Query #41 Memory Clerk Usage

-- Memory Clerk Usage for instance

-- Look for high value for CACHESTORE_SQLCP (Ad-hoc query plans)

SELECT TOP(10) mc.[type] AS [Memory Clerk Type],

CAST((SUM(mc.pages_kb)/1024.0) AS DECIMAL (15,2)) AS [Memory Usage (MB)]

FROM sys.dm_os_memory_clerks AS mc WITH (NOLOCK)

GROUP BY mc.[type]

ORDER BY SUM(mc.pages_kb) DESCOPTION (RECOMPILE);

-- MEMORYCLERK_SQLBUFFERPOOL was new for SQL Server 2012. It should be your highest consumer of memory

-- CACHESTORE_SQLCP SQL Plans

-- These are cached SQL statements or batches that aren't in stored procedures, functions and triggers

-- Watch out for high values for CACHESTORE_SQLCP

-- CACHESTORE_OBJCP Object Plans

-- These are compiled plans for stored procedures, functions and triggers

Query #42 Ad hoc Queries

-- Find single-use, ad-hoc and prepared queries that are bloating the plan cache

SELECT TOP(50)[text] AS [QueryText],cp.cacheobjtype, cp.objtype, cp.size_in_bytes/1024 AS [Plan Size in KB]

FROM sys.dm_exec_cached_plans AS cp WITH (NOLOCK)

CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(plan_handle)

WHERE cp.cacheobjtype = N'Compiled Plan'

AND cp.objtype IN (N'Adhoc', N'Prepared')

AND cp.usecounts = 1

ORDER BY cp.size_in_bytes DESC OPTION (RECOMPILE);

-- Gives you the text, type and size of single-use ad-hoc and prepared queries that waste space in the plan cache

-- Enabling 'optimize for ad hoc workloads' for the instance can help (SQL Server 2008 and above only)

-- Running DBCC FREESYSTEMCACHE ('SQL Plans') periodically may be required to better control this

-- Enabling forced parameterization for the database can help, but test first!

-- Plan cache, adhoc workloads and clearing the single-use plan cache bloat

-- http://www.sqlskills.com/blogs/kimberly/plan-cache-adhoc-workloads-and-clearing-the-single-use-plan-cache-bloat/

Query #43 Top Logical Reads Queries

-- Get top total logical reads queries for entire instance

SELECT TOP(50) DB_NAME(t.[dbid]) AS [Database Name], LEFT(t.text, 50) AS [Short Query Text],

qs.total_logical_reads AS [Total Logical Reads],

qs.min_logical_reads AS [Min Logical Reads],

qs.total_logical_reads/qs.execution_count AS [Avg Logical Reads],

qs.max_logical_reads AS [Max Logical Reads],

qs.min_worker_time AS [Min Worker Time],

qs.total_worker_time/qs.execution_count AS [Avg Worker Time],

qs.max_worker_time AS [Max Worker Time],

qs.min_elapsed_time AS [Min Elapsed Time],

qs.total_elapsed_time/qs.execution_count AS [Avg Elapsed Time],

qs.max_elapsed_time AS [Max Elapsed Time],

qs.execution_count AS [Execution Count], qs.creation_time AS [Creation Time]

--,t. AS [Complete Query Text], qp.query_plan AS [Query Plan] -- uncomment out these columns if not copying results to Excel

FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs WITH (NOLOCK)

CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) AS t

CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(plan_handle) AS qp

ORDER BY qs.total_logical_reads DESC OPTION (RECOMPILE);

-- Helps you find the most expensive queries from a memory perspective across the entire instance

-- Can also help track down parameter sniffing issues

Query #44 File Sizes and Space

-- Individual File Sizes and space available for current database (Query 44) (File Sizes and Space)

SELECT f.name AS [File Name] , f.physical_name AS [Physical Name],

CAST((f.size/128.0) ASDECIMAL(15,2)) AS [Total Sizein MB],

CAST(f.size/128.0 - CAST(FILEPROPERTY(f.name, 'SpaceUsed') ASint)/128.0 ASDECIMAL(15,2))

AS [Available SpaceIn MB], [file_id], fg.name AS [Filegroup Name],

f.is_percent_growth, f.growth

FROM sys.database_files AS f WITH (NOLOCK)

LEFTOUTERJOIN sys.data_spaces AS fg WITH (NOLOCK)

ON f.data_space_id = fg.data_space_id OPTION (RECOMPILE);

-- Look at how large and how full the files are and where they are located

-- Make sure the transaction log isnotfull!!

Query #45 IO Stats By File

-- I/O Statistics by file for the current database

SELECT DB_NAME(DB_ID()) AS [Database Name], df.name AS [Logical Name], vfs.[file_id], df.type_desc,

df.physical_name AS [Physical Name], CAST(vfs.size_on_disk_bytes/1048576.0 AS DECIMAL(10, 2)) AS [Size on Disk (MB)],

vfs.num_of_reads, vfs.num_of_writes, vfs.io_stall_read_ms, vfs.io_stall_write_ms,

CAST(100. * vfs.io_stall_read_ms/(vfs.io_stall_read_ms + vfs.io_stall_write_ms) AS DECIMAL(10,1)) AS [IO Stall Reads Pct],

CAST(100. * vfs.io_stall_write_ms/(vfs.io_stall_write_ms + vfs.io_stall_read_ms) AS DECIMAL(10,1)) AS [IO Stall Writes Pct],

(vfs.num_of_reads + vfs.num_of_writes) AS [Writes + Reads],

CAST(vfs.num_of_bytes_read/1048576.0 AS DECIMAL(10, 2)) AS [MB Read],

CAST(vfs.num_of_bytes_written/1048576.0 AS DECIMAL(10, 2)) AS [MB Written],

CAST(100. * vfs.num_of_reads/(vfs.num_of_reads + vfs.num_of_writes) AS DECIMAL(10,1)) AS [# Reads Pct],

CAST(100. * vfs.num_of_writes/(vfs.num_of_reads + vfs.num_of_writes) AS DECIMAL(10,1)) AS [# Write Pct],

CAST(100. * vfs.num_of_bytes_read/(vfs.num_of_bytes_read + vfs.num_of_bytes_written) AS DECIMAL(10,1)) AS [Read Bytes Pct],

CAST(100. * vfs.num_of_bytes_written/(vfs.num_of_bytes_read + vfs.num_of_bytes_written) AS DECIMAL(10,1)) AS [Written Bytes Pct]

FROM sys.dm_io_virtual_file_stats(DB_ID(), NULL) AS vfs

INNER JOIN sys.database_files AS df WITH (NOLOCK)

ON vfs.[file_id]= df.[file_id] OPTION (RECOMPILE);

-- This helps you characterize your workload better from an I/O perspective for this database

-- It helps you determine whether you has an OLTP or DW/DSS type of workload

Query #46 Query Execution Counts

-- Get most frequently executed queries for this database

SELECT TOP(50) LEFT(t., 50) AS [Short Query Text], qs.execution_count AS [Execution Count],

qs.total_logical_reads AS [Total Logical Reads],

qs.total_logical_reads/qs.execution_count AS [Avg Logical Reads],

qs.total_worker_time AS [Total Worker Time],

qs.total_worker_time/qs.execution_count AS [Avg Worker Time],

qs.total_elapsed_time AS [Total Elapsed Time],

qs.total_elapsed_time/qs.execution_count AS [Avg Elapsed Time],

qs.creation_time AS [Creation Time]

--,t. AS [Complete Query Text], qp.query_plan AS [Query Plan] -- uncomment out these columns if not copying results to Excel

FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs WITH (NOLOCK)

CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) AS t

CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(plan_handle) AS qp

WHERE t.dbid = DB_ID()

ORDER BY qs.execution_count DESC OPTION (RECOMPILE);

#47 SP Execution Counts

-- Top Cached SPs By Execution Count

SELECT TOP(100) p.name AS [SP Name], qs.execution_count,

ISNULL(qs.execution_count/DATEDIFF(Minute, qs.cached_time, GETDATE()), 0) AS [Calls/Minute],

qs.total_worker_time/qs.execution_count AS [AvgWorkerTime], qs.total_worker_time AS [TotalWorkerTime],

qs.total_elapsed_time, qs.total_elapsed_time/qs.execution_count AS [avg_elapsed_time],

qs.cached_time

FROM sys.procedures AS p WITH (NOLOCK)

INNER JOIN sys.dm_exec_procedure_stats AS qs WITH (NOLOCK)

ON p.[object_id] = qs.[object_id]

WHERE qs.database_id = DB_ID()

ORDER BY qs.execution_count DESC OPTION (RECOMPILE);

-- Tells you which cached stored procedures are called the most often

-- This helps you characterize and baseline your workload

Query #48 SP Avg Elapsed Time

-- Top Cached SPs By Avg Elapsed Time

SELECT TOP(25) p.name AS [SP Name], qs.min_elapsed_time, qs.total_elapsed_time/qs.execution_count AS [avg_elapsed_time],

qs.max_elapsed_time, qs.last_elapsed_time, qs.total_elapsed_time, qs.execution_count,

ISNULL(qs.execution_count/DATEDIFF(Minute, qs.cached_time, GETDATE()), 0) AS [Calls/Minute],

qs.total_worker_time/qs.execution_count AS [AvgWorkerTime],

qs.total_worker_time AS [TotalWorkerTime], qs.cached_time

FROM sys.procedures AS p WITH (NOLOCK)

INNER JOIN sys.dm_exec_procedure_stats AS qs WITH (NOLOCK)

ON p.[object_id] = qs.[object_id]

WHERE qs.database_id = DB_ID()

ORDER BY avg_elapsed_time DESC OPTION (RECOMPILE);

-- This helps you find high average elapsed time cached stored procedures that

-- may be easy to optimize with standard query tuning techniques

Query #49 SP Worker Time

-- Top Cached SPs By Total Worker time. Worker time relates to CPU cost

SELECT TOP(25) p.name AS [SP Name], qs.total_worker_time AS [TotalWorkerTime],

qs.total_worker_time/qs.execution_count AS [AvgWorkerTime], qs.execution_count,

ISNULL(qs.execution_count/DATEDIFF(Minute, qs.cached_time, GETDATE()), 0) AS [Calls/Minute],

qs.total_elapsed_time, qs.total_elapsed_time/qs.execution_count

AS [avg_elapsed_time], qs.cached_time

FROM sys.procedures AS p WITH (NOLOCK)

INNER JOIN sys.dm_exec_procedure_stats AS qs WITH (NOLOCK)

ON p.[object_id] = qs.[object_id]

WHERE qs.database_id = DB_ID()

ORDER BY qs.total_worker_time DESC OPTION (RECOMPILE);

-- This helps you find the most expensive cached stored procedures from a CPU perspective

-- You should look at this if you see signs of CPU pressure

Query #50 SP Logical Reads

-- Top Cached SPs By Total Logical Reads. Logical reads relate to memory pressure

SELECT TOP(25) p.name AS [SP Name], qs.total_logical_reads AS [TotalLogicalReads],

qs.total_logical_reads/qs.execution_count AS [AvgLogicalReads],qs.execution_count,

ISNULL(qs.execution_count/DATEDIFF(Minute, qs.cached_time, GETDATE()), 0) AS [Calls/Minute],

qs.total_elapsed_time, qs.total_elapsed_time/qs.execution_count

AS [avg_elapsed_time], qs.cached_time

FROM sys.procedures AS p WITH (NOLOCK)

INNER JOIN sys.dm_exec_procedure_stats AS qs WITH (NOLOCK)

ON p.[object_id] = qs.[object_id]

WHERE qs.database_id = DB_ID()

ORDER BY qs.total_logical_reads DESC OPTION (RECOMPILE);

-- This helps you find the most expensive cached stored procedures from a memory perspective

-- You should look at this if you see signs of memory pressure

Query #51 SP Physical Reads

-- Top Cached SPs By Total Physical Reads. Physical reads relate to disk read I/O pressure

SELECT TOP(25) p.name AS [SP Name],qs.total_physical_reads AS [TotalPhysicalReads],

qs.total_physical_reads/qs.execution_count AS [AvgPhysicalReads], qs.execution_count,

qs.total_logical_reads,qs.total_elapsed_time, qs.total_elapsed_time/qs.execution_count

AS [avg_elapsed_time], qs.cached_time

FROM sys.procedures AS p WITH (NOLOCK)

INNER JOIN sys.dm_exec_procedure_stats AS qs WITH (NOLOCK)

ON p.[object_id] = qs.[object_id]

WHERE qs.database_id = DB_ID()

AND qs.total_physical_reads > 0

ORDER BY qs.total_physical_reads DESC, qs.total_logical_reads DESC OPTION (RECOMPILE);

-- This helps you find the most expensive cached stored procedures from a read I/O perspective

-- You should look at this if you see signs of I/O pressure or of memory pressure

Query #52 SP Logical Writes

-- Top Cached SPs By Total Logical Writes

-- Logical writes relate to both memory and disk I/O pressure

SELECT TOP(25) p.name AS [SP Name], qs.total_logical_writes AS [TotalLogicalWrites],

qs.total_logical_writes/qs.execution_count AS [AvgLogicalWrites], qs.execution_count,

ISNULL(qs.execution_count/DATEDIFF(Minute, qs.cached_time, GETDATE()), 0) AS [Calls/Minute],

qs.total_elapsed_time, qs.total_elapsed_time/qs.execution_count AS [avg_elapsed_time],

qs.cached_time

FROM sys.procedures AS p WITH (NOLOCK)

INNER JOIN sys.dm_exec_procedure_stats AS qs WITH (NOLOCK)

ON p.[object_id] = qs.[object_id]

WHERE qs.database_id = DB_ID()

AND qs.total_logical_writes > 0

ORDER BY qs.total_logical_writes DESC OPTION (RECOMPILE);

-- This helps you find the most expensive cached stored procedures from a write I/O perspective

-- You should look at this if you see signs of I/O pressure or of memory pressure

Query #53 Top IO Statements

-- Lists the top statements by average input/output usage for the current database

SELECT TOP(50) OBJECT_NAME(qt.objectid, dbid) AS [SP Name],

(qs.total_logical_reads + qs.total_logical_writes) /qs.execution_count AS [Avg IO], qs.execution_count AS [Execution Count],

SUBSTRING(qt.[text],qs.statement_start_offset/2,

(CASE

WHEN qs.statement_end_offset = -1

THEN LEN(CONVERT(nvarchar(max), qt.[text])) * 2

ELSE qs.statement_end_offset

END - qs.statement_start_offset)/2) AS [Query Text]

FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs WITH (NOLOCK)

CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qt

WHERE qt.[dbid] = DB_ID()

ORDER BY [Avg IO] DESC OPTION (RECOMPILE);

-- Helps you find the most expensive statements for I/O by SP

Query #54 Bad NC Indexes

-- Possible Bad NC Indexes (writes > reads)

SELECT OBJECT_NAME(s.[object_id]) AS [Table Name], i.name AS [Index Name], i.index_id,

i.is_disabled, i.is_hypothetical, i.has_filter, i.fill_factor,

user_updates AS [Total Writes], user_seeks + user_scans + user_lookups AS [Total Reads],

user_updates - (user_seeks + user_scans + user_lookups) AS [Difference]

FROM sys.dm_db_index_usage_stats AS s WITH (NOLOCK)

INNER JOIN sys.indexes AS i WITH (NOLOCK)

ON s.[object_id] = i.[object_id]

AND i.index_id = s.index_id

WHERE OBJECTPROPERTY(s.[object_id],'IsUserTable') = 1

AND s.database_id = DB_ID()

AND user_updates > (user_seeks + user_scans + user_lookups)

AND i.index_id > 1

ORDER BY [Difference] DESC, [Total Writes] DESC, [Total Reads] ASC OPTION (RECOMPILE);

-- Look for indexes with high numbers of writes and zero or very low numbers of reads

-- Consider your complete workload, and how long your instance has been running

-- Investigate further before dropping an index!

Query #55 Missing Indexes

-- Missing Indexes for current database by Index Advantage

SELECT DISTINCT CONVERT(decimal(18,2), user_seeks * avg_total_user_cost * (avg_user_impact * 0.01)) AS [index_advantage],

migs.last_user_seek, mid.[statement] AS [Database.Schema.Table],

mid.equality_columns, mid.inequality_columns, mid.included_columns,

migs.unique_compiles, migs.user_seeks, migs.avg_total_user_cost, migs.avg_user_impact,

OBJECT_NAME(mid.[object_id]) AS [Table Name], p.rows AS [Table Rows]

FROM sys.dm_db_missing_index_group_stats AS migs WITH (NOLOCK)

INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_groups AS mig WITH (NOLOCK)

ON migs.group_handle = mig.index_group_handle

INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_details AS mid WITH (NOLOCK)

ON mig.index_handle = mid.index_handle

INNER JOIN sys.partitions AS p WITH (NOLOCK)

ON p.[object_id] = mid.[object_id]

WHERE mid.database_id = DB_ID()

ORDER BY index_advantage DESC OPTION (RECOMPILE);

-- Look at index advantage, last user seek time, number of user seeks to help determine source and importance

-- SQL Server is overly eager to add included columns, so beware

-- Do not just blindly add indexes that show up from this query!!!

Query #56 Missing Index Warnings

-- Find missing index warnings for cached plans in the current database

-- Note: This query could take some time on a busy instance

SELECT TOP(25) OBJECT_NAME(objectid) AS [ObjectName],

query_plan, cp.objtype, cp.usecounts, cp.size_in_bytes

FROM sys.dm_exec_cached_plans AS cp WITH (NOLOCK)

CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(cp.plan_handle) AS qp

WHERE CAST(query_plan AS NVARCHAR(MAX)) LIKE N'%MissingIndex%'

AND dbid = DB_ID()

ORDER BY cp.usecounts DESC OPTION (RECOMPILE);

-- Helps you connect missing indexes to specific stored procedures or queries

-- This can help you decide whether to add them or not

SQL Server 诊断查询-(4)的更多相关文章

  1. SQL Server 诊断查询-(1)

    Query #1 is Version Info. SQL and OS Version information for current instance SELECT @@SERVERNAME AS ...

  2. SQL Server 诊断查询-(2)

    Query #13 SQL Server Error Log(FC) -- Shows you where the SQL Server failover cluster diagnostic log ...

  3. SQL Server 诊断查询-(5)

    Query #57 Buffer Usage -- Breaks down buffers used by current database by object (table, index) in t ...

  4. SQL Server 诊断查询-(3)

    Query #27 Database Properties    -- Recovery model, log reuse wait description, log file size, log u ...

  5. Expert for SQL Server 诊断系列

    Expert for SQL Server 诊断系列 Expert 诊断优化系列------------------锁是个大角色   前面几篇已经陆续从服务器的几个大块讲述了SQL SERVER数据库 ...

  6. Sql Server中查询今天、昨天、本周、上周、本月、上月数据

    Sql Server中查询今天.昨天.本周.上周.本月.上月数据 在做Sql Server开发的时候有时需要获取表中今天.昨天.本周.上周.本月.上月等数据,这时候就需要使用DATEDIFF()函数及 ...

  7. Sql Server参数化查询之where in和like实现详解

    where in 的参数化查询实现 首先说一下我们常用的办法,直接拼SQL实现,一般情况下都能满足需要 string userIds = "1,2,3,4"; using (Sql ...

  8. 【转】Sql Server参数化查询之where in和like实现之xml和DataTable传参

    转载至: http://www.cnblogs.com/lzrabbit/archive/2012/04/29/2475427.html 在上一篇Sql Server参数化查询之where in和li ...

  9. 【转】Sql Server参数化查询之where in和like实现详解

    转载至:http://www.cnblogs.com/lzrabbit/archive/2012/04/22/2465313.html 文章导读 拼SQL实现where in查询 使用CHARINDE ...

随机推荐

  1. 收不到Win10正式版预订通知?一个批处理搞定

    目前,已经有不少Win7.Win8.1用户在系统右下角收到Win10正式版的预订提示窗口.点击接受预订后,系统会将Win10正式版所需的安装文件提前下载好,7月29日正式发布的时候,就可以第一时间升级 ...

  2. mac os 中安装memcahed

    1.先安装macport   sudo port selfupdate  #更新当前Marport  (如果port 不可以时可以考虑此操作) sudo prot -d selfupdate #替换更 ...

  3. JdbcTemplate queryForMap EmptyResultDataAccessException

    JdbcTemplate的queryForMap方法报错 queryForMap方法使用不当,就会出错,使用方式如下: The queryForMap method in JdbcTemplate o ...

  4. java/.net-常用工具下载地址&常用学习网址&快捷键

    HTML5 HTML5:http://www.html5cn.org/ php常用网址 thinkphp框架:http://www.thinkphp.cn/ wampserver开发服务器:http: ...

  5. 纯CSS实现图片抖动

    实现方法: 1.将上文提到的以下JS内容删除: $(".imagelogo").mouseover(function() { obj = $(this); i = 5; timer ...

  6. StringUtilsd的isEmpty、isNotEmpty、isBlank、isNotBlank

    1. public static boolean isEmpty(String str) 判断某字符串是否为空,为空的标准是 str==null 或 str.length()==0 下面是 Strin ...

  7. 少睡与吸烟影响IQ

        导读:据英国<每日邮报>报道,根据科学家一项最新研究发现,一晚的糟糕睡眠,对大脑可能产生很大损害,就等同头部遭到了一次严重的撞击.长期睡眠不好会造成智力下降,请看[科学探索]揭秘: ...

  8. 99 Lisp Problems 列表处理(P1~P28)

    L-99: Ninety-Nine Lisp Problems 列表处理类问题的解答,用Scheme实现,首先定义几个在后续解题中用到的公共过程: ; common procedure (define ...

  9. ubuntu-14.04.x-desktop-amd64.iso:安装Oracle11gR2

    特点: 使用ubuntu-14.04.x-desktop-amd64.iso liveCD模式 + Casper-rw 本地文件 不降级默认的gcc版本,(liveCD 自带默认为 gcc 4.8): ...

  10. Android adt v22.6.2 自动创建 appcompat_v7 解决方法,最低版本2.2也不会出现

    Android 开发工具升级到22.6.2在创建工程时只要选择的最低版本低于4.0,就会自动生成一个项目appcompat_v7,没创建一个新的项目都会自动创建,很是烦恼... 之前在网上也找过方法, ...