Нагрузка на CPU по базам:

Наибольшая нагрузка на CPU

Наиболее часто выполняемые запросы

Текущая статистика по задержкам (расшифровка задержек)

Индексы с высокими издержками при использовании

Top запросов, создающих нагрузку на CPU на сервере СУБД за последний час

Статистика с планом

[spoiler]Получаемые столбцы:

  • creation_time — Время, когда запрос был скомпилирован. Поскольку при старте сервера кэш пустой, данное время всегда больше либо равно моменту запуска сервиса. Если время, указанное в этом столбце позже, чем предполагаемое (первое использование процедуры), это говорит о том, что запрос по тем или иным причинам был рекомпилирован.
  • last_execution_time — Момент фактического последнего выполнения запроса.
  • execution_count — Сколько раз запрос был выполнен с момента компиляции
    Количество выполнений позволяет найти ошибки в алгоритмах — часто в наиболее выполняемых запросах оказываются те, которые находятся внутри каких-либо циклов однако могут быть выполнены перед самим циклом один раз. Например, получение каких-либо параметров из базы данных, не меняющихся внутри цикла.
  • CPU — Суммарное время использования процессора в миллисекундах. Если запрос обрабатывается параллельно, то это время может превысить общее время выполнения запроса, поскольку суммируется время использования запроса каждым ядром. Во время использования процессора включается только фактическая нагрузка на ядра, в нее не входят ожидания каких-либо ресурсов.
    Очевидно, что данный показатель позволяет выявлять запросы, наиболее сильно загружающие процессор.
  • AvgCPUTime — Средняя загрузка процессора на один запрос.
  • TotDuration — Общее время выполнения запроса, в миллисекундах.
    Данный параметр может быть использован для поиска тех запросов, которые, независимо от причины выполняются «наиболее долго». Если общее время выполнения запроса существенно ниже времени CPU (с поправкой на параллелизм) — это говорит о том, что при выполнения запроса были ожидания каких-либо ресурсов. В большинстве случаев это связано с дисковой активностью или блокировками, но также это может быть сетевой интерфейс или другой ресурс.
    Полный список типов ожиданий можно посмотреть в описании представления sys.dm_os_wait_stats.
  • AvgDur — Среднее время выполнения запроса в миллисекундах.
  • Reads — Общее количество чтений.
    Это пожалуй лучший агрегатный показатель, позволяющий выявить наиболее нагружающие сервер запросы.
    Логическое чтение — это разовое обращение к странице данных, физические чтения не учитываются.
    В рамках выполнения одного запроса, могут происходить неоднократные обращения к одной и той же странице.
    Чем больше обращений к страницам, тем больше требуется дисковых чтений, памяти и, если речь идет о повторных обращениях, большее время требуется удерживать страницы в памяти.
  • Writes — Общее количество изменений страниц данных.
    Характеризует то, как запрос «нагружает» дисковую систему операциями записи.
    Следует помнить, что этот показатель может быть больше 0 не только у тех запросов, которые явно меняют данные, но также и у тех, которые сохраняют промежуточные данные в tempdb.
  • AggIO — Общее количество логических операций ввода-вывода (суммарно)
    Как правило, количество логических чтений на порядки превышает количество операций записи, поэтому этот показатель сам по себе для анализа применим в редких случаях.
  • AvgIO — Среднее количество логических дисковых операций на одно выполнение запроса.
    Значение данного показателя можно анализировать из следующих соображений:
    Одна страница данных — это 8192 байта. Можно получить среднее количество байт данных, «обрабатываемых» данным запросом. Если этот объем превышает реальное количество данных, которые обрабатывает запрос (суммарный объем данных в используемых в запросе таблицах), это говорит о том, что был выбран заведомо плохой план выполнения и требуется заняться оптимизацией данного запроса.
    Я встречал случай, когда один запрос делал количество обращений, эквивалентных объему в 5Тб, при этом общий объем данных в это БД был 300Гб, а объем данных в таблицах, задействованных в запросе не превышал 10Гб.
    В общем можно описать одну причину такого поведения сервера — вместо использования индекса сервер предпочитает сканировать таблицу или наоборот.
    Если объем логических чтений в разы превосходит общие объем данных, то это вызвано повторным обращениям к одним и тем же страницам данных. Помимо того, что в одном запросе таблица может быть использована несколько раз, к одним и тем же страницам сервер обращается например в случаях, когда используется индекс и по результатам поиска по нему, найденные некоторые строки данных лежат на одной и той же странице. Конечно, в таком случае предпочтительным могло бы быть сканирование таблицы — в этом случае сервер обращался бы к каждой странице данных только один раз. Однако этому часто мешают… попытки оптимизации запросов, когда разработчик явно указывает, какой индекс или тип соединения должен быть использован.
    Обратный случай — вместо использования индекса было выбрано сканирование таблицы. Как правило, это связано с тем, что статистика устарела и требуется её обновление. Однако и в этом случае причиной неудачно выбранного плана вполне могут оказаться подсказки оптимизатору запросов.
  • query_text — Текст самого запроса
  • database_name — Имя базы данных, в находится объект, содержащий запрос. NULL для системных процедур
  • object_name — Имя объекта (процедуры или функции), содержащего запрос.

[/spoiler]

 

 

Добавить комментарий

Навигация по записям