标签：gem spl lan 物理 类型 and 获得 数据库对象 write
数据库引擎的工作流程可以归纳为接收请求、执行请求和返回结果。数据库引擎每接收到一个新的查询请求（Query Request），查询优化器就会执行以下工作流程：编译请求，生成执行计划，并把执行计划缓存到内存中，执行计划，最后向客户端返回查询的结果。把执行计划存储到内存的目的是为了复用执行计划，减少编译查询请求的时间消耗和CPU消耗。当数据库引擎再次接收到相同的查询请求，数据库引擎不需直接跳过编译请求的过程，直接复用已经缓存的执行计划。
数据库引擎并不是把查询计划永久保存在内存中，而是会根据内存的压力，智能剔除一些创建时间早，并且复用频次少的执行计划。
数据库引擎要实现查询计划的复用，必须能够识别查询已经执行过，这就需要对查询语句进行标记；查询的执行计划也会被标记，这就需要用到两个唯一值：
sql_handle和plan_handle是如何生成的？
sql_handle和plan_handle 之间具有1对多的关系。一个sql_handle 能够生成多个查询计划，对应多个plan_handle，但是每个plan_handle只能对应一个sql_handle 。sql_handle对于每一个batch都是唯一的，但是，如果执行batch的条件发生改变，比如set 选项发生变化，那么数据库引擎在执行同样的batch时，会生成新的执行计划，产生新的plan_handle，但是sql_handle不变。想要了解更详细的信息，请阅读《2.0 Sql_Handle and Plan_Handle Explained》。
1，SQL句柄
sql_handle是一个token，用于唯一标记查询文本所属的batch或sp，把sql_handle传递给 sys.dm_exec_sql_text()动态管理函数，并结合偏移 statement_start_offset和statement_end_offset，可以抽取出单个查询的SQL文本。
函数 sys.dm_exec_sql_text(sql_handle | plan_handle)用于获得整个Batch的TSQL文本，由于TSQL文本都是以nvarchar(max)类型存储的，一个nvarchar是2个字节，因此，一般情况下，字节偏移量都是2的倍数。
2，计划句柄
plan_handle是一个token，是整个Execution Plan的哈希值，用于唯一标识一个batch或sp的执行计划，把plan_handle传递给sys.dm_exec_query_plan(plan_handle)动态管理函数，可以获取整体（batch或sp）的showplan。
3，查询计划（query plan）
查询计划是指查询语句的显示计划（showplan），动态管理视图 sys.dm_exec_query_plan 返回以XML格式表示的showplan，动态管理视图 sys.dm_exec_text_query_plan 返回以文本格式表示的showplan：
sys.dm_exec_query_plan(plan_handle) sys.dm_exec_text_query_plan ( plan_handle , { statement_start_offset | 0 | DEFAULT } , { statement_end_offset | -1 | DEFAULT } )
文本方式可以指定batch中的单个TSQL语句，这需要指定该语句的偏移statement_start_offset 和 statement_end_offset。
动态管理视图 sys.dm_exec_query_stats 缓存的是单个查询语句的执行计划，而sql_handle指向的是整个Batch或SP的句柄值，因此，在该视图中，可能存在多个相同的sql_handle。
为了获得单个查询语句的文本，必须通过偏移量从整体（Batch语句）中抽取，偏移量的单位是字节，字节数量从0开始：
把sql_handle传递给 sys.dm_exec_sql_text()动态管理函数，并结合偏移 statement_start_offset和statement_end_offset，可以抽取出单个查询的SQL文本，抽取查询语句的脚本是：
select substring(st.text ,qs.statement_start_offset/2+1, ( case when qs.statement_end_offset = -1 then len(convert(nvarchar(max), st.text)) else (qs.statement_end_offset - qs.statement_start_offset)/2 end ) ) as individual_query ,st.text as entire_query from sys.dm_exec_query_stats qs outer apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) as st
数据库引擎会把每一个查询请求的执行信息保存起来，例如，查询的文本，查询等待的时长，执行的时间，消耗的资源等，并对这些信息进行汇总和统计，这些汇总之后的数据就是查询统计，存储到内存结构 DMV：sys.dm_exec_query_stats中。在该视图中，每一行数据都表示一个查询语句的统计数据。
请求的执行信息都经过汇总之后，存储到DMV：sys.dm_exec_query_stats中，从该统计数据中，可以找出对性能影响最大的查询请求，由于该DMV存储的是累加值，在使用数据之前，一定要关注记录的开始时间：
这两个时间表示查询计划的第一次执行和最后一次执行的时间戳。
1，查看语句级别的统计数据
执行计划的重编译次数，执行查询的总时间，逻辑读和物理读的次数等计数器，是观察查询执行情况的重要指标：
以下脚本用于查看执行计划在单个语句级别上的平均数据，并按照平均执行时间排序，获取 top 111 的数据：
select top 111 qs.execution_count, qs.total_rows/qs.execution_count as avg_rows, qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000 as avg_worker_ms, qs.total_elapsed_time/qs.execution_count/1000 as avg_elapsed_ms, qs.total_physical_reads/qs.execution_count as avg_physical_reads, qs.total_logical_reads/qs.execution_count as avg_logical_reads, qs.total_logical_writes/qs.execution_count as avg_logical_writes, qs.creation_time, qs.plan_generation_num, --st.text as entire_query, substring(st.text, qs.statement_start_offset/2 + 1, ( case when qs.statement_end_offset = -1 then len(convert(nvarchar(max), st.text)) else (qs.statement_end_offset -qs.statement_start_offset)/2 end) ) as individual_query from sys.dm_exec_query_stats qs cross apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) as st order by avg_elapsed_ms desc
2，查看存储过程级别的查询统计
对于缓存的存储过程，数据库引擎把SP相关的统计数据缓存在视图：sys.dm_exec_procedure_stats 中，每一行数据都表示一个SP的统计数据：
select top 111 db_name(ps.database_id) as db_name ,ps.database_id ,object_schema_name(ps.object_id,ps.database_id)+‘.‘+object_name(ps.object_id,ps.database_id) as proc_name ,ps.type_desc as proc_type ,ps.cached_time ,ps.execution_count ,ps.total_worker_time/ps.execution_count/1000 as avg_worker_ms ,ps.total_elapsed_time/ps.execution_count/1000 as avg_elapsed_ms ,ps.total_physical_reads/ps.execution_count as avg_physical_reads ,ps.total_logical_reads/ps.execution_count as avg_logical_reads ,ps.total_logical_writes/ps.execution_count as avg_logical_writes from sys.dm_exec_procedure_stats ps where ps.database_id<32767 order by avg_elapsed_ms desc
对于database_id 为 32767，这个id是资源数据库（Resource Database）预留的ID，一般情况下，用户创建的数据库ID都会小于该数值。
函数 sys.dm_exec_query_plan 以XML格式返回指定batch或SP的查询计划，参数是plan_handle，这意味着，函数返回的是整个语句（Batch或SP）的showplan，XML格式是可视化的，也可以返回文本格式的showplan。
select top 111 qs.execution_count, qs.total_rows/qs.execution_count as avg_rows, qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000 as avg_worker_ms, qs.total_elapsed_time/qs.execution_count/1000 as avg_elapsed_ms, qs.total_physical_reads/qs.execution_count as avg_physical_reads, qs.total_logical_reads/qs.execution_count as avg_logical_reads, qs.total_logical_writes/qs.execution_count as avg_logical_writes, qs.creation_time, qs.plan_generation_num, st.text as entire_query, substring(st.text, qs.statement_start_offset/2 + 1, ( case when qs.statement_end_offset = -1 then len(convert(nvarchar(max), st.text)) else (qs.statement_end_offset -qs.statement_start_offset)/2 end) ) as individual_query, qp.query_plan from sys.dm_exec_query_stats qs cross apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) as st outer apply sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) as qp order by avg_elapsed_ms desc
动态管理视图：sys.dm_exec_cached_plans 中，每一个行存储一个查询计划，通过该视图，可以查看已缓存的查询计划、查询文本、缓存计划占用的内存、缓存计划复用的次数等信息。
select cp.refcounts ,cp.usecounts ,cp.size_in_bytes ,cp.cacheobjtype ,cp.objtype ,st.text as batch_sql --,cp.plan_handle from sys.dm_exec_cached_plans cp outer apply sys.dm_exec_sql_text(cp.plan_handle) st
参考文档：
Execution Related Dynamic Management Views and Functions (Transact-SQL)
标签：gem spl lan 物理 类型 and 获得 数据库对象 write
原文地址：https://www.cnblogs.com/ljhdo/p/5179824.html
