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SQL SERVER占用CPU过高排查和优化
来源:cnblogs  作者:Lecone.JY.HU  时间:2019/10/17 9:17:47  对本文有异议

转载自:https://www.cnblogs.com/vice/p/9163241.html

操作系统是Windows2008R2 ,数据库是SQL2014 64位。

  近阶段服务器出现过几次死机,管理员反馈机器内存使用率100%导致机器卡死。于是做了个监测服务器的软件实时记录CPU数据,几日观察得出数据如下:

  SQL优化方法:

  1、查看连接对象

  1. 1 USE master
  2. 2 GO
  3. 3 --如果要指定数据库就把注释去掉
  4. 4 SELECT * FROM sys.[sysprocesses] WHERE [spid]>50 --AND DB_NAME([dbid])='gposdb'

  

  当前连接对象有67个其中‘WINAME’的主机名,‘jTDS’的进程名不属于已知常用软件,找到这台主机并解决连接问题。在360流量防火墙中查看有哪个软件连接了服务器IP,除之。

2、然后使用下面语句看一下各项指标是否正常,是否有阻塞,正常情况下搜索结果应该为空。

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查看是哪些SQL语句占用较大可以使用下面代码

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3、如果SQLSERVER存在要等待的资源,那么执行下面语句就会显示出会话中有多少个worker在等待

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  1. 1 SELECT TOP 10
  2. 2 [session_id],
  3. 3 [request_id],
  4. 4 [start_time] AS '开始时间',
  5. 5 [status] AS '状态',
  6. 6 [command] AS '命令',
  7. 7 dest.[text] AS 'sql语句',
  8. 8 DB_NAME([database_id]) AS '数据库名',
  9. 9 [blocking_session_id] AS '正在阻塞其他会话的会话ID',
  10. 10 der.[wait_type] AS '等待资源类型',
  11. 11 [wait_time] AS '等待时间',
  12. 12 [wait_resource] AS '等待的资源',
  13. 13 [dows].[waiting_tasks_count] AS '当前正在进行等待的任务数',
  14. 14 [reads] AS '物理读次数',
  15. 15 [writes] AS '写次数',
  16. 16 [logical_reads] AS '逻辑读次数',
  17. 17 [row_count] AS '返回结果行数'
  18. 18 FROM sys.[dm_exec_requests] AS der
  19. 19 INNER JOIN [sys].[dm_os_wait_stats] AS dows
  20. 20 ON der.[wait_type]=[dows].[wait_type]
  21. 21 CROSS APPLY
  22. 22 sys.[dm_exec_sql_text](der.[sql_handle]) AS dest
  23. 23 WHERE [session_id]>50
  24. 24 ORDER BY [cpu_time] DESC
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4、查询CPU占用最高的SQL语句

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  1. 1 SELECT TOP 10
  2. 2 total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
  3. 3 execution_count,
  4. 4 (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_offset/2 + 1,
  5. 5 (CASE WHEN statement_end_offset = -1
  6. 6 THEN LEN(CONVERT(nvarchar(max), text)) * 2
  7. 7 ELSE statement_end_offset
  8. 8 END - statement_start_offset)/2)
  9. 9 FROM sys.dm_exec_sql_text(sql_handle)) AS query_text
  10. 10 FROM sys.dm_exec_query_stats
  11. 11 ORDER BY [avg_cpu_cost] DESC
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5、索引缺失查询

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  1. 1 SELECT
  2. 2 DatabaseName = DB_NAME(database_id)
  3. 3 ,[Number Indexes Missing] = count(*)
  4. 4 FROM sys.dm_db_missing_index_details
  5. 5 GROUP BY DB_NAME(database_id)
  6. 6 ORDER BY 2 DESC;
  7. 7 SELECT TOP 10
  8. 8 [Total Cost] = ROUND(avg_total_user_cost * avg_user_impact * (user_seeks + user_scans),0)
  9. 9 , avg_user_impact
  10. 10 , TableName = statement
  11. 11 , [EqualityUsage] = equality_columns
  12. 12 , [InequalityUsage] = inequality_columns
  13. 13 , [Include Cloumns] = included_columns
  14. 14 FROM sys.dm_db_missing_index_groups g
  15. 15 INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_group_stats s
  16. 16 ON s.group_handle = g.index_group_handle
  17. 17 INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_details d
  18. 18 ON d.index_handle = g.index_handle
  19. 19 ORDER BY [Total Cost] DESC;
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  找到索引缺失的表,根据查询结果中的关键次逐一建立索引。

  做完这些测试,基本能找到问题。

原文链接:http://www.cnblogs.com/lecone/p/11687192.html

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