文章： SQL Server大负载的生产环境下的性能优化：初识元数据优化

相信朋友对SQL Server性能调优相关的知识或多或少都有一些了解。虽然说现在NOSQL相关的技术非常的火热，但是RMDB(关系型数据库)与NOSQL是并存的，并且适用在各种的项目中。在一般的企业级开发中，主要还是RMDB占据主导地位。并且在互联网项目中，也不是摒弃了RMDB，例如MySQL就在很多的互联网应用中发挥着作用。所以，对数据库的调优是个值得深入学习的课题。本系列文章，主要讲述与SQL Server相关的调优知识，希望能够为朋友们带来一些帮助。

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本篇提纲如下：

• 传统SQL Server调优方式的比较
• 什么是DMV
• DMV简单示例
• DMV可以解决哪些问题

传统SQL Server调优方式的比较

我们平时可以采用很多工具对SQL Server的性能进行诊断分析与调优：性能计数器，SQL Server Profiler和Database Engine Tuning Advisor(数据库引擎优化顾问，简称DTA)。下面我们就来对每一个简单的说明一下，并且讲述各自的优缺点。

性能计数器

对于使用Windows操作系统的开发朋友，对性能计数器已经不陌生了，最简单的方式就是运行”perfmon”，就可以打开性能监视器的窗口，然后添加对应的计数器，进行监控。如下图所示：

性能计数器每隔一段时间就回去收集相关的数据，并且我们还可以把这些数据保存起来，便于以后的分析。

优点：使用方便，并且数据收集的比较全面。因为这些操作系统是集成的，不需要额外的花费，就可以直接使用。

缺点：数据不够准确，分析数据成本很高，并且对系统的性能产生影响。因为性能计数器在收集数据的时候，要定时的去抓取系统相关的数据，这样，会对性能造成影响，如果抓取的时间间隔越短，那么对系统的影响就越大。另外，对于收集到的数据，也需要有经验丰富的人去分析数据，并且如果要准确的分析出结果，需要收集大量的数据，人力和时间的成本也高。

SQL Server Profiler

每次谈到SQL Server调优，势必要讲到SQL Server Profiler（为了后续的讲述方便，我们将会把它简称为Profiler）。使用Profiler能够捕获一段时间内SQL执行的每个查询的记录。当数据库服务器上有大量很少运行的查询时，或者有特别的用户查询运行的时候，这个工具很有用。使用Profiler还能捕获到指定时间段内的工作负荷，然后可以在恢复的数据库系统中进行重现。

下面就是一个使用Profiler的界面：

在使用Profiler的时候，在哪里启动Profiler以及将跟踪的数据保存在何处，是一个特别需要考虑的问题。下面，我们就用来对比地看看各种不同的情况。

数据库引擎优化顾问（DTA）

DTA一般需要和Sql Server Profiler结合在一起使用。DTA主要是对Profiler中收集到的数据进行纯数据的综合分析，所以它分析结果的准确性非常依赖于Profiler收集的数据量的多少。Profiler收集的数据越多，那么DTA分析的就越准确，但是这样也对数据库服务器的压力越大，反之。所以，一般不建议在大负载或者生产环境下的数据库服务器上面采用。

如果有需要在大负载，或者生产环境下对数据库的性能进行分析与调优，那如何处理？

这就是我们本次系列文章要讨论的话题。

什么是DMV

使用过SQL Server的朋友，对DMV（Dynamic Management Views，动态管理视图）或多或少都有一些了解或者耳闻。其实DMV就是SQL Server内核的元数据，通过对内部的元数据的分析，我们快速而准确获取很多与SQL Server内部相关的信息，从而进行性能分析。

当查询在SQL Server中运行时，SQL Server会自动的将此次活动的相关信息记录下来，并且保存在内存之中，这些活动信息，就称之为：DMV。

不同类型的DMV信息，有不同的用途，例如，可以相关的DMV来对性能进行诊断，从而提升性能，或对数据库的运行进行监控，或解决故障等。

DMV是以SQL Server实例为级别进行保存的。也就说，如果在服务器上面，安装了一个SQL Server，那么此时这个SQL Server就是一个实例，那么这个实例里面的所有的数据库的DMV都是保存在相同的内存中。当然，我们在使用的时候，可以根据需要只提取更低级别的DMV，例如提取某个数据库的DMV，某个表的DMV，甚至是某个查询的DMV。

因为DMV信息是保存在内存中的，我们不需要额外的操作，只需要将这些信息取出来，按照我们的要求进行运算，统计，分析就够了，获取信息的数据非常快，并且不会对服务器产生压力。另外，因为DMV是SQL Server本身保存的，并且已经做了统计的信息，所以，数据更加的接近于数据库本身的状态。

SQL Server运行的时候越长，DMV中保存的信息就越多（当然，DMV非常小，不会对内存造成压力），利用DMV分析就越准确。这一点和之前的Profiler和DTA是完全不一样的。唯一的一个问题就是：每次SQL Server服务重启，这些保存在内存中的DMV信息就没有了，又是从头开始，慢慢的保存。当然，对于这个问题，我们有很多的解决方案，例如，我们可以定期的将DMV的信息导出，保存在磁盘上。

DMV包含了的信息有很多：索引相关的，查询执行相关的，还有SQL Server OS相关的，Common Language Runtime（CLR）相关的，事务相关，安全相关的，资源管理相关的，数据备份相关的，I/O相关，全文查找相关，数据库镜像相关的，等等信息。所以，我们完全可以使用已经保存在DMV中的信息来进行我们的分析。

因为SQL Server内部的DMV很多，我们本次系类的文章注重在性能分析与调优上，所以，我们主要关注以下几类DMV：索引相关，执行相关，SQL Server OS相关，CLR相关，事务相关，I/O相关，数据库相关。

下面，我们分析一个查询的运行，看看在这个过程中SQL Server都记录了哪些信息（或者说，DMV中保存了什么信息）：

1. 查询的执行计划（即描述了一个查询是如何被执行的）
2. 什么索引被使用
3. 什么索引本来应该被用到，但是又没有使用。（因为此时存在缺失索引的性能问题）
4. I/O的状态（包含逻辑I/O操作和物理的I/O操作）
5. 查询执行消耗的时间
6. 查询等待其他资源消耗的时间
7. 查询在等待什么资源

通过分析这些信息，不仅仅可以使得我们更好的理解查询的是如何工作的，并且还可以让我们思考如何更加合理，高效的使用资源，提高性能。

一般而言，在使用DMV的时候，我们很多时候也需要将其与DMF（Dynamic Management Functions）一起使用。我们可以简单的将DMF理解为SQL Server内部的一系列函数。例如，通过分析sys.dm_exec_query_stats，可以知道查询的相关信息，如果将sys.dm_exec_query_stats里面的sql_handle传给sys.dm_exec_sql_text，那么，我们就可以知道查询的语句的内容。

DMV简单示例

为了使得大家对DMV有更加深入的了解，我们首先来看看一个使用DMV来找出那些查询运行的最慢。（朋友们可能对这里提到的相关的DMV和DMF不太熟悉，没关系，后续文章会介绍）

在SQL Server的查询分析器中，运行一下SQL 语句：

此时，运行的结果如下：

在这个查询中，我们主要是通过将sys.dm_exec_query_stats这个DMV与sys.dm_exec_sql_text和sys.dm_exec_query_plan这两个DMF结合，通过分析查询所消耗的时间，然后按照从高到低进行排序，选出前20个进行展示。

从这个示例中，我们可以知道几点：

1. 查询DMV时，应该尽可能的将对数据库的影响降到最小。所以，我们在查询的最上面，加上了：SET TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ UNCOMMITTED。因为每次在运行查询的时候，或多或少的会对数据库产生不同程度的锁定，并且锁定的级别各不一样。通过上面的设置，就告诉SQL Server，接下来的执行的查询将锁定的级别定为：Read Uncommitted。从而将影响减小到最小。
2. 每次进行性能问题诊断的时候，首先要解决最严重的性能问题。所以，我们此处只是找出前20个运行最慢的查询语句。
3. 虽然原生的DMV信息提供了很多的信息，但是很多时候需要对DMV进行复杂的统计分析。（这个成本比分析SQL Server Profiler收集到的数据小，也更加简单，准确。）

DMV可以解决哪些问题

看完了上面的简单的例子之后，相信朋友们对DMV有了一个感性的认识，下面，我们就来看看，利用DMV，我们可以解决哪些问题。

故障诊断

诊断就是要识别出问题的所在。有很多的方式和工具可以帮助我们达到这个目的，但是，有了DMV，可能效率会更快：没有什么比分析SQL Server内部的元数据来的更快。

很多时候，对问题的诊断也是性能调优的第一步，搞清楚了问题，才好对症下药。

利用DMV可以诊断出以下问题：最慢的查询语句，常见的等待与阻塞，没有用的索引，大量的I/O操作，利用率最低的执行计划。

正如之前所说，我们可以在不同的级别上面分析问题，例如从整个服务器级别，数据库级别，甚至是某个查询。我们可以通过在获取DMV信息时，设置获取信息的条件来办到。例如，在上一小节的示例中，就是获取整个SQL Server中找出最慢的前20个查询，如果需要，我们完全可以将条件缩小到某个数据库。

很多时候，在识别问题的时候，不是那么容易，仅仅通过一个DMV就搞定了的，需要和DMF结合。甚至要和其他的DMV一起结合分析（在后续文章中，我们会理解的更加深刻）。

诊断出了问题，是一个方面，解决问题也尤为重要。

性能调优

性能调优主要是利用相关的技巧技术之前诊断中出现的问题，从而提升性能。我们后续会详细讲述，这里就不再赘述了。

状态监控

很多的DMV（特别是那些以 sys.dm_exec_开头的）都反映了数据库服务器执行的状态。通过查看这些DMV，我们可以清楚的知道数据库服务器的现在的状态和历史的状态（当然，如何SQL Server服务被重启，那么之前的信息都丢失了，除非定期做了保存）。例如，数据库需要做批处理等长时间的操作，如果其中操作执行超时或运行的非常慢，这个时候，我们就可以查询DMV来分析。如果采用Profiler或者相关的Profiler脚本跟踪，会对数据库服务器的压力相当大。再如，还可以分析数据库中现在有哪些查询在运行，有多少请求在处理，打开多少连接等等，主要是对数据库的操作，都可以通过DMV查询到。

到这里，不知道朋友们是否有点“跃跃欲试”的冲动，我们在后续，会为朋友们一一奉上。敬请关注。

关于作者

汪洋，现任惠普架构师、信息分析师《NET应用架构设计：模式、原则与实践》作者。上海益思研发管理咨询有限公司首席软件架构专家，软件咨询组副组长。

感谢 崔康对本文的审校。

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