应用Profiler优化SQL Server数据库系统

核心提示： select * from authors where au_lname = 'white'select * from authors where au_lname = 'green'select * from authors where au_lname

select * from authors where au_lname = 'white'
select * from authors where au_lname = 'green'
select * from authors where au_lname = 'carson'

经过标准化后，上面的语句就变成如下的样子：

select * from authors where au_lname = {str}
select * from authors where au_lname = {str}
select * from authors where au_lname = {str}

有了标准化后的语句，统计出数据库系统的访问模式就不再是难事。运行Read80trace 的时候我一般使用如下的命令行：

Read80trace –f –dmydb –Imytrace.trc

其中－f开关是不生成RML文件，因为我不需要重放的功能。生成的RML文件比较大，建议读者如果不需要重放的话，也使用－f开关。

－d开关告诉read80trace把trace文件的处理结果存到mydb数据库中。我们后面创建的存储过程正是访问read80trace在mydb中生成的表来进行统计的。－I开关是指定要分析的的trace文件名。Read80trace工具很聪明，如果该目录下有Profiler产生的一系列Trace文件，如mytrace.trc,mytrace1.trc,mytrace2.trc等，那么它会一一顺序读取进行处理。

除了上面介绍的外，Read80trace还有很多其它有趣的开关。比如说使用－i开关使得Read80trace可以从zip或CAB文件中读取trace文件，不用自己解压。所有开关在Read80trace.chm中有详细介绍。我最欣赏的地方是read80trace的性能。分析几个GB大小的trace文件不足一小时就搞定了。我的计算机是一台内存仅为512MB的老机器，有这样的性能我很满意。

你也许会使用read80trace分析压力测试产生的trace文件。我建议还是分析从生产环境中捕获的Trace文件为好。因为很多压力测试工具都不能够真正模拟现实的环境，其得到的trace文件也就不能真实反映实际的情况。甚至有些压力测试工具是循环执行自己写的语句，更不能反映准确的访问模式。建议仅仅把压力测试产生的trace作为参考使用。