Перейти к содержимому

Как узнать какие запросы грузят CPU процессор.

Нагрузка на CPU по базам:

WITH DB_CPU_Stats
AS
(SELECT DatabaseID, DB_Name(DatabaseID) AS [DatabaseName], SUM(total_worker_time) AS [CPU_Time_Ms]
FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs
CROSS APPLY (SELECT CONVERT(int, value) AS [DatabaseID]
             FROM sys.dm_exec_plan_attributes(qs.plan_handle)
             WHERE attribute = N'dbid') AS F_DB
GROUP BY DatabaseID)
SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY [CPU_Time_Ms] DESC) AS [row_num],
      DatabaseName, [CPU_Time_Ms],
      CAST([CPU_Time_Ms] * 1.0 / SUM([CPU_Time_Ms]) OVER() * 100.0 AS DECIMAL(5, 2)) AS [CPUPercent]
FROM DB_CPU_Stats
WHERE DatabaseID > 4 -- system databases
AND DatabaseID <> 32767 -- ResourceDB
ORDER BY row_num OPTION (RECOMPILE);

Наибольшая нагрузка на CPU

ELECT TOP 10 
[Average CPU used] = total_worker_time / qs.execution_count
,[Total CPU used] = total_worker_time
,[Execution count] = qs.execution_count
,[Inpidual Query] = 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)
,[Parent Query] = qt.text
,DatabaseName = DB_NAME(qt.dbid)
FROM sys.dm_exec_query_stats qs
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) as qt
ORDER BY [Average CPU used] DESC;

Наиболее часто выполняемые запросы

SELECT TOP 10 
[Execution count] = execution_count
,[Inpidual Query] = 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)
,[Parent Query] = qt.text
,DatabaseName = DB_NAME(qt.dbid)
FROM sys.dm_exec_query_stats qs
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) as qt
ORDER BY [Execution count] DESC;

Текущая статистика по задержкам (расшифровка задержек)

SELECT TOP 10
[Wait type] = wait_type,
[Wait time (s)] = wait_time_ms / 1000,
[% waiting] = CONVERT(DECIMAL(12,2), wait_time_ms * 100.0 
             / SUM(wait_time_ms) OVER())
FROM sys.dm_os_wait_stats
WHERE wait_type NOT LIKE '%SLEEP%' 
ORDER BY wait_time_ms DESC;

Индексы с высокими издержками при использовании

-- Create required table structure only.
-- Note: this SQL must be the same as in the Database loop given in the following step.
SELECT TOP 1
       [Maintenance cost]  = (user_updates + system_updates)
       ,[Retrieval usage] = (user_seeks + user_scans + user_lookups)
       ,DatabaseName = DB_NAME()
       ,TableName = OBJECT_NAME(s.[object_id])
       ,IndexName = i.name
INTO #TempMaintenanceCost
FROM   sys.dm_db_index_usage_stats s
INNER JOIN sys.indexes i ON  s.[object_id] = i.[object_id]
   AND s.index_id = i.index_id
WHERE s.database_id = DB_ID()
   AND OBJECTPROPERTY(s.[object_id], 'IsMsShipped') = 0
   AND (user_updates + system_updates) > 0 -- Only report on active rows.
   AND s.[object_id] = -999  -- Dummy value to get table structure.;
-- Loop around all the databases on the server.
EXEC sp_MSForEachDB    'USE [?];
-- Table already exists.
INSERT INTO #TempMaintenanceCost
SELECT TOP 10
       [Maintenance cost]  = (user_updates + system_updates)
       ,[Retrieval usage] = (user_seeks + user_scans + user_lookups)
       ,DatabaseName = DB_NAME()
       ,TableName = OBJECT_NAME(s.[object_id])
       ,IndexName = i.name
FROM   sys.dm_db_index_usage_stats s
INNER JOIN sys.indexes i ON  s.[object_id] = i.[object_id]
   AND s.index_id = i.index_id
WHERE s.database_id = DB_ID()
   AND i.name IS NOT NULL    -- Ignore HEAP indexes.
   AND OBJECTPROPERTY(s.[object_id], ''IsMsShipped'') = 0
   AND (user_updates + system_updates) > 0 -- Only report on active rows.
ORDER BY [Maintenance cost]  DESC;'
-- Select records.
SELECT TOP 10 * FROM #TempMaintenanceCost
ORDER BY [Maintenance cost]  DESC
-- Tidy up.
DROP TABLE #TempMaintenanceCost

Top запросов, создающих нагрузку на CPU на сервере СУБД за последний час

SELECT
SUM(qs.max_elapsed_time) as elapsed_time,
SUM(qs.total_worker_time) as worker_time
into T1 FROM (
       select top 100000       *       from
       sys.dm_exec_query_stats qs
       where qs.last_execution_time > (CURRENT_TIMESTAMP - '01:00:00.000')
       order by qs.total_worker_time desc
       --order by qs.max_elapsed_time desc
) as qs;
select top 100
(qs.max_elapsed_time) as elapsed_time,
(qs.total_worker_time) as worker_time,
qp.query_plan,
st.text,
dtb.name,
qs.*,
st.dbid
INTO T2
FROM
sys.dm_exec_query_stats qs
CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) qp
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) st
left outer join sys.databases as dtb on st.dbid = dtb.database_id
where qs.last_execution_time > (CURRENT_TIMESTAMP - '01:00:00.000')
order by qs.total_worker_time desc
--order by qs.max_elapsed_time desc;
select
(T2.elapsed_time*100/T1.elapsed_time) as percent_elapsed_time,
(T2.total_worker_time*100/T1.worker_time) as percent_worker_time,
T2.*
from
T2 as T2
INNER JOIN T1 as T1
ON 1=1
order by T2.total_worker_time desc
--order by T2.max_elapsed_time desc;
drop table T2;
drop table T1;

Статистика с планом

select 
	creation_time,
	last_execution_time,
	execution_count,
	total_worker_time/1000 as CPU,
	convert(money, (total_worker_time))/(execution_count*1000)as [AvgCPUTime],
	qs.total_elapsed_time/1000 as TotDuration,
	convert(money, (qs.total_elapsed_time))/(execution_count*1000)as [AvgDur],
	total_logical_reads as [Reads],
	total_logical_writes as [Writes],
	total_logical_reads+total_logical_writes as [AggIO],
	convert(money, (total_logical_reads+total_logical_writes)/(execution_count + 0.0))as [AvgIO],
	case 
		when sql_handle IS NULL then ' '
		else(substring(st.text,(qs.statement_start_offset+2)/2,(
			case
				when qs.statement_end_offset =-1 then len(convert(nvarchar(MAX),st.text))*2      
				else qs.statement_end_offset    
			end - qs.statement_start_offset)/2  ))
	end as query_text,
	db_name(st.dbid)as database_name,
	object_schema_name(st.objectid, st.dbid)+'.'+object_name(st.objectid, st.dbid) as object_name,
	qp.query_plan
from sys.dm_exec_query_stats  qs
cross apply sys.dm_exec_sql_text(sql_handle) st
cross apply sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) qp

[spoiler]Получаемые столбцы:

  • creation_time – Время, когда запрос был скомпилирован. Поскольку при старте сервера кэш пустой, данное время всегда больше либо равно моменту запуска сервиса. Если время, указанное в этом столбце позже, чем предполагаемое (первое использование процедуры), это говорит о том, что запрос по тем или иным причинам был рекомпилирован.
  • last_execution_time – Момент фактического последнего выполнения запроса.
  • execution_count – Сколько раз запрос был выполнен с момента компиляции
    Количество выполнений позволяет найти ошибки в алгоритмах – часто в наиболее выполняемых запросах оказываются те, которые находятся внутри каких-либо циклов однако могут быть выполнены перед самим циклом один раз. Например, получение каких-либо параметров из базы данных, не меняющихся внутри цикла.
  • CPU – Суммарное время использования процессора в миллисекундах. Если запрос обрабатывается параллельно, то это время может превысить общее время выполнения запроса, поскольку суммируется время использования запроса каждым ядром. Во время использования процессора включается только фактическая нагрузка на ядра, в нее не входят ожидания каких-либо ресурсов.
    Очевидно, что данный показатель позволяет выявлять запросы, наиболее сильно загружающие процессор.
  • AvgCPUTime – Средняя загрузка процессора на один запрос.
  • TotDuration – Общее время выполнения запроса, в миллисекундах.
    Данный параметр может быть использован для поиска тех запросов, которые, независимо от причины выполняются “наиболее долго”. Если общее время выполнения запроса существенно ниже времени CPU (с поправкой на параллелизм) – это говорит о том, что при выполнения запроса были ожидания каких-либо ресурсов. В большинстве случаев это связано с дисковой активностью или блокировками, но также это может быть сетевой интерфейс или другой ресурс.
    Полный список типов ожиданий можно посмотреть в описании представления sys.dm_os_wait_stats.
  • AvgDur – Среднее время выполнения запроса в миллисекундах.
  • Reads – Общее количество чтений.
    Это пожалуй лучший агрегатный показатель, позволяющий выявить наиболее нагружающие сервер запросы.
    Логическое чтение – это разовое обращение к странице данных, физические чтения не учитываются.
    В рамках выполнения одного запроса, могут происходить неоднократные обращения к одной и той же странице.
    Чем больше обращений к страницам, тем больше требуется дисковых чтений, памяти и, если речь идет о повторных обращениях, большее время требуется удерживать страницы в памяти.
  • Writes – Общее количество изменений страниц данных.
    Характеризует то, как запрос “нагружает” дисковую систему операциями записи.
    Следует помнить, что этот показатель может быть больше 0 не только у тех запросов, которые явно меняют данные, но также и у тех, которые сохраняют промежуточные данные в tempdb.
  • AggIO – Общее количество логических операций ввода-вывода (суммарно)
    Как правило, количество логических чтений на порядки превышает количество операций записи, поэтому этот показатель сам по себе для анализа применим в редких случаях.
  • AvgIO – Среднее количество логических дисковых операций на одно выполнение запроса.
    Значение данного показателя можно анализировать из следующих соображений:
    Одна страница данных – это 8192 байта. Можно получить среднее количество байт данных, “обрабатываемых” данным запросом. Если этот объем превышает реальное количество данных, которые обрабатывает запрос (суммарный объем данных в используемых в запросе таблицах), это говорит о том, что был выбран заведомо плохой план выполнения и требуется заняться оптимизацией данного запроса.
    Я встречал случай, когда один запрос делал количество обращений, эквивалентных объему в 5Тб, при этом общий объем данных в это БД был 300Гб, а объем данных в таблицах, задействованных в запросе не превышал 10Гб.
    В общем можно описать одну причину такого поведения сервера – вместо использования индекса сервер предпочитает сканировать таблицу или наоборот.
    Если объем логических чтений в разы превосходит общие объем данных, то это вызвано повторным обращениям к одним и тем же страницам данных. Помимо того, что в одном запросе таблица может быть использована несколько раз, к одним и тем же страницам сервер обращается например в случаях, когда используется индекс и по результатам поиска по нему, найденные некоторые строки данных лежат на одной и той же странице. Конечно, в таком случае предпочтительным могло бы быть сканирование таблицы – в этом случае сервер обращался бы к каждой странице данных только один раз. Однако этому часто мешают… попытки оптимизации запросов, когда разработчик явно указывает, какой индекс или тип соединения должен быть использован.
    Обратный случай – вместо использования индекса было выбрано сканирование таблицы. Как правило, это связано с тем, что статистика устарела и требуется её обновление. Однако и в этом случае причиной неудачно выбранного плана вполне могут оказаться подсказки оптимизатору запросов.
  • query_text – Текст самого запроса
  • database_name – Имя базы данных, в находится объект, содержащий запрос. NULL для системных процедур
  • object_name – Имя объекта (процедуры или функции), содержащего запрос.

[/spoiler]

 

 

Similar Posts:

Метки:

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *