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一个。探究思维1。如果要确定数据库的慢速查询，可以使用下面的语句列出查询语句的平均时间、总时间、cpu时间等信息。选择创建时间。;语句编译时间最后执行时间n 最后一次执行时间。;物理阅读时间total _ logical _ reads/execution _ count。;每次逻辑读取次数。;逻辑读取时间总计逻辑写入n 逻辑写次数总执行次数。;执行时间总cpu时间。;使用的总时间/1000 n。;是ms(total _ elapsed _ time//1000 execution _ count)n ;平均时间子字符串(圣文本，(qs)。statement_start_offset/2) 1、(case statement_end_offset当数据长度(第1个. text)other qs . statement _ end _ offset end qs。statement _ start _ offset)/2)1)n ;执行声明sys.dm_exec_query_stats qs是交叉应用的。sql_handle)st在子(st.text，(qs。statement_start_offset/2) 1，((statement_end_offset情况下当数据长度(1 st.text)其他qs.statement_end_offsetend qs。statement _ start _ offset)/2)1)don ;total _ elapsed _ time/execution _ count desc；的t like% extraction%2.要列出数据库中每个表的数据量，运维人员需要对业务有足够的了解，知道哪些表是查询量最大的，还要在前台查看磁盘使用情况。3.查看表格片段 s在这种情况下，可以使用命令dbcc showcontig。你可以看到表格的扫描密度只有33.52%(最好是100%，表格的每一页都填有数据)，远远低于最佳计数，也就是表格的利用率很低。它可以扫描一页，现在可能需要扫描三页，增加了查询时间；而逻辑碎片化，碎片化有很多字段(一般认为30%以上需要优化，也就是说)同一个页面，数据量小，碎片多，使用资源数据库太多。4.根据你对业务的了解，找出最多的查询表。通过比较数据、查询时间和碎片，可以确定表是否需要对碎片进行分类和重建索引，从而提高数据库性能。重建索引是:使用{数据库名称}更改{表名称}上的索引；改造后再次查询同一个表nwme_company_index，案例研究结果如下:大家可以看到，密度变成了96.9%，几乎没有逻辑碎片。5。现在我们可以看到片段完成后查询性能是否得到了优化。一旦我们运行第一点中列出的命令，我们可以看到，查询语句所花费的平均时间减少了近一半:现在您可以在前台实际体验优化效果了。
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