sqlserver查詢慢

㈠ 如何監控sqlserver 慢查詢

如何監控sqlserver 慢查詢
1，slow_query_log
這個參數設置為ON，可以捕獲執行時間超過一定數值的SQL語句。

2，long_query_time
當SQL語句執行時間超過此數值時，就會被記錄到日誌中，建議設置為1或者更短。

3，slow_query_log_file
記錄日誌的文件名。

4，log_queries_not_using_indexes
這個參數設置為ON，可以捕獲到所有未使用索引的SQL語句，盡管這個SQL語句有可能執行得挺快。

㈡ sqlserver，表已添加索引，是否仍會隨著數據量不斷不斷增大而查詢越來越慢

無論哪一種資料庫，只要數據量不斷增大都會逐漸變慢，有時候數據到一個量級

速度會斷壁式下跌。

一般是直接從表查詢快。已經是索引列了。但是第一個查詢如果數據不存在還是要遍歷其他的表。這樣速度就大打折扣了。

如果能保證數據一定在指定表中就是第一個快了。

大體分為如下幾種情況會逆襲：

1、這個就是數據不存在，如果挨個遍歷表，速度可能不如使用視圖。

2、使用索引視圖技術，這個跟使用表查詢速度相差不大。

3、sqlserver是高級版本，可以發揮多CPU優勢，這個時候速度也相差不大。

4、索引碎片過多集中在的某三四個表以上，這時候性能都比較沮喪。

看如上，因為我這個是32核CPU，多並行幾個時間只是略多一點，如果單表查詢，那麼執行計劃就是一個分支。

㈢ 如何解決SQL查詢速度太慢

1. 執行計劃中明明有使用到索引，為什麼執行還是這么慢？

2. 執行計劃中顯示掃描行數為 644，為什麼 slow log 中顯示 100 多萬行？
a. 我們先看執行計劃，選擇的索引 「INDX_BIOM_ELOCK_TASK3(TASK_ID)」。結合 sql 來看，因為有 "ORDER BY TASK_ID DESC" 子句，排序通常很慢，如果使用了文件排序性能會更差，優化器選擇這個索引避免了排序。
那為什麼不選 possible_keys:INDX_BIOM_ELOCK_TASK 呢？原因也很簡單，TASK_DATE 欄位區分度太低了，走這個索引需要掃描的行數很大，而且還要進行額外的排序，優化器綜合判斷代價更大，所以就不選這個索引了。不過如果我們強制選擇這個索引（用 force index 語法），會看到 SQL 執行速度更快少於 10s，那是因為優化器基於代價的原則並不等價於執行速度的快慢；
b. 再看執行計劃中的 type:index，"index" 代表 「全索引掃描」，其實和全表掃描差不多，只是掃描的時候是按照索引次序進行而不是行，主要優點就是避免了排序，但是開銷仍然非常大。
Extra:Using where 也意味著掃描完索引後還需要回表進行篩選。一般來說，得保證 type 至少達到 range 級別，最好能達到 ref。
在第 2 點中提到的「慢日誌記錄Rows_examined: 1161559，看起來是全表掃描」，這里更正為「全索引掃描」，掃描行數確實等於表的行數；
c. 關於執行計劃中：「rows：644」，其實這個只是估算值，並不準確，我們分析慢 SQL 時判斷准確的掃描行數應該以 slow log 中的 Rows_examined 為准。
4. 優化建議：添加組合索引 IDX_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID)

優化過程：
TASK_DATE 欄位存在索引，但是選擇度很低，優化器不會走這個索引，建議後續可以刪除這個索引：
select count(*),count(distinct TASK_DATE) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+------------+---------------------------+| count(*) | count(distinct TASK_DATE) |+------------+---------------------------+| 1161559 | 223 |+------------+---------------------------+

在這個 sql 中 REL_DEVID 欄位從命名上看選擇度較高，通過下面 sql 來檢驗確實如此：
select count(*),count(distinct REL_DEVID) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+---------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID) |+----------+---------------------------+| 1161559 | 62235 |+----------+---------------------------+

由於有排序，所以得把 task_id 也加入到新建的索引中，REL_DEVID,task_id 組合選擇度 100%：
select count(*),count(distinct REL_DEVID,task_id) from T_BIOMA_ELOCK_TASK;+----------+-----------------------------------+| count(*) | count(distinct REL_DEVID,task_id) |+----------+-----------------------------------+| 1161559 | 1161559 |+----------+-----------------------------------+

在測試環境添加 REL_DEVID，TASK_ID 組合索引，測試 sql 性能：alter table T_BIOMA_ELOCK_TASK add index idx_REL_DEVID_TASK_ID(REL_DEVID,TASK_ID);
添加索引後執行計劃：
這里還要注意一點「隱式轉換」：REL_DEVID 欄位數據類型為 varchar，需要在 sql 中加引號：AND T.REL_DEVID = 000000025xxx >> AND T.REL_DEVID = '000000025xxx'

執行時間從 10s+ 降到 毫秒級別：
1 row in set (0.00 sec)
結論
一個典型的 order by 查詢的優化，添加更合適的索引可以避免性能問題：執行計劃使用索引並不意味著就能執行快。