SQL Server基于扇区的数据页IO一致性检测算法研究

合集下载

解决方法：SQLServer检测到基于一致性的逻辑IO错误校验和不正

解决⽅法：SQLServer检测到基于⼀致性的逻辑IO错误校验和不正select count(*) from todayConsumeRecords消息 824，级别 24，状态 2，第 1 ⾏ SQL Server 检测到基于⼀致性的逻辑 I/O 错误由于缺少 DEK，⽆法解密页。

在⽂件 'D:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL10_50.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA\devicesys.mdf' 中、偏移量为 0x000000dea6a000 的位置对数据库 ID 9 中的页 (1:455989) 执⾏读取期间，发⽣了该错误。

SQL Server 错误⽇志或系统事件⽇志中的其他消息可能提供了更详细信息。

这是⼀个威胁数据库完整性的严重错误条件，必须⽴即纠正。

请执⾏完整的数据库⼀致性检查(DBCC CHECKDB)。

此错误可以由许多因素导致；有关详细信息，请参阅 SQL Server 联机丛书。

所⽤到的解决⽅法有：1、 use devicesysgoALTER DATABASE devicesys SET SINGLE_USERDBCC CHECKDB (‘devicesys’, repair_allow_data_loss) with NO_INFOMSGSgoALTER DATABASE devicesys SET MULTI_USERgo失败！2、尝试着新建了个数据库tmp，并把发现数据库错误时所备份的⽂件还原到tmp中，然后删除devicesys 数据库中的todayConsumeRecords 表。

之后把temp中的todayConsumeRecords表导⼊到devicesys中，当运⾏后出错的那⼏⾏时导⼊动作⾃动停⽌。

失败！3、最终的解决⽅法：把第⼀⽅法中的SQL语句放到tmp数据库进⾏运⾏，只花了⼏秒钟时间就提⽰修复成功，接着再把tmp中的todayConsumeRecords导⼊devicesys中，成功！PS：第⼀个⽅法中的语句确实有效，但不懂为什么在出问题的数据库中运⾏不了，要借助临时的数据库才⾏。

SQLServer数据库sql语句性能优化

SQLServer数据库sql语句性能优化分析⽐较执⾏时间计划读取情况1. 查看执⾏时间和cpuset statistics time onselect * from Bus_DevHistoryDataset statistics time off执⾏后在消息⾥可以看到2. 查看查询对I/O的操作情况set statistics io onselect * from Bus_DevHistoryDataset statistics io off执⾏之后的结果：扫描计数：索引和表执⾏次数逻辑读取：数据缓存中读取的页数物理读取：从磁盘中读取的页数预读：查询过程中，从磁盘放⼊缓存的页数lob逻辑读取：从数据缓存中读取image、text、ntext或⼤型数据的页数lob物理读取：从磁盘中读取image、text、ntext或⼤型数据的页数lob预读：查询过程中，从磁盘放⼊缓存的image、text、ntext或⼤型数据的页数如果物理读取次数和预计次数⽐较多，可以使⽤索引进⾏优化。

上述两种信息的查看如果不想写sql，可以通过设置完成：⼯具->选项3. 查看执⾏计划选中查询语句，点击⼀、数据库设计优化1、不要使⽤游标。

使⽤游标不仅占⽤内存，⽽且还⽤不可思议的⽅式锁定表，它们可以使DBA所能做的⼀切性能优化等于没做。

游标⾥每执⾏⼀次fetch就等于执⾏⼀次select。

2、创建适当的索引每当为⼀个表添加⼀个索引，select会更快，可insert和delete却⼤⼤变慢，因为创建了维护索引需要许多额外的⼯作。

（1）采⽤函数处理的字段不能利⽤索引（2）条件内包括了多个本表的字段运算时不能进⾏索引3、使⽤事务对于⼀些耗时的操作，使⽤事务可以达到很好的优化效果。

4、⼩⼼死锁按照⼀定的次序来访问你的表。

如果你先锁住表A，再锁住表B，那么在所有的存储过程中都要按照这个顺序来锁定它们。

如果某个存储过程先锁定表B，再锁定表A，这可能会导致⼀个死锁。

基于SQL Server数据库的性能监控与优化技术

维普资讯
通信论坛
计算机与瓣络创新生活
基于ＳｅｖｒＱＬＳｒｅ数据库的性能监控与优化技术
邓小善１陈海军２，２
（１中南大学信息科学与工程学院湖南长沙４００）１００（２永州职业技术学院网络技术系湖南永州４５０）２００
到最佳的配置是很困难的。如何准确监控并有针对性地优化
Ｓｅｅ对象的性能，ＱＬＳｒｒｖ这些对象包括处理器、内存、缓存、线程和进程。每个对象都有一个相关的的计数器集，用于测量设
备使用情况、列长度、时情况，外还有吞吐量及内部拥队延另塞指示器。表１出了几个常用的监视对象的计数器瓶颈判列断的条件及出现瓶颈后的优化处理办法：
３系统级监控
３１Ｗｉｄｗｓ统监视器．ｎｏ系
使用系统监视器图形工具可以用来查看操作系统对象和
数据量的扩大与应用的深入，出现一些新的性能瓶颈，致将导数据库的性能受到较大影响。由于数据库性能调优需要综合考虑各种复杂的因素：件升级、据库参数优化、据库逻硬数数辑与物理设计改进、ＱＬ代码改写等等，而为最佳的性能找Ｓ因
Ｓａｅｐｃ
Ｄ８ＣＣ

sql server 查询原理

sql server 查询原理SQL Server 查询原理1. 简介SQL Server 是一种关系型数据库管理系统，它使用结构化查询语言（SQL）进行数据管理和查询。

在使用 SQL Server 进行查询时，了解查询原理对优化查询性能至关重要。

2. 查询处理过程SQL Server 的查询处理过程可以分为以下几个步骤：语法分析（Parsing）在语法分析阶段，SQL Server 解析查询语句，确保语法的正确性。

它将查询语句分解为不同的关键子句，如 SELECT、FROM、WHERE 等。

语义分析（Semantic Analysis）在语义分析阶段，SQL Server 对查询进行验证，确保查询中使用的表、列存在且可访问。

它还确定查询的执行计划，执行计划是一种决定如何执行查询的优化路线图。

查询优化（Query Optimization）在查询优化阶段，SQL Server 评估多个可能的执行计划，并选择一个最优的执行计划。

它使用统计信息、索引和其他相关信息来估计每个执行计划的代价，并选择代价最低的执行计划。

执行计划生成（Execution Plan Generation）在执行计划生成阶段，SQL Server 根据选择的执行计划生成实际的执行计划。

执行计划由一系列的操作符组成，每个操作符代表查询执行过程中的一个步骤。

执行计划执行（Execution of Execution Plan）在执行计划执行阶段，SQL Server 执行生成的执行计划。

它按照操作符的顺序逐步执行，从而获取查询结果。

3. 查询优化器查询优化是 SQL Server 中一个重要的部分，它通过选择最佳的执行计划来提高查询性能。

查询优化器主要涉及以下几个方面：统计信息查询优化器依赖于统计信息来评估不同执行计划的代价。

统计信息包括表和索引的大小、列的基数和分布等。

为了确保查询优化器获得最准确的统计信息，需要定期更新统计信息。

sql server的数据库物理结构和逻辑结构的组成

sql server的数据库物理结构和逻辑结构的组成SQL Server的数据库物理结构和逻辑结构的组成在学习SQL Server数据库时，了解其数据库的物理结构和逻辑结构是非常重要的。

通过深入了解SQL Server数据库的结构组成，我们可以更好优化数据库的性能，进行有效的数据库维护和管理。

在本文中，我将从物理结构和逻辑结构两个方面来探讨SQL Server数据库的组成，并共享一些个人观点和理解。

一、物理结构的组成1. 数据页在SQL Server中，数据存储在数据页中。

每个数据页的大小通常为8KB，其中包含了存储在数据库中的实际数据。

数据页是SQL Server中最基本的存储单元，它们用于存储表数据、索引数据和系统数据等。

理解数据页的概念对于深入了解SQL Server的物理结构至关重要。

2. 文件组文件组是物理存储结构的组织单元，它对应于操作系统中的文件和文件夹。

在SQL Server中，文件组用于组织数据库文件，使数据库文件能够被逻辑组织和管理。

同时, 文件组还可以用于定义表和索引的存储位置，以便将数据分布在不同的物理存储设备上，从而提高数据库的性能和可维护性。

3. 数据文件和日志文件数据库的物理存储结构由数据文件和日志文件组成。

数据文件用于存储数据库中的用户数据和系统数据，而日志文件用于记录数据库的事务信息和日志。

理解数据文件和日志文件的作用和组成结构有助于我们更好管理和维护数据库，在出现故障时能够及时进行恢复。

二、逻辑结构的组成1. 表和视图表是数据库中最基本的存储单元，它用于存储和组织数据。

视图是对表的抽象，它提供了一种逻辑上的数据展现方式，可以对表进行筛选、聚合和联接操作。

了解表和视图的逻辑结构有助于我们更好设计数据库模型和进行数据操作。

2. 索引和约束索引是一种特殊的数据结构，它可以加快数据检索和查询的速度。

约束是对数据进行有效性验证的规则，它可以保证数据库中的数据满足一定的约束条件。

Sql-Server实用操作-数据库一致性检测工具(DBCC)

在危急时刻，数据库一致性检测（DBCC）可能是你最重要的工具。

本文向你简单介绍DBCC 的功能，它们包括：检测表和相关目录的完整性。

检测整个数据库。

检测数据库页的完整性。

重建任何指定表中的目录。

你为何需要学习DBCC如果你甚至还不知道为何使用DBCC，下面提供一些原因：需要不断分割数据库页（表和目录），这可能会破坏分配。

目录可能遭到破坏，或效率降低。

SQL Server引擎有时会误解你的意图。

需要大量更新时，事情可能会很麻烦（记住，任何指定的更新实际为删除和插入）。

单个页面，虽然仍然“健康”，但可能会失去它们的最优存储足迹。

如何运行DBCC你可以用两种方法运行DBCC：通过命令行窗口或查询分析器（Query Analyzer）窗口。

如果你认为必要，你还可以确定其操作的时间。

（我从未感到有必要这样做，因为在微软的所有产品中，我对SQL Server的稳定性最为自信。

我认为它是雷蒙德推出的最佳产品。

但是，感觉也可能出错。

）DBCC命令包括以下扩展：CheckDB：检测整个数据库的一致性，是检查数据库破坏的基本方法。

CheckTable：检测特定表的问题。

CheckAlloc：检测数据库的单个页面，包括表和目录。

Reindex：重建某个特定表的目录。

CacheStats：说明当前存储在内存缓存中的对象。

DropCleanBuffers：释放当前存储在缓冲区中的所有数据，这样你就可以继续进行检测，而不必使用前面的结果。

Errorlog：删除（缩短）当前日志。

你可以考虑确定包含这个命令的操作的时间，一个星期左右运行一次。

FlushProclnDB：清除特定数据库的存储过程缓存（使用它的数据库id而不是名称）。

使用下列代码找出id：SELECT dbid FROM master.dbo.sysdatabasesWHERE name = '<name your poison>IndexDefrag：减少目录分裂，但不给文件加锁，以便用户能够继续应用数据库。

sqlserver 实现原理

sqlserver 实现原理
SQLServer是一种关系型数据库管理系统，它的实现原理主要包括以下几个方面：
1. 存储引擎：SQL Server 的存储引擎使用了一种称为 B 树的数据结构，它将数据按照一定的规则组织起来，以便快速查找。

此外，SQL Server 还支持多种存储引擎，包括 InnoDB、MyISAM 等。

2. 数据库事务：SQL Server 使用了事务来保证数据库的一致性和可靠性。

事务是一组操作，要么全部执行成功，要么全部失败回滚。

通过事务，可以保证数据库在任何时候都处于一个有效的状态。

3. 查询优化器：SQL Server 的查询优化器是一个非常重要的组件，它能够根据查询的语句和数据分析出最优的查询计划。

优化查询计划可以大大提高查询效率，从而提升整个系统的性能。

4. 并发控制：SQL Server 采用了多版本并发控制（MVCC）的方式来处理并发访问。

MVCC 可以避免读写冲突，提高数据库的并发性能。

5. 安全性：SQL Server 支持多种安全措施，包括用户认证、角色授权、加密等。

这些措施可以保证数据库的安全性和完整性。

总之，SQL Server 的实现原理涉及到很多方面，包括存储引擎、事务、查询优化器、并发控制、安全性等。

深入理解这些原理，可以帮助我们更好地使用和管理 SQL Server 数据库。

- 1 -。

SQLServer一致性错误修复案例总结

SQLServer⼀致性错误修复案例总结今天遇到了⼀个关于数据库⼀致性错误的案例。

海外⼯⼚的⼀台SQL Server 2005（9.00.5069.00 Standard Edition）数据库在做DBCC CHECKDB的时候出现了⼀致性错误，下⾯总结⼀下处理过程。

具体的⼀致性错误信息如下所⽰：Msg 8992,Level 16,State 1, Line 1Check Catalog Msg 3853,State 1: Attribute(referenced_major_id=248841561,referenced_minor_id=6)of row(class=0,object_id=440842245,column_id=0,referenced_major_id=248841561,referenced_minor_id=6)in sys.sql_dependencies does not have a matching row (object_id=248841561,column_id=6)in sys.columns.Msg 8992,Level 16,State 1, Line 1Check Catalog Msg 3853,State 1: Attribute(referenced_major_id=264841618,referenced_minor_id=7)of row(class=0,object_id=440842245,column_id=0,referenced_major_id=264841618,referenced_minor_id=7)in sys.sql_dependencies does not have a matching row (object_id=264841618,column_id=7)in sys.columns.CHECKDB found 0 allocation errors and 2 consistency errors not associated with any single object.DBCC results for'sys.sysrowsetcolumns'.Msg 2508,Level 16,State 1, Line 1The In-row data USED page count for object "GRNPGDetail",index ID 0,partition ID 60321137623040, alloc unit ID 60321137623040 (type In-row data)is incorrect. Run DBCC UPDATEUSAGE.关于第三个⼀致性错误，我之前多篇博客都介绍过这种类型的⼀致性错误，需要使⽤DBCC UPDATEUSAGE，该命令可以针对表或索引中的每个分区更正⾏、已⽤页、保留页、叶级页和数据页的计数。

数据库备份与恢复策略中的备份一致性检查(一)

数据库备份与恢复策略中的备份一致性检查在数据库管理中，备份与恢复策略是非常重要的一环。

备份是将数据库中的数据复制到另一个位置，以便在发生故障或数据丢失时进行恢复。

然而，备份的有效性和可靠性需要通过备份一致性检查来确保。

什么是备份一致性检查呢？简而言之，备份一致性检查是指在进行数据库备份时，确保备份的数据与原始数据库的数据保持一致。

这是非常关键的，因为如果备份的数据与原始数据不一致，那么在进行恢复时可能会导致数据丢失或不可用的情况发生。

为了实现备份一致性检查，我们可以采用以下几种策略：1. 事务一致性检查：在进行数据库备份之前，我们可以通过检查所有未完成的事务来确保数据库的事务一致性。

这可以通过查看事务日志和审计日志来实现。

如果有未完成的事务，我们可以等待它们完成或者撤销它们，以确保备份数据的一致性。

2. 数据快照一致性检查：数据快照是数据库在某个时间点上的数据拷贝。

在进行备份之前，我们可以使用数据快照来确保备份的一致性。

这可以通过跟踪快照的生成时间和备份的开始时间来实现。

如果备份开始之前有新的数据更新，我们可以暂停备份流程，等待数据更新完成后再继续备份，以确保备份数据的一致性。

3. 写锁和读取一致性检查：在进行数据库备份时，我们可以使用写锁来防止对数据库的写入操作。

这可以确保备份时不会有新的数据写入，以保证备份数据的一致性。

同时，我们还可以采用读取一致性检查，即在备份过程中，禁止有新的读取操作，以防止读取到备份尚未完成的数据。

备份一致性检查的实施需要根据具体数据库管理系统来进行。

不同的数据库系统可能有不同的备份一致性检查工具和方法。

例如，在Oracle数据库中，可以使用Oracle RMAN（恢复管理器）来进行备份一致性检查。

RMAN提供了一些命令和选项来确保备份数据的一致性。

类似地，SQL Server也提供了一些工具和选项来进行备份一致性检查。

此外，备份一致性检查还需要考虑到数据库的运行环境和使用情况。

转载：SqlServer数据库性能优化详解

转载：SqlServer数据库性能优化详解本⽂转载⾃：性能调节的⽬的是通过将⽹络流通、磁盘 I/O 和 CPU 时间减到最⼩，使每个查询的响应时间最短并最⼤限度地提⾼整个数据库服务器的吞吐量。

为达到此⽬的，需要了解应⽤程序的需求和数据的逻辑和物理结构，并在相互冲突的数据库使⽤之间（如联机事务处理 (OLTP) 与决策⽀持）权衡。

对性能问题的考虑应贯穿于开发阶段的全过程，不应只在最后实现系统时才考虑性能问题。

许多使性能得到显著提⾼的性能事宜可通过开始时仔细设计得以实现。

为最有效地优化 Microsoft? SQL Server? 2000 的性能，必须在极为多样化的情形中识别出会使性能提升最多的区域，并对这些区域集中分析。

虽然其它系统级性能问题（如内存、硬件等）也是研究对象，但经验表明从这些⽅⾯获得的性能收益通常会增长。

通常情况下，SQL Server ⾃动管理可⽤的硬件资源，从⽽减少对⼤量的系统级⼿动调节任务的需求（以及从中所得的收益）。

设计联合数据库服务器为达到⼤型 Web 站点所需的⾼性能级别，多层系统⼀般在多个服务器之间平衡每⼀层的处理负荷。

Microsoft? SQL Server? 2000通过对SQL Server 数据进⾏⽔平分区，在⼀组服务器之间分摊数据库处理负荷。

这些服务器相互独⽴，但也可以相互协作以处理来⾃应⽤程序的数据库请求；这样的⼀组协作服务器称为联合体。

只有当应⽤程序将每个 SQL 语句发送到拥有该语句所需的⼤部分数据的成员服务器时，联合数据库层才可以达到⾮常⾼的性能级别。

这称为使⽤语句所需的数据配置 SQL 语句。

使⽤所需的数据配置 SQL 语句不是联合服务器所独有的要求；在群集系统中同样有此要求。

虽然服务器联合体与单个数据库服务器呈现给应⽤程序的图像相同，但在实现数据库服务层的⽅式上存在内部差异。

单个服务器层联合服务器层⽣产服务器上有⼀个 SQL Server 实例。

SQL Server基于扇区的数据页IO一致性检测算法研究

SQL Server基于扇区的数据页IO一致性检测算法研究李爱武
【期刊名称】《广东技术师范学院学报(社会科学版)》
【年(卷),期】2011(032)003
【摘要】保证数据页读写一致性是对各种大型数据库产品的基本要求，SOL Server是当前流行的大型数据库之一。

探讨了SOL Server基于扇区的数据页IO 一致性检测算法原理，重点剖析SOL Server存储数据页IO一致性检测系统数据的方式及残缺页检测算法原理，并以实例给出了算法验证．
【总页数】3页(P5-7)
【作者】李爱武
【作者单位】广东邮电职业技术学院,广东广州510630
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.131
【相关文献】
1.基于Mysql和SQL server数据库安全分析 [J], 张艺赢
2.基于SQL语言改善对SQL Server数据库的访问 [J], 刘志华;王建
3.基于SYBASE SQL Server的页锁表锁及死锁研究 [J], 王秀敏
4.基于的SQL SERVER数据库和ORACLE数据库之间的数据传输方法[J], 付轶诩;林开颜
5.SQL Server基于扇区的数据页IO一致性检测算法研究 [J], 李爱武
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

sqlserver内存数据库原理解析

sqlserver内存数据库原理解析前言关系型数据库发展至今,细节上以做足文章,在寻求自身突破发展的过程中,内存与分布式数据库是当下最流行的主题,这与性能及扩展性在大数据时代的需求交相辉映.SQL Server 作为传统的数据库也在最新发布版本SQL Server 2014中提供了新利器SQL Server In-Memory OLTP(Hekaton),使得其在OLTP系统中的性能有了几十倍甚至上百倍的性能提升,本篇文章为大家探究一二.大数据时代的数据如何组织应用？这恐怕众口不一.但不可否认,关系型数据依旧是当下世界最有效的应用方式.作为应用技术,也必将伴随着应用的需求而不断演化.信息爆炸对信息处理提出了更为严苛的需求,单从传统的OLTP系统来看,性能和扩展性便是应用者最为关注的方面.假如应用者告诉你我需要当下数据库访问量100倍的计算资源,单纯硬件？显然新的技术应用呼之而出.传统关系型数据库自诞生起自身不断完善的同时也伴随着硬件的飞速发展,性能提升上伴随处理器神奇的摩尔定律,TPC-C,TPC-E等指标不断提升,而随着今年来处理器物理工艺接近极限,CPU的主频速度几乎不再提升,这时计算机朝着多核方向进展,同时内存成本也在线性降低,不再如此昂贵,目前内存的成本已经低于10$/GB. 而固态硬盘(SSD)的广泛应用也使得传统数据库在性能上有更多的延伸.面对这些新的硬件环境传统的关系型数据库自然也有其设计之初不可避免的自身性能瓶颈.SQL Server 2014的传统引擎中引入缓冲池扩展（Buffer Pool Extension）功能利用SSD的高IOPS作为缓冲池的有利延伸,构成了热,活,冷三层数据体系,有效缓解磁盘的压力.我们可以把更多的数据放入内存,SSD中,但即便如此数据库的性能还是被自身的一些架构和处理方式所约束着. 就着前面的假设,我们要把事务处理能力提升100倍.假设我们现在的处理能力是100 TPS,而这时每个事务所以得平均CPU指令为100万个,以此提升10倍1000 TPS,每个事务的CPU指令就需降为10万个,而再提升10倍10000 TPS每个事务的CPU指令就需降为1万个,这在现有的数据库系统中是不可能实现的,所以我们依旧需要新的处理方式.传统数据库引擎面临的问题有的朋友可能会说把所有数据都放入内存中就是内存数据库,就不存在短板了,但即便如此我们仍面临如下主要问题: 1:保护内存中的数据结构而采用的闩锁(latch)引起的热点(hot spots) 问题.2:使用锁机制控制多版本并发带来的阻塞等问题.3:使用解释型(interpretation)语言的执行计划的执行效率问题.我们简单看下上述问题的由来1:假设我有一个查询Q1需要访问一个数据页页号7,此时数据页不在Buffer Pool(BP)中,为此系统为其分配了内存架构,并去磁盘取相关数据页置入BP中此过程正常大概10-20ms,而此时恰好另一个查询Q2需访问数据页号7,由于BP中已经存在应该页架构,如果此时允许Q2读取,则Q2将会脏读.因此引入闩锁,当Q1去磁盘读取数据时BP中的相应架构被闩锁保护,Q2读相应的页时将被阻塞,知道Q1完成相应操作并释放闩锁,如下图1-1所示现在有数据库系统中为保证多线程下的共享数据一致性,内存任何数据结构都需被闩锁保护.而当大量并发进程同时访问一个数据页(结构)就造成了热点问题.消耗了大量CPU的同时影响了并发吞吐.图1-12:假设有如下两个操作,都对数据库中的某个值进行修改A=1000Q1: A = A + 100 Q2: A = A + 500在数据库中的操作为Q1: Read A, A=A+100, Write AQ2: Read A, A=A+500, Write A如果是串行先后执行,则没有问题,但如果同时执行则可以出现数据的不一致情形.Q1,Q2同时读取了A的原始值后,进行修改,则数据不一致如图1-2图1-2为了解决此问题,已故的业界大神,图灵奖的获得者Jim Gray 提出了两阶段锁概念(Two-Phase Locking),合理地解决了并发一致性问题,并被绝大多数数据库系统应用并改进(如SQL Server中数据不同粒度下并发兼容情形引入的意向锁).本例中当Q1读取A时,对A加排他锁,当Q2试图读取时就会被阻塞,需等待Q1的事务完成后释放锁资源后才能继续读取.如图1-3图1-3但也正因为锁的引入,使得事务间可能出现相互阻塞,并且需要特定的进行管理锁资源,且需对死锁等问题即时检测,而这些问题自然地会影响并发性能.3:熟悉SQL Server的人都知道一条语句在SQL Server中执行,现有进行绑定,语义分析,基于成本的优化等一些列过程然后生成相应的解释性语言执行计划,而引擎在执行相应的执行计划时会调用相应的数据库函数,运行每一个运算符,如果数据在硬盘上则会去硬盘上取数据…这些情形使得执行解释性语言时高时间消耗的同时也打断CPU流水,使得CPU的效率无法充分发挥,而如果数据均在内存中,则可以采用更高效的方式处理.而绝大多数关系型数据库系统的执行计划均为解释性语言.面对这些问题,巨头数据库厂商们都提供了相应的内存数据库解决方案,如Oracle的Timesten,还有最新图灵奖获得者Michael Stonebraker教授的研究H-store演化出的商业产品V oltDB等.而微软的SQL Server 2014也推出了内存数据库SQL Server In-Memory OLTP(开发代号Hekaton),接下来我们就简要的看下Hekaton如何应对上面的问题,使得性能得到新的升华.SQL Server Hekaton的应对方式SQL Server Hekaton是一个基于内存优化的高性能的OLTP 数据库引擎,且数据是可持久化的,他完全集成于SQL Server内(可与传统引擎,基于列存储引擎混合透明使用如图2-1),且是基于现代多核CPU架构设计.图2-1应对上述三点性能瓶颈,热点上Hekaton采用”Bw-tree”数据结构实现Latch-free,并发锁上采用乐观并发中多版本时间戳数据行控制实现无锁事务,解释性语言执行效率采用截执行计划编译为机器代码(DLL)提升CPU效率.下面针对这三点来简要说明下.Hekaton中的数据页大小是弹性的,以便于增量更新Delta update,因为现有传统的update in place会使得现有的CPU Cache失效,在多核架构下会使得性能受限.数据页在内存中通过映射表管理,将每个数据页的逻辑ID与物理地址一一映射.如图2-2图2-2在对数据进行更新时采用Compare and Swap(CAS)实现无锁(Latch free)操作CAS:通过比对物理地址的值与携带值是否匹配,匹配则可操作,不匹配则拒绝操作.如某个进程在携带的地址M的值为20,匹配地址M的实际值,如果为20则可以修改,否则拒绝如图2-3图2-3在对数据页进行增量更新时每次操作均会在数据上生成一个新的增量地址作为数据页的访问入口,并采用CAS完成映射表中(mapping table)物理新地址的映射(delta address),并对针对同一数据页可能出现的同时更新进行仲裁,此时胜出者将进行更新,而失败者可以进行重试,遗憾的是目前SQL Server只会对失败操作抛出错误信息,需要我们自己捕捉错误信息并重试,具体可参考联机文档.具体如图2-4所示图2-4这样的操作方式下,当更新链过长时访问数据会造成时间复杂度提升从而影响性能,SQL server会在合适的情形下进行整理,生成新的数据页,并将物理地址指向新的数据页,而老的数据页链表将会作为垃圾回收释放内存.如图2-5图2-5由于数据页是弹性的,所以可能造成数据页过大或是过程,Hekaton中会在其认为合适的情形下进行页分裂或是合并.限于篇幅这里就不在详细叙述了,在实现Latch-free中所有内存中的操作都是通过一个或多个原子操作完成.感兴趣的朋友可以参考微软的相关文献.有的朋友可能会说闩锁本身是保护内存结构的轻量级锁,况且不同类型的闩锁可能兼容,Latch-free对性能帮助能有多大呢?实际SQL Server在访问内存中数据时,闩锁本身用作控制数据访问时成本很高,为此会在数据上加自旋锁(Spin lock)供线程探测数据是否可以访问,Spin lock实现即一个Bit位(0或1),线程会一直探测内存中的这个Bit位以试图获得自旋锁,如果可以访问则访问,否则自旋,如果几千次的探测仍无法访问则停下”休息”这个称作一次碰撞.但是在自旋的过程CPU 负荷状态,因此也就造成CPU资源白白浪费.生产中我们可能看到CPU高启,而并发却上不去,访问变慢,其中的一个原因就是大量进程访问热点数据下大量自旋锁征用使得性能受限.而在Hekaton中无闩锁的情况下就不存在这样问题,单从这个角度来看随着线程的增加性能也是线性放大.当然除了Latch-free，其他的两个方面Hekaton同样表现出色.前文中叙述可知,关系型数据库中事务是靠锁来保证多版本并发控制的,由此带来的阻塞死锁等问题相信所有的DBA都印象深刻.而Hekaton中采用乐观并发下多版本数据加时间戳的形式实现.下面来简要解下.Hekaton中将一个事务分为三个阶段,正常事务处理步骤用于我们的数据操作DML则创建新的版本行.验证提交阶段验证这个事务是否可以安全提交(根据版本数据).提交处理阶段用于写日志,并将新的版本行数据对其它事务可见.如图2-6图2-6我们通过一个实例简要说明下:事务过程采用Timestamps(时间戳(全局时钟))标记事务和行版本,每个事务开始时赋予开始时间戳Begin_TS,用于读取正确的行版本(数据行同样均具有时间戳),行版本数据结束时间戳End_TS一般为正无穷(+∞),当进行数据更新时创建新的版本行,并将旧的版本行End_TS修改为事务ID Xb(此处非时间戳),新的版本行的Begin_TS同样标记为事务ID (Xb).然后获取事务的End_TS (唯一),确认可提交后,提交事务,并将新旧版本的事务ID(Xb)替换成获取的End_TS.至此完成一次操作.未涉及任何锁,闩锁,阻塞.如图2-7图2-7有的同学看到上图可能回想,这样Xa读取的版本行是正确的吗?他为什么不能读到Xb的新行数据.我们来简单分析下Xa开始时分配的时间戳为25,Xb为35,这就意味着Xb的结束时间戳一定大于35此时Xa读取数据,时间戳范围应为Begin_TS-20, End_TS-+∞,而Xa的Begin_TS小于Xb的Begin_TS,所以读取正确如图2-8.2-8实际上Hekaton中规定查询的可见值区间必须覆盖此查询的开始时间戳比如一个查询事务的开始时间戳为30,他可见的行版本可以包括10至+∞,20至150,但不能看到40至+∞如图2-9图2-9有的同学可能会想,随着访问,DML的增加,会累积大量的无用数据占用内存,实际上根据查询自身的事务时间戳,如上当最古老的事务开始时间戳大于等于50时,旧版本的数据就可以安全的清除释放内存了. 清除工作可以使多线程并行执行,对新能影响很小.从图2-6中可以看到,并不是每个事务都可以安全提交的,在验证阶段,Hekaton会根据用户设定的隔离级别进行验证.Hekaton为乐观并发,提供三种隔离级别的支持分别为快照隔离级别(Snapshot Isolation),可重复读隔离级别(Repeatable Reads Isolation)及序列化隔离级别(Serializable),这与传统的关系型数据类似, Snapshot中是无需验证的,而可重复则需在提交前再次验证与事务开始时的数据是否一致,如一致则可提交,否则不可提交.而序列化中顾名思义读取的区间数据都需一致,否则失败.有同学可能会想序列化中将匹配多少数据啊,成本是不是太高了,别忘了这是在内存中,依然比传统的序列化成本要低很多.熟悉乐观级别的同学都知道,传统的乐观并发级别下回滚成本是非常高的,而Hekaton中采用验证的方式有效的规避了这项成本.提交就是写日志记录变化,并将数据行中事务ID替换成获取的时间戳,对其他事务可见.当然提高写日志,我们都知道磁盘终究是瓶颈,为此Hekaton 也有其特定的优化方式来缓解这个问题,限于篇幅这里就不在叙述.而且针对一些特定的场景我们可以选择只保留Schema而无需数据持久化(如游戏的场景数据等).最后,针对CPU执行效率将执行计划由解释性语言(Interpreted)替换为机器语言(Native).优化器可以说是关系型数据库最复杂的部分了,简单说下SQL Server优化器处理过程:一条语句交给优化器会进行绑定解析,生成解析树,然后进行语义分析生成逻辑执行计划,最后优化器再为逻辑执行计划基于成本生成物理的执行计划.而Hekaton中,如果我们选择Native方式执行(将所执行语句通过存储过程特殊编译)，在生成逻辑执行计划之后将会根据不同的算法,成本预估生成不同的物理执行计划,然后将物理执行计划转译成C语言代码再通过编译器将其编译成DLL 即机器代码.如图2-10图2-10曾经微博上有朋友问为什么Mysql重构优化器时为什么要将parsing, optimizing, execution三个模块分开而不是混在一起了,我想这里可能就找到答案了,一个优秀RDBMS它自身的健壮是多么重要.在Native下,所有的执行都是”Goto”,直接读取数据,再也不用一个一个的function的调用,极大提升CPU的工作效率.有人可能会问这样每次都编译将是非常大的工作成本,实际上Hekaton将指定查询(存储过程)编译成DLL文件,只是在第一次将其载入内存就可以了.对于即席查询是不可以的. Hekaton在机器代码下执行效率大幅提升,以下是微软给出的测试数据a. Interpreted与Native的对比,其中分为是否为内存优化表,查询单条数据所消耗的CPU指令如图2-11图2-11b.随机查找1000万数据普通表与Hekaton内存优化表查询时间对比图2-12图2-12c. 普通表与Hekaton内存优化表内存中随机更新数据对比,此时不写日志如图2-13图2-13Hekaton应用案例Hekaton，古希腊语中表示百倍,虽然目前还未达到愿景,我想这个出色的团队一定能够做到.SQL Server有了这个新利器,在应对性能问题上更加出色.在微软的官方网站上有大量案例,这里我们列举几个.Bwin,欧洲最大的在线博彩公司,采用Hekaton后,线上每秒批处理由15000提升到250000.EdgeNet,硅谷著名的数据服务商,采用Hekaton后,线上入库数据量由7450/s提升到126665/s均由近17倍的速度提升如图3-1图3-1而将易车的惠买车的访问量在Hekaton模拟运行时,各项性能指标都表现的很淡定.如图3-2图3-2Hekaton不仅为我们解决了不少场景下的性能问题,我想面对特定场景中的一些棘手问题也有一定的帮助.比如电商热衷的秒杀/抢购.这里笔者就不在叙述业内朋友研究的排队论,批量提交等等办法.实际上计算机在当下普遍应用都是模拟三维空间内的人为活动,试想下,抢购的过程终究有成功或是失败,就好像你在抢购热销产品时被身手矫健的大妈推到一边你没抢到一样,这不正好符合Hekaton中的事务机制?…我们在设计网上产品活动的时候是否该想想模拟到现实中是什么样子的?对此,我认为我们需要的是可控,而不是控制.结语最后,这么多带给人惊喜振奋的数据库,他就完美无缺吗?当然不是.Hekaton的乐观并发级别限定使得其并不适合大量更新冲突的场景,其以空间换速度的设计要求会消耗大量内存,需要应用者合理规划设计…请牢记”任何术都是有缺陷的”没有哪项技术/架构时完美无缺的,合适的场景选择合理的技术/架构才是我们的初衷.认为有帮助的同学请点赞。

Sqlserver查询性能分析

Sqlserver查询性能分析（执行结果分析）1、方法在查询窗口中输入以下命令dbcc dropcleanbuffers --注释：清除数据dbcc freeproccache --注释：清除缓存这是为了每次查询时，不会因为重复查询对结果有干扰，接着在窗口中输入以下命令。

Set statistics io on --注释：开启系统资源使用统计Set statistics time on --注释：开启执行时间统计然后在窗口中输入查询命令如：SELECT TOP 1000000 * FROM [SearchInfo]在消息框中就会出现如下结果SQL Server parse and compile time:CPU time = 0 ms, elapsed time = 0 ms.(999999 row(s) affected)Table 'SearchInfo'. Scan count 1, logical reads 17890, physical reads 29, read-ahead reads 17309, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.SQL Server Execution Times:CPU time = 2153 ms, elapsed time = 22354 ms.2、参数SQL Server parse and compile time这是指sql server解析语句的时间。

(999999 row(s) affected)查询到的数据量，这个你知道咯，只要你的目的是明确的，那么查询到的数据量应该是不变的，如果改变，那么你的逻辑是不一致的对不对！Table 'SearchInfo'. Scan count 1, logical reads 17890, physical reads 29, read-ahead reads 17309, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.这一串表示什么呢，表示数据表'SearchInfo'，扫描1次（Scan count）在逻辑区读取了17890次（logical reads）在物理区读取了29次（physical reads）提前读取17309次（read-ahead reads）lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.100万条数据全都是0，你懂的，忽略它吧那这串数据中没被忽略的哪些有用呢，表的扫描次数Scan count有用的，查询次数的多少表示这个资源你用了多少次，逻辑区读取次数非常有用，我们知道，SQL Server在可以对任何数据进行操作前，必须首先把数据读取到其数据缓冲区中。

SQL Server监控磁盘IO错误介绍

SQL Server监控磁盘IO错误介绍本文介绍了SQL Server监控磁盘IO错误。

suspect_pages 表位于msdb 数据库中，是在SQL Server 2005 中引入的。

用于维护有关可疑页的信息的suspect_pages。

数据库管理员负责管理表(主要通过删除旧的行实现)。

suspect_pages 表有大小限制，如果此表已满，则不会记录新的错误。

若要防止此表填满，数据库管理员或系统管理员必须通过删除行来手动清除此表中的旧条目。

因此，我们建议您定期删除或存档event_type 为已还原或已修复的行或具有旧last_update 值的行。

若要监视对suspect_pages 表执行的操作，可使用Database Suspect Data Page 事件类。

有时会因存在暂时性的错误向suspect_pages 表添加行。

如果正在向该表添加很多行，则I/O 子系统可能出了问题。

如果您注意到正向该表添加的行数突然增加，我们建议您检查一下I/O 子系统是不是出现了问题。

下表显示了记录在suspect_pages 表的event_type 列中的错误。

错误说明event_type值由操作系统CRC 错误造成的823 错误，或者校验和错误或页撕裂以外的824 错误(例如，页ID 错误) 1 错误的校验和 2 残缺页 3 已还原(页在标记为错误后已还原) 4 已修复(DBCC 修复了页) 5 已由DBCC 释放 7 暂时性的错误也会记录在suspect_pages 表中。

暂时性错误的来源包含I/O 错误(例如电缆断开连接)或暂时未通过重复校验和测试的页。

数据库引擎如何更新suspect_pages 表数据库引擎对suspect_pages 表执行下列操作：如果表未满，则每出现一个824 错误，该表都会更新以指明出现了错误，且错误计数器也将相应递增。

如果通过修复、还原或释放操作修复后的页仍有错误，则其number_of_errors 计数将会递增，其last_update 列也会更新列出的页通过还原或修复操作修复之后，该操作将更新suspect_pages 行，以指示此页已修复(event_type = 5) 或已还原(event_type = 4)。

SQLServer数据库性能优化脚本安全电脑资料

SQL Server 数据库性能优化脚本安全电脑资料设计 1 个应用系统似乎并不难，但是要想使系统到达最优化的性能并非一件容易的事，1 数据库设计要在良好的 SQL Server 方案中实现最优的性能，最关键的是要有 1 个很好的数据库设计方案。

在实际工作中，许多 SQL Server 方案往往是由于数据库设计得不好导致性能很差。

所以，要实现良好的数据库设计就必须考虑这些问题。

1.1 逻辑库标准化问题普通来说，逻辑数据库设计会满足标准化的前 3 级标准:1.第 1 标准:没有重复的组或者多值的列。

2.第 2 标准:每一个非关键字段必须依赖于主关键字，不能依赖于 1 个组合式主关键字的某些组成部份。

3.第 3 标准:1 个非关键字段不能依赖于另 1 个非关键字段。

遵守这些规那末的设计会产生较少的列和更多的表，因此也就减少了数据冗余，也减少了用于存储数据的页。

但表关系也许需要通过复杂的合并来处理，这样会降低系统的性能。

某种程度上的非标准化可以改善系统的性能，非标准化过程可以根据性能方面不同的考虑用多种不同的方法发展，但以下方法经理论验证往往能进步性能。

1.假设标准化设计产生了许多4 路或者更多路合并关系，就可以考虑在数据库实体(表)中参加重复属性(列)。

2.常用的计算字段(如总计、最大值等)可以考虑存储到数据库实体中。

比方某一个工程的系统中有方案表，其字段为:工程编号、年初方案、二次方案、调整方案、补列方案…，而方案总数(年初方案+二次方案+调整方案+补列方案)是用户时常需要在查询和报表中用到的，在表的记录量很大时，有必要把方案总数作为 1 个独立的字段参加到表中。

这里可以采用触发器以在客户端保持数据的一致性。

3.重新定义实体以减少外部属性数据或者行数据的开支。

相应的非标准化类型是:(1)把 1 个实体(表)分割成 2 个表(把所有的属性分成 2 组)。

这样就把频繁被访问的数据同较少被访问的数据分开了。