文章目录 遇到的问题 使用SQLServer Profiler监控数据库 SQL1:查找最新的30条告警事件 SQL2:获取当前的总报警记录数 有哪些SQL语句会导致CPU过高? 查看SQL的查询计划 选择top记录时,尽量为order子句的字段建立索引 查看SQL语句CPU高的语句 通过建立相关
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- 遇到的问题
-
使用SQLServer Profiler监控数据库
- SQL1:查找最新的30条告警事件
- SQL2:获取当前的总报警记录数
- SQL1:查找最新的30条告警事件
- 有哪些SQL语句会导致CPU过高?
-
查看SQL的查询计划
- 选择top记录时,尽量为order子句的字段建立索引
- 查看SQL语句CPU高的语句
- 通过建立相关索引来减少表扫描
- 选择top记录时,尽量为order子句的字段建立索引
- 其他优化手段
总结
遇到的问题
有同事反应服务器CPU过高,一看截图基本都是100%了,my god,这可是大问题,赶紧先看看。
让同事查看系统进程,发现是SQLServer的CPU占用比较高。首先想到的是不是报表生成的时候高,因为这块之前出现过问题,关掉服务程序,还是高。难道是客户端程序引发的?但是这么多的客户端连接,难不成每个都叫人关闭,很简单,把网络断开即可。网络断开之后,CPU立马下降。那么问题到底在哪里呢,是时候祭出我们的利器了——SQLServer Profiler。
使用SQLServer Profiler监控数据库
让同事使用SQLProfiler监控了大概20分钟左右,然后保存为跟踪文件*.rtc。
我们来看看到底是哪句SQL有问题:
SQL1:查找最新的30条告警事件
<code>select top 30 a.orderno,a.AgentBm,a.AlarmTime,a.RemoveTime,c.Name as AddrName,b.Name as MgrObjName,a.Ch,a.Value,a.Content,a.Level ,ag.Name as AgentServerName,a.EventBm,a.MgrObjId,a.Id,a.Cfmoper,a.Cfm,a.Cfmtime,a.State,a.IgnoreStartTime,a.IgnoreEndTime ,a.OpUserId,d.Name as MgrObjTypeName,l.UserName as userName,f.Name as AddrName2 from eventlog as a left join mgrobj as b on a.MgrObjId=b.Id and a.AgentBm=b.AgentBm left join addrnode as c on b.AddrId=c.Id left join mgrobjtype as d on b.MgrObjTypeId=d.Id left join eventdir as e on a.EventBm=e.Bm left join agentserver as ag on a.AgentBm=ag.AgentBm left join loginUser as l on a.cfmoper=l.loginGuid left join addrnode as f on ag.AddrId=f.Id where ((MgrObjId in ( select Id from MgrObj where AddrId in ('','02100000','02113000','02113001','02113002','02113003','02113004' ,'02113005','02113006','02113007','02113008','02113009','02113010','02113011','02113012' ,'02113013','02113014','02113015','02113016','02113017','02113018','02113019','02113020' ,'02113021','02113022','02113023','02113024','02113025','02113026'))) or (mgrobjid in ('00000000-0000-0000-0000-000000000000','00000000-0000-0000-0000-000000000000' ,'00000000-0000-0000-0000-000000000000','11111111-1111-1111-1111-111111111111' ,'11111111-1111-1111-1111-111111111111')) ) order by alarmtime DESC</code>
SQL2:获取当前的总报警记录数
<code>select count(*) from eventlog as a left join mgrobj as b on a.MgrObjId=b.Id and a.AgentBm=b.AgentBm left join addrnode as c on b.AddrId=c.Id left join mgrobjtype as d on b.MgrObjTypeId=d.Id left join eventdir as e on a.EventBm=e.Bm where MgrObjId in ( select Id from MgrObj where AddrId in ('','02100000','02100001','02100002','02100003','02100004','02100005','02100006','02100007' ,'02100008','02100009','02100010','02100011','02100012','02100013','02100014','02100015' ,'02100016','02100017','02100018','02100019','02101000','02101001','02101002','02101003' ,'02101004','02101005','02101006','02101007','02101008','02101009','02101010','02101011','02101012' ,'02101013','02101014','02101015','02101016','02101017','02101018','02101019','02101020','02101021' ,'02101022','02101023','02101024','02101025','022000','022001','022101','022102','0755','0755002') ) and mgrobjid not in ( '00000000-0000-0000-0000-000000000000','00000000-0000-0000-0000-000000000000','00000000-0000-0000-0000-000000000000' ,'11111111-1111-1111-1111-111111111111','11111111-1111-1111-1111-111111111111')</code>
这是典型的获取数据并分页的数据,一条获取最新分页记录总数,一条获取分页记录,正是获取最新事件这里导致的CPU过高。这里的业务大概是每个客户端,每3秒执行一次数据库查找,以便显示最新的告警事件。好了,元凶找到了,怎么解决?
有哪些SQL语句会导致CPU过高?
上网查看了下文章,得出以下结论:
1.编译和重编译
编译是 Sql Server 为指令生成执行计划的过程。Sql Server 要分析指令要做的事情,分析它所要访问的表格结构,也就是生成执行计划的过程。这个过程主要是在做各种计算,所以CPU 使用比较集中的地方。
执行计划生成后会被缓存在 内存中,以便重用。但是不是所有的都可以 被重用。在很多时候,由于数据量发生了变化,或者数据结构发生了变化,同样一句话执行,就要重编译。
2.排序(sort) 和 聚合计算(aggregation)
在查询的时候,经常会做 order by、distinct 这样的操作,也会做 avg、sum、max、min 这样的聚合计算,在数据已经被加载到内存后,就要使用CPU把这些计算做完。所以这些操作的语句CPU 使用量会多一些。
3.表格连接(Join)操作
当语句需要两张表做连接的时候,SQLServer 常常会选择 Nested Loop 或 Hash 算法。算法的完成要运行 CPU,所以 join 有时候也会带来 CPU 使用比较集中的地方。
4.Count(*) 语句执行的过于频繁
特别是对大表 Count() ,因为 Count() 后面如果没有条件,或者条件用不上索引,都会引起 全表扫描的,也会引起 CPU 的大量运算
大致的原因,我们都知道了,但是具体到我们上述的两个SQL,好像都有上述提到的这些问题,那么到底哪个才是最大的元凶,我们能够怎么优化?
查看SQL的查询计划
SQLServer的查询计划很清楚的告诉了我们到底在哪一步消耗了最大的资源。我们先来看看获取top30的记录:
排序竟然占了94%的资源。原来是它!同事马上想到,用orderno排序会不会快点。先把上述语句在SQLServer中执行一遍,清掉缓存之后,大概是2~3秒,然后排序字段改为orderno,1秒都不到,果然有用。但是orderno的顺序跟alarmTime的顺序是不完全一致的,orderno的排序无法替代alarmTime排序,那么怎么办?我想,因为选择的是top,那么因为orderno是聚集索引,那么选择前30条记录,可以立即返回,根本无需遍历整个结果,那么如果alarmTime是个索引字段,是否可以加快排序?
选择top记录时,尽量为order子句的字段建立索引
先建立索引:
<code>IF NOT EXISTS(SELECT * FROM sysindexes WHERE id=OBJECT_ID('eventlog') AND name='IX_eventlog_alarmTime') CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_eventlog_alarmTime ON dbo.eventlog(AlarmTime)</code>
在查看执行计划:
看到没有,刚才查询耗时的Sort已经消失不见了,那么怎么验证它能够有效的降低我们的CPU呢,难道要到现场部署,当然不是。
查看SQL语句CPU高的语句
<code>SELECT TOP 10 TEXT AS 'SQL Statement' ,last_execution_time AS 'Last Execution Time' ,(total_logical_reads + total_physical_reads + total_logical_writes) / execution_count AS [Average IO] ,(total_worker_time / execution_count) / 1000000.0 AS [Average CPU Time (sec)] ,(total_elapsed_time / execution_count) / 1000000.0 AS [Average Elapsed Time (sec)] ,execution_count AS "Execution Count",qs.total_physical_reads,qs.total_logical_writes ,qp.query_plan AS "Query Plan" FROM sys.dm_exec_query_stats qs CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.plan_handle) st CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) qp ORDER BY total_elapsed_time / execution_count DESC</code>
我们把建索引前后CPU做个对比:
已经明显减低了。
通过建立相关索引来减少表扫描
我们再来看看count(*)这句怎么优化,因为上面的这句跟count这句差别就在于order by的排序。老规矩,用查询计划看看。
用语句select count(0) from eventlog
一看,该表已经有20多w的记录,每次查询30条数据,竟然要遍历这个20多w的表两次,能不耗CPU吗。我们看看是否能够利用相关的条件来减少表扫描。很明显,我们可以为MgrObjId建立索引:
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_eventlog_moid ON dbo.eventlog(MgrObjId)
但是无论我怎么试,都是没有利用到索引,难道IN子句和NOT IN子句是没法利用索引一定会引起表扫描。于是上网查资料,找到桦仔的文章,这里面有解答:
SQLSERVER对筛选条件(search argument/SARG)的写法有一定的建议
对于不使用SARG运算符的表达式,索引是没有用的,SQLSERVER对它们很难使用比较优化的做法。非SARG运算符包括
NOT、、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE和内部函数,例如:Convert、Upper等
但是这恰恰说明了IN是可以建立索引的啊。百思不得其解,经过一番的咨询之后,得到了解答:
不一定是利用索引就是好的,sqlserver根据你的查询的字段的重复值的占比,决定是表扫描还是索引扫描
有道理,但是我查看了下,重复值并不高,怎么会有问题呢。
关键是,你select的字段,这个地方使用索引那么性能更差,你select字段 id,addrid,agentbm,mgrobjtypeid,name都不在索引里。
真是一语惊醒梦中人,缺的是包含索引!!!关于包含索引的重要性我在这篇文章《我是如何在SQLServer中处理每天四亿三千万记录的》已经提到过了,没想到在这里又重新栽了个跟头。实践,真的是太重要了!
通过建立包含索引来让SQL语句走索引
好吧,立马建立相关索引:
<code>IF NOT EXISTS(SELECT * FROM sysindexes WHERE id=OBJECT_ID('eventlog') AND name='IX_eventlog_moid') CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_eventlog_moid ON dbo.eventlog(MgrObjId) INCLUDE(EventBm,AgentBM)</code>
我们再来看看查询计划:
看到没有,已经没有eventlog表的表扫描了。我们再来比较前后的CPU:
很明显,这个count的优化,对查询top的语句依然的生效的。目前为止,这两个查询用上去之后,再也没有CPU过高的现象了。
其他优化手段
- 通过服务端的推送,有事件告警或者解除过来才查询数据库。
- 优化上述查询语句,比如count(*)可以用count(0)替代——参考《SQL开发技巧(二)》
- 优化语句,先查询出所有的MgrObjId,然后在做连接
- 为管理对象、地点表等增加索引
- 添加了索引之后,事件表的插入就会慢,能够再怎么优化呢?可以分区建立索引,每天不忙的时候,把新的记录移入到建好索引的分区
当然,这些优化的手段是后续的事情了,我要做的事情基本完了。
总结
- 服务器CPU过高,首先查看系统进程,确定引发CPU过高的进程
- 通过SQLServer Profiler能够轻易监控到哪些SQL语句执行时间过长,消耗最多的CPU
- 通过SQL语句是可以查看每条SQL语句消耗的CPU是多少
- 导致CPU高的都是进行大量计算的语句:包括内存排序、表扫描、编译计划等。
- 如果使用Top刷选前面几条语句,则尽量为Order By子句建立索引,这样可以减少对所有的刷选结果进行排序
- 使用Count查询记录数时,尽量通过为where字句的相关字段建立索引以减少表扫描。如果多个表进行join操作,则把相关的表连接字段建立在包含索引中
- 通过服务端通知的方式,减少SQL语句的查询
- 通过表分区,尽量降低因为添加索引而导致表插入较慢的影响
参考文章
- SQLSERVR语句 in和exists哪个效率高本人测试证明
- Sql Server Cpu 100% 的常见原因及优化
- SQLSERVER排查CPU占用高的情况
- 人人都是 DBA(XII)查询信息收集脚本汇编
????最后,感谢博客园DBA桦仔的热心指点。

MySQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、主にデータを迅速かつ確実に保存および取得するために使用されます。その実用的な原則には、クライアントリクエスト、クエリ解像度、クエリの実行、返品結果が含まれます。使用法の例には、テーブルの作成、データの挿入とクエリ、および参加操作などの高度な機能が含まれます。一般的なエラーには、SQL構文、データ型、およびアクセス許可、および最適化の提案には、インデックスの使用、最適化されたクエリ、およびテーブルの分割が含まれます。

MySQLは、データストレージ、管理、クエリ、セキュリティに適したオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムです。 1.さまざまなオペレーティングシステムをサポートし、Webアプリケーションやその他のフィールドで広く使用されています。 2。クライアントサーバーアーキテクチャとさまざまなストレージエンジンを通じて、MySQLはデータを効率的に処理します。 3.基本的な使用には、データベースとテーブルの作成、挿入、クエリ、データの更新が含まれます。 4.高度な使用には、複雑なクエリとストアドプロシージャが含まれます。 5.一般的なエラーは、説明ステートメントを介してデバッグできます。 6.パフォーマンスの最適化には、インデックスの合理的な使用と最適化されたクエリステートメントが含まれます。

MySQLは、そのパフォーマンス、信頼性、使いやすさ、コミュニティサポートに選択されています。 1.MYSQLは、複数のデータ型と高度なクエリ操作をサポートし、効率的なデータストレージおよび検索機能を提供します。 2.クライアントサーバーアーキテクチャと複数のストレージエンジンを採用して、トランザクションとクエリの最適化をサポートします。 3.使いやすく、さまざまなオペレーティングシステムとプログラミング言語をサポートしています。 4.強力なコミュニティサポートを提供し、豊富なリソースとソリューションを提供します。

INNODBのロックメカニズムには、共有ロック、排他的ロック、意図ロック、レコードロック、ギャップロック、次のキーロックが含まれます。 1.共有ロックにより、トランザクションは他のトランザクションが読み取らないようにデータを読み取ることができます。 2.排他的ロックは、他のトランザクションがデータの読み取りと変更を防ぎます。 3.意図ロックは、ロック効率を最適化します。 4。ロックロックインデックスのレコードを記録します。 5。ギャップロックロックインデックス記録ギャップ。 6.次のキーロックは、データの一貫性を確保するためのレコードロックとギャップロックの組み合わせです。

MySQLクエリのパフォーマンスが低いことの主な理由には、インデックスの使用、クエリオプティマイザーによる誤った実行計画の選択、不合理なテーブルデザイン、過剰なデータボリューム、ロック競争などがあります。 1.インデックスがゆっくりとクエリを引き起こし、インデックスを追加するとパフォーマンスが大幅に向上する可能性があります。 2。説明コマンドを使用してクエリ計画を分析し、オプティマイザーエラーを見つけます。 3.テーブル構造の再構築と結合条件を最適化すると、テーブルの設計上の問題が改善されます。 4.データボリュームが大きい場合、パーティション化とテーブル分割戦略が採用されます。 5.高い並行性環境では、トランザクションの最適化とロック戦略は、ロック競争を減らすことができます。

データベースの最適化では、クエリ要件に従ってインデックス作成戦略を選択する必要があります。1。クエリに複数の列が含まれ、条件の順序が固定されている場合、複合インデックスを使用します。 2。クエリに複数の列が含まれているが、条件の順序が修正されていない場合、複数の単一列インデックスを使用します。複合インデックスは、マルチコラムクエリの最適化に適していますが、単一列インデックスは単一列クエリに適しています。

MySQLスロークエリを最適化するには、slowquerylogとperformance_schemaを使用する必要があります。1。LowerQueryLogを有効にし、しきい値を設定して、スロークエリを記録します。 2。performance_schemaを使用してクエリの実行の詳細を分析し、パフォーマンスのボトルネックを見つけて最適化します。

MySQLとSQLは、開発者にとって不可欠なスキルです。 1.MYSQLはオープンソースのリレーショナルデータベース管理システムであり、SQLはデータベースの管理と操作に使用される標準言語です。 2.MYSQLは、効率的なデータストレージと検索機能を介して複数のストレージエンジンをサポートし、SQLは簡単なステートメントを通じて複雑なデータ操作を完了します。 3.使用の例には、条件によるフィルタリングやソートなどの基本的なクエリと高度なクエリが含まれます。 4.一般的なエラーには、SQLステートメントをチェックして説明コマンドを使用することで最適化できる構文エラーとパフォーマンスの問題が含まれます。 5.パフォーマンス最適化手法には、インデックスの使用、フルテーブルスキャンの回避、参加操作の最適化、コードの読み取り可能性の向上が含まれます。


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