Sql Server 优化技巧

1.查看执行时间和cpu占用时间

set statistics time on

select * from dbo.Product

set statistics time off

打开你查询之后的消息里面就能看到啦。

2.查看查询对I/0的操作情况

set statistics io on

select * from dbo.Product

set statistics io off

执行之后

扫描计数：索引或表扫描次数

逻辑读取：数据缓存中读取的页数

物理读取：从磁盘中读取的页数

预读：查询过程中，从磁盘放入缓存的页数

lob逻辑读取：从数据缓存中读取，image，text，ntext或大型数据的页数

lob物理读取：从磁盘中读取，image，text，ntext或大型数据的页数

lob预读：查询过程中，从磁盘放入缓存的image，text，ntext或大型数据的页数

如果物理读取次数和预读次说比较多，可以使用索引进行优化。

如果你不想使用sql语句命令来查看这些内容，方法也是有的，哥教你更简单的。

查询--->>查询选项--->>高级

被红圈套上的2个选上，去掉sql语句中的set statistics io/time on/off 试试效果。哦也，你成功啦。。

3.查看执行计划

选中查询语句，点击

然后看消息里面，会出现下面的图例

首先我这个例子的语句太过简单，你整个复杂的，包涵啊。

分析：鼠标放在图标上会显示此步骤执行的详细内容，每个表下面都显示一个开销百分比，分析站百分比多的的一块，可以根据重新设计数据结构，或这重写sql语句，来对此进行优化。如果存在扫描表，或者扫描聚集索引，这表示在当前查询中你的索引是不合适的，是没有起到作用的，那么你就要修改完善优化你的索引，具体怎么做，你可以根据我上一篇文章中的sql优化利器--数据库引擎优化顾问对索引进行分析优化。

方法2.

SET SHOWPLAN_ALL ON;

 

4.sql server的优化建议

Microsoft SQL Server 2008 >> 工具  >>  SQL Server Profiler。

然后选择文件  >>  新建  >>  跟踪打开一个连接窗口，选择将要跟踪的服务器实例然后连接。打开如下“跟踪属性”对话框。

　如果有许多跟踪，可以提供一个跟踪名称来帮助在以后进行分类。不同的跟踪模板可帮助建立用于不同目的的跟踪。

　打开跟踪属性窗口后，单击“事件选择”选项卡，为跟踪提供更详细的定义。

4、使用多个文件

在大多数情况下，小型的数据库并不需要创建多个文件来存放数据。但是随着数据的增长，单个文件的弊端就会出现。

    - 首先，使用多个文件分布到不同的磁盘分区(多个硬盘)能够几大提高IO性能。

    - 其次，多个文件对于数据比较多的数据库来说，备份和恢复都会方便。

    - 但是，多文件需要占用更多的磁盘空间，因为每个文件中都有自己的一套B树组织方式和自己的增长空间。当然也有自己的碎片。

    - 总体来说，多个文件带来的优点是远远大于弊端的。

5. 维护语句

--日志收缩为1M

USE [数据库名];

ALTER DATABASE [数据库名] SET RECOVERY SIMPLE;

DBCC SHRINKFILE ([数据库名_log], 1);

ALTER DATABASE [数据库名] SET RECOVERY FULL;

6. 维护计划

点击工具栏，拖动到空白区域，如果有上一个任务，可以拖动箭头指向新添加的任务

6.1. 执行T-SQL语句

USE [Sogal.YHZS];

-- 压缩日志到1MB

ALTER DATABASE [Sogal.YHZS] SET RECOVERY SIMPLE;

DBCC SHRINKFILE ([Sogal.YHZS_log], 1);

ALTER DATABASE [Sogal.YHZS] SET RECOVERY FULL;

-- 清除错误日志

EXEC sp_cycle_errorlog;

6.2.

备份数据库

“设置备份压缩” >> “压缩备份”，会比普通备份再RAR的压缩率低一些，不过可以自动进行，测试过普通压缩16g使用后未2G

网上资料如下可参考

6.3.

清除历史记录

PS：

需要开启Sql sever Agent（sql server代理）的服务，并设置为开机自动启动

问题2：在 sys.database_files 中找不到数据库 'XXX' 的文件 '[XXX_3_log]'。该文件不存在或者已被删除。

分析：一定是从某个原始库backup然后restore过来的.这种情况下XXX的日志的逻辑文件名不一定叫'XXX_3_log',不信,你可以

方法1：select type_desc,name from sys.master_files WHERE database_id=db_id('XXX');

方法2：use XXX

select * from sys.database_files

可以看'name'列的输出,然后收缩那个名称里的日志文件就可以了.

一般restore后,如果库名和以前不一样

解决方法：

方法1：改为正确的日志逻辑名称

方法2：最好改下数据库和日志的2个逻辑文件名,保持后新明称一致.

alter database xhtest modify file(name=xhtest_old, newname=xhtest) 

alter database xhtest modify file(name=xhtest_old_log, newname=xhtest_log) 

6. Log文件夹中的文件过多

C:\Program Files (x86)\Microsoft SQL Server\MSSQL11.MSSQLSERVER\MSSQL

7. 死锁

-- 查找死锁的进程

select   

    request_session_id spid,  

    OBJECT_NAME(resource_associated_entity_id) tableName   

from   

    sys.dm_tran_locks  

where   

    resource_type='OBJECT'

-- 干掉死锁的进程

kill 53

-- 查询该会话正在执行的Sql语句

DBCC INPUTBUFFER (53)

资料：https://www.cnblogs.com/OpenCoder/p/5557514.html

-- SQL Server Profiler查看死锁

 

Microsoft SQL Server 2008 >> 工具  >>  SQL Server Profiler

>> 文件 >> 模板 >> 导入模板 >> 点击开始监控

Ctrl + F 查找“deadlock”找到死锁记录

8. 查询耗时较长的语句

SELECT  creation_time  N'语句编译时间'

        ,last_execution_time  N'上次执行时间'

        ,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'

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

        , total_elapsed_time/1000  N'总花费时间ms'

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

        ,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'

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 '%fetch%'

AND last_execution_time <'20170519 17:35'

ORDER BY  total_elapsed_time / execution_count DESC;