Довольно часто причиной медленной работы SQL-сервера является не слабое железо, а неоптимизированные запросы. Если бы речь шла про MySQL, все было бы просто — достаточно включить лог медленных запросов и задать длительность запроса, после которой он считается медленным. Но в MS SQL все не может быть настолько просто! Итак, зачастую на SQL-серверах медленные запросы возникают по причине большого количества операций чтения с диска. Если данных необходимо вычитать много, лежат они в разных концах диска (или рэйд-массива), да и параллельно с этим есть еще десяток-другой читающих потоков, время выполнения запроса может измеряться десятками секунд. Неплохо было бы такие запросы оптимизировать. А первый шаг оптимизации — их поиск.
Ползая по интернету именно с целью поиска запросов, которые укладывают (ненадолго) на лопатки SQL-сервер, я наткнулся на замечательную статью: «Optimizing SQL Server Query Performance«. Если вы хотите всерьез заняться оптимизацией запросов — ее стоит прочитать полностью. Но меня в данном случае заинтересовал только один запрос, который позволяет получить из статистических данных «самые-самые» запросы:
SELECT TOP 20 SUBSTRING(qt.text, (qs.statement_start_offset/2)+1,
((CASE qs.statement_end_offset
WHEN -1 THEN DATALENGTH(qt.text)
ELSE qs.statement_end_offset
END - qs.statement_start_offset)/2)+1),
qs.execution_count,
qs.total_logical_reads, qs.last_logical_reads,
qs.min_logical_reads, qs.max_logical_reads,
qs.total_elapsed_time, qs.last_elapsed_time,
qs.min_elapsed_time, qs.max_elapsed_time,
qs.last_execution_time,
qp.query_plan
FROM sys.dm_exec_query_stats qs
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) qt
CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(qs.plan_handle) qp
WHERE qt.encrypted=0
ORDER BY qs.total_logical_reads DESC
По результатам выполнения этого запроса вы получите список запросов, которые считали больше всего данных (суммарно на все выполнения). Именно с этих запросов и стоит начать оптимизацию.