数据库性能分析

 

使用Profiler trace得到实际用户trace文件，使用Read80trace工具标准化trace文件，使用存储过程分析文件

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Create procedure usp_GetAccessPattern 8000

@duration_filter int=-1 --传入的参数，可以按照语句执行的时间过滤统计

as begin

 

/*首先得到全部语句的性能数据的总和*/

declare @sum_total float,@sum_cpu float,@sum_reads float,@sum_duration float,@sum_writes float

select @sum_total=count(*)*0.01,--这是所有语句的总数。

@sum_cpu=sum(cpu)*0.01, --这是所有语句耗费的CPU时间

@sum_reads=sum(reads)*0.01, --这是所有语句耗费的Reads数目，8K为单位。

@sum_writes=sum(writes)*0.01,--这是所有语句耗费的Writes数目，8K为单位。

@sum_duration=sum(duration)*0.01--这是所有语句的执行时间总和。

from tblBatches --这是Read80Trace产生的表，包括了Trace文件中所有的语句。

where duration>=@duration_filter --是否按照执行时间过滤

 

/*然后进行Group by，得到某类语句占用的比例*/

Select ltrim(str(count(*))) exec_stats,''+ str(count(*)/@sum_total,4,1)+'%' ExecRatio,

ltrim(str(sum(cpu)))+' : '++ltrim(str(avg(cpu))) cpu_stats,''+str(sum(cpu)/@sum_cpu,4,1)+'%' CpuRatio,

ltrim(str(sum(reads) ))+' : '+ltrim(str(avg(reads) )) reads_stats,''+str(sum(reads)/@sum_reads,4,1)  +'%' ReadsRatio ,

--ltrim(str(sum(writes) ))+' : '+ltrim(str(avg(writes) )) --writes_stats,''+str(sum(writes)/@sum_writes,4,1) +'%)',

ltrim(str(sum(duration) ))+' : '+ltrim(str(avg(duration))) duration_stats,''+str(sum(duration)/@sum_duration,4,1)+'%' DurRatio ,

textdata,count(*)/@sum_total tp,sum(cpu)/@sum_cpu cp,sum(reads)/@sum_reads rp,sum(duration)/@sum_duration dp

into #queries_staticstics from

/* tblUniqueBatches表中存放了所有标准化的语句。*/

(select reads,cpu,duration,writes,convert(varchar(2000),NormText)textdata from tblBatches

 inner join tblUniqueBatches on tblBatches.HashId=tblUniqueBatches.hashid where duration>@duration_filter

) B group by textdata --这个group by很重要，它对语句进行归类统计。

 

print 'Top 10 order by cpu+reads+duration'

select top 10 * from #queries_staticstics order by cp+rp+dp desc

print 'Top 10 order by cpu'

select top 10 * from #queries_staticstics order by cp desc

print 'Top 10 order by reads'

select top 10 * from #queries_staticstics order by rp desc

print 'Top 10 order by duration'

select top 10 * from #queries_staticstics order by dp desc

print 'Top 10 order by batches'

select top 10 * from #queries_staticstics order by tp desc

 

End

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RML数据库性能分析

１、分析最占资源的应用和查询。

    ２、分析跟踪期间的查询计划变更的情况。

３、分析哪些查询比起以前来说变慢了。

ostress -E -S(local) -i......setup.sql -oc:\temp\PPSetup

 

Copy “C:\program Files\Microsoft SQL Server\90\Tools\Binn\SD_Detailed.xml” ”c:\program Files\Microsoft SQL Server\90\Tools\Binn\PPConfig.xml”

 

ReadTrace -Ic:\temp\PrecisionPerformance\sp_trace.trc -oc:\temp\PPBreakout  -S(local) -dPPProd

　系统自动分析sp_trace.trc数据，并创建一个PPProd数据库存放分析后的数据，将转化的RML格式数据文件存放到PPBreakout目录下。