如何有效优化mssql性能-猿码集

1. 简介

Microsoft SQL Server（MSSQL）是一个高性能的关系型数据库管理系统，广泛用于企业级应用。但是，在高负载情况下，它可能会出现性能问题。本文将重点介绍如何有效地优化MSSQL性能，以提高数据库的响应能力和效率。

2. 确定性能瓶颈

性能瓶颈是指限制系统性能的任何因素。在优化MSSQL性能之前，必须先确定性能瓶颈，这样我们才能有针对性地进行优化。以下是一些常见的性能瓶颈：

2.1 I/O 瓶颈

I/O 瓶颈是指系统因为I/O 操作而出现性能问题。这种情况通常发生在磁盘读取/写入超载或磁盘故障时。在确定I/O 瓶颈时，可以通过SQL Server的动态管理视图检测读取/写入延迟，并根据延迟值来判断是否存在I/O 瓶颈。以下是一个监测磁盘延迟的示例：


SELECT
    DB_NAME(fs.database_id) AS [Database Name],
    mf.physical_name AS [File Name],
    io_stall_read_ms,
    num_of_reads,
    CAST(io_stall_read_ms/(1.0 + num_of_reads) AS NUMERIC(10, 1)) AS [avg_read_stall_ms],
    io_stall_write_ms,
    num_of_writes,
    CAST(io_stall_write_ms/(1.0 + num_of_writes) AS NUMERIC(10, 1)) AS [avg_write_stall_ms],
    io_stall_read_ms + io_stall_write_ms AS [io_stalls],
    num_of_reads + num_of_writes AS [total_io],
    CAST((io_stall_read_ms + io_stall_write_ms)/(1.0 + num_of_reads + num_of_writes) AS NUMERIC(10, 1)) AS [avg_io_stall_ms]
FROM sys.dm_io_virtual_file_stats(NULL, NULL) AS fs
INNER JOIN sys.master_files AS mf
ON fs.database_id = mf.database_id
AND fs.[file_id] = mf.[file_id]
ORDER BY [avg_io_stall_ms] DESC OPTION (RECOMPILE);

注意：如果监测到磁盘延迟值较高，则需要调整磁盘或更换更快速的SSD/SAS硬盘。

2.2 CPU 瓶颈

CPU 瓶颈是指系统因为CPU资源不足而出现性能问题。该问题通常会在高负载下出现。在确定CPU 瓶颈时，可以通过SQL Server的动态管理视图检测CPU 使用率，并根据使用率的值来判断是否存在CPU 瓶颈。以下是一个监测 CPU 使用率的示例：


SELECT 
    record_id,
    DATEADD(ms, -1 * (cpu_ticks / (cpu_ticks / ms_ticks)) , GETDATE()) AS EventTime,
    CASE event_type 
        WHEN 1 THEN 'CPU XE Event'
        ELSE ''
    END AS [Type],
    execution_type AS [ExecutionType],
    CAST(cpu_ticks / (cpu_ticks / ms_ticks) AS DECIMAL(20, 2)) AS [CPU Utilization %],
    CAST(system_idle_ticks / (cpu_ticks / ms_ticks) AS DECIMAL(20, 2)) AS [System Idle %],
    CAST(time_ms / 1000 AS DECIMAL(20, 2)) AS DurationSec,
    client_app_name AS ClientAppName,
    database_name AS DatabaseName,
    object_type AS ObjectType,
    object_name AS ObjectName,
    nt_username AS NTUserName,
    host_name AS HostName,
    application_name AS AppName
FROM sys.dm_xe_session_targets xt
JOIN sys.dm_xe_sessions xs ON xs.address = xt.event_session_address
JOIN sys.dm_xe_session_object_columns xsc ON xsc.event_session_id = xs.event_session_id
JOIN sys.dm_xe_sessions xes ON xes.address = xs.address
CROSS APPLY sys.fn_xe_file_target_read_file(xt.target_name, NULL, NULL, NULL) rd
WHERE xs.name = 'system_health'
AND xsc.name = 'cpu_ticks'
AND xsc.column_value = 'SystemHealth'
AND cpu_ticks / (cpu_ticks / ms_ticks) > 80
ORDER BY EventTime DESC OPTION (RECOMPILE);

注意：如果CPU使用率过高，则需要升级CPU或者升级/添加更多的服务器来平衡各个节点的负载。

2.3 内存瓶颈

内存瓶颈是指系统因为内存不足而出现性能问题。该问题通常发生在繁忙的查询、缺少索引或缺少统计信息的情况下。在确定内存瓶颈时，可以通过SQL Server的动态管理视图检测缓存使用情况，并根据信息来判断是否存在内存瓶颈。以下是一个监测缓存使用情况的示例：


SELECT 
    (COUNT(*) * 8) / 1024 AS mb_buffer_cache_free
FROM
    sys.dm_os_buffer_descriptors
WHERE 
    database_id = 32767;

通过监测缓存使用情况，可以定期清理无用的缓存，释放宝贵的内存资源。同时，在查询性能不佳时，可以通过添加索引或者更新统计信息来解决内存瓶颈问题。

3. 优化SQL查询

查询是数据库的核心功能，但是不正确的查询方式会导致性能问题。以下是一些优化查询性能的方法：

3.1 优化 WHERE 子句

WHERE 子句用于筛选行，以满足特定条件。为了优化 WHERE 子句，需要保证该子句中所有列上都有索引，这有助于加快查询速度。以下是优化 WHERE 子句的示例：


SELECT 
    *
FROM 
    Sales.SalesOrderDetail
WHERE 
    UnitPrice >= 500
AND 
    OrderQty >= 5;

注意： WHERE 子句中的 OR 运算符会导致查询优化器产生不利影响。因此，在可能的情况下，应尽量避免使用 OR 运算符。

3.2 优化 SELECT 子句

SELECT 子句用于指定返回的列，以满足特定条件。为了优化 SELECT 子句，需要确保只返回需要的列。如果查询返回的列比实际需要的列多，则会导致查询效率低下。以下是优化 SELECT 子句的示例：


SELECT 
    ProductID,
    ProductName
FROM 
    Production.Product;

注意：避免使用通配符（“*”），因为它会返回所有列，从而导致不必要的查询开销。

3.3 优化 ORDER BY 子句

ORDER BY 子句用于按特定列排序。为了优化 ORDER BY 子句，需要确保依据的列上有索引，以免在排序时出现过多的内存分配，从而导致性能问题。以下是优化 ORDER BY 子句的示例：


SELECT 
    *
FROM 
    Production.Product
ORDER BY 
    ProductName ASC;

4. 使用索引和分区表进行优化

索引和分区表是优化MSSQL性能的另外两种方法。以下是详细示例：

4.1 使用索引

索引是MSSQL性能优化的重要工具，可以加速查询对数据库表的访问。以下是使用索引进行优化的示例：

4.1.1 创建覆盖索引

覆盖索引是指包含了查询所需的所有列的索引。该索引能够加速查询并减少I/O。以下是创建覆盖索引的示例：


CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_SalesOrderDetail_ProductID_UnitPrice
ON 
    Sales.SalesOrderDetail (ProductID, UnitPrice)
INCLUDE 
    (OrderQty, LineTotal);

4.1.2 创建聚集索引

聚集索引是MSSQL中的一种特殊索引，它是基于物理磁盘上的顺序数据结构实现的。该索引可以加速查询，并提高性能。以下是创建聚集索引的示例：


CREATE CLUSTERED INDEX PK_Product_ProductID 
ON 
    Production.Product (ProductID);

4.1.3 创建非聚集索引

非聚集索引是建立在数据表外部的一种索引，它可以在不改变数据表物理结构的情况下实现索引功能。该索引适用于大型数据表。以下是创建非聚集索引的示例：


CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_SalesOrderDetail_ProductID_UnitPrice
ON 
    Sales.SalesOrderDetail (ProductID, UnitPrice)
INCLUDE 
    (OrderQty, LineTotal);

4.2 使用分区表

MSSQL中的分区表可将数据逻辑地分成多个部分（分区），并将每个分区存储在不同的位置上。这可以优化大型数据库的性能和可维护性。以下是使用分区表进行优化的示例：

4.2.1 创建分区表

以下是创建分区表的示例：


CREATE PARTITION FUNCTION pfSalesOrderDetail (int)
AS RANGE LEFT FOR VALUES (121, 305, 1895, 2322);
GO 
CREATE PARTITION SCHEME psSalesOrderDetail
AS PARTITION pfSalesOrderDetail
TO ([PRIMARY], [fgSalesOrderDetail121], [fgSalesOrderDetail305], [fgSalesOrderDetail1895], [fgSalesOrderDetail2322]);
GO 
CREATE TABLE Sales.SalesOrderDetail_Partition (
    SalesOrderDetailID   INT          NOT NULL,
    SalesOrderID         INT          NOT NULL,
    ProductID            INT          NOT NULL,
    UnitPrice            MONEY        NOT NULL,
    OrderQty             SMALLINT     NOT NULL,
    LineTotal            MONEY        NOT NULL
) 
ON psSalesOrderDetail (ProductID);

4.2.2 查询分区表

以下是查询分区表的示例：


SELECT 
    *
FROM 
    Sales.SalesOrderDetail_Partition
WHERE 
    ProductID = 867;

由于使用了分区表，因此可以通过快速过滤不必要的数据，并仅获取所需的分区，从而提高查询效率。

5. 结论

优化MSSQL性能是维护数据库健康的一个重要步骤。本文介绍了如何通过确定性能瓶颈、优化SQL查询、使用索引和分区表进行优化来提高数据库的响应能力和效率。我们鼓励数据库管理员和开发人员在实践中尝试这些技术，并总结经验，为公司提供高效、可靠和稳定的服务。

如何有效优化mssql性能