SQL SERVER 集合

死锁和堵塞一直是性能测试执行中关注的重点。

下面是我整理的监控sql server数据库，在性能测试过程中是否出现死锁、堵塞的SQL语句，还算比较准备，留下来备用。

--每秒死锁数量

SELECT  *
FROM    sys.dm_os_performance_counters
WHERE   counter_name LIKE 'Number of Deadlocksc%';

--查询当前阻塞

WITH    CTE_SID ( BSID, SID, sql_handle )
          AS ( SELECT   blocking_session_id ,
                        session_id ,
                        sql_handle
               FROM     sys.dm_exec_requests
               WHERE    blocking_session_id <> 0
               UNION ALL
               SELECT   A.blocking_session_id ,
                        A.session_id ,
                        A.sql_handle
               FROM     sys.dm_exec_requests A
                        JOIN CTE_SID B ON A.SESSION_ID = B.BSID
             )
    SELECT  C.BSID ,
            C.SID ,
            S.login_name ,
            S.host_name ,
            S.status ,
            S.cpu_time ,
            S.memory_usage ,
            S.last_request_start_time ,
            S.last_request_end_time ,
            S.logical_reads ,
            S.row_count ,
            q.text
    FROM    CTE_SID C 
            JOIN sys.dm_exec_sessions S ON C.sid = s.session_id
            CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(C.sql_handle) Q
    ORDER BY sid

在压力测试过程中，不间断的按F5键执行上面的SQL语句，如果出现死锁或者堵塞现象，就会在执行结果中罗列出来。如果每次连续执行SQL，都有死锁或者堵塞出现，说明死锁或者堵塞的比较严重。

 

查看SQLServer最耗资源时间的SQL语句

执行最慢的SQL语句

SELECT

(total_elapsed_time / execution_count)/1000 N'平均时间ms'

,total_elapsed_time/1000 N'总花费时间ms'

,total_worker_time/1000 N'所用的CPU总时间ms'

,total_physical_reads N'物理读取总次数'

,total_logical_reads/execution_count N'每次逻辑读次数'

,total_logical_reads N'逻辑读取总次数'

,total_logical_writes N'逻辑写入总次数'

,execution_count N'执行次数'

,SUBSTRING(st.text, (qs.statement_start_offset/2) + 1,

((CASE statement_end_offset

WHEN -1 THEN DATALENGTH(st.text)

ELSE qs.statement_end_offset END

- qs.statement_start_offset)/2) + 1) N'执行语句'

,creation_time N'语句编译时间'

,last_execution_time N'上次执行时间'

FROM

sys.dm_exec_query_stats AS qs CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) st

WHERE

SUBSTRING(st.text, (qs.statement_start_offset/2) + 1,

((CASE statement_end_offset

WHEN -1 THEN DATALENGTH(st.text)

ELSE qs.statement_end_offset END

- qs.statement_start_offset)/2) + 1) not like '�tch%'

ORDER BY

total_elapsed_time / execution_count DESC;

 

--总耗CPU最多的前个SQL:
SELECT TOP 20
    total_worker_time/1000 AS [总消耗CPU 时间(ms)],execution_count [运行次数],
    qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000 AS [平均消耗CPU 时间(ms)],
    last_execution_time AS [最后一次执行时间],max_worker_time /1000 AS [最大执行时间(ms)],
    SUBSTRING(qt.text,qs.statement_start_offset/2+1, 
        (CASE WHEN qs.statement_end_offset = -1 
        THEN DATALENGTH(qt.text) 
        ELSE qs.statement_end_offset END -qs.statement_start_offset)/2 + 1) 
    AS [使用CPU的语法], qt.text [完整语法],
    qt.dbid, dbname=db_name(qt.dbid),
    qt.objectid,object_name(qt.objectid,qt.dbid) ObjectName
FROM sys.dm_exec_query_stats qs WITH(nolock)
CROSS apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qt
WHERE execution_count>1
ORDER BY  total_worker_time DESC


--平均耗CPU最多的前个SQL:
SELECT TOP 20
    total_worker_time/1000 AS [总消耗CPU 时间(ms)],execution_count [运行次数],
    qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000 AS [平均消耗CPU 时间(ms)],
    last_execution_time AS [最后一次执行时间],min_worker_time /1000 AS [最小执行时间(ms)],
    max_worker_time /1000 AS [最大执行时间(ms)],
    SUBSTRING(qt.text,qs.statement_start_offset/2+1, 
        (CASE WHEN qs.statement_end_offset = -1 
        THEN DATALENGTH(qt.text) 
        ELSE qs.statement_end_offset END -qs.statement_start_offset)/2 + 1) 
    AS [使用CPU的语法], qt.text [完整语法],
    qt.dbid, dbname=db_name(qt.dbid),
    qt.objectid,object_name(qt.objectid,qt.dbid) ObjectName
FROM sys.dm_exec_query_stats qs WITH(nolock)
CROSS apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qt
WHERE  execution_count>1
ORDER BY (qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000) DESC

 

SQL Server 2008数据库转换到SQL Server 2005

由于SQL Server 2008数据库转换到SQL Server 2005上，是不能通过备份还原、分离附加等操作来实现的，只能通过数据的导入导出实现。可以通过如下步骤：

1.新建目标数据库。

     2：执行脚本。通过任务->生成脚本->设置脚本编写选项->高级->为服务编写脚本为:选择对应版本。

要编写脚本的数据类型，选择架构。如果在数据量非常小的情况，可以选择架构和数据。我试着导入300M的脚本文件，都打不开。

3.导入数据。通过数据导入导出选项，把数据导入到目标库。对应主键是自增的，通过编辑映射关系，勾选”Enable identity Insert“，否则会导致后面导入导出报错

    自此，数据库迁移完成。