWithMultiplePlans 
AS
(
       SELECT COUNT(*) AS cnt, q.query_id 
       FROM sys.query_store_query_text qt 
       JOIN sys.query_store_query q ON   qt.query_text_id =   q.query_text_id 
       JOIN sys.query_store_plan p ON   p.query_id =   q.query_id 
       GROUP BY q.query_id HAVING COUNT(DISTINCT plan_id) > 1 
)
SELECT   q.query_id, OBJECT_NAME(object_id) AS ContainingObject,   
query_sql_text, plan_id, p.query_plan AS   plan_xml, p.last_compile_start_time, 
p.last_execution_time 
FROM QueryWithMultiplePlans   qm 
JOIN sys.query_store_query   q ON qm.query_id   = q.query_id 
JOIN sys.query_store_plan   p ON q.query_id   = p.query_id 
JOIN sys.query_store_query_text   qt ON qt.query_text_id   = q.query_text_id   
ORDER BY query_id,   plan_id

  如果后续有好的脚本也会继续补录。

总结

  本文介绍了Query Store的常用场景，就我个人而言，首先它收集的数据很全面，其次预设报表已经非常完善，可以应对大部分问题。然后在深入了解之后，还可以自己定义一些查询来满足需求。本人在工作中使用到的情景并不是非常多，所以暂时不扩展开来。一旦有一定数量和质量的积累，会及时更新。