问题: 我们可能经常会遇到SQLServer数据库频繁关闭的情况。在分析了内存和CPU使用情况后,我们需要继续调查根源是否在I/O.我们应该如何识别SQLServer是否有I/O相关的瓶颈? 解决: 当数据页经常从缓冲池中移进移出的时候,I/O子系统就会成为SQLServer性能问
问题:
我们可能经常会遇到SQLServer数据库频繁关闭的情况。在分析了内存和CPU使用情况后,我们需要继续调查根源是否在I/O.我们应该如何识别SQLServer是否有I/O相关的瓶颈?
解决:
当数据页经常从缓冲池中移进移出的时候,I/O子系统就会成为SQLServer性能问题的关键因素之一。事务日志和tempdb同样也会产生重大的I/O压力。因此,你必须确保你的I/O子系统能按照预期运行。否则你将会成为响应时间增长和频繁超时的受害者。在这篇文章中,将描述如何使用内置工具识别I/O相关瓶颈,并提供一些磁盘配置的方法:
性能计数器(Performance Monitor):
可以使用性能计数器来检查I/O子系统的负荷。下面的计数器可用于检查磁盘性能:
PhysicalDisk Object:Avg.DiskQueue Length:计算从物理磁盘中的平均读和写的请求队列。过高的值代表磁盘操作处于等待状态。当这个值在SQLServer峰值时长期超过2,证明需要注意了。如果有多个硬盘,就需要把这些数值除以2.比如,有4个硬盘,且队列为10,那么平均值就是10/4=2.5,虽然也证明需要关注,但不能使用10这个值。
Avg.Disk Sec/Read和Avg.Disk Sec/Write:显示从磁盘读或者写入磁盘的平均时间。10ms内是很好的表现,20以下还算能接受。高于此值证明存在问题。
Physical Disk:%Disk Time:在磁盘忙于读或者写请求的时候持续时间的比率。根据拇指定律,此值应该小于50%.
Disk Reads/Sec和Disk Writes/Sec计数器显示出在磁盘中读写操作的速率。这两个值应该小于磁盘能力的85%.当超过此值,,磁盘的访问时间将以指数方式增长。
可以通过以下方式来计算逐渐增长的负载的能力。一种方法是使用SQLIO.你应该找到吞吐量比较稳定,但缓慢增长。
可以使用以下公式来计算RAID配置:
Raid 0: I/O per disk = (reads + writes) / number ofdisks
Raid 1: I/O per disk = [reads + (writes*2)] / 2
Raid 5: I/O per disk = [reads + (writes*4)] / number of disks
Raid 10: I/O per disk = [reads + (writes*2)] / number of disks
比如:对于RAID 1,如果得到下面的计数器:
Disk Reads/sec = 90
Disk Writes/sec =75
根据公式:[reads + (writes*2)] / 2 or [90 + (75*2)] / 2 = 120I/Os每个磁盘。
动态管理视图(DMVs):
有很多游泳的DMVs可以用于检查I/O瓶颈:
当一个页面被用于读或者写访问且页面在缓冲池中不存在或不可用时,会引发一个I/O闩锁等待(I/O latch),它会在PAGEIOLATCH_EX/PAGEIOLATCH_SH(具体根据请求类型而定)。这些等待表明一个I/O瓶颈。可以使用sys.dm_os_wait_stats找到闩锁等待的信息。如果你保存了SQLServer正常运行下的waiting_task_counts和wait_time_ms值,并且于此次的值做对比,可以识别出I/O问题:
select *
fromsys.dm_os_wait_stats
where wait_type like'PAGEIOLATCH%'
order by wait_typeasc
挂起的I/O请求可以在下面查询中查到,并且用于识别那个磁盘负责的这个瓶颈:
select database_id,
file_id,
io_stall,
io_pending_ms_ticks,
scheduler_address
from sys.dm_io_virtual_file_stats(NULL, NULL) iovfs,
sys.dm_io_pending_io_requests as iopior
where iovfs.file_handle = iopior.io_handle
磁盘碎片(Disk Fragmentation):
建议你检查磁盘碎片和配置用于SQLServer实例的磁盘。在NTFS文件系统中的碎片会产生严重的性能影响。磁盘需要经常整理碎片并且指定整理碎片计划。研究表明,一些情况下SAN在整理碎片后性能更差。因此,SAN必须根据实际情况对待。
NTFS上的索引碎片同样能引起高I/O好用。但是这和在SANs中的效果是不一样的。
磁盘配置/最佳实践:
常规情况,你应该把日志文件和数据文件分开存放以获得更好的性能。对于重负载的数据文件(包括tempdb)的I/O特性是随机读取。对于日志文件,是顺序访问的,除非事务需要回滚。
对于内置磁盘仅仅可以用于数据库日志文件,因为它们对顺序I/O有很好的性能,但是对随机I/O性能低下。
数据库的数据和日志文件应该放在对应专用的磁盘中。确保良好的性能。建议日志文件放在两个内置磁盘,并配置为RAID 1.数据文件驻留在仅用于给SQLServer访问的SAN系统中,并只被查询和报表控制。特殊访问应该被禁止。
写缓冲在可能的情况下应该被允许,并保证断电也能使用。
为了尽可能保证对于OLTP系统的I/O瓶颈影响最小化,不应该把OLAP和OLTP环境混合。并且保证你的代码优化及有合适的索引来避免不必要的I/O.

ACID属性包括原子性、一致性、隔离性和持久性,是数据库设计的基石。1.原子性确保事务要么完全成功,要么完全失败。2.一致性保证数据库在事务前后保持一致状态。3.隔离性确保事务之间互不干扰。4.持久性确保事务提交后数据永久保存。

MySQL既是数据库管理系统(DBMS),也与编程语言紧密相关。1)作为DBMS,MySQL用于存储、组织和检索数据,优化索引可提高查询性能。2)通过SQL与编程语言结合,嵌入在如Python中,使用ORM工具如SQLAlchemy可简化操作。3)性能优化包括索引、查询、缓存、分库分表和事务管理。

MySQL使用SQL命令管理数据。1.基本命令包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE。2.高级用法涉及JOIN、子查询和聚合函数。3.常见错误有语法、逻辑和性能问题。4.优化技巧包括使用索引、避免SELECT*和使用LIMIT。

MySQL是一种高效的关系型数据库管理系统,适用于存储和管理数据。其优势包括高性能查询、灵活的事务处理和丰富的数据类型。实际应用中,MySQL常用于电商平台、社交网络和内容管理系统,但需注意性能优化、数据安全和扩展性。

SQL和MySQL的关系是标准语言与具体实现的关系。1.SQL是用于管理和操作关系数据库的标准语言,允许进行数据的增、删、改、查。2.MySQL是一个具体的数据库管理系统,使用SQL作为其操作语言,并提供高效的数据存储和管理。

InnoDB使用redologs和undologs确保数据一致性和可靠性。1.redologs记录数据页修改,确保崩溃恢复和事务持久性。2.undologs记录数据原始值,支持事务回滚和MVCC。

EXPLAIN命令的关键指标包括type、key、rows和Extra。1)type反映查询的访问类型,值越高效率越高,如const优于ALL。2)key显示使用的索引,NULL表示无索引。3)rows预估扫描行数,影响查询性能。4)Extra提供额外信息,如Usingfilesort提示需要优化。

Usingtemporary在MySQL查询中表示需要创建临时表,常见于使用DISTINCT、GROUPBY或非索引列的ORDERBY。可以通过优化索引和重写查询避免其出现,提升查询性能。具体来说,Usingtemporary出现在EXPLAIN输出中时,意味着MySQL需要创建临时表来处理查询。这通常发生在以下情况:1)使用DISTINCT或GROUPBY时进行去重或分组;2)ORDERBY包含非索引列时进行排序;3)使用复杂的子查询或联接操作。优化方法包括:1)为ORDERBY和GROUPB


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