如何优化Linux上SQL Server的性能 - 问答

优化Linux上SQL Server性能的关键策略

内核参数调优：启用多队列I/O调度以提升存储性能，通过scsi_mod.use_blk_mq=y和dm_mod.use_blk_mq=y内核启动选项，减少设备映射器层的锁定开销；调整网络参数，如增大net.core.rmem_max（接收缓冲区最大值）和net.core.wmem_max（发送缓冲区最大值）（默认值分别为4MB和1MB），提升网络吞吐量。
交换文件配置：合理设置交换文件大小（建议为物理内存的10%-20%，但不超过1TB），避免内存不足导致的OOM（Out-of-Memory）问题；虚拟机环境中禁用动态内存功能（如Hyper-V动态内存），确保SQL Server获得稳定的内存资源。
IRQ亲和性与中断合并：通过ethtool -L eth0 combined X（X为合并后的队列数，如8）设置网卡队列合并，减少中断次数；使用set_irq_affinity_bynode.sh工具将网卡IRQ绑定到对应NUMA节点，降低跨节点访问延迟。

内存管理：通过ALTER SYSTEM VIEW SERVER CONFIGURATION SET MEMORY_LIMIT_MB=X（X为SQL Server可使用内存上限，如80%物理内存）调整内存限制，避免占用过多系统内存；设置PROCESS AFFINITY（如ALTER SERVER CONFIGURATION SET PROCESS AFFINITY CPU=0 TO 7），将SQL Server进程绑定到特定CPU核心，减少上下文切换开销。
tempdb优化：由于Linux版SQL Server无内置多tempdb文件配置选项，需手动创建多个tempdb数据文件（建议数量为CPU核心数的1-2倍，如8个核心创建8个文件），并将这些文件分布在不同的物理磁盘上，减少tempdb的分配争用。
多路径I/O（MPIO）：若使用SAN等存储设备，配置MPIO并将DM多队列目标与blk-mq集成（dm_mod.use_blk_mq=y），提升存储IO的并发性能和可靠性。

存储设备选择：优先使用SSD（尤其是NVMe SSD）替代传统HDD，提升IO吞吐量和延迟性能；将数据文件、日志文件和tempdb文件分别存放在不同的物理磁盘上，分散IO负载（如数据文件放在/data，日志文件放在/logs，tempdb放在/tempdb）。
CPU与内存配置：选择多核心、高主频的CPU（如Intel Xeon或AMD EPYC），并启用performance CPU频率调控器（通过cpupower frequency-set -g performance命令）；确保内存充足（建议至少8GB，大型数据库建议32GB以上），避免内存瓶颈。

索引优化：为频繁查询的列创建合适的索引（如B-tree索引用于等值查询，哈希索引用于精确匹配），避免全表扫描；定期使用UPDATE STATISTICS更新统计信息，帮助查询优化器生成更优的执行计划；避免过度索引（每个额外索引会增加写操作的开销）。
查询优化：避免使用SELECT *，只查询需要的列；使用EXPLAIN分析查询执行计划，识别慢查询（如全表扫描、排序操作）；优化JOIN操作（如小表驱动大表），减少不必要的计算。
内存优化技术：使用内存优化表（MEMORY_OPTIMIZED=ON）和本机编译存储过程（WITH NATIVE_COMPILATION），将数据和查询计划存储在内存中，大幅提升访问速度（适用于高频访问的表，如购物车、会话数据）；使用列存储索引（CREATE NONCLUSTERED COLUMNSTORE INDEX）优化OLAP场景的批量查询性能（如数据汇总、分析）。

性能监控工具：使用SQL Server自带的动态管理视图（DMV）监控性能，如sys.dm_os_wait_stats（查看等待类型，如WRITELOG表示日志写入延迟）、sys.dm_io_virtual_file_stats（查看文件IO统计信息）；启用查询存储（ALTER DATABASE AdventureWorks SET QUERY_STORE = ON），收集查询执行历史，识别性能退化的问题查询。
定期维护：定期重建或重组碎片化严重的索引（使用ALTER INDEX ... REBUILD或ALTER INDEX ... REORGANIZE），减少IO次数；更新统计信息（UPDATE STATISTICS table_name），确保查询优化器的决策准确；备份和压缩数据库（使用BACKUP DATABASE ... WITH COMPRESSION），减少存储空间占用并提升备份速度。

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