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Ajustar o desempenho com o Repositório de Consultas

  • Artigo

Aplica-se a: SQL Server 2016 (13.x) e versões posteriores Banco de Dados SQL do Azure Instância Gerenciada de SQL do Azure Azure Synapse Analytics (somente pool de SQL dedicado) Banco de dados SQL no Microsoft Fabric

O recurso Repositório de Consultas do SQL Server oferece a capacidade de descobrir e ajustar consultas na carga de trabalho, tanto por meio da interface visual do SQL Server Management Studio quanto por meio de consultas T-SQL. Este artigo detalha como você pode obter informações acionáveis para melhorar o desempenho da consulta no seu banco de dados, incluindo como identificar consultas com base em suas estatísticas de uso e planos forçados. Você também pode usar o recurso de dicas do Repositório de Consultas para identificar consultas e formular os planos de consulta sem alterar o código do aplicativo.

Consultas de exemplo de ajuste de desempenho

O Repositório de Consultas mantém um histórico das métricas de compilação e de runtime durante as execuções de consulta, permitindo que você faça perguntas sobre sua carga de trabalho.

As consultas de exemplo a seguir podem ser úteis em sua linha de base de desempenho e na investigação de desempenho de consulta:

Últimas consultas executadas no banco de dados

As últimas n consultas executadas no banco de dados na última hora:

SELECT TOP 10 qt.query_sql_text,
    q.query_id,
    qt.query_text_id,
    p.plan_id,
    rs.last_execution_time
FROM sys.query_store_query_text AS qt
INNER JOIN sys.query_store_query AS q
    ON qt.query_text_id = q.query_text_id
INNER JOIN sys.query_store_plan AS p
    ON q.query_id = p.query_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs
    ON p.plan_id = rs.plan_id
WHERE rs.last_execution_time > DATEADD(HOUR, -1, GETUTCDATE())
ORDER BY rs.last_execution_time DESC;

Contagens de execução

Número de execuções para cada consulta na última hora:

SELECT q.query_id,
    qt.query_text_id,
    qt.query_sql_text,
    SUM(rs.count_executions) AS total_execution_count
FROM sys.query_store_query_text AS qt
INNER JOIN sys.query_store_query AS q
    ON qt.query_text_id = q.query_text_id
INNER JOIN sys.query_store_plan AS p
    ON q.query_id = p.query_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs
    ON p.plan_id = rs.plan_id
WHERE rs.last_execution_time > DATEADD(HOUR, -1, GETUTCDATE())
GROUP BY q.query_id,
    qt.query_text_id,
    qt.query_sql_text
ORDER BY total_execution_count DESC;

Tempo médio de execução mais longo

O número de consultas com a maior duração média na última hora:

SELECT TOP 10 ROUND(CONVERT(FLOAT, SUM(rs.avg_duration * rs.count_executions)) /
        NULLIF(SUM(rs.count_executions), 0), 2) avg_duration,
    SUM(rs.count_executions) AS total_execution_count,
    qt.query_sql_text,
    q.query_id,
    qt.query_text_id,
    p.plan_id,
    GETUTCDATE() AS CurrentUTCTime,
    MAX(rs.last_execution_time) AS last_execution_time
FROM sys.query_store_query_text AS qt
INNER JOIN sys.query_store_query AS q
    ON qt.query_text_id = q.query_text_id
INNER JOIN sys.query_store_plan AS p
    ON q.query_id = p.query_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs
    ON p.plan_id = rs.plan_id
WHERE rs.last_execution_time > DATEADD(HOUR, -1, GETUTCDATE())
GROUP BY qt.query_sql_text,
    q.query_id,
    qt.query_text_id,
    p.plan_id
ORDER BY avg_duration DESC;

Média mais alta de leituras físicas de E/S

O número de consultas que tiveram a maior média de leituras físicas de E/S nas últimas 24 horas, com a média de contagem de linhas e execuções correspondente:

SELECT TOP 10 rs.avg_physical_io_reads,
    qt.query_sql_text,
    q.query_id,
    qt.query_text_id,
    p.plan_id,
    rs.runtime_stats_id,
    rsi.start_time,
    rsi.end_time,
    rs.avg_rowcount,
    rs.count_executions
FROM sys.query_store_query_text AS qt
INNER JOIN sys.query_store_query AS q
    ON qt.query_text_id = q.query_text_id
INNER JOIN sys.query_store_plan AS p
    ON q.query_id = p.query_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs
    ON p.plan_id = rs.plan_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats_interval AS rsi
    ON rsi.runtime_stats_interval_id = rs.runtime_stats_interval_id
WHERE rsi.start_time >= DATEADD(hour, -24, GETUTCDATE())
ORDER BY rs.avg_physical_io_reads DESC;

Consultas com vários planos

Consultas com mais de um plano são especialmente interessantes, pois podem ser candidatas a uma regressão no desempenho devido a uma alteração na escolha do plano.

A consulta a seguir identifica as consultas com o maior número de planos na última hora:

SELECT q.query_id,
    object_name(object_id) AS ContainingObject,
    COUNT(*) AS QueryPlanCount,
    STRING_AGG(p.plan_id, ',') plan_ids,
    qt.query_sql_text
FROM sys.query_store_query_text AS qt
INNER JOIN sys.query_store_query AS q
    ON qt.query_text_id = q.query_text_id
INNER JOIN sys.query_store_plan AS p
    ON p.query_id = q.query_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs
    ON p.plan_id = rs.plan_id
WHERE rs.last_execution_time > DATEADD(HOUR, -1, GETUTCDATE())
GROUP BY OBJECT_NAME(object_id),
    q.query_id,
    qt.query_sql_text
HAVING COUNT(DISTINCT p.plan_id) > 1
ORDER BY QueryPlanCount DESC;

A consulta a seguir identifica essas consultas junto com todos os planos na última hora:

WITH Query_MultPlans
AS (
    SELECT COUNT(*) AS QueryPlanCount,
        q.query_id
    FROM sys.query_store_query_text AS qt
    INNER JOIN sys.query_store_query AS q
        ON qt.query_text_id = q.query_text_id
    INNER JOIN sys.query_store_plan AS p
        ON p.query_id = q.query_id
    GROUP BY q.query_id
    HAVING COUNT(DISTINCT plan_id) > 1
)
SELECT q.query_id,
    object_name(object_id) AS ContainingObject,
    query_sql_text,
    p.plan_id,
    p.query_plan AS plan_xml,
    p.last_compile_start_time,
    p.last_execution_time
FROM Query_MultPlans AS qm
INNER JOIN sys.query_store_query AS q
    ON qm.query_id = q.query_id
INNER JOIN sys.query_store_plan AS p
    ON q.query_id = p.query_id
INNER JOIN sys.query_store_query_text qt
    ON qt.query_text_id = q.query_text_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs
    ON p.plan_id = rs.plan_id
WHERE rs.last_execution_time > DATEADD(HOUR, -1, GETUTCDATE())
ORDER BY q.query_id,
    p.plan_id;

Durações de espera mais altas

Essa consulta retornará as 10 principais consultas com as durações de espera mais altas na última hora:

SELECT TOP 10 qt.query_text_id,
    q.query_id,
    p.plan_id,
    sum(total_query_wait_time_ms) AS sum_total_wait_ms
FROM sys.query_store_wait_stats ws
INNER JOIN sys.query_store_plan p
    ON ws.plan_id = p.plan_id
INNER JOIN sys.query_store_query q
    ON p.query_id = q.query_id
INNER JOIN sys.query_store_query_text qt
    ON q.query_text_id = qt.query_text_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs
    ON p.plan_id = rs.plan_id
WHERE rs.last_execution_time > DATEADD(HOUR, -1, GETUTCDATE())
GROUP BY qt.query_text_id,
    q.query_id,
    p.plan_id
ORDER BY sum_total_wait_ms DESC;

Observação

No Azure Synapse Analytics, as consultas de exemplo do Repositório de Consultas desta seção são compatíveis, com exceção das estatísticas de espera, que não estão disponíveis nas DMVs do Repositório de Consultas do Azure Synapse Analytics.

Consultas que recentemente regrediram em desempenho

O exemplo de consulta a seguir retorna todas as consultas para as quais o tempo de execução dobrou nas últimas 48 horas em razão de alteração na escolha do plano. Essa consulta compara todos os intervalos de estatísticas de runtime lado a lado:

SELECT qt.query_sql_text,
    q.query_id,
    qt.query_text_id,
    rs1.runtime_stats_id AS runtime_stats_id_1,
    rsi1.start_time AS interval_1,
    p1.plan_id AS plan_1,
    rs1.avg_duration AS avg_duration_1,
    rs2.avg_duration AS avg_duration_2,
    p2.plan_id AS plan_2,
    rsi2.start_time AS interval_2,
    rs2.runtime_stats_id AS runtime_stats_id_2
FROM sys.query_store_query_text AS qt
INNER JOIN sys.query_store_query AS q
    ON qt.query_text_id = q.query_text_id
INNER JOIN sys.query_store_plan AS p1
    ON q.query_id = p1.query_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs1
    ON p1.plan_id = rs1.plan_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats_interval AS rsi1
    ON rsi1.runtime_stats_interval_id = rs1.runtime_stats_interval_id
INNER JOIN sys.query_store_plan AS p2
    ON q.query_id = p2.query_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs2
    ON p2.plan_id = rs2.plan_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats_interval AS rsi2
    ON rsi2.runtime_stats_interval_id = rs2.runtime_stats_interval_id
WHERE rsi1.start_time > DATEADD(hour, -48, GETUTCDATE())
    AND rsi2.start_time > rsi1.start_time
    AND p1.plan_id <> p2.plan_id
    AND rs2.avg_duration > 2 * rs1.avg_duration
ORDER BY q.query_id,
    rsi1.start_time,
    rsi2.start_time;

Para ver todas as regressões de desempenho (não apenas aquelas relacionadas à alteração na escolha do plano), remova a condição AND p1.plan_id <> p2.plan_id da consulta anterior.

Consultas com regressão histórica no desempenho

Quando você deseja comparar a execução recente com a execução histórica, a consulta a seguir compara a execução da consulta com base no períodos de execução. Nesse exemplo específico, a consulta compara a execução no período recente (uma hora) com o período do histórico (último dia) e identifica as que apresentaram o additional_duration_workload. Essa métrica é calculada como uma diferença entre a média de execução recente e a média de execução do histórico, multiplicado pelo número de execuções recentes. Representa quanta duração extra essas execuções recentes introduziram em comparação com o histórico:

--- "Recent" workload - last 1 hour
DECLARE @recent_start_time DATETIMEOFFSET;
DECLARE @recent_end_time DATETIMEOFFSET;

SET @recent_start_time = DATEADD(hour, - 1, SYSUTCDATETIME());
SET @recent_end_time = SYSUTCDATETIME();

--- "History" workload
DECLARE @history_start_time DATETIMEOFFSET;
DECLARE @history_end_time DATETIMEOFFSET;

SET @history_start_time = DATEADD(hour, - 24, SYSUTCDATETIME());
SET @history_end_time = SYSUTCDATETIME();

WITH hist AS (
    SELECT p.query_id query_id,
        ROUND(ROUND(CONVERT(FLOAT, SUM(rs.avg_duration * rs.count_executions)) * 0.001, 2), 2) AS total_duration,
        SUM(rs.count_executions) AS count_executions,
        COUNT(DISTINCT p.plan_id) AS num_plans
    FROM sys.query_store_runtime_stats AS rs
    INNER JOIN sys.query_store_plan AS p
        ON p.plan_id = rs.plan_id
    WHERE (
        rs.first_execution_time >= @history_start_time
        AND rs.last_execution_time < @history_end_time
    )
    OR (
        rs.first_execution_time <= @history_start_time
        AND rs.last_execution_time > @history_start_time
    )
    OR (
        rs.first_execution_time <= @history_end_time
        AND rs.last_execution_time > @history_end_time
    )
    GROUP BY p.query_id
),
recent AS (
    SELECT p.query_id query_id,
        ROUND(ROUND(CONVERT(FLOAT, SUM(rs.avg_duration * rs.count_executions)) * 0.001, 2), 2) AS total_duration,
        SUM(rs.count_executions) AS count_executions,
        COUNT(DISTINCT p.plan_id) AS num_plans
    FROM sys.query_store_runtime_stats AS rs
    INNER JOIN sys.query_store_plan AS p
        ON p.plan_id = rs.plan_id
    WHERE (
        rs.first_execution_time >= @recent_start_time
        AND rs.last_execution_time < @recent_end_time
    )
    OR (
        rs.first_execution_time <= @recent_start_time
        AND rs.last_execution_time > @recent_start_time
    )
    OR (
        rs.first_execution_time <= @recent_end_time
        AND rs.last_execution_time > @recent_end_time
    )
    GROUP BY p.query_id
    )
SELECT results.query_id AS query_id,
    results.query_text AS query_text,
    results.additional_duration_workload AS additional_duration_workload,
    results.total_duration_recent AS total_duration_recent,
    results.total_duration_hist AS total_duration_hist,
    ISNULL(results.count_executions_recent, 0) AS count_executions_recent,
    ISNULL(results.count_executions_hist, 0) AS count_executions_hist
FROM (
    SELECT hist.query_id AS query_id,
        qt.query_sql_text AS query_text,
        ROUND(CONVERT(FLOAT, recent.total_duration / recent.count_executions - hist.total_duration / hist.count_executions) * (recent.count_executions), 2) AS additional_duration_workload,
        ROUND(recent.total_duration, 2) AS total_duration_recent,
        ROUND(hist.total_duration, 2) AS total_duration_hist,
        recent.count_executions AS count_executions_recent,
        hist.count_executions AS count_executions_hist
    FROM hist
    INNER JOIN recent
        ON hist.query_id = recent.query_id
    INNER JOIN sys.query_store_query AS q
        ON q.query_id = hist.query_id
    INNER JOIN sys.query_store_query_text AS qt
        ON q.query_text_id = qt.query_text_id
) AS results
WHERE additional_duration_workload > 0
ORDER BY additional_duration_workload DESC
OPTION (MERGE JOIN);

Manter a estabilidade do desempenho da consulta

Para consultas executadas várias vezes, talvez você perceba que o SQL Server usa diferentes planos, resultando em diferentes utilizações de recurso e duração. Com o Repositório de Consultas, você pode detectar quando o desempenho da consulta regrediu e determinar o plano ideal dentro de um período de interesse. Em seguida, você pode impor esse plano ideal para execução futura da consulta.

Você também pode identificar desempenho inconsistente de consulta para uma consulta com parâmetros (autoparametrizada ou parametrizada manualmente). Entre os diferentes planos, você pode identificar o plano que é mais rápido e ideal para todos – ou a maioria – os valores dos parâmetros e impor esse plano. Isso mantém o desempenho previsível para o conjunto mais amplo de cenários de usuário.

Impor um plano para uma consulta (aplicar política de imposição)

Quando um plano é imposto em determinada consulta, o SQL Server tenta impor o plano no otimizador. Se a imposição do plano falhar, um Evento Estendido será acionado e o otimizador será instruído a fazer a otimização normalmente.

EXEC sp_query_store_force_plan @query_id = 48, @plan_id = 49;

Ao usar sp_query_store_force_plan você só pode impor planos registrados pelo repositório de consultas como um plano para essa consulta. Em outras palavras, os únicos planos disponíveis para uma consulta são planos que já foram usados para executar essa consulta enquanto o Repositório de Consultas estava ativo.

Observação

Não há suporte para forçar planos no Repositório de Consultas no Azure Synapse Analytics.

Planejar forçar suporte para cursores fast forward e static

No SQL Server 2019 (15.x) e versões posteriores e no Banco de Dados SQL do Azure (todos os modelos de implantação), o Repositório de Consultas dá suporte à capacidade de impor planos de execução de consulta para cursores estáticos e de avanço rápido de API e Transact-SQL. Há suporte para a imposição por meio de sp_query_store_force_plan ou por meio de relatórios do Repositório de Consultas do SQL Server Management Studio.

Remover a imposição de plano de uma consulta

Para confiar novamente no otimizador de consulta do SQL Server para calcular o plano de consulta ideal, use sp_query_store_unforce_plan para liberar a imposição do plano que foi selecionado para a consulta.

EXEC sp_query_store_unforce_plan @query_id = 48, @plan_id = 49;

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