转载地址:https://www.cnblogs.com/tianqing/p/11152799.html 今天线上SQLServer数据库的CPU被打爆了,紧急情况下,分析了数据库阻塞.连接分布.最耗CPU的TOP10 SQL.查询SQL并行度配置.查询SQL 重编译的原因等等 整理了一些常用的SQL 1. 查询数据库阻塞 1 SELECT * FROM  sys.sysprocesses WHERE blocked<>0 查询结果中,重点看Blocked这一列,先找出最多的SID,然后循环

vertica是惠普公司推出的列式分布式数据库,在OLAP领域有其独到的地方,目前社区版免费,但是只能存放1T的数据.我在工作中维护的bi系统后端就是使用的vertica数据库,平时也经常需要对于数据库的查询进行一些优化.所以写下这篇博客记录一下. 定位问题所谓的数据库调优.程序优化之类的工作,实际上是一个解决问题的过程,而解决问题,第一部就是需要定位问题.找到问题的手段多种多样,可以通过分析程序.监控生产上服务器的性能.定期生成数据库的负载报告等手段,而最不应该的就是通过生产上用户的反馈来反映

关键词:initcall.bootgraph.py.bootchartd.pybootchart等. 启动时间的优化,分为两大部分,分别是内核部分和用户空间两大部分. 从内核timestamp 0.000000作为内核启动起点,到free_initmem()输出"Freeing init memory"作为内核启动的终点. 借助于bootgraph.py对内核的kmsg进行分析,输出bootgraph.html和initcall耗时csv文件. 在紧接着free_initmem()下面

--查看数据库中表的语句 SELECT s2.dbid , DB_NAME(s2.dbid) AS [数据库名] , --s1.sql_handle , ( SELECT TOP 1 SUBSTRING(s2.text, statement_start_offset / 2 + 1, ( ( CASE WHEN statement_end_offset = -1 THEN ( LEN(CONVERT(NVARCHAR(MAX), s2.text)) * 2 ) ELSE statement_en

--查看数据库中表的语句 SELECT s2.dbid , DB_NAME(s2.dbid) AS [数据库名] , --s1.sql_handle , ( , ( ( THEN ( LEN(CONVERT(NVARCHAR(MAX), s2.text)) ) ELSE statement_end_offset ) ) AS [语句] , execution_count AS [执行次数] , last_execution_time AS [上次开始执行计划的时间] , total_worker

SELECT creation_time N'语句编译时间',last_execution_time N'上次执行时间',total_physical_reads N'物理读取总次数',total_logical_reads/execution_count N'每次逻辑读次数',total_logical_reads N'逻辑读取总次数',total_logical_writes N'逻辑写入总次数',execution_count N'执行次数',total_worker_time/1000

total_worker_time AS [总消耗CPU 时间(ms)],execution_count [运行次数], qs.total_worker_time AS [平均消耗CPU 时间(ms)], last_execution_time AS [最大执行时间(ms)], , ( THEN DATALENGTH(qt.text) ) AS [使用CPU的语法], qt.text [完整语法], dbname=db_name(qt.dbid), object_name(qt.objectid

在对象资源管理器中右击服务器地址选择“活动和监视器”. 点击最近耗费大量资源的查询

qs.total_worker_time/qs.execution_count as [Avg CPU Time], , ( ) as query_text, qt.dbid, dbname=db_name(qt.dbid), qt.objectid FROM sys.dm_exec_query_stats qs cross apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) as qt ORDER BY [Avg CPU Time] DESC

SELECT TOP OBJECT_NAME(a.object_id,database_id) SP_Name, DB_NAME(a.database_id) Database_Name, a.cached_time, a.last_execution_time, a.total_elapsed_time, a.total_elapsed_time/a.execution_count AS [avg_elapsed_time], a.execution_count, a.total_physic

今天线上SQLServer数据库的CPU被打爆了,紧急情况下,分析了数据库阻塞.连接分布.最耗CPU的TOP10 SQL.查询SQL并行度配置.查询SQL 重编译的原因等等 整理了一些常用的SQL 1. 查询数据库阻塞 SELECT * FROM sys.sysprocesses WHERE blocked<>0 查询结果中,重点看Blocked这一列,先找出做多的SID,然后循环找出Root的阻塞根源SQL 查询阻塞根源Session的SQL DBCC Inputbuffer(sid) 2.

首先声明,我只是个程序员,不是专业的DBA,以下这篇文章是从一个问题的解决过程去写的,而不是一开始就给大家一个正确的结果,如果文中有不对的地方,请各位数据库大牛给予指正,以便我能够更好的处理此次业务. 项目背景 这是给某数据中心做的一个项目,项目难度之大令人发指,这个项目真正的让我感觉到了,商场如战场,而我只是其中的一个小兵,太多的战术,太多的高层之间的较量,太多的内幕了.具体这个项目的情况,我有空再写相关的博文出来. 这个项目是要求做环境监控,我们暂且把受监控的设备称为采集设备,采集设备的属性

问题 对于DBA或者其他运维人员来说授权一个账户的相同权限给另一个账户是一个很普通的任务.但是随着服务器.数据库.应用.使用人员地增加就变得很枯燥乏味又耗时费力的工作.那么有什么容易的办法来实现这个任务吗? 当然,作为非DBA在测试甚至开发环境也会遇到这种问题,要求授予所有服务器数据库的某个权限给一个人的时候.我们是不是有什么其他办法提高效率? 解决方案 如果这个时候我们网上去搜索解决方案,大多数时候搜到的都是使用T-SQL解决方案,但是这又会产生下面几个小问题: 我们需要到目标服务器上执行这些

文章目录 遇到的问题 使用SQLServer Profiler监控数据库 SQL1:查找最新的30条告警事件 SQL2:获取当前的总报警记录数 有哪些SQL语句会导致CPU过高? 查看SQL的查询计划 选择top记录时,尽量为order子句的字段建立索引 查看SQL语句CPU高的语句 通过建立相关索引来减少表扫描 其他优化手段 总结 遇到的问题 有同事反应服务器CPU过高,一看截图基本都是100%了,my god,这可是大问题,赶紧先看看. 让同事查看系统进程,发现是SQLServer的CPU占

我的新书ASP.NET MVC企业级实战预计明年2月份出版,感谢大家关注! 本篇,我将来讲解一下在Sqlserver中批量插入数据. 先创建一个用来测试的数据库和表,为了让插入数据更快,表中主键采用的是GUID,表中没有创建任何索引.GUID必然是比自增长要快的,因为你生成一个GUID算法所花的时间肯定比你从数据表中重新查询上一条记录的ID的值然后再进行加1运算要少.而如果存在索引的情况下,每次插入记录都会进行索引重建,这是非常耗性能的.如果表中无可避免的存在索引,我们可以通过先删除索引,然后批

SQL Server定时自动抓取耗时SQL并归档数据发邮件脚本分享 第一步建库和建表 USE [master] GO CREATE DATABASE [MonitorElapsedHighSQL] GO --建表 USE [MonitorElapsedHighSQL] GO --1.表[SQLCountStatisticsByDay] --抓取到的sql语句数量 CREATE TABLE [dbo].[SQLCountStatisticsByDay] ( id , ) PRIMARY KEY ,

本文转载自:http://blog.csdn.net/andylaudotnet/article/details/1763573 性能调节的目的是通过将网络流通.磁盘 I/O 和 CPU 时间减到最小,使每个查询的响应时间最短并最大限度地提高整个数据库服务器的吞吐量.为达到此目的,需要了解应用程序的需求和数据的逻辑和物理结构,并在相互冲突的数据库使用之间(如联机事务处理 (OLTP) 与决策支持)权衡. 对性能问题的考虑应贯穿于开发阶段的全过程,不应只在最后实现系统时才考虑性能问题.许多使性能得

在数据库应用的设计中,我们往往会需要获取某些表的记录总数,用于判断表的记录总数是否过大,是否需要备份数据等.我们通常的做法是:select count(*) as c from tableA .然而对于记录数巨大的表,上述做法将会非常耗时.在DELL 4400 服务器上做试验,MS Sqlserver 2000 数据库对于100万记录的简单数据表执行上述语句,时间在1分钟以上.如果在表的某个字段上做聚簇索引,第一次执行该语句的时间和没有索引的时间差不多,之后执行上述语句,速度很快,在1秒中以内,

原文转自:http://blog.jobbole.com/80395/ 首先声明,我只是个程序员,不是专业的DBA,以下这篇文章是从一个问题的解决过程去写的,而不是一开始就给大家一个正确的结果,如果文中有不对的地方,请各位数据库大牛给予指正,以便我能够更好的处理此次业务. 项目背景 这是给某数据中心做的一个项目,项目难度之大令人发指,这个项目真正的让我感觉到了,商场如战场,而我只是其中的一个小兵,太多的战术,太多的高层之间的较量,太多的内幕了.具体这个项目的情况,我有空再写相关的博文出来. 这个

本篇,我将来讲解一下在Sqlserver中批量插入数据. 先创建一个用来测试的数据库和表,为了让插入数据更快,表中主键采用的是GUID,表中没有创建任何索引.GUID必然是比自增长要快的,因为你生 成一个GUID算法所花的时间肯定比你从数据表中重新查询上一条记录的ID的值然后再进行加1运算要少.而如果存在索引的情况下,每次插入记录都会进行索 引重建,这是非常耗性能的.如果表中无可避免的存在索引,我们可以通过先删除索引,然后批量插入,最后再重建索引的方式来提高效率. create database