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. 关于iis7短日期后面带有星期的解决办法

    以下方法试验无效: 在“控制面板”,在“区域和语言选项”中找到了“格式”设置,然后把短日期改成yyyy-M-D. 正确方法是修改注册表: /HKEY_USERS/.DEFAULT/Control Pa ...

  2. iOS开发- UICollectionView详解+实例

    本章通过先总体介绍UICollectionView及其常用方法,再结合一个实例,了解如何使用UICollectionView. UICollectionView 和 UICollectionViewC ...

  3. Scala 深入浅出实战经典 第58讲:Scala中Abstract Types实战详解

    王家林亲授<DT大数据梦工厂>大数据实战视频 Scala 深入浅出实战经典(1-87讲)完整视频.PPT.代码下载: 百度云盘:http://pan.baidu.com/s/1c0noOt ...

  4. Entity Framework Core 实现读写分离

    在之前的版本中我们可用构造函数实现,其实现在的版本也一样,之前来构造连接字符串,现在相似,构造DbContextOptions<T> 代码如下: public SContext(Maste ...

  5. java生成解析xml的另外两种方法Xstream

    Xstream生成和解析xm和JAXB生成和解析xml的方法. 一,Xstream Xstream非jdk自带的,需要到入Xstream-1.4.3.jar和xpp3_min-1.1.4.jar 1. ...

  6. Openvswitch原理与代码分析(8): 修改Openvswitch代码添加自定义action

    有时候我们需要自定义一些自己的action,根据包头里面的信息,做一些自己的操作.   例如添加一个action名为handle_example   第一.修改ofp-actions.c文件   首先 ...

  7. 2015.10.14-TransactionScope测试

    测试代码: ; ; List<string> lst = null; Action doSth = () => { using (var db = new TestSystemEnt ...

  8. iOS touch事件单击双击区分响应

    如果您的 iPhone 应用里有个 view,既有单击操作又有双击操作.用户双击 view 时,总是先执行一遍单击的操作再执行双击的操作.所以直接判断时就会发现不能直接进入双击操作.下面是区分 tou ...

  9. Javascript类继承-机制-代码Demo【原创】

    最近看到<Javascript设计模式>,对js模拟的”继承方式“有了更深一步的了解,虽然之前也总是用到prototype.new ,但只是知其然不知所以然,现在将类继承的方法整理如下,暂 ...

  10. oracle 数据库时间类型为字符串 时间范围大小查询

    select * from invoicedetail t2 where t2.Memo is null and to_char(to_date(t2.PrintDate,'yyyy-MM-dd hh ...