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执行缓存占用了KB,有个查询计划在缓存里,有页空闲内存(每页8KB)可以被数据缓存和其他请求所使用。 我们现在修改一下前面的脚本,然后重新执行一下dbcc freeproccache。再执行一遍修改后的脚本: 输出: DBCC 执行完毕。如果 DBCC 输出了错误信息,请与系统管理员联系。 1 即这次只用1秒钟即完成了次查询。 我们再看一下sys.dm_exec_cached_plans中的查询计划: Select Count(*) CNT,sum(size_in_bytes) TotalSize From sys.dm_exec_cached_plans 查询结果:共有4条执行计划被缓存。它们共占用内存: 字节 = KB。 如果执行dbcc memorystatus,则得到结果:
有页空闲内存(每页8KB)可以被数据缓存所使用。 到这里,我们已经看到了一个反差相当明显的结果。在现实中,这个例子中的前者,正是经常被使用的一种执行SQL脚本的方式(例如:在程序中通过合并字符串方式拼成一条SQL语句,然后通过ADO.NET或者ADO方式传入SQL Server执行)。 解释一下原因: 我们知道,SQL语句在执行前首先将被编译并通过查询优化引擎进行优化,从而得到优化后的执行计划,然后按照执行计划被执行。对于整体相似、仅仅是参数不同的SQL语句,SQL Server可以重用执行计划。但对于不同的SQL语句,SQL Server并不能重复使用以前的执行计划,而是需要重新编译出一个新的执行计划。同时,SQL Server在内存足够使用的情况下,此时并不主动清除以前保存的查询计划(注:对于长时间不再使用的查询计划,SQL Server也会定期清理)。这样,不同的SQL语句执行方式,就将会大大影响SQL Server中存储的查询计划数目。如果限定了SQL Server最大可用内存,则过多无用的执行计划占用,将导致SQL Server可用内存减少,从而在执行查询时尤其是大的查询时与磁盘发生更多的内存页交换。如果没有限定最大可用内存,则SQL Server由于可用内存减少,从而会占用更多内存。 对此,我们一般可以通过两种方式实现参数化查询:一是尽可能使用存储过程执行SQL语句(这在现实中已经成为SQL Server DBA的一条原则),二是使用sp_executesql 方式执行单个SQL语句(注意不要像上面的第一个例子那样使用sp_executesql)。 在现实的同一个软件系统中,大量的负载类型往往是类似的,所区别的也只是每次传入的具体参数值的不同。所以使用参数化查询是必要和可能的。另外,通过这个例子我们也看到,由于使用了参数化查询,不仅仅是优化了SQL Server内存占用,而且由于能够重复使用前面被编译的执行计划,使后面的执行不需要再次编译,最终执行次查询总共只使用了1秒钟时间。 2、检查并分析SQL Server执行缓存中的执行计划 通过上面的介绍,我们可以看到SQL缓存所占用的内存大小。也知道了SQL Server执行缓存中的内容主要是各种SQL语句的执行计划。则要对缓存进行优化,就可以通过具体分析缓存中的执行计划,看看哪些是有用的、哪些是无用的执行计划来分析和定位问题。 通过查询DMV: sys.dm_exec_cached_plans,可以了解数据库中的缓存情况,包括被使用的次数、缓存类型、占用的内存大小等。 SELECT usecounts, cacheobjtype, objtype,size_in_bytes, plan_handle FROM sys.dm_exec_cached_plans
通过缓存计划的plan_handle可以查询到该执行计划详细信息,包括所对应的SQL语句:
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SELECT TOP usecounts,
objtype,
p.size_in_bytes,
[sql].[text]
FROM sys.dm_exec_cached_plans p
OUTER APPLY sys.dm_exec_sql_text (p.plan_handle) sql
ORDER BY usecounts
我们可以选择针对那些执行计划占用较大内存、而被重用次数较少的SQL语句进行重点分析。看其调用方式是否合理。另外,也可以对执行计划被重复使用次数较多的SQL语句进行分析,看其执行计划是否已经经过优化。进一步,通过对查询计划的分析,还可以根据需要找到系统中最占用IO、CPU时间、执行次数最多的一些SQL语句,然后进行相应的调优分析。篇幅所限,这里不对此进行过多介绍。读者可以查阅联机丛书中的:sys.dm_exec_query_plan内容得到相关帮助。
附:
1:关于DBCC MEMORY,可以查看微软的知识库:
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标签: sql优化常用的15种方法
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