SQL Server 2017 查询性能调优

### SQL Server 2017 查询性能调优知识点 #### 查询性能调优的必要性 在硬件性能不断提升的同时，查询性能调优依然是数据库维护和开发的重要方面。这是因为即便在硬件性能大幅提高的背景下，查询性能问题依然可能存在，并直接影响数据库管理系统的整体性能。使用SQL Server等数据库管理系统时，优化器和查询引擎的性能优化功能至关重要，能帮助开发者以低成本实现查询性能的显著提升。 #### 自动化与查询性能调优 现代数据库管理系统，如SQL Server，提供了众多自动化工具，这些工具可以在一定程度上自动进行查询调优。例如，利用查询存储（QueryStore）可以监视和修复查询性能问题，同时，对象关系映射软件（如Entity Framework）能够自动生成查询语句，尽管如此，开发者仍需掌握数据库设计与代码生成的基础知识。 #### 查询性能调优的益处与陷阱 对索引或SQL查询的微调经常能以较低成本实现显著的性能提升，有时甚至比硬件升级或优化器的改进效果更为显著。然而，进行查询优化时，如果不遵循严格的流程，开发者可能容易陷入各种陷阱，如错误地识别性能瓶颈，因此，采用验证过的流程来确保正确识别和解决问题就显得尤为重要。 #### 性能调优过程 性能调优是一个迭代的过程，包括以下几个阶段： 1. 识别性能瓶颈 2. 确定问题的优先级 3. 排除问题原因 4. 应用解决方案 5. 量化性能改进 6. 迭代调整 在这一过程中，必须缩小可能原因的范围并评估不同解决方案的影响。需要注意的是，即使已经应用了解决方案，也应随时准备撤销之前的修改，以便在发现新问题时能够重新调整。 #### 性能分析与资源问题 在性能分析阶段，必须考虑硬件和软件的多个因素，如资源密集型应用程序的并存运行、硬件资源的配置、网络连接状况、数据库设计、查询优化情况等。任何因素配置不当都可能导致整体系统性能的下降。 #### 硬件资源对性能的影响 硬件资源包括处理器、内存、磁盘和网络，它们对于SQL Server性能至关重要。若硬件资源容量小，可能会迅速成为性能瓶颈。 #### 性能调优的具体内容 书中列出了多种提升查询性能的方法： - 识别并分析有问题的SQL查询 - 分析查询执行计划 - 评估当前索引的有效性 - 利用QueryStore进行查询的监控和修复 - 评估当前统计数据的有效性 - 了解并修复探查参数问题 - 优化执行计划缓存 - 分析和最小化语句重新编译 - 最大限度减少阻塞和死锁 - 利用Columnstore存储机制 - 应用内存表存储和过程执行 - 应用性能调优流程、工具和技术来优化SQL工作负载 #### 性能调优的其他注意事项 除了上述提到的优化方法，性能调优的过程中还需要考虑性价比、绩效基准以及针对哪些部分进行调整更为有效。此外，性能调优还需要对数据库的应用程序设计友好性有深入理解。 #### 排名前13的SQL Server性能杀手 书中还提到了影响SQL Server性能的前13个主要因素，但具体内容并未在节选部分提供，因此无法在此详细讨论。 #### 性能调优的边界 需要注意的是，本书内容聚焦于T-SQL查询性能调优，并不包含硬件选择、应用程序编码方法、服务器配置（除影响查询调优部分）、SQL Server Integration Services、SQL Server Analysis Services、SQL Server Reporting Services、PowerShell、虚拟机（无论是Azure还是本地）以及Linux上SQL Server的详细信息。 通过上述知识点，我们可以看到，虽然硬件性能的提升为数据库系统提供了更多可能，但系统的性能瓶颈依然可能因为设计不当、配置错误或是不当使用而产生。因此，掌握这些性能调优的知识对于提升SQL Server数据库系统的整体性能是十分必要的。