武汉市有做网站的吗/连云港seo

武汉市有做网站的吗,连云港seo,贵阳建设网站,网站建设价格组成SQL Server中慢SQL会显著降低系统性能并引发级联效应。首先,用户直接体验响应时间延长,核心业务操作(如交易处理、报表生成)效率下降,导致客户满意度降低甚至业务中断。其次,资源利用率失衡,CPU…

SQL Server中慢SQL会显著降低系统性能并引发级联效应。首先,用户直接体验响应时间延长,核心业务操作(如交易处理、报表生成)效率下降,导致客户满意度降低甚至业务中断。其次,资源利用率失衡,CPU、内存及I/O长期处于高负载状态,硬件成本攀升,需额外投入扩容或升级。慢SQL还加剧锁竞争与阻塞,引发关联查询排队,进一步拖慢整体吞吐量。 业务层面,关键流程(如订单处理、金融交易)延迟可能影响收入,数据一致性风险随长时间事务增加。开发团队需投入大量精力排查与优化,挤占新功能开发周期。长期未解决的慢SQL将导致系统架构僵化,阻碍扩展性需求。此外,服务级别协议(SLA)违约可能损害企业信誉,合规性审计亦面临潜在风险。因此,系统性调优慢SQL对保障业务连续性、控制运维成本及提升竞争力至关重要。

SQL Server 慢 SQL 调优 的系统性解决方案,分为 诊断、优化、验证 三个核心阶段,以下是针对 SQL Server 数据库慢 SQL 调优的完整指南,涵盖关键工具、优化策略和实际示例:


一. 定位慢 SQL 的核心方法

1 使用内置监控工具
  • 动态管理视图 (DMV)

    -- 查询当前最耗时的 SQL 语句
    SELECT TOP 10 st.text AS [SQL],qs.execution_count,qs.total_worker_time/1000 AS [CPU_Time(ms)],qs.total_logical_reads AS [Logical_Reads],qs.total_elapsed_time/1000 AS [Duration(ms)],qp.query_plan
    FROM sys.dm_exec_query_stats qs
    CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) st
    CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) qp
    ORDER BY qs.total_worker_time DESC;
    
  • SQL Server Profiler / Extended Events
    捕获 DurationReadsWrites 等关键指标,筛选高消耗查询。

2 使用内置监控工具
  • 执行计划分析

    • 使用 SET SHOWPLAN_ALL ON 或 SSMS 图形化计划,检查 全表扫描、高成本操作、缺失索引提示
    • 关注 警告图标(如隐式转换、键查找过多)。
  • 统计信息与索引健康

    • 执行 UPDATE STATISTICS 表名 更新统计信息,避免优化器误判。
    • 检查索引碎片:SELECT * FROM sys.dm_db_index_physical_stats,碎片率 >30% 时重建索引。
  • 资源监控

    • 通过 sys.dm_exec_requestssys.dm_os_wait_stats 查看 CPU、I/O、锁等待 瓶颈。
    • 使用 Performance Monitor 监控磁盘队列长度、内存压力。
  • 参数嗅探问题

    • 检查执行计划缓存:sys.dm_exec_cached_plans,观察同一查询不同参数的性能差异。
    • 使用 OPTION (RECOMPILE)LOCAL 提示强制重新编译。

二. 索引优化策略

1 分析缺失索引
-- 查看缺失索引建议
SELECT migs.avg_total_user_cost * (migs.avg_user_impact / 100.0) AS improvement_measure,mid.statement AS [Table],mid.equality_columns,mid.inequality_columns,mid.included_columns
FROM sys.dm_db_missing_index_group_stats migs
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_groups mig ON migs.group_handle = mig.index_group_handle
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_details mid ON mig.index_handle = mid.index_handle
ORDER BY improvement_measure DESC;
2 索引维护
  • 重建/重组索引

    -- 重建索引(企业版支持在线重建)
    ALTER INDEX [索引名称] ON [表名] REBUILD;-- 重组索引(碎片率 5%~30% 时使用)
    ALTER INDEX [索引名称] ON [表名] REORGANIZE;
    
  • 删除无用索引

    -- 查询未使用的索引
    SELECT o.name AS [Table],i.name AS [Index],i.type_desc,s.user_seeks,s.user_scans,s.user_lookups
    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
    INNER JOIN sys.objects o ON i.object_id = o.object_id
    WHERE s.database_id = DB_ID()AND s.user_seeks + s.user_scans + s.user_lookups = 0;
    

三. SQL 语句优化技巧

1 避免低效操作
  • 反模式示例

    -- 错误示例:隐式转换导致索引失效
    SELECT * FROM Orders WHERE OrderID = '1001'; -- OrderID 是 INT 类型-- 正确示例
    SELECT * FROM Orders WHERE OrderID = 1001;
    
  • 优化建议

    • 避免 SELECT *,明确指定字段
    • 减少 NOT INOR 条件,改用 EXISTSJOIN
    • 慎用函数操作字段(如 WHERE YEAR(CreateDate) = 2023
2 参数嗅探问题
  • 强制参数化
    -- 使用 OPTION(RECOMPILE) 强制重新编译执行计划
    CREATE PROCEDURE GetOrders @StartDate DATETIME
    AS
    SELECT * FROM Orders 
    WHERE CreateDate >= @StartDate
    OPTION (RECOMPILE);
    

四. 统计信息与锁机制

1 更新统计信息
-- 更新单个表的统计信息
UPDATE STATISTICS [表名] WITH FULLSCAN;-- 自动异步更新统计信息(SQL Server 2016+)
ALTER DATABASE [数据库名] SET AUTO_UPDATE_STATISTICS_ASYNC = ON;
2 锁与阻塞分析
-- 查看当前阻塞链
SELECT t1.session_id AS [阻塞会话],t1.wait_duration_ms AS [等待时间(ms)],t1.wait_type AS [等待类型],t2.text AS [阻塞SQL]
FROM sys.dm_os_waiting_tasks t1
INNER JOIN sys.dm_exec_requests r ON t1.session_id = r.session_id
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(r.sql_handle) t2
WHERE t1.blocking_session_id <> 0;

五. 高级调优技术

1 执行计划分析
  • 关键指标解读
    • Estimated vs Actual Rows:统计信息是否准确
    • Key Lookup:可能缺少覆盖索引
    • Sort/Warning:内存不足导致 TempDB 溢出
2 内存优化表(In-Memory OLTP)
-- 创建内存优化表
CREATE TABLE [dbo].[SessionCache]
([SessionID] NVARCHAR(64) NOT NULL PRIMARY KEY NONCLUSTERED HASH WITH (BUCKET_COUNT = 1000000),[Data] VARBINARY(MAX) NOT NULL,[ExpiryTime] DATETIME2 NOT NULL
)
WITH (MEMORY_OPTIMIZED = ON, DURABILITY = SCHEMA_ONLY);

六. 性能监控与基线建立

1 使用 Query Store
-- 启用 Query Store
ALTER DATABASE [数据库名] SET QUERY_STORE = ON;-- 查询历史执行统计
SELECT qt.query_sql_text,qrs.avg_duration,qrs.avg_logical_io_reads
FROM sys.query_store_query q
INNER JOIN sys.query_store_query_text qt ON q.query_text_id = qt.query_text_id
INNER JOIN sys.query_store_plan qp ON q.query_id = qp.query_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats qrs ON qp.plan_id = qrs.plan_id;

七、调优步骤总结

  1. 监控定位:使用 DMV 或 Profiler 找到 TOP N 慢查询
  2. 执行计划分析:检查扫描操作、缺失索引警告
  3. 索引优化:添加覆盖索引,维护索引健康度
  4. SQL 重写:消除隐式转换,拆分复杂查询
  5. 资源调整:增加内存、优化 TempDB 配置
  6. 持续跟踪:通过 Query Store 验证优化效果

八、注意事项

  • 版本差异:企业版支持更多高级功能(如在线索引重建)
  • 测试环境验证:生产环境调优前需在测试环境验证
  • 统计信息采样率:大表使用 FULLSCAN 更新更准确
  • 锁升级:监控锁粒度,避免行锁升级为表锁
  • 80/20法则:优先优化高频、高耗时的 Top SQL。
  • 迭代验证:每次调整需通过 A/B 测试确认效果。
  • 权衡成本:索引优化可能增加写入开销,需结合业务场景评估。

通过以上方法,可显著改善 SQL Server 的查询性能。实际调优中建议结合 Database Engine Tuning Advisor 工具生成自动化建议。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/diannao/73867.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

逆向中常见的加密算法识别

1、base64及换表 base64主要是将输入的每3字节&#xff08;共24bit&#xff09;按照每六比特分成一组&#xff0c;变成4个小于64的索引值&#xff0c;然后通过一个索引表得到4个可见的字符。 索引表为一个64字节的字符串&#xff0c;如果在代码中发现引用了这个索引表“ABCDEF…

【机器学习chp14 — 2】生成式模型—变分自编码器VAE(超详细分析,易于理解,推导严谨,一文就够了)

目录 二、变分自编码器 VAE 1、自编码器 AE &#xff08;1&#xff09;自编码器的基本结构与目标 1.1 编码器-解码器结构 1.2 目标函数&#xff1a;重构误差最小化 &#xff08;2&#xff09;自编码器与 PCA 的对比 2.1 PCA 与线性降维 2.2 非线性映射的优势 &#xf…

Linux 一步部署DHCP服务

#!/bin/bash #脚本作者和日期 #author: PEI #date: 20250319 #检查root权限 if [ "$USER" ! "root" ]; then echo "错误&#xff1a;非root用户&#xff0c;权限不足&#xff01;" exit 0 fi #防火墙与高级权限 systemctl stop firewa…

Vue3 核心特性解析:Suspense 与 Teleport 原理深度剖析

Vue3 核心特性解析&#xff1a;Suspense 与 Teleport 原理深度剖析 一、Teleport&#xff1a;突破组件层级的时空传送 1.1 实现原理图解 #mermaid-svg-75dTmiektg1XNS13 {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-s…

Python功能完美的宝库——内置的强大“武器库”builtins

builtins模块包含了Python大量的内置对象&#xff08;函数、异常和类型等&#xff09;&#xff0c;她是Python的内置武器库&#xff0c;堪称功能完美的宝库。 笔记模板由python脚本于2025-03-19 08:16:27创建&#xff0c;本篇笔记适合喜欢探究python的coder翻阅。 【学习的细节…

PyTorch 深度学习实战(17):Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法与并行训练

在上一篇文章中&#xff0c;我们深入探讨了 Soft Actor-Critic (SAC) 算法及其在平衡探索与利用方面的优势。本文将介绍强化学习领域的重要里程碑——Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) 算法&#xff0c;并展示如何利用 PyTorch 实现并行化训练来加速学习过程。 一、A…

【深度学习】多目标融合算法(五):定制门控网络CGC(Customized Gate Control)

目录 一、引言 二、CGC&#xff08;Customized Gate Control&#xff0c;定制门控网络&#xff09; 2.1 技术原理 2.2 技术优缺点 2.3 业务代码实践 2.3.1 业务场景与建模 2.3.2 模型代码实现 2.3.3 模型训练与推理测试 2.3.4 打印模型结构 三、总结 一、引言 上一…

在线pdf处理网站合集

1、PDF24 Tools&#xff1a;https://tools.pdf24.org/zh/ 2、PDF派&#xff1a;https://www.pdfpai.com/ 3、ALL TO ALL&#xff1a;https://www.alltoall.net/ 4、CleverPDF&#xff1a;https://www.cleverpdf.com/cn 5、Doc Small&#xff1a;https://docsmall.com/ 6、Aconv…

网络编程-实现客户端通信

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <unistd.h> #include <sys/socket.h> #include <netinet/in.h> #include <sys/select.h>#define MAX_CLIENTS 2 // 最大客户端连接数 #define BUFFER_SI…

力扣100二刷——图论、回溯

第二次刷题不在idea写代码&#xff0c;而是直接在leetcode网站上写&#xff0c;“逼”自己掌握常用的函数。 标志掌握程度解释办法⭐Fully 完全掌握看到题目就有思路&#xff0c;编程也很流利⭐⭐Basically 基本掌握需要稍作思考&#xff0c;或者看到提示方法后能解答⭐⭐⭐Sl…

【大模型实战篇】多模态推理模型Skywork-R1V

1. 背景介绍 近期昆仑万维开源的Skywork R1V模型&#xff0c;是基于InternViT-6B-448px-V2_5以及deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 通过强化学习得到。当然语言模型也可以切换成QwQ-32B。因此该模型最终的参数量大小为38B。 该模型具备多模态推理能力&#xf…

识别并脱敏上传到deepseek/chatgpt的文本文件中的护照信息

本文将介绍一种简单高效的方法解决用户在上传文件到DeepSeek、ChatGPT&#xff0c;文心一言&#xff0c;AI等大语言模型平台过程中的护照号识别和脱敏问题。 DeepSeek、ChatGPT&#xff0c;Qwen&#xff0c;Claude等AI平台工具快速的被接受和使用&#xff0c;用户每天上传的文…

数据驱动进化:AI Agent如何重构手机交互范式?

如果说AIGC拉开了内容生成的序幕&#xff0c;那么AI Agent则标志着AI从“工具”向“助手”的跨越式进化。它不再是简单的问答机器&#xff0c;而是一个能够感知环境、规划任务并自主执行的智能体&#xff0c;更像是虚拟世界中的“全能员工”。 正如行业所热议的&#xff1a;“大…

【AI News | 20250319】每日AI进展

AI Repos 1、XianyuAutoAgent 实现了 24 小时自动化值守的 AI 智能客服系统&#xff0c;支持多专家协同决策、智能议价和上下文感知对话&#xff0c;让我们店铺管理更轻松。主要功能&#xff1a; 智能对话引擎&#xff0c;支持上下文感知和专家路由阶梯降价策略&#xff0c;自…

C语言自定义类型【结构体】详解,【结构体内存怎么计算】 详解 【热门考点】:结构体内存对齐

引言 详细讲解什么是结构体&#xff0c;结构体的运用&#xff0c; 详细介绍了结构体在内存中占几个字节的计算。 【热门考点】&#xff1a;结构体内存对齐 介绍了&#xff1a;结构体传参 一、什么是结构体&#xff1f; 结构是⼀些值的集合&#xff0c;这些值称为成员变量。结构…

Apache DolphinScheduler:一个可视化大数据工作流调度平台

Apache DolphinScheduler&#xff08;海豚调度&#xff09;是一个分布式易扩展的可视化工作流任务调度开源系统&#xff0c;适用于企业级场景&#xff0c;提供了一个可视化操作任务、工作流和全生命周期数据处理过程的解决方案。 Apache DolphinScheduler 旨在解决复杂的大数据…

[蓝桥杯 2023 省 B] 飞机降落

[蓝桥杯 2023 省 B] 飞机降落 题目描述 N N N 架飞机准备降落到某个只有一条跑道的机场。其中第 i i i 架飞机在 T i T_{i} Ti​ 时刻到达机场上空&#xff0c;到达时它的剩余油料还可以继续盘旋 D i D_{i} Di​ 个单位时间&#xff0c;即它最早可以于 T i T_{i} Ti​ 时刻…

使用Trae 生成的React版的贪吃蛇

使用Trae 生成的React版的贪吃蛇 首先你想用这个贪吃蛇&#xff0c;你需要先安装Trae Trae 官方地址 他有两种模式 chat builder 我使用的是builder模式,虽然是Alpha.还是可以用。 接下来就是按着需求傻瓜式的操作生成代码 他生成的代码不完全正确&#xff0c;比如没有引入…

rust学习笔记17-异常处理

今天聊聊rust中异常错误处理 1. 基础类型&#xff1a;Result 和 Option&#xff0c;之前判断空指针就用到过 Option<T> 用途&#xff1a;表示值可能存在&#xff08;Some(T)&#xff09;或不存在&#xff08;None&#xff09;&#xff0c;适用于无需错误信息的场景。 f…

Python:单继承方法的重写

继承&#xff1a;让类和类之间转变为父子关系&#xff0c;子类默认继承父类的属性和方法 单继承&#xff1a; class Person:def eat(self):print("eat")def sing(self):print("sing") class Girl(Person):pass#占位符&#xff0c;代码里面类下面不写任何东…