SQL SERVER 2016查詢歷史記錄存儲排查慢的示例分析

SQL SERVER 2016查詢歷史記錄存儲排查慢的示例分析

在SQL Server 2016中，查詢性能優化是一個非常重要的任務。隨著數據量的增長和查詢復雜度的增加，查詢性能問題變得越來越常見。為了排查慢查詢問題，SQL Server 2016提供了多種工具和方法，其中之一就是通過查詢歷史記錄來分析和優化查詢性能。本文將詳細介紹如何使用SQL Server 2016的查詢歷史記錄功能來排查慢查詢問題，并通過示例分析來說明具體的操作步驟。

1. 查詢歷史記錄簡介

SQL Server 2016引入了查詢存儲（Query Store）功能，它可以自動捕獲和存儲查詢的執行計劃、執行統計信息等數據。通過查詢存儲，數據庫管理員可以輕松地查看查詢的歷史記錄，分析查詢性能的變化趨勢，并找出導致查詢變慢的原因。

查詢存儲的主要功能包括：

• 自動捕獲查詢執行信息：查詢存儲會自動捕獲查詢的執行計劃、執行次數、執行時間、CPU時間、邏輯讀取等統計信息。
• 歷史記錄保留：查詢存儲會保留查詢的歷史記錄，允許用戶查看查詢在不同時間段的執行情況。
• 性能分析：通過查詢存儲，用戶可以分析查詢性能的變化趨勢，找出性能下降的原因。
• 執行計劃比較：查詢存儲允許用戶比較不同時間段的執行計劃，找出執行計劃的變化對查詢性能的影響。

2. 啟用查詢存儲

在SQL Server 2016中，查詢存儲功能默認是關閉的。要使用查詢存儲功能，首先需要啟用它?？梢酝ㄟ^以下步驟來啟用查詢存儲：

ALTER DATABASE [YourDatabaseName]
SET QUERY_STORE = ON;

啟用查詢存儲后，SQL Server會自動開始捕獲查詢的執行信息，并將其存儲在查詢存儲中。

3. 查詢歷史記錄分析

啟用查詢存儲后，可以通過以下步驟來分析查詢的歷史記錄，找出慢查詢的原因。

3.1 查看查詢執行統計信息

首先，可以通過查詢存儲查看查詢的執行統計信息。以下查詢語句可以返回數據庫中所有查詢的執行統計信息：

SELECT 
    qs.query_id,
    qt.query_sql_text,
    qs.execution_count,
    qs.total_logical_reads,
    qs.total_logical_writes,
    qs.total_worker_time,
    qs.total_elapsed_time,
    qs.last_execution_time
FROM 
    sys.query_store_query qs
JOIN 
    sys.query_store_query_text qt ON qs.query_text_id = qt.query_text_id
ORDER BY 
    qs.total_elapsed_time DESC;

該查詢語句返回的結果包括查詢的ID、SQL文本、執行次數、邏輯讀取次數、邏輯寫入次數、CPU時間、總執行時間以及最后一次執行時間等信息。通過分析這些信息，可以找出執行時間最長的查詢。

3.2 分析查詢執行計劃

找出執行時間最長的查詢后，可以進一步分析該查詢的執行計劃。以下查詢語句可以返回指定查詢的執行計劃：

SELECT 
    qsp.plan_id,
    qsp.query_id,
    qsp.plan_handle,
    qsp.query_plan,
    qsp.last_execution_time
FROM 
    sys.query_store_plan qsp
WHERE 
    qsp.query_id = @query_id
ORDER BY 
    qsp.last_execution_time DESC;

該查詢語句返回的結果包括執行計劃的ID、查詢的ID、執行計劃的句柄、執行計劃的XML表示以及最后一次執行時間等信息。通過分析執行計劃，可以找出查詢性能問題的根本原因。

3.3 比較不同時間段的執行計劃

查詢存儲還允許用戶比較不同時間段的執行計劃，找出執行計劃的變化對查詢性能的影響。以下查詢語句可以返回指定查詢在不同時間段的執行計劃：

SELECT 
    qsp.plan_id,
    qsp.query_id,
    qsp.plan_handle,
    qsp.query_plan,
    qsp.last_execution_time
FROM 
    sys.query_store_plan qsp
WHERE 
    qsp.query_id = @query_id
ORDER BY 
    qsp.last_execution_time DESC;

通過比較不同時間段的執行計劃，可以找出執行計劃的變化是否導致了查詢性能的下降。

4. 示例分析

假設我們有一個數據庫，其中包含一個名為Orders的表。最近，我們發現查詢Orders表的查詢性能明顯下降。通過查詢存儲，我們可以分析該查詢的歷史記錄，找出性能下降的原因。

4.1 查看查詢執行統計信息

首先，我們查看查詢Orders表的執行統計信息：

SELECT 
    qs.query_id,
    qt.query_sql_text,
    qs.execution_count,
    qs.total_logical_reads,
    qs.total_logical_writes,
    qs.total_worker_time,
    qs.total_elapsed_time,
    qs.last_execution_time
FROM 
    sys.query_store_query qs
JOIN 
    sys.query_store_query_text qt ON qs.query_text_id = qt.query_text_id
WHERE 
    qt.query_sql_text LIKE '%Orders%'
ORDER BY 
    qs.total_elapsed_time DESC;

通過該查詢語句，我們發現查詢Orders表的執行時間明顯增加，邏輯讀取次數也顯著增加。

4.2 分析查詢執行計劃

接下來，我們分析該查詢的執行計劃：

SELECT 
    qsp.plan_id,
    qsp.query_id,
    qsp.plan_handle,
    qsp.query_plan,
    qsp.last_execution_time
FROM 
    sys.query_store_plan qsp
WHERE 
    qsp.query_id = @query_id
ORDER BY 
    qsp.last_execution_time DESC;

通過分析執行計劃，我們發現查詢Orders表的執行計劃發生了變化，導致查詢性能下降。

4.3 比較不同時間段的執行計劃

最后，我們比較不同時間段的執行計劃，找出執行計劃的變化：

SELECT 
    qsp.plan_id,
    qsp.query_id,
    qsp.plan_handle,
    qsp.query_plan,
    qsp.last_execution_time
FROM 
    sys.query_store_plan qsp
WHERE 
    qsp.query_id = @query_id
ORDER BY 
    qsp.last_execution_time DESC;

通過比較不同時間段的執行計劃，我們發現查詢Orders表的執行計劃從索引掃描變為了全表掃描，導致查詢性能下降。

5. 結論

通過SQL Server 2016的查詢存儲功能，我們可以輕松地捕獲和分析查詢的歷史記錄，找出慢查詢的原因。在本文的示例分析中，我們通過查詢存儲找出了查詢Orders表性能下降的原因，并發現執行計劃的變化是導致性能下降的根本原因。通過優化執行計劃，我們可以顯著提高查詢性能。

查詢存儲是SQL Server 2016中一個非常強大的工具，它可以幫助數據庫管理員更好地管理和優化查詢性能。通過合理使用查詢存儲，我們可以及時發現和解決查詢性能問題，確保數據庫系統的高效運行。