sql常量积累(转)

news/2024/7/20 14:38:37 标签: 数据库, 内存管理, 操作系统

/* 连接数 */

select connectnum=count(distinct net_address)-1 from master..sysprocesses

/* 返回一组有关计算机和有关 SQL Server 可用资源及其已占用资源的有用杂项信息 */

 select * from sys.dm_os_sys_info

/* 从操作系统返回内存信息 */

select * from sys.dm_os_sys_memory

/* 返回有关调用进程的虚拟地址空间中的页范围的信息 */

select * from sys.dm_os_virtual_address_dump

/* 命令提供了SQL Server的当前内存状态的快照,也可以作为我们分析内存瓶颈的重要依据 */

 DBCC MemoryStatus

/* 计数器视图,主要对缓冲区管理器和内存管理器的一些计数器进行监控,比如页面的生存周期、检查点、惰性写入器和缓冲命中率等指标 */

 select * from sys.dm_os_performance_counters

/* 缓冲池内数据库缓冲池中各个数据库的分布情况 */

select case database_id when 32767 then 'resourceDb' else db_name(database_id) end as database_name,count(*) as cached_pages_count from sys.dm_os_buffer_descriptors group by db_name(database_id),database_id order by cached_pages_count desc;

/* 返回数据和日志文件的 I/O 统计信息 */

select * from sys.dm_io_virtual_file_stats(null,null)

/* 当前缓存的哪些批处理或过程占用了大部分 CPU 资源 */

SELECT TOP 50       SUM(qs.total_worker_time) AS total_cpu_time,     SUM(qs.execution_count) AS total_execution_count,       COUNT(*) AS  number_of_statements,       qs.sql_handle FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs GROUP BY qs.sql_handle ORDER BY SUM(qs.total_worker_time) DESC

/* 缓存计划所占用的 CPU 总使用率 */

SELECT       total_cpu_time,       total_execution_count,       number_of_statements,       s2.text       --(SELECT SUBSTRING(s2.text, statement_start_offset / 2, ((CASE WHEN statement_end_offset = -1 THEN (LEN(CONVERT(NVARCHAR(MAX), s2.text)) * 2) ELSE statement_end_offset END) - statement_start_offset) / 2) ) AS query_text FROM       (SELECT TOP 50             SUM(qs.total_worker_time) AS total_cpu_time,             SUM(qs.execution_count) AS total_execution_count,             COUNT(*) AS  number_of_statements,             qs.sql_handle --,             --MIN(statement_start_offset) AS statement_start_offset,             --MAX(statement_end_offset) AS statement_end_offset       FROM             sys.dm_exec_query_stats AS qs       GROUP BY qs.sql_handle       ORDER BY SUM(qs.total_worker_time) DESC) AS stats       CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(stats.sql_handle) AS s2

/* CPU 平均占用率最高的前 50 个 SQL 语句 */

 SELECT TOP 50 total_worker_time/execution_count AS [Avg CPU Time], (SELECT SUBSTRING(text,statement_start_offset/2,(CASE WHEN statement_end_offset = -1 then LEN(CONVERT(nvarchar(max), text)) * 2 ELSE statement_end_offset end -statement_start_offset)/2) FROM sys.dm_exec_sql_text(sql_handle)) AS query_text, * FROM sys.dm_exec_query_stats ORDER BY [Avg CPU Time] DESC

/* 查看 CPU、计划程序内存和缓冲池信息 */

 select cpu_count, hyperthread_ratio, scheduler_count, physical_memory_in_bytes / 1024 / 1024 as physical_memory_mb, virtual_memory_in_bytes / 1024 / 1024 as virtual_memory_mb, bpool_committed * 8 / 1024 as bpool_committed_mb, bpool_commit_target * 8 / 1024 as bpool_target_mb, bpool_visible * 8 / 1024 as bpool_visible_mb from sys.dm_os_sys_info

/* 查询显示 SQL 等待分析和前 10 个等待的资源 */

 select top 10 * from sys.dm_os_wait_stats --where wait_type not in ('CLR_SEMAPHORE','LAZYWRITER_SLEEP','RESOURCE_QUEUE','SLEEP_TASK','SLEEP_SYSTEMTASK','WAITFOR') order by wait_time_ms desc

/* 计算可运行状态下的工作进程数量,来观察CPU压力 */

SELECT COUNT( * ) as workers_waiting_for_cpu FROM sys.dm_os_workers WHERE o.state = 'RUNNABLE' GROUP BY s.scheduler_id

/* 检查闩锁等待统计信息以确定 I/O 瓶颈 */

select wait_type, waiting_tasks_count, wait_time_ms, signal_wait_time_ms, wait_time_ms / waiting_tasks_count from sys.dm_os_wait_stats  where wait_type like 'PAGEIOLATCH%'  and waiting_tasks_count > 0 order by wait_type

/* 系统中的每个工作线程 */

 select * from sys.dm_os_workers

/* 系统中的所有SQLOS工作线程 */

select COUNT(*) from sys.dm_os_threads

/* SQL Server 实例中的每个活动任务 */

select * from sys.dm_os_tasks

/* 连接的所有用户名 */

select   hostname   from   master..sysprocesses   where   hostname <> ' '   group   by   hostname /* 不同计算机连接的用户数 */ select   count(distinct(hostname))   from   master..sysprocesses   where   hostname <> ' ' /* 所有连接的用户数 */ select   count(hostname)   from   master..sysprocesses   where   hostname <> ' '

sp_monitor

sp_who    

Select * from master.dbo.spt_monitor

Select * from sys.dm_os_tasks

 

Select * from master..sysprocesses where hostname <> ' '

Select count(hostname) from master..sysprocesses where hostname <> ' '

Select * from sys.dm_os_tasks

 

Select connectnum=count(distinct net_address)-1 from master..sysprocesses

 

Select connectnum=count(distinct net_address)-1 from master..sysprocesses

 

 

select * from master.dbo.spt_monitor

转载于:https://www.cnblogs.com/zhijianliutang/archive/2012/01/14/2322652.html


http://www.niftyadmin.cn/n/1365436.html

相关文章

Python爬虫系列之爬取某奢侈品小程序店铺商品数据

Python爬虫系列之爬取某奢侈品小程序店铺商品数据 小程序爬虫接单、app爬虫接单、网页爬虫接单、接口定制、网站开发、小程序开发> 点击这里联系我们 < 微信请扫描下方二维码 代码仅供学习交流&#xff0c;请勿用于非法用途 一、准备数据库 create database zr;use zr…

Python之面向对象系列Prefast:随想

工作中python用得还是比较多&#xff0c;主要用在网站及一些工具的开发上。python最大的特点在于其本身编程的高效性&#xff0c;如字符串的处理&#xff1b;另外一点就是其拥有众多强大的库供开发者使用。 python具有的众多优势为python开发者们热爱&#xff0c;但同时也因为这…

微信公众号开发之模板消息推送系统

微信公众号开发之模板消息推送系统 小程序爬虫接单、app爬虫接单、网页爬虫接单、接口定制、网站开发、小程序开发、微信公众号开发> 点击这里联系我们 < 微信请扫描下方二维码 代码仅供学习交流&#xff0c;请勿用于非法用途 一、准备数据库&#xff08;sqlserver&…

memcache一致性 hash 算法(consistent hashing)

consistent hashing 算法早在 1997 年就在论文 Consistent hashing and random trees 中被提出&#xff0c;目前在 cache 系统中应用越来越广泛&#xff1b; 1 基本场景 比如你有 N 个 cache 服务器&#xff08;后面简称 cache &#xff09;&#xff0c;那么如何将一个对象 obj…

Python爬虫系列之微信小程序兴盛优选爬虫签名算法

Python爬虫系列之微信小程序兴盛优选爬虫签名算法 小程序爬虫接单、app爬虫接单、网页爬虫接单、接口定制、网站开发、小程序开发> 点击这里联系我们 < 最新版算法云盾已经成功破解 微信请扫描下方二维码 代码仅供学习交流&#xff0c;请勿用于非法用途 直接上代码 i…

Python爬虫系列之MeiTuan网页美食版块商家数据爬取

Python爬虫系列之MeiTuan网页美食版块商家数据爬取 小程序爬虫接单、app爬虫接单、网页爬虫接单、接口定制、网站开发、小程序开发> 点击这里联系我们 < 微信请扫描下方二维码 代码仅供学习交流&#xff0c;请勿用于非法用途 直接上代码 import requests import base6…

Python爬虫系列之某辉超市小程序商品数据爬取

Python爬虫系列之某辉超市小程序商品数据爬取 技术交流请点击这里 微信请扫描下方二维码 代码仅供学习交流&#xff0c;请勿用于非法用途 直接上代码 # -*- coding:utf-8 -*- import requests import json from queue import Queue import time import os from sign import …

程序员成长之路(转)

什么时候才能成为一个专业程序员呢&#xff1f;三年还是五年工作经验&#xff1f;其实不用的&#xff0c;你马上就可以了&#xff0c;我没有骗你&#xff0c;因为专业程序员与业余程序员的区别主要在于一种态度&#xff0c;如果缺乏这种态度&#xff0c;拥有十年工作经验也还是…