跟踪清理工具

SQL Server 事件探查器对于协助 DBA 优化他们的 T-SQL 代码而言是真正的不可多得的财富。但是，过度的富有（这让我想起了《一千零一夜》中的阿拉丁）可能会令人不知所措。最近，在我首次尝试弄懂客户端服务器上按跟踪收集的大量数据时，感到了一种“孤立无助”的感觉。在该特定客户端上，联机事务处理系统每小时执行的数据库事务超过四百万个。这意味着，实际上捕获“SQL Batch Completed”事件的 30 分钟跟踪将生成长达两百万行的表格。当然，不利用一些自动化操作来处理这么多的记录是不可行的，即使选择耗时最长或成本最高的事务也未必会有助于标识瓶颈。毕竟，每分钟执行数千次耗时短的事务，可能会导致性能有所下降。[订阅者可能希望重新阅读 Linchi Shea 于 2002 年 06 月为其 Perl 代码撰写的文章“Distill SQL Server Log Files”。Linchi 的 PDF 和 Perl代码均包含在本文的下载中 — 编者注。]www.c hinaitpower.comlfrcxzbU

跟踪清理规则www.c hinaitpower.comlfrcxzbU

我的直觉告诉我使用聚合。但是，由于执行查询中的轻微变化，不用多长时间我就发现按事务类型分组和聚合跟踪文档并不凑效。每个存储过程调用都具备不同的参数，并且查询都是通过不同的搜索参数和稍许不同的 WHERE 子句条件来执行。某些事务包含注释或在其他相同的代码中具备不同数量的空格、制表符或换行符。某些查询使用关键字的同义词。www.c hinaitpower.comlfrcxzbU

为了解决大型跟踪分析的问题，我研发了一个跟踪清理进程，以除去任何跟踪记录的不太重要的细节，并允许按事务类型进行分组。例如，假如我的跟踪文档包含 50,000 条有关相同存储过程执行的记录（每条都带有不同的参数），那么，我的进程会按持续时间、CPU、读取和写入（任何的总计和平均数）对他们进行排列。这使我能够快速标识负责大部分整体系统利用的事务类型。www.c hinaitpower.comlfrcxzbU

跟踪清理的实现需要 1) 分析任何按跟踪记录的 T-SQL 语句，连同 2) 消除变量参数，如以下示例所示。假设此处所列的三个事务均是按跟踪捕获的。 www.c hinaitpower.comlfrcxzbU

虽然任何三个事务都执行存储过程 Proc_A，但是执行、参数、换行符、制表符、空格连同注释中的变化使他们看起来很不同。我的清理算法会将他们聚合至一个事务类型存储为“Proc_A%”的报告中。www.c hinaitpower.comlfrcxzbU

例如，为了识别这数个事务是否执行同样的存储过程，或将 INSERT 插入带有不同值的相同表格，该清理算法将执行以下操作：www.c hinaitpower.comlfrcxzbU