应用Profiler优化SQL Server数据库系统

核心提示： 在使用usp_GetAccessPattern的时候多结合@duration_filter参数使用，因为参数以毫秒为单位，应用Profiler优化SQL Server数据库系统(7)，建议参数不要小于1000，而应该是1000的倍数 如3000，33和36的数据库是最活跃的数据库，一个有趣

在使用usp_GetAccessPattern的时候多结合@duration_filter参数使用。因为参数以毫秒为单位，建议参数不要小于1000，而应该是1000的倍数 如3000，5000等。该参数常常会给出非常有意思的输出。该输出和不带参数运行的结果会有某些重叠。重叠出现的语句通常正是需要关注的语句。要注意运行最多最密的语句未必有超过1000毫秒的执行时间，所有带参数运行的结果有可能不包括最频繁语句。我常常同时交叉分析四个结果，一个是不带参数运行得到的，另三个分别是使用1000，3000和5000毫秒为参数运行的结果。比较分析这四个结果往往使我对数据库系统的访问模式有非常清晰透彻的理解。

运行存储过程时你也许会碰到int整数溢出的错误。这是因为表tblBatches 中的reads,cpu 和writes字段是int而不是bigint。可以运行如下语句进行修正：

alter table tblBatches　alter column　reads bigint
alter table tblBatches　alter column　cpu bigint
alter table tblBatches　alter column　writes bigint

修正后溢出问题就会解决。

蛇足：哪个是HOT 数据库？

本文到这里就基本上结束了。你已经知道如何使用Read80Trace和usp_GetAccessPattern得到数据库系统的访问模式，以及如何从全局的高度去分析访问模式报表，从而在优化系统的时候做到提纲挈领，胸有成竹。

除此之外，你还可以应用类似的分析思想得到每个数据库的占用资源比例。这对于SQL Server有多个数据库的情况非常有用。从报表中你可以立即知道哪个数据库是最HOT最消耗系统资源的数据库。语句如下：

print 'group by dbid'
declare @sum_total float,@sum_cpu float,@sum_reads float,@sum_duration float,@sum_writes float
select @sum_total=count(*)*0.01,@sum_cpu=sum(cpu)*0.01,@sum_reads=sum(reads)*0.01,@sum_writes=sum(writes)*0.01,
@sum_duration=sum(duration)*0.01 from tblBatches
select dbid,
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(duration) ))+' : '+ltrim(str(avg(duration))) duration_stats,''+str(sum(duration)/@sum_duration,4,1)+'%' DurRatio ,
count(*)/@sum_total tp,sum(cpu)/@sum_cpu cp,sum(reads)/@sum_reads rp,sum(duration)/@sum_duration dp
into #queries_staticstics_groupbydb from
(select reads,cpu,duration,writes,convert(varchar(2000),NormText)textdata,dbid from tblBatches
inner join tblUniqueBatches on tblBatches.HashId=tblUniqueBatches.hashid
) b group by dbid order by sum(reads) desc
select dbid,ExecRatio batches,CPURatio CPU,ReadsRatio Reads,DurRatio Duration
from #queries_staticstics_groupbydb

下面是一个上面语句结果的一个例子：

dbid　　batches　 CPU　　　　Reads　　　 Duration　
------　-------　 -----　 -------　　　 --------　
37　　　21.1%　　 18.7%　　　29.1%　　　 27.1%　　
33　　　12.7%　　 32.4%　　　19.5%　　　 24.8%　　
36　　　 5.6%　　 28.3%　　　15.6%　　　 26.1%　　
20　　　53.9%　　　2.9%　　　14.2%　　　　2.1%　　
22　　　 0.8%　　　7.2%　　　13.2%　　　　6.6%　　
25　　　 1.0%　　　3.6%　　　 5.4%　　　　3.5%　　
16　　　 0.0%　　　1.5%　　　 1.9%　　　　0.7%　　
35　　　 2.0%　　　2.7%　　　 1.8%　　　　5.7%　　
7　　　　0.1%　　　0.1%　　　 1.1%　　　　0.3%

上面的结果明确地告诉我们ID为37，33和36的数据库是最活跃的数据库。一个有趣的事实是数据库20发出的语句总数比例是53.9%，但是其占用的系统资源比例却不高。