SQL SERVER 2016查询历史记录存储排查慢的示例分析

在SQL Server 2016中，查询性能优化是一个非常重要的任务。随着数据量的增长和查询复杂度的增加，查询性能问题变得越来越常见。为了排查慢查询问题，SQL Server 2016提供了多种工具和方法，其中之一就是通过查询历史记录来分析和优化查询性能。本文将详细介绍如何使用SQL Server 2016的查询历史记录功能来排查慢查询问题，并通过示例分析来说明具体的操作步骤。

1. 查询历史记录简介

SQL Server 2016引入了查询存储（Query Store）功能，它可以自动捕获和存储查询的执行计划、执行统计信息等数据。通过查询存储，数据库管理员可以轻松地查看查询的历史记录，分析查询性能的变化趋势，并找出导致查询变慢的原因。

查询存储的主要功能包括：

• 自动捕获查询执行信息：查询存储会自动捕获查询的执行计划、执行次数、执行时间、CPU时间、逻辑读取等统计信息。
• 历史记录保留：查询存储会保留查询的历史记录，允许用户查看查询在不同时间段的执行情况。
• 性能分析：通过查询存储，用户可以分析查询性能的变化趋势，找出性能下降的原因。
• 执行计划比较：查询存储允许用户比较不同时间段的执行计划，找出执行计划的变化对查询性能的影响。

2. 启用查询存储

在SQL Server 2016中，查询存储功能默认是关闭的。要使用查询存储功能，首先需要启用它。可以通过以下步骤来启用查询存储：

ALTER DATABASE [YourDatabaseName]
SET QUERY_STORE = ON;

启用查询存储后，SQL Server会自动开始捕获查询的执行信息，并将其存储在查询存储中。

3. 查询历史记录分析

启用查询存储后，可以通过以下步骤来分析查询的历史记录，找出慢查询的原因。

3.1 查看查询执行统计信息

首先，可以通过查询存储查看查询的执行统计信息。以下查询语句可以返回数据库中所有查询的执行统计信息：

SELECT 
    qs.query_id,
    qt.query_sql_text,
    qs.execution_count,
    qs.total_logical_reads,
    qs.total_logical_writes,
    qs.total_worker_time,
    qs.total_elapsed_time,
    qs.last_execution_time
FROM 
    sys.query_store_query qs
JOIN 
    sys.query_store_query_text qt ON qs.query_text_id = qt.query_text_id
ORDER BY 
    qs.total_elapsed_time DESC;

该查询语句返回的结果包括查询的ID、SQL文本、执行次数、逻辑读取次数、逻辑写入次数、CPU时间、总执行时间以及最后一次执行时间等信息。通过分析这些信息，可以找出执行时间最长的查询。

3.2 分析查询执行计划

找出执行时间最长的查询后，可以进一步分析该查询的执行计划。以下查询语句可以返回指定查询的执行计划：

SELECT 
    qsp.plan_id,
    qsp.query_id,
    qsp.plan_handle,
    qsp.query_plan,
    qsp.last_execution_time
FROM 
    sys.query_store_plan qsp
WHERE 
    qsp.query_id = @query_id
ORDER BY 
    qsp.last_execution_time DESC;

该查询语句返回的结果包括执行计划的ID、查询的ID、执行计划的句柄、执行计划的XML表示以及最后一次执行时间等信息。通过分析执行计划，可以找出查询性能问题的根本原因。

3.3 比较不同时间段的执行计划

查询存储还允许用户比较不同时间段的执行计划，找出执行计划的变化对查询性能的影响。以下查询语句可以返回指定查询在不同时间段的执行计划：

SELECT 
    qsp.plan_id,
    qsp.query_id,
    qsp.plan_handle,
    qsp.query_plan,
    qsp.last_execution_time
FROM 
    sys.query_store_plan qsp
WHERE 
    qsp.query_id = @query_id
ORDER BY 
    qsp.last_execution_time DESC;

通过比较不同时间段的执行计划，可以找出执行计划的变化是否导致了查询性能的下降。

4. 示例分析

假设我们有一个数据库，其中包含一个名为Orders的表。最近，我们发现查询Orders表的查询性能明显下降。通过查询存储，我们可以分析该查询的历史记录，找出性能下降的原因。

4.1 查看查询执行统计信息

首先，我们查看查询Orders表的执行统计信息：

SELECT 
    qs.query_id,
    qt.query_sql_text,
    qs.execution_count,
    qs.total_logical_reads,
    qs.total_logical_writes,
    qs.total_worker_time,
    qs.total_elapsed_time,
    qs.last_execution_time
FROM 
    sys.query_store_query qs
JOIN 
    sys.query_store_query_text qt ON qs.query_text_id = qt.query_text_id
WHERE 
    qt.query_sql_text LIKE '%Orders%'
ORDER BY 
    qs.total_elapsed_time DESC;

通过该查询语句，我们发现查询Orders表的执行时间明显增加，逻辑读取次数也显著增加。

4.2 分析查询执行计划

接下来，我们分析该查询的执行计划：

SELECT 
    qsp.plan_id,
    qsp.query_id,
    qsp.plan_handle,
    qsp.query_plan,
    qsp.last_execution_time
FROM 
    sys.query_store_plan qsp
WHERE 
    qsp.query_id = @query_id
ORDER BY 
    qsp.last_execution_time DESC;

通过分析执行计划，我们发现查询Orders表的执行计划发生了变化，导致查询性能下降。

4.3 比较不同时间段的执行计划

最后，我们比较不同时间段的执行计划，找出执行计划的变化：

SELECT 
    qsp.plan_id,
    qsp.query_id,
    qsp.plan_handle,
    qsp.query_plan,
    qsp.last_execution_time
FROM 
    sys.query_store_plan qsp
WHERE 
    qsp.query_id = @query_id
ORDER BY 
    qsp.last_execution_time DESC;

通过比较不同时间段的执行计划，我们发现查询Orders表的执行计划从索引扫描变为了全表扫描，导致查询性能下降。

5. 结论

通过SQL Server 2016的查询存储功能，我们可以轻松地捕获和分析查询的历史记录，找出慢查询的原因。在本文的示例分析中，我们通过查询存储找出了查询Orders表性能下降的原因，并发现执行计划的变化是导致性能下降的根本原因。通过优化执行计划，我们可以显著提高查询性能。

查询存储是SQL Server 2016中一个非常强大的工具，它可以帮助数据库管理员更好地管理和优化查询性能。通过合理使用查询存储，我们可以及时发现和解决查询性能问题，确保数据库系统的高效运行。