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SQL性能优化之定位网络性能问题的方法(DEMO)(sql效率优化)

编辑:rootadmin

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最近项目组同事跟我说遇到一个SQL性能问题,他说全表只有条记录,客户端执行耗费了两分多钟,很不科学。我帮了分析出了原因并得到解决。下面小编安装类似表结构,构造了一个案例,测试截图如下所示:

这个表有KB(也就是M多大小),因为该表将图片保存到数据库(Item_Photo字段为iamge类型),这个是历史原因,暂且不喷这种的设计。看来这个SQL执行时间长的性能问题不在于IO和SQL本身执行计划是否有问题,而是在网络数据传时间上(服务器与客户端位于异地,两地专线带宽6M,不过很多应用、邮件、系统都依赖此专线)

为了验证我的想法,我在服务器本机测试时间为2秒,如下截图所示

从上面我们知道在客户端执行完该SQL语句,总共耗费了2分秒。那么客户端的到底获取了多少字节数据,数据传输耗费了多长时间呢? 能否查看这些DETAIL信息呢? 答案是可以。在SSMS工具栏,勾选“Include Client Statistics”或使用快捷键SHIFT+ALT+S,然后执行SQL语句,就能得到如下截图的相关信息。

Client Statistics(客户端统计信息)包含三大块: Query Profile Statistics, Network Statistics, Time Statistics。这些部分的内容很容易理解,无需多说,那么我们来看看吧

Network Statistics(网络统计信息) Number of server roundtrips: 服务器往返的次数 TDS packets sent from client: 从客户端发送的TDS数据包(个数) TDS packets received from server: 从服务端接收的TDS数据包(个数) Bytes sent from client: 从客户端发送的字节数 Bytes received from server: 从服务器接收的字节数 Time Stattistics:(时间统计信息) Client processing time: 客户端处理时间 Total execution time: 总执行时间 Wait time on server replies: 服务器应答等待时间

从客户端发送的字节和从服务端接收的数据大小都很清晰、明了,那么数据从服务器端发送给客户端所需的时间这里没有,其实它基本上接近客户端处理时间(Client processing time),我们也可以将客户端处理时间权当网络数据传输时间,从上面案例,我们可以看到这个时间耗费了秒( ms),可以肯定这个SQL性能慢在网络数据传输上,而不是慢在数据库那一块(Server Processing Time).

SQL性能优化之定位网络性能问题的方法(DEMO)(sql效率优化)

我们来看看下图,这个是SQL SERVER的请求接收和数据输出的一个大致流程图,当客户端发送请求开始,当服务器接收客户端发来的最后一个TDS包,数据库引擎开始处理请求,请求完成后,将数据发送给客户端,从图中可以看出,客户端接收服务器端返回的数据也是需要一个过程的(或者说时间)

我们在SQL优化过程中,如果一个SQL出现性能问题时,我们应该站在一个全局的角度来分析问题,从CPU资源、网络带宽、磁盘IO、执行计划等多方面来分析,这样才能有助于你分析、定位问题根源,而不要只要SQL响应很慢时,就一味条件反射式先入为主:这是数据库问题。数据库也不能老背这个黑锅。

在数据库等待事件中,ASYNC_NETWORK_IO可以从另外一个侧面反映网络性能问题。关于ASYNC_NETWORK_IO等待类型:

This waittype indicates that the SPID is waiting for the client application to fetch the data before the SPID can send more results to the client application.

那么回到如何优化这个SQL的问题上来,我们可以从下面几个方面来进行优化。

1: SQL只取必须的字段数据

像这个案例,其实它根本不需要Item_Photo字段数据,那么我们可以修改SQL,只取我们需要的字段数据,就可以避免这个问题,提高SQL性能,另外根据我的经验,开发人员习惯性使用SELECT *,从不管那些数据是需要还是不需要的,先全部取过来再说,这种习惯性行为确实不是一个好习惯。

2:避免这种脑残设计

图片应该以文件形式保存在应用服务器上,数据库只保存其路径信息,这种将图片保存到数据库的设计纯属脑残行为。

以上所述是小编通过一个小demo给大家介绍的SQL性能优化之定位网络性能问题的方法,希望对大家有所帮助!

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标签: sql效率优化

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