如何使用SQL开发人员概括SQL查询并识别性能瓶颈？

本文详细介绍了SQL开发人员中的SQL查询分析，以识别性能瓶颈。它解释了启用Profiler，分析执行统计信息（CPU时间，I/O，执行计划），并使用这些见解来通过INDEXI优化查询

如何在SQL开发人员中介绍SQL查询并识别性能瓶颈

SQL开发人员中的SQL查询分析有助于查明性能瓶颈，从而实现靶向优化。该过程涉及在启用探查器上执行查询，分析结果数据，并识别消耗最多资源的细分市场。

1。启用剖面：执行查询之前，打开SQL开发人员的“ Profiler”窗口（通常在“视图”菜单下找到）。确保正确配置。您可能需要指定所使用的连接以及任何所需的过滤器。至关重要的设置是“采样间隔”，该间隔决定了剖面人员在查询执行过程中捕获数据的频率。较小的间隔提供了更多的细节，但开销增加。一个好的起点是中等间隔，例如100毫秒。

2.执行查询：探查器运行后，执行您要配置的SQL查询。随着查询的进行，SQL开发人员将捕获执行统计信息。查询完成后，Profiler将显示结果。

3。分析结果：探险仪输出列出了查询执行计划的详细分解，包括每个步骤的时间。这包括解析，绑定，执行和获取数据等操作。专注于相对于整体查询持续时间高执行时间的步骤。这些可能是优化的候选人。寻找全桌扫描，各种，连接和索引访问之类的操作。例如，完整的表扫描表明缺乏有效的索引，这可能会大大减慢查询。

4.识别瓶颈：剖面人员将突出查询花费最多时间的区域。这可能是由于I/O操作缓慢，数据库使用的算法降低或丢失索引。考虑以下方面：

• CPU时间：高CPU时间表示查询中的计算密集型操作。
• 经过的时间：这代表执行查询所花费的总时间。经过的时间和CPU时间之间的巨大差异表明I/O瓶颈。
• 读取/写入：过多的磁盘读取或写入指向I/O瓶颈，这可能是由于缺少索引或效率低下的数据访问模式引起的。
• 执行计划：检查可以优化的操作的执行计划。寻找添加索引，重写查询或修改表结构的机会。

在SQL开发人员中分析SQL查询时要查找的关键指标

SQL Developer的Profiler中的几个关键指标对于识别性能瓶颈至关重要：

• 经过的时间：整个查询要执行的总时间。这是最重要的高级度量标准。
• CPU时间： CPU处理查询的时间。相对于经过的时间，高CPU时间表明计算密集型操作。
• 物理读数：磁盘的物理读数数量。高数字表示I/O瓶颈。
• 逻辑读取：从数据缓冲区缓存中读取的逻辑读数。物理读数低的高逻辑读数表明缓存不足。
• 执行计划统计信息：本节分解了在执行计划的不同部分中花费的时间（例如，解析，执行，获取）。这对于识别特定的慢速操作是无价的。
• 处理行：每个步骤处理的行数。异常高的行计数可能表明连接或过滤效率低下。
• 接收到的字节：从数据库中检索的数据量。高价值可能表明获取超过必要的数据。

使用分析结果来优化慢速SQL查询

探索者的结果直接指导优化工作。使用上述指标识别瓶颈后，您可以实施以下策略：

• 添加或重建索引：如果剖面师揭示了许多完整的桌子扫描，则在经常查询的列中添加索引可以极大地提高性能。您可能需要分析哪些列最常在WHERE条款中确定适当的索引。如果要滤波多个列，请考虑复合索引。
• 优化连接：效率低下的连接可能会严重影响查询速度。探查器有助于确定慢速连接。考虑替代的加入策略（例如，如果适当的话，使用HASH JOIN而不是NESTED LOOP ）或优化联接条件。
• 重写查询：有时，查询本身需要重组。剖道师可以突出区域以进行改进。例如，您可能需要重写查询以减少处理的行数或更好地使用索引。
• 使用提示：在某些情况下，您可以使用SQL提示来指导优化器使用特定的执行计划，从而超过其默认选择。但是，请谨慎使用提示，因为它们可以降低优化器的灵活性。
• 实质性视图：对于经常访问的数据子集，创建实现的视图可以大大加快查询执行。

从SQL开发人员分析数据生成报告和可视化数据

SQL开发人员不提供专门用于分析数据的内置报告生成。但是，您可以将分析结果导出到CSV或其他基于文本的格式。然后可以将这些数据导入其他工具，例如电子表格软件（Excel，Google表格）或数据可视化工具（Tableau，Power BI），以创建自定义报告和可视化。这些可视化可以提供有见地的图表和图表，以说明查询执行时间，资源消耗和其他指标，从而促进对查询性能的更全面的了解。然后，您可以使用此信息来跟踪进度并衡量随着时间的推移优化工作的有效性。

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