SQLServer 慢查询分析

慢查询分析基础

慢查询是指执行时间超过预期的查询，通常会导致系统性能下降，影响用户体验。分析和优化慢查询是数据库性能优化的重要工作，直接关系到系统的整体性能和可靠性。

慢查询的定义

慢查询的定义通常根据业务需求和系统性能而定，没有绝对的标准，一般根据不同场景制定：

对于OLTP系统，执行时间超过1秒的查询可能被视为慢查询
对于OLAP系统，执行时间超过10秒的查询可能被视为慢查询
对于关键业务查询，执行时间超过500毫秒可能被视为慢查询

慢查询的影响

慢查询对系统的影响主要体现在以下几个方面：

降低系统的响应速度，影响用户体验
消耗大量系统资源，如CPU、内存和IO
可能导致其他查询阻塞，引发连锁反应
增加数据库服务器的负载，降低系统的整体吞吐量
长期存在的慢查询可能导致系统崩溃或数据丢失

慢查询识别

识别慢查询是优化慢查询的第一步，SQL Server提供了多种工具和方法来识别慢查询。

使用动态管理视图

动态管理视图是SQL Server提供的一组系统视图，可以实时监控SQL Server的运行状态，包括慢查询。

sql

-- 查看当前正在执行的慢查询
SELECT 
    session_id,
    DB_NAME(database_id) AS database_name,
    blocking_session_id,
    wait_type,
    wait_time AS wait_time_ms,
    cpu_time AS cpu_time_ms,
    logical_reads,
    physical_reads,
    (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_offset/2 + 1, 
        (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_requests
WHERE cpu_time > 1000 OR logical_reads > 10000;

-- 查看历史慢查询
SELECT 
    TOP 20
    total_worker_time/1000 AS total_cpu_time_ms,
    total_worker_time/execution_count/1000 AS avg_cpu_time_ms,
    total_logical_reads,
    total_logical_reads/execution_count AS avg_logical_reads,
    total_elapsed_time/1000 AS total_elapsed_time_ms,
    total_elapsed_time/execution_count/1000 AS avg_elapsed_time_ms,
    execution_count,
    creation_time,
    (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_offset/2 + 1, 
        (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 total_worker_time DESC;

使用SQL Server Profiler

SQL Server Profiler是SQL Server提供的图形化性能分析工具，可以捕获和分析SQL Server的事件。适用于临时性的性能分析，但由于其对系统性能影响较大，不建议在生产环境长时间运行。

操作步骤：

打开SQL Server Profiler
创建新跟踪，连接到目标实例
选择要跟踪的事件，如SQL:BatchCompleted、RPC:Completed
设置筛选条件，如Duration > 1000（毫秒）
启动跟踪，收集慢查询数据
分析跟踪结果，找出慢查询

使用Extended Events

Extended Events是SQL Server 2008及以上版本提供的轻量级事件跟踪系统，比SQL Server Profiler更高效，对系统性能影响更小，适合在生产环境长期运行。

配置示例：

sql

-- 创建扩展事件会话
CREATE EVENT SESSION [SlowQueries] ON SERVER 
ADD EVENT sqlserver.sql_batch_completed(
    ACTION(sqlserver.client_app_name,sqlserver.client_hostname,sqlserver.database_name,sqlserver.nt_username,sqlserver.session_id,sqlserver.sql_text)
    WHERE ([duration]>(1000000))), -- 1秒
ADD EVENT sqlserver.rpc_completed(
    ACTION(sqlserver.client_app_name,sqlserver.client_hostname,sqlserver.database_name,sqlserver.nt_username,sqlserver.session_id,sqlserver.sql_text)
    WHERE ([duration]>(1000000)))
ADD TARGET package0.ring_buffer(
    SET max_memory=4096)
WITH (MAX_MEMORY=4096 KB,EVENT_RETENTION_MODE=ALLOW_SINGLE_EVENT_LOSS,MAX_DISPATCH_LATENCY=30 SECONDS,MAX_EVENT_SIZE=0 KB,MEMORY_PARTITION_MODE=NONE,TRACK_CAUSALITY=OFF,STARTUP_STATE=OFF);

-- 启动扩展事件会话
ALTER EVENT SESSION [SlowQueries] ON SERVER STATE=START;

-- 查看扩展事件数据
SELECT 
    XEvent.value('@timestamp', 'datetime2(3)') AS event_time,
    XEvent.value('(action[@name="sql_text"]/value)[1]', 'nvarchar(max)') AS sql_text,
    XEvent.value('@duration', 'bigint')/1000 AS duration_ms,
    XEvent.value('@cpu_time', 'bigint')/1000 AS cpu_time_ms,
    XEvent.value('@reads', 'int') AS reads,
    XEvent.value('@writes', 'int') AS writes,
    XEvent.value('(action[@name="client_app_name"]/value)[1]', 'nvarchar(128)') AS client_app_name,
    XEvent.value('(action[@name="client_hostname"]/value)[1]', 'nvarchar(128)') AS client_hostname
FROM (
    SELECT CAST(target_data AS XML) AS TargetData
    FROM sys.dm_xe_session_targets st
    JOIN sys.dm_xe_sessions s ON s.address = st.event_session_address
    WHERE s.name = 'SlowQueries' AND st.target_name = 'ring_buffer'
) AS Data
CROSS APPLY TargetData.nodes('RingBufferTarget/event') AS XEventData(XEvent);

使用Query Store

Query Store是SQL Server 2016及以上版本提供的功能，可以跟踪查询的执行计划和性能统计信息，帮助DBA快速识别和分析慢查询。

配置和使用：

启用Query Store：ALTER DATABASE [DatabaseName] SET QUERY_STORE = ON;
打开Query Store报告：在SQL Server Management Studio中，右键点击数据库，选择"Reports" → "Query Store" → "Top Resource Consuming Queries"
分析慢查询的执行计划和性能统计

查询示例：

sql

-- 查看Query Store中的慢查询
SELECT 
    q.query_id,
    qt.query_sql_text,
    p.plan_id,
    rs.avg_duration/1000 AS avg_duration_ms,
    rs.avg_cpu_time/1000 AS avg_cpu_time_ms,
    rs.avg_logical_io_reads,
    rs.avg_physical_io_reads,
    rs.execution_type_desc,
    p.query_plan
FROM sys.query_store_query q
JOIN sys.query_store_query_text qt ON q.query_text_id = qt.query_text_id
JOIN sys.query_store_plan p ON q.query_id = p.query_id
JOIN sys.query_store_runtime_stats rs ON p.plan_id = rs.plan_id
WHERE rs.avg_duration > 1000000 -- 1秒
ORDER BY rs.avg_duration DESC;

慢查询分析方法

识别到慢查询后，需要对其进行深入分析，找出性能瓶颈。

查看执行计划

执行计划是分析慢查询的重要工具，可以直观地展示SQL Server如何执行查询，包括使用的索引、连接方式、操作符等。

使用方式：

sql

-- 查看估计执行计划
SET SHOWPLAN_XML ON;
SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID = @CustomerID;
SET SHOWPLAN_XML OFF;

-- 查看实际执行计划
SET STATISTICS XML ON;
SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID = @CustomerID;
SET STATISTICS XML OFF;

分析等待类型

等待类型可以帮助我们了解查询在等待什么资源，是CPU、内存、IO还是锁等，从而找出性能瓶颈的根源。

查询示例：

sql

-- 查看当前会话的等待类型
SELECT 
    session_id,
    wait_type,
    wait_time/1000 AS wait_time_seconds,
    blocking_session_id,
    resource_description,
    (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_offset/2 + 1, 
        (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 sql_text
FROM sys.dm_exec_requests
WHERE wait_type IS NOT NULL;

分析资源使用情况

分析查询的CPU、内存和IO使用情况，可以帮助我们了解查询的资源消耗情况，找出资源瓶颈。

使用方式：

sql

-- 查看查询的资源使用情况
SET STATISTICS IO ON;
SET STATISTICS TIME ON;
SELECT * FROM Orders WHERE CustomerID = @CustomerID;
SET STATISTICS IO OFF;
SET STATISTICS TIME OFF;

分析索引使用情况

分析查询是否使用了合适的索引，是慢查询分析的重要环节。不合适的索引或缺少索引往往是慢查询的主要原因。

查询示例：

sql

-- 查看索引使用情况
SELECT 
    OBJECT_NAME(i.object_id) AS table_name,
    i.name AS index_name,
    i.type_desc,
    dm_ius.user_seeks,
    dm_ius.user_scans,
    dm_ius.user_lookups,
    dm_ius.user_updates
FROM sys.indexes i
LEFT JOIN sys.dm_db_index_usage_stats dm_ius ON i.object_id = dm_ius.object_id AND i.index_id = dm_ius.index_id
WHERE i.object_id = OBJECT_ID('Orders');

慢查询优化策略

根据慢查询的分析结果，采取相应的优化策略，提高查询性能。

优化查询语句

查询语句的质量直接影响查询性能，优化查询语句是最基础也是最有效的优化方式。

优化建议：

避免使用SELECT *，只选择需要的列
避免在WHERE子句中使用函数，导致索引失效
使用IN代替OR，提高查询效率
优化JOIN操作，为连接列创建索引
避免使用NOT IN和!=操作符，导致全表扫描

优化示例：

sql

-- 优化前
SELECT * FROM Orders WHERE YEAR(OrderDate) = 2023;

-- 优化后
SELECT OrderID, CustomerID, OrderDate, TotalAmount FROM Orders 
WHERE OrderDate >= '2023-01-01' AND OrderDate < '2024-01-01';

添加合适的索引

为查询的过滤条件、连接条件和排序条件创建合适的索引，可以显著提高查询性能。

索引创建示例：

sql

-- 为过滤条件创建索引
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Orders_CustomerID ON Orders(CustomerID);

-- 为连接条件创建索引
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_OrderDetails_OrderID ON OrderDetails(OrderID);

-- 为排序条件创建索引
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Orders_OrderDate ON Orders(OrderDate);

优化表结构

合理的表结构设计可以减少慢查询的产生，提高查询性能。

优化建议：

规范化表结构，减少冗余数据
选择合适的数据类型，避免使用过大的数据类型
考虑使用分区表，提高查询和维护性能
考虑使用列存储索引，优化分析型查询

分区表示例：

sql

-- 创建分区函数
CREATE PARTITION FUNCTION PF_OrderDate (DATETIME) 
AS RANGE RIGHT FOR VALUES ('2023-01-01', '2024-01-01');

-- 创建分区方案
CREATE PARTITION SCHEME PS_OrderDate 
AS PARTITION PF_OrderDate ALL TO ([PRIMARY]);

-- 创建分区表
CREATE TABLE Orders (
    OrderID INT PRIMARY KEY,
    CustomerID INT,
    OrderDate DATETIME,
    TotalAmount DECIMAL(18, 2)
) ON PS_OrderDate(OrderDate);

优化执行计划

执行计划的质量直接影响查询性能，优化执行计划可以显著提高查询速度。

优化建议：

更新统计信息，确保查询优化器有准确的基数估计
强制使用特定的执行计划，如使用OPTION (FORCESEEK)
使用查询提示，如OPTION (MAXDOP 1)
清除计划缓存，重新生成执行计划

优化示例：

sql

-- 更新统计信息
UPDATE STATISTICS Orders;

-- 强制使用索引查找
SELECT * FROM Orders WITH (INDEX(IX_Orders_CustomerID));

-- 使用查询提示
SELECT * FROM Orders OPTION (MAXDOP 1);

优化系统配置

合理的系统配置可以为查询提供更好的运行环境，提高查询性能。

优化建议：

调整SQL Server的内存配置，避免内存不足或过度分配
优化TempDB配置，包括文件数量和大小
调整并行度设置，根据服务器硬件配置选择合适的并行度
优化磁盘配置，使用高速存储设备，如SSD

配置示例：

sql

-- 设置最大服务器内存
EXEC sp_configure 'max server memory (MB)', 16384;
RECONFIGURE;

-- 设置最大并行度
EXEC sp_configure 'max degree of parallelism', 4;
RECONFIGURE;

实际生产场景应用

电商网站的订单查询慢

场景描述：电商网站的订单查询页面响应时间超过5秒，用户投诉频繁，影响业务开展。

分析步骤：

使用Query Store查看慢查询，发现订单查询SQL执行时间长
分析执行计划，发现缺少合适的索引，导致全表扫描
查看资源使用情况，发现IO消耗过高，逻辑读取次数超过10万次
分析等待类型，发现PAGEIOLATCH_EX等待，说明磁盘IO是瓶颈

解决方案：

为过滤条件和排序条件创建覆盖索引，减少IO读取
优化查询，只选择页面需要的列，减少数据传输量
将订单表迁移到SSD存储，提高磁盘IO性能
调整TempDB配置，增加TempDB文件数量，优化TempDB性能

优化示例：

sql

-- 创建覆盖索引
CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_Orders_CustomerID_Include ON Orders(
    CustomerID,
    OrderDate DESC
) INCLUDE (
    TotalAmount,
    Status,
    ShippingAddress
);

-- 优化查询
SELECT OrderID, CustomerID, OrderDate, TotalAmount, Status, ShippingAddress FROM Orders 
WHERE CustomerID = @CustomerID AND OrderDate BETWEEN @StartDate AND @EndDate 
ORDER BY OrderDate DESC;

数据仓库的聚合查询慢

场景描述：数据仓库的销售报表生成需要10秒以上才能完成，影响业务人员的工作效率。

分析步骤：

使用Extended Events捕获慢查询，发现聚合查询执行时间长
分析执行计划，发现使用了哈希匹配和排序操作，CPU消耗高
查看资源使用情况，发现CPU和内存消耗过高
分析表结构，发现事实表使用了行存储索引，不适合聚合查询

解决方案：

将事实表转换为列存储索引，优化聚合查询性能
优化聚合查询，使用分组集减少多次聚合操作
增加服务器内存，提高查询的内存分配
调整并行度设置，提高聚合查询的并行处理能力

优化示例：

sql

-- 创建列存储索引
CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX IX_FactSales ON FactSales;

-- 优化聚合查询
SELECT 
    ProductID,
    CustomerID,
    SUM(Amount) AS TotalAmount
FROM FactSales
GROUP BY GROUPING SETS (
    (ProductID, CustomerID),
    (ProductID),
    (CustomerID),
    ()
);

CRM系统的复杂查询慢

场景描述：CRM系统的客户分析查询需要20秒以上才能完成，销售团队反映工作效率低下。

分析步骤：

使用SQL Server Profiler捕获慢查询，发现复杂JOIN查询执行时间长
分析执行计划，发现使用了多个嵌套循环连接，导致查询效率低
查看查询语句，发现包含5个JOIN和3个子查询，逻辑复杂
分析表结构，发现缺少合适的连接索引

解决方案：

优化查询，减少JOIN和子查询数量，使用CTE简化查询逻辑
为连接列创建合适的索引，提高连接效率
考虑使用索引视图，预计算频繁使用的聚合结果
考虑使用分区表，提高查询性能

优化示例：

sql

-- 优化前的复杂查询
SELECT 
    c.CustomerID,
    c.CustomerName,
    COUNT(o.OrderID) AS OrderCount,
    SUM(o.TotalAmount) AS TotalAmount,
    (SELECT TOP 1 OrderDate FROM Orders WHERE CustomerID = c.CustomerID ORDER BY OrderDate DESC) AS LastOrderDate
FROM Customers c
LEFT JOIN Orders o ON c.CustomerID = o.CustomerID
GROUP BY c.CustomerID, c.CustomerName;

-- 优化后的查询
WITH OrderSummary AS (
    SELECT 
        CustomerID,
        COUNT(OrderID) AS OrderCount,
        SUM(TotalAmount) AS TotalAmount,
        MAX(OrderDate) AS LastOrderDate
    FROM Orders
    GROUP BY CustomerID
)
SELECT 
    c.CustomerID,
    c.CustomerName,
    ISNULL(os.OrderCount, 0) AS OrderCount,
    ISNULL(os.TotalAmount, 0) AS TotalAmount,
    os.LastOrderDate
FROM Customers c
LEFT JOIN OrderSummary os ON c.CustomerID = os.CustomerID;

-- 创建索引视图
CREATE VIEW vw_CustomerOrderSummary WITH SCHEMABINDING AS
SELECT 
    CustomerID,
    COUNT_BIG(OrderID) AS OrderCount,
    SUM(TotalAmount) AS TotalAmount,
    MAX(OrderDate) AS LastOrderDate
FROM dbo.Orders
GROUP BY CustomerID;

CREATE UNIQUE CLUSTERED INDEX IX_vw_CustomerOrderSummary ON vw_CustomerOrderSummary(CustomerID);

版本差异

不同版本的SQL Server在慢查询分析和优化方面提供的功能有所不同，DBA需要根据实际版本选择合适的工具和方法。

SQL Server 2012及以前

缺少Query Store功能，无法跟踪查询计划历史
Extended Events功能相对简单，使用不够便捷
缺少列存储索引，分析型查询性能受限
性能分析工具相对简单，主要依赖SQL Server Profiler

SQL Server 2014-2016

SQL Server 2016引入Query Store功能，支持查询计划跟踪和历史分析
Extended Events功能增强，提供更多事件和目标
SQL Server 2014引入列存储索引，支持更新操作
执行计划可读性增强，提供更多优化建议

SQL Server 2017及以后

增强了Query Store功能，支持自动计划修正，自动优化执行计划
增强了列存储索引功能，支持更多数据类型和操作
引入自适应查询处理，自动优化执行计划，无需人工干预
增强了性能监控工具，提供更多性能指标和可视化界面

SQL Server 2022

进一步增强Query Store功能，支持更多查询类型和操作
增强列存储索引的压缩率，减少存储占用
引入智能查询处理，进一步优化执行计划
改进了性能分析工具，提供更详细的性能分析信息

常见问题（FAQ）

如何确定慢查询的根因？

答案：

查看执行计划，分析是否缺少合适的索引或索引使用不当
分析等待类型，了解查询在等待什么资源（CPU、内存、IO或锁）
查看资源使用情况，了解CPU、内存和IO消耗情况
分析查询语句，查看是否存在低效的写法，如SELECT *、函数在WHERE子句中使用等
查看系统配置，了解是否存在配置问题，如内存不足、并行度设置不合理等

如何监控慢查询？

答案：

使用SQL Server Profiler或Extended Events捕获慢查询
使用Query Store跟踪查询的执行计划和性能统计
使用动态管理视图实时查看当前正在执行的慢查询
使用第三方监控工具，如SentryOne、Redgate SQL Monitor等，提供更全面的监控和分析功能
建立慢查询告警机制，当慢查询发生时及时通知DBA

如何优化慢查询？

答案：

优化查询语句，避免低效的写法
为查询创建合适的索引，包括过滤条件、连接条件和排序条件
优化表结构，考虑使用分区表或列存储索引
优化执行计划，更新统计信息，确保查询优化器有准确的基数估计
优化系统配置，调整内存、TempDB、并行度等配置
考虑使用查询提示或计划指南，强制使用合适的执行计划

如何避免慢查询？

答案：

遵循SQL书写规范，编写高效的SQL语句
为查询创建合适的索引，定期审查和优化索引
定期监控和分析慢查询，及时发现和解决问题
建立SQL代码审查机制，确保开发人员编写高效的SQL
培训开发人员，提高SQL编写能力和性能意识
合理设计数据模型，减少复杂查询的需求

什么时候应该考虑使用列存储索引？

答案：

当表主要用于分析型查询，如聚合查询、报表查询等
当表数据量大（>100万行），行存储索引性能不佳时
当查询频繁进行聚合操作，如SUM、AVG、COUNT等
当查询需要扫描大量列或行时
当数据更新频率较低，适合列存储索引的更新特性时

如何优化包含多个JOIN的查询？

答案：

为连接列创建合适的索引，提高连接效率
优化JOIN顺序，将小结果集的表放在前面，减少中间结果集大小
避免使用笛卡尔积，确保连接条件完整
考虑使用临时表或CTE简化复杂查询，提高可读性和性能
考虑使用索引视图，预计算频繁使用的连接结果
减少JOIN的表数量，只JOIN必要的表

如何优化包含子查询的查询？

答案：

考虑使用JOIN代替相关子查询，提高查询效率
考虑使用CTE简化复杂子查询，提高可读性和性能
考虑使用临时表存储子查询结果，避免重复计算
为子查询的过滤条件创建合适的索引，提高子查询性能
避免在WHERE子句中使用相关子查询，可能导致全表扫描

如何优化聚合查询？

答案：

为GROUP BY子句创建合适的索引，提高分组效率
考虑使用列存储索引，优化聚合查询性能
考虑使用索引视图，预计算频繁使用的聚合结果
优化查询，减少聚合的数据量，如添加过滤条件
考虑使用分组集，减少多次聚合查询，提高效率
调整并行度设置，提高聚合查询的并行处理能力

如何处理参数嗅探问题？

答案：

使用OPTION (RECOMPILE)查询提示，每次执行重新编译计划
使用OPTION (OPTIMIZE FOR (@parameter = value))查询提示，指定参数值优化计划
使用计划指南，为特定查询指定执行计划
考虑使用局部变量，避免参数嗅探
定期更新统计信息，确保查询优化器有准确的基数估计

如何监控和管理查询计划？

答案：

使用Query Store跟踪和管理查询计划，查看计划历史和性能变化
定期审查查询计划，发现和解决计划退化问题
使用计划强制，强制使用高效的执行计划
定期更新统计信息，确保查询优化器生成准确的执行计划
考虑使用计划指南，为特定查询指定执行计划

最佳实践

建立慢查询监控机制：定期监控慢查询，及时发现和解决性能问题
深入分析执行计划：执行计划是分析慢查询的核心工具，需要深入理解和掌握
优化查询和索引：这是优化慢查询的核心，优先解决查询和索引问题
合理设计数据模型：合理的数据模型设计可以减少慢查询的产生，提高系统性能
优化系统配置：根据硬件和业务需求，优化SQL Server的配置，包括内存、TempDB、并行度等
充分利用Query Store：Query Store是SQL Server 2016及以上版本的重要功能，可以帮助跟踪和优化查询
培训开发人员：提高开发人员的SQL编写能力和性能意识，从源头减少慢查询
持续优化：慢查询优化是一个持续的过程，需要定期审查和调整，适应业务变化和数据增长
使用合适的工具：根据实际版本和场景，选择合适的性能分析工具，如Extended Events、Query Store等
建立性能基线：建立系统性能基线，便于比较和发现性能变化，及时采取措施

通过掌握慢查询分析和优化的方法，DBA和开发人员可以快速解决SQL Server的性能问题，提高系统的整体性能和可靠性。慢查询优化是数据库运维的重要组成部分，需要持续关注和学习，不断积累经验，适应不断变化的业务需求和技术发展。

SQLServer 慢查询分析 ​

慢查询分析基础 ​

慢查询的定义 ​

慢查询的影响 ​

慢查询识别 ​

使用动态管理视图 ​

使用SQL Server Profiler ​

使用Extended Events ​

使用Query Store ​

慢查询分析方法 ​

查看执行计划 ​

分析等待类型 ​

分析资源使用情况 ​

分析索引使用情况 ​

慢查询优化策略 ​

优化查询语句 ​

添加合适的索引 ​

优化表结构 ​

优化执行计划 ​

优化系统配置 ​

实际生产场景应用 ​

电商网站的订单查询慢 ​

数据仓库的聚合查询慢 ​

CRM系统的复杂查询慢 ​

版本差异 ​

SQL Server 2012及以前 ​

SQL Server 2014-2016 ​

SQL Server 2017及以后 ​

SQL Server 2022 ​

常见问题（FAQ） ​

如何确定慢查询的根因？ ​

如何监控慢查询？ ​

如何优化慢查询？ ​

如何避免慢查询？ ​

什么时候应该考虑使用列存储索引？ ​

如何优化包含多个JOIN的查询？ ​

如何优化包含子查询的查询？ ​

如何优化聚合查询？ ​

如何处理参数嗅探问题？ ​

如何监控和管理查询计划？ ​

最佳实践 ​

SQLServer 慢查询分析

慢查询分析基础

慢查询的定义

慢查询的影响

慢查询识别

使用动态管理视图

使用SQL Server Profiler

使用Extended Events

使用Query Store

慢查询分析方法

查看执行计划

分析等待类型

分析资源使用情况

分析索引使用情况

慢查询优化策略

优化查询语句

添加合适的索引

优化表结构

优化执行计划

优化系统配置

实际生产场景应用

电商网站的订单查询慢

数据仓库的聚合查询慢

CRM系统的复杂查询慢

版本差异

SQL Server 2012及以前

SQL Server 2014-2016

SQL Server 2017及以后

SQL Server 2022

常见问题（FAQ）

如何确定慢查询的根因？

如何监控慢查询？

如何优化慢查询？

如何避免慢查询？

什么时候应该考虑使用列存储索引？

如何优化包含多个JOIN的查询？

如何优化包含子查询的查询？

如何优化聚合查询？

如何处理参数嗅探问题？

如何监控和管理查询计划？

最佳实践