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今天就跟大家聊聊有关如何进行 sql server 性能调优 I/ O 开销的深入解析，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，丸趣 TV 小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

一. 概述

IO 内存是 sql server 最重要的资源，数据从磁盘加载到内存，再从内存中缓存，输出到应用端，在 sql server 内存初探中有介绍。在明白了 sqlserver 内存原理后，就能更好的分析 I / O 开销，从而提升数据库的整体性能。在生产环境下数据库的 sqlserver 服务启动后一个星期，就可以通过 dmv 来分析优化。在 I / O 分析这块可以从物理 I / O 和内存 I / O 二方面来分析，重点分析应在内存 I / O 上，可能从多个维度来分析，比如从 sql server 服务启动以来 历史 I / O 开销总量分析，自执行计划编译以来执行次数总量分析，平均 I / 0 次数分析等。

sys.dm_exec_query_stats：返回缓存的查询计划，缓存计划中的每个查询语句在该视图中对应一行。当 sql server 工作负载过重时，该 dmv 也有可以统计不正确。如果 sql server 服务重启缓存的数据将会清掉。这个 dmv 包括了太多的信息像内存扫描数，内存空间数，cpu 耗时等，具体查看 msdn 文档。

sys.dm_exec_sql_text：返回的 SQL 文本批处理，它是由指定 sql_handle，其中的 text 列是查询的文本。

1.1 按照物理读的页面数排序 前 50 名

SELECT TOP 50 qs.total_physical_reads,qs.execution_count, qs.total_physical_reads/qs.execution_count AS [avg I/O], qs. creation_time, qs.max_elapsed_time, qs.min_elapsed_time, SUBSTRING(qt.text,qs.statement_start_offset/2, (CASE WHEN qs.statement_end_offset=-1 THEN LEN(CONVERT(NVARCHAR(max),qt.text))*2 ELSE qs.statement_end_offset END -qs.statement_start_offset)/2) AS query_text, qt.dbid,dbname=DB_NAME(qt.dbid), qt.objectid, qs.sql_handle, qs.plan_handle from sys.dm_exec_query_stats qs CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qt ORDER BY qs.total_physical_reads DESC

如下图所示：

total_physical_reads: 计划自编译后在执行期间所执行的物理读取总次数。

execution_count : 计划自上次编译以来所执行的次数。

[avg I/O]: 平均读取的物理次数 (页数)。

creation_time: 编译计划的时间。

query_text：执行计划对应的 sql 脚本

后面来包括所在的数据库 ID：dbid，数据库名称：dbname

1.2 按照逻辑读的页面数排序 前 50 名

SELECT TOP 50 qs.total_logical_reads, qs.execution_count, qs.max_elapsed_time, qs.min_elapsed_time, qs.total_logical_reads/qs.execution_count AS [AVG IO], SUBSTRING(qt.text,qs.statement_start_offset/2, (CASE WHEN qs.statement_end_offset=-1 THEN LEN(CONVERT(NVARCHAR(max),qt.text)) *2 ELSE qs.statement_end_offset END -qs.statement_start_offset)/2) AS query_text, qt.dbid, dbname=DB_NAME(qt.dbid), qt.objectid, qs.sql_handle, creation_time, qs.plan_handle from sys.dm_exec_query_stats qs CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qt ORDER BY qs.total_logical_reads DESC

如下图所示：

通过上面的逻辑内存截图来简要分析下：

从内存扫描总量上看最多的是 8311268 次页扫描，自执行编译后运行 t -sql 脚本 358 次，这里的耗时是毫秒为单位包括最大耗时和最小耗时，平均 I / O 是 232115 次（页），该语句文本是一个 update 修改，该表数据量大没有完全走索引（权衡后不对该语句做索引覆盖），但执行次数少，且每次执行时间是非工作时间，虽然扫描开销大，但没有影响白天客户使用。

从执行次数是有一个 43188 次，内存扫描总量排名 39 位。该语句虽然只有 815 条，但执行次数很多，如里服务器有压力可以优化，一般是该语句没有走索引。把文本拿出来如下

SELECT Count(*) AS TotalCount FROM [MEM_FlagshipApply] WITH(NOLOCK) Where (((([Status] = 2) AND ([IsDeleted] = 1)) AND ([MemType] = 0)) AND ([MEMID]   6))

下面两图一个是分析该语句的执行计划，sqlserver 提示缺少索引, 另一个是 i / o 统计扫描了 80 次。

新建索引后在来看看

 CREATE NONCLUSTERED INDEX ix_1ON [dbo].[MEM_FlagshipApply] ([Status],[IsDeleted],[MemType],[MEMID])

看完上述内容，你们对如何进行 sql server 性能调优 I/ O 开销的深入解析有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注丸趣 TV 行业资讯频道，感谢大家的支持。