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有同事反应服务器CPU过高，一看截图基本都是100%了，my god，这可是大问题，赶紧先看看。
让同事查看系统进程，发现是SQLServer的CPU占用比较高。首先想到的是不是报表生成的时候高，因为这块之前出现过问题，关掉服务程序，还是高。难道是客户端程序引发的？但是这么多的客户端连接，难不成每个都叫人关闭，很简单，把网络断开即可。网络断开之后，CPU立马下降。那么问题到底在哪里呢，是时候祭出我们的利器了——SQLServer Profiler。
让同事使用SQLProfiler监控了大概20分钟左右，然后保存为跟踪文件*.rtc。
我们来看看到底是哪句SQL有问题：
select top 30 a.orderno,a.AgentBm,a.AlarmTime,a.RemoveTime,c.Name as AddrName,b.Name as MgrObjName,a.Ch,a.Value,a.Content,a.Level
,ag.Name as AgentServerName,a.EventBm,a.MgrObjId,a.Id,a.Cfmoper,a.Cfm,a.Cfmtime,a.State,a.IgnoreStartTime,a.IgnoreEndTime
,a.OpUserId,d.Name as MgrObjTypeName,l.UserName as userName,f.Name as AddrName2
from eventlog as a left join mgrobj as b on a.MgrObjId=b.Id and a.AgentBm=b.AgentBm
left join addrnode as c on b.AddrId=c.Id left join mgrobjtype as d on b.MgrObjTypeId=d.Id
left join eventdir as e on a.EventBm=e.Bm left join agentserver as ag on a.AgentBm=ag.AgentBm
left join loginUser as l on a.cfmoper=l.loginGuid left join addrnode as f on ag.AddrId=f.Id
where ((MgrObjId in (
select Id from MgrObj
where AddrId in (‘‘,‘02100000‘,‘02113000‘,‘02113001‘,‘02113002‘,‘02113003‘,‘02113004‘
,‘02113005‘,‘02113006‘,‘02113007‘,‘02113008‘,‘02113009‘,‘02113010‘,‘02113011‘,‘02113012‘
,‘02113013‘,‘02113014‘,‘02113015‘,‘02113016‘,‘02113017‘,‘02113018‘,‘02113019‘,‘02113020‘
,‘02113021‘,‘02113022‘,‘02113023‘,‘02113024‘,‘02113025‘,‘02113026‘)))
or (mgrobjid in (‘00000000-0000-0000-0000-000000000000‘,‘00000000-0000-0000-0000-000000000000‘
,‘00000000-0000-0000-0000-000000000000‘,‘11111111-1111-1111-1111-111111111111‘
,‘11111111-1111-1111-1111-111111111111‘))
)
order by alarmtime DESC
select count(*) from eventlog as a left join mgrobj as b on a.MgrObjId=b.Id and a.AgentBm=b.AgentBm
left join addrnode as c on b.AddrId=c.Id left join mgrobjtype as d on b.MgrObjTypeId=d.Id
left join eventdir as e on a.EventBm=e.Bm
where MgrObjId in (
select Id from MgrObj where AddrId in
(‘‘,‘02100000‘,‘02100001‘,‘02100002‘,‘02100003‘,‘02100004‘,‘02100005‘,‘02100006‘,‘02100007‘
,‘02100008‘,‘02100009‘,‘02100010‘,‘02100011‘,‘02100012‘,‘02100013‘,‘02100014‘,‘02100015‘
,‘02100016‘,‘02100017‘,‘02100018‘,‘02100019‘,‘02101000‘,‘02101001‘,‘02101002‘,‘02101003‘
,‘02101004‘,‘02101005‘,‘02101006‘,‘02101007‘,‘02101008‘,‘02101009‘,‘02101010‘,‘02101011‘,‘02101012‘
,‘02101013‘,‘02101014‘,‘02101015‘,‘02101016‘,‘02101017‘,‘02101018‘,‘02101019‘,‘02101020‘,‘02101021‘
,‘02101022‘,‘02101023‘,‘02101024‘,‘02101025‘,‘022000‘,‘022001‘,‘022101‘,‘022102‘,‘0755‘,‘0755002‘)
)
and mgrobjid not in (
‘00000000-0000-0000-0000-000000000000‘,‘00000000-0000-0000-0000-000000000000‘,‘00000000-0000-0000-0000-000000000000‘
,‘11111111-1111-1111-1111-111111111111‘,‘11111111-1111-1111-1111-111111111111‘)这是典型的获取数据并分页的数据，一条获取最新分页记录总数，一条获取分页记录，正是获取最新事件这里导致的CPU过高。这里的业务大概是每个客户端，每3秒执行一次数据库查找，以便显示最新的告警事件。好了，元凶找到了，怎么解决？
上网查看了下文章，得出以下结论：
1.编译和重编译
编译是 Sql Server 为指令生成执行计划的过程。Sql Server 要分析指令要做的事情，分析它所要访问的表格结构，也就是生成执行计划的过程。这个过程主要是在做各种计算，所以CPU 使用比较集中的地方。
执行计划生成后会被缓存在 内存中，以便重用。但是不是所有的都可以 被重用。在很多时候，由于数据量发生了变化，或者数据结构发生了变化，同样一句话执行，就要重编译。
2.排序（sort） 和 聚合计算（aggregation）
在查询的时候，经常会做 order by、distinct 这样的操作，也会做 avg、sum、max、min 这样的聚合计算，在数据已经被加载到内存后，就要使用CPU把这些计算做完。所以这些操作的语句CPU 使用量会多一些。
3.表格连接（Join）操作
当语句需要两张表做连接的时候，SQLServer 常常会选择 Nested Loop 或 Hash 算法。算法的完成要运行 CPU，所以 join 有时候也会带来 CPU 使用比较集中的地方。
4.Count(*) 语句执行的过于频繁
特别是对大表 Count() ，因为 Count() 后面如果没有条件，或者条件用不上索引，都会引起 全表扫描的，也会引起 CPU 的大量运算
大致的原因，我们都知道了，但是具体到我们上述的两个SQL，好像都有上述提到的这些问题，那么到底哪个才是最大的元凶，我们能够怎么优化？
SQLServer的查询计划很清楚的告诉了我们到底在哪一步消耗了最大的资源。我们先来看看获取top30的记录：
排序竟然占了94%的资源。原来是它！同事马上想到，用orderno排序会不会快点。先把上述语句在SQLServer中执行一遍，清掉缓存之后，大概是2~3秒，然后排序字段改为orderno，1秒都不到，果然有用。但是orderno的顺序跟alarmTime的顺序是不完全一致的，orderno的排序无法替代alarmTime排序，那么怎么办？我想，因为选择的是top，那么因为orderno是聚集索引，那么选择前30条记录，可以立即返回，根本无需遍历整个结果，那么如果alarmTime是个索引字段，是否可以加快排序？
先建立索引：
IF NOT EXISTS(SELECT * FROM sysindexes WHERE id=OBJECT_ID(‘eventlog‘) AND name=‘IX_eventlog_alarmTime‘)
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_eventlog_alarmTime ON dbo.eventlog(AlarmTime)在查看执行计划：
看到没有，刚才查询耗时的Sort已经消失不见了，那么怎么验证它能够有效的降低我们的CPU呢，难道要到现场部署，当然不是。
SELECT TOP 10 TEXT AS ‘SQL Statement‘
,last_execution_time AS ‘Last Execution Time‘
,(total_logical_reads + total_physical_reads + total_logical_writes) / execution_count AS [Average IO]
,(total_worker_time / execution_count) / 1000000.0 AS [Average CPU Time (sec)]
,(total_elapsed_time / execution_count) / 1000000.0 AS [Average Elapsed Time (sec)]
,execution_count AS "Execution Count",qs.total_physical_reads,qs.total_logical_writes
,qp.query_plan AS "Query Plan"
FROM sys.dm_exec_query_stats qs
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.plan_handle) st
CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) qp
ORDER BY total_elapsed_time / execution_count DESC我们把建索引前后CPU做个对比：
已经明显减低了。
我们再来看看count(*)这句怎么优化，因为上面的这句跟count这句差别就在于order by的排序。老规矩，用查询计划看看。
用语句select count(0) from eventlog一看，该表已经有20多w的记录，每次查询30条数据，竟然要遍历这个20多w的表两次，能不耗CPU吗。我们看看是否能够利用相关的条件来减少表扫描。很明显，我们可以为MgrObjId建立索引：
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_eventlog_moid ON dbo.eventlog(MgrObjId)
但是无论我怎么试，都是没有利用到索引，难道IN子句和NOT IN子句是没法利用索引一定会引起表扫描。于是上网查资料，找到桦仔的文章，这里面有解答：
SQLSERVER对筛选条件（search argument/SARG）的写法有一定的建议
对于不使用SARG运算符的表达式，索引是没有用的，SQLSERVER对它们很难使用比较优化的做法。非SARG运算符包括
NOT、<>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE和内部函数，例如：Convert、Upper等
但是这恰恰说明了IN是可以建立索引的啊。百思不得其解，经过一番的咨询之后，得到了解答：
不一定是利用索引就是好的,sqlserver根据你的查询的字段的重复值的占比，决定是表扫描还是索引扫描
有道理，但是我查看了下，重复值并不高，怎么会有问题呢。
关键是，你select的字段，这个地方使用索引那么性能更差，你select字段 id,addrid,agentbm,mgrobjtypeid,name都不在索引里。
真是一语惊醒梦中人，缺的是包含索引！！！关于包含索引的重要性我在这篇文章《我是如何在SQLServer中处理每天四亿三千万记录的》已经提到过了，没想到在这里又重新栽了个跟头。实践，真的是太重要了！
好吧，立马建立相关索引：
IF NOT EXISTS(SELECT * FROM sysindexes WHERE id=OBJECT_ID(‘eventlog‘) AND name=‘IX_eventlog_moid‘)
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_eventlog_moid ON dbo.eventlog(MgrObjId) INCLUDE(EventBm,AgentBM)我们再来看看查询计划：
看到没有，已经没有eventlog表的表扫描了。我们再来比较前后的CPU：
很明显，这个count的优化，对查询top的语句依然的生效的。目前为止，这两个查询用上去之后，再也没有CPU过高的现象了。
当然，这些优化的手段是后续的事情了，我要做的事情基本完了。
最后，感谢博客园DBA桦仔的热心指点。
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