第三步，开始分析刚才看到的那个语句。既然我们要分析I/O，那么就要把I/O打开，这样每次调整sql，我们都能随时看到I/O的变化情况。这句很有用处地：set statistics io on

　　单纯看I/O变化，我们会晕倒的。因为我们不知道自己做的任何改动，对I/O是如何产生影响的。所以，还要看sql的执行计划是怎佯的。 在查询分析器中，我们按Ctrl+K，或者如下图的菜单，check上即可。

　　好了，准备工作都做好了，下面开始干活了。

　　我们首先看sql语句的调优，假设下面这条sql语句性能低下：

　　上面的sql一共读取了6636条数据，逻辑读是1126。那么这个I/O是否合理呢?大了还是小了?还有改进的余地吗?我们看执行计划：

　　哦，一共4个咚咚在里面。Index seek的成本占了2%， index scan的占了47%，hash match占了51%，select最终是0%。我们应该牢记第二个原则，所有的index，尽可能的都走index seek。

　　我们看一下billsoflading的索引信息：

　　当前索引为什么走scan，这里就不说了，感兴趣的可以随便找一本介绍数据库索引的书籍来看看即可。根据我以前那篇blog的描述，我们知道应该建立一个复合索引(也叫convered index)：boldate+companyid+bolcode

　　然后我们重新执行sql，看看I/O变化情况：

　　Ooh，非常cool!logical reads降低到了50。为什么会这样呢?我们看一下执行计划：

　　原来是index scan变成了index seek，效率自然大大的提升!

　　Sql语句在index上调优的方法，基本就是这样。我们继续看sp的。

　　对于sp的调优，有一点是和sql调优不同的：sp内部的逻辑处理可能非常复杂。单纯从查询分析器中，我们无法得知哪一小块的sql执行的I/O最大，我们只能看到一个总体的描述。所以，我们要知道sp内部的信息。

　　首先，了解自己当前的spid是多少。一种方法是select @@spid，另一种方法是看查询分析器下面的status bar的信息。

　　Ooh，我的spid是101。(上图的最下面那个tips)

　　然后我重新打开profiler(事件探查器)，重新建立一个跟踪，这里面要修改第二个tab页的信息，把左面事件列“存储过程”中的SmtpCompleted加上

　　增加后的样子如下：

　　然后修改第4个tab页，把刚才看到的spid=101的信息填上：

　　点击运行后，这样profiler只能抓到在查询分析器中，spid=101那个窗口发送的sql。我们切换回查询分析器，执行有问题的sp，执行完成后，我们再回到profiler，点停止按钮。一个sp内部所有执行的sql，都被分开了!

　　这次的结果假设保存在了jq2表中，我们把所有执行的小片sql都列出来：

　　第一个是sp执行后的总体结果，I/O为62328，就是这个sp自己的。第二个是向临时表中插入数据，I/O为61514，我们很容易看到，这一句占用了整个sp的大概95%以上的成本。如果我们把这句insert into #temptable搞定，整个sp的成本自然就下来了。所以我们需要把这句insert搞出来。

　　但是慢着!default情况下，sqlserver的results只显示很少的字符，第二行的sql，我们根本抓不全的，所以我们需要修改一下设置。在查询分析器的工具-选项菜单中，切换到“结果”这个tab页，修改每列最多字符个数为8192(这是最大的允许值)，然后点击“确定”按钮，重新从jq2中读取信息。也许你会问，如果某个sql特别长，怎么办?其实很简单，在你的代码中把这句sql单独写到log中，或者直接修改sp，把这句print出来即可。

　　Ok，我们把这句insert sql抓下来后，放到查询分析器中。因为temptable我们没有它的结构，所以我们把insert部分注释掉，看后面的select语句。执行后，ooh，在goodsmovement表上的成本是57834。

　　老办法，我们继续看执行计划：

　　其实，现在又回归到了sql调优的步骤，下面的工作我就不写啦!

　　这个步骤，看起来很简单，希望大家对于sql调优(索引部分)心中都有这么一个概念，知道第一步作什么，第二步作什么。还是那句话，索引调优，基本上是最简单的。但是貌似简单的东西，我们越应该重视。

上一页  [1] [2]