SQLServer诊断数据库性能(摘自网络)

一般而言，在诊断数据库性能问题的时候，我们会在早期做一些快速的分析，例如查看等待信息，这里，会通过sys.dm_os_wait_stats这个DMV来快速的一窥情况，通过这个DMV来查看数据库中有哪些资源处于等待，因为很多的时候，数据库的性能变差，问题就出现在等待上面。分析等待，是个不错的切入点。可以让我们开始“顺藤摸瓜”

下面就举个例子，例如，如果发现PAGEIOLATCH_SH这个等待很多，那么可能就说明很多的回话都在获取缓存页的时候有延迟了。这个情况的发生，可以是因为有很多的回话，或者某一个回话请求可过多的数据页，但是此时这些需要的数据页并没有加载在数据缓冲区中。SQL Server要为每一个数据页去分配缓冲页，同时，也会在数据页上面放置一个锁。这里可能的瓶颈问题就是磁盘I/O。可能是磁盘子系统无法快速的返回数据页来响应这个多会话对，导致了这个等待的产生。

到这里，可能有人就认为：是不是磁盘子系统太慢了，要去购买更好的磁盘。

注意：分析到这里为止，这是说明：存在磁盘I/O问题，是因为磁盘子系统响应过慢，但是不说明磁盘子系统不满足现在的I/O。

那么这个时候，我们要进一步的分析，此时，因为我们随着I/O这条线往下面走，确认：到底是不是I/O产生了问题。

此时，我们可以进一步的查看sys.dm_io_virtual_file_stats，来证明是不是因为文件的读写问题产生了性能问题。我们也可以通过这个DMV来查看数据库中的每个文件的I/O的读写情况。

另外，作为补充的和确认的步骤,也要查看Physical Disk\Avg. Disk Reads/sec，Physical Disk\Avg. Disk Writes/sec性能计数器。】

如果这些值都很高，那么，我们基本可以估计：是I/O问题了。

确定了基本的问题的方向之后，那么我们就进一步的看看，这个问题产生的“罪魁祸首”。

此时，我们可以查看sys.dm_exec_query_stats来查看计划缓存，主要查看那最多物理读取的计划，然后查看这个计划对应的查询语句，看看这个查询是否因为“缺失索引”产生的问题。

1、不要数据库文件，例如日志，数据文件放在系统盘中。

2、日志，数据文件要分开，最好将系统的数据库与我们的数据库分开放在不同的磁盘中

3、建议将tempdb放在单独的磁盘。因为日志文件是按顺序写的，而数据文件是随机读写的，所以，放    在一起，势必使得磁盘的磁头来回的寻道。

4、在选择磁盘的时候，不要一味的考虑容量，而不考虑吞度量，例如要购买一个1TB的磁盘，最好是    买几个小的磁盘，例如300GB的，将之拼接为1TB。主要是为了使得磁盘读取数据的并行度加大

另外，还需要注意数据库内部的一些信息：

1.数据页每个大小事8K，而数据库在分配的时候，每次不是按照页来分配的，而是按照块，即，每次分配64K的空间，也就是8个页，那么我们在为每一个磁盘分区分卷的时候，最好将之定位64K，毕竟磁盘过多的分页，这个道理和毕竟过多的数据库分页一样的。

2. 要检查磁盘的扇区是否对齐，这个问题发生在win2003以及之前的版本，win2008不用管了。

关于磁盘扇区对齐，这个问题搞定之后，可以将磁盘的I/O行提升20%~30%。

可以采用diskpart命令来搞定。方法如下(注意，在磁盘扇区对齐的时候，要将分区里面的文件备份到其他地方)：

1.“开始”->"运行"，输入“diskpart”

2、输入“list disk”，这里将会列出所有的磁盘，注意：是物理的磁盘，如果是采用的阵列，那么这就会列出所有的磁盘。

3、select disk XXX”,其中XXX就是磁盘的编号，例如0,1,2等

4、然后查询这个磁盘的分区，运行“list partition”，将分区全部列出来

5、对齐扇区，运行“create partition primary algin=64”

不管数据库大小,一般是设置成按多少MB增长,而不是百分比.

适当时候，可以关闭数据库自动自动增长，手动设置数据库增长大小，自动增长不合适会产生磁盘碎片

如何查看等待的问题，因为有很多的等待是系统的等待，不是我们要研究，下面的脚本非常实用：

SELECT TOP 10

wait_type ,

max_wait_time_ms wait_time_ms ,

signal_wait_time_ms ,

wait_time_ms - signal_wait_time_ms AS resource_wait_time_ms ,

100.0 * wait_time_ms / SUM(wait_time_ms) OVER ( )

AS percent_total_waits ,

100.0 * signal_wait_time_ms / SUM(signal_wait_time_ms) OVER ( )

AS percent_total_signal_waits ,

100.0 * ( wait_time_ms - signal_wait_time_ms )

/ SUM(wait_time_ms) OVER ( ) AS percent_total_resource_waits

FROM sys.dm_os_wait_stats

WHERE wait_time_ms > 0 -- 移除为0的wait_time

AND wait_type NOT IN -- 将不相关的等待移除

( 'SLEEP_TASK', 'BROKER_TASK_STOP', 'BROKER_TO_FLUSH',

'SQLTRACE_BUFFER_FLUSH','CLR_AUTO_EVENT', 'CLR_MANUAL_EVENT',

'LAZYWRITER_SLEEP', 'SLEEP_SYSTEMTASK', 'SLEEP_BPOOL_FLUSH',

'BROKER_EVENTHANDLER', 'XE_DISPATCHER_WAIT', 'FT_IFTSHC_MUTEX',

'CHECKPOINT_QUEUE', 'FT_IFTS_SCHEDULER_IDLE_WAIT',

'BROKER_TRANSMITTER', 'FT_IFTSHC_MUTEX', 'KSOURCE_WAKEUP',

'LAZYWRITER_SLEEP', 'LOGMGR_QUEUE', 'ONDEMAND_TASK_QUEUE',

'REQUEST_FOR_DEADLOCK_SEARCH', 'XE_TIMER_EVENT', 'BAD_PAGE_PROCESS',

'DBMIRROR_EVENTS_QUEUE', 'BROKER_RECEIVE_WAITFOR',

'PREEMPTIVE_OS_GETPROCADDRESS', 'PREEMPTIVE_OS_AUTHENTICATIONOPS',

'WAITFOR', 'DISPATCHER_QUEUE_SEMAPHORE', 'XE_DISPATCHER_JOIN',

'RESOURCE_QUEUE' )

ORDER BY wait_time_ms DESC

磁盘整列

RAID02块磁盘就可以，读写性能佳，使用率100%，不容错

RAID12块磁盘就可以，读写性能一般，使用率50%，容错(存放单个的日志文件,日志文件的按顺序读写)

RAID53块磁盘就可以，读性能佳，写一般(10:1)，使用率 磁盘容量为（N-1）*磁盘容量，容错

RAID104块磁盘就可以，读写性能佳，使用率50%，不容错

--查询每一个数据库占用的内存

SET TRAN ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED

SELECT

ISNULL(DB_NAME(database_id), 'ResourceDb') AS DatabaseName

, CAST(COUNT(row_count) * 8.0 / (1024.0) AS DECIMAL(28,2))

AS [Size (MB)]

FROM sys.dm_os_buffer_descriptors

GROUP BY database_id

ORDER BY DatabaseName

--查询表或者索引占用的内存

SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED

SELECT

OBJECT_NAME(p.[object_id]) AS [TableName]

, (COUNT(*) * 8) / 1024 AS [Buffer size(MB)]

, ISNULL(i.name, '-- HEAP --') AS ObjectName

, COUNT(*) AS NumberOf8KPages

FROM sys.allocation_units AS a

INNER JOIN sys.dm_os_buffer_descriptors AS b

ON a.allocation_unit_id = b.allocation_unit_id

INNER JOIN sys.partitions AS p

INNER JOIN sys.indexes i ON p.index_id = i.index_id

AND p.[object_id] = i.[object_id]

ON a.container_id = p.hobt_id

WHERE b.database_id = DB_ID()

AND p.[object_id] > 100

GROUP BY p.[object_id], i.name

ORDER BY NumberOf8KPages DESC

--性能监视器--计数器

SQL Server:Buffer Manager\Buffer Cache Hit Ratio

SQL Server:Buffer Manager\Page Life Expectancy

SQL Server:Buffer Manager\Free Pages

SQL Server:Buffer Manager\Free List Stalls/sec

SQL Server:Buffer Manager\Lazy Writes/sec

SQL Server:Memory Manager\Target Server Memory (KB)

SQL Server:Memory Manager\Total Server Memory (KB)

SQL Server:Memory Manager\Memory Grants Outstanding

SQL Server:Memory Manager\Memory Grants Pending

在上面的计数器中，纠正一个传言：Page Life Expectancy一般不要超过300.

300这个值是微软在很多年前的文档中给出的，现在的很多的书籍和资料，也是这样写的。但是这是不对的。因为在很多年之前，也就是sql server2000的时代，4G的物理内存就认为是非常的大了，而且sql server可用的数据缓冲池最大也只有1.6GB。但是，现在，服务器以及数据库的可用的内存已经发生了很大的变换，SQL Server使用非常多的内存。所以这个数据300也要发生变换，现在这个值计算公式为：（服务器的物理内存总数/4）*300，如果一个32GB的服务器，那么这个值就是2400

关于DMV呢，基本都是见名知意的：

sys.dm_exec_query_memory_grants：可以用来找出哪些查询在等待着分配内存。

sys.dm_os_memory_cache_counters：给出现在使用内存的一个快照。

sys.dm_os_sys_memory：给出了现在操作系统使用内存的情况

sys.dm_os_memory_clerks：给出了与SQL Server中每个组件使用的内存的情况。

下面我们来看看“内存分页”的问题以及解决办法。

自从SQL Server 2005 SP2开始，SQL Server就会发生工作区裁剪的问题，就是说：SQL Server使用的内存在操作系统发出了内存紧急命令之后，SQL Server占用的会被一下子收回去一部分。不用说，这对SQL Server性能影响是非常的大的。

同时，也会在Window Log中也会记录“a significant part of SQL Server process memory has been paged out”。

我们可以查看得出这个问题。

发生这个问题的原因主要如下：

1. 不正确的设置：max server memory 这个选项。

2. Lock Pages in Memory没有被使用。

3.大量的操作系统缓存被用来非缓冲的I/O操作，例如，在操作系统上面copy文件之类的。

4.硬件驱动问题。

解决这个问题最快的办法就是：强制SQL Server锁住它使用的内存，这通过设置Lock Pages in Memory为true来搞定。

索引碎片，主要就是在有索引的表上面不断的进行数据操作（增，删，改）

从而导致索引页上面出现很多的碎片空间，这一点和我们磁盘的碎片产生的道理类似，

索引碎片 找起来也简单，我也收集了一些查询，可以很快的找出碎片问题：

开始重建碎片率大于80%的索引，语句如下：

ALTER INDEX IX_gdid ON t_product REBUILD

SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED

SELECT

DB_NAME() AS DatbaseName

, SCHEMA_NAME(o.Schema_ID) AS SchemaName

, OBJECT_NAME(s.[object_id]) AS TableName

, i.name AS IndexName

, ROUND(s.avg_fragmentation_in_percent,2) AS [Fragmentation %]

INTO #TempFragmentation

FROM sys.dm_db_index_physical_stats(db_id(),null, null, null, null) s

INNER JOIN sys.indexes i ON s.[object_id] = i.[object_id]

AND s.index_id = i.index_id

INNER JOIN sys.objects o ON i.object_id = O.object_id

WHERE 1=2

EXEC sp_MSForEachDB 'USE [?];

INSERT INTO #TempFragmentation

SELECT TOP 20

DB_NAME() AS DatbaseName

, SCHEMA_NAME(o.Schema_ID) AS SchemaName

, OBJECT_NAME(s.[object_id]) AS TableName

, i.name AS IndexName

, ROUND(s.avg_fragmentation_in_percent,2) AS [Fragmentation %]

FROM sys.dm_db_index_physical_stats(db_id(),null, null, null, null) s

INNER JOIN sys.indexes i ON s.[object_id] = i.[object_id]

AND s.index_id = i.index_id

INNER JOIN sys.objects o ON i.object_id = O.object_id

WHERE s.database_id = DB_ID()

AND i.name IS NOT NULL

AND OBJECTPROPERTY(s.[object_id], ''IsMsShipped'') = 0

ORDER BY [Fragmentation %] DESC'

SELECT top 20 * FROM #TempFragmentation ORDER BY [Fragmentation %] DESC

DROP TABLE #TempFragmentation

有些可以Fragmentation 超过30%就rebuild 了，利用sys.dm_db_index_physical_stats

SELECT object_name(ps.OBJECT_ID) table_name,b.name index_name,ps.avg_fragmentation_in_percent

FROM sys.dm_db_index_physical_stats (DB_ID(), NULL, NULL, NULL, NULL) AS ps

INNER JOIN sys.indexes AS b ON ps.OBJECT_ID = b.OBJECT_ID

AND ps.index_id = b.index_id

WHERE ps.database_id = DB_ID()

    and avg_fragmentation_in_percent>30

    and name is not null

ORDER BY avg_fragmentation_in_percent desc

--这个语句去查询哪些sql的逻辑读很高,之后进行优化

SELECT SS.SUM_EXECUTION_COUNT,

               T.TEXT,

               SS.SUM_TOTAL_ELAPSED_TIME,

               SS.SUM_TOTAL_WORKER_TIME,

               SS.SUM_TOTAL_LOGICAL_READS,

               SS.SUM_TOTAL_LOGICAL_WRITES

FROM (SELECT S.PLAN_HANDLE,

                        SUM(S.EXECUTION_COUNT) SUM_EXECUTION_COUNT,

                        SUM(S.TOTAL_ELAPSED_TIME) SUM_TOTAL_ELAPSED_TIME,

                        SUM(S.TOTAL_WORKER_TIME) SUM_TOTAL_WORKER_TIME,

                        SUM(S.TOTAL_LOGICAL_READS) SUM_TOTAL_LOGICAL_READS,

                        SUM(S.TOTAL_LOGICAL_WRITES) SUM_TOTAL_LOGICAL_WRITES

         FROM SYS.DM_EXEC_QUERY_STATS S

         GROUP BY S.PLAN_HANDLE

         ) AS SS

         CROSS APPLY SYS.DM_EXEC_SQL_TEXT(SS.PLAN_HANDLE) T

ORDER BY SUM_TOTAL_LOGICAL_READS DESC