概述这个实验演示了一些重要的性能优化工具，例如Profiler，动态管理视图和数据库调节顾问。
准备步骤：准备步骤：配置SQLProfiler
场景本实验使用SidebySide虚拟机为了后续的练习，你将使用SQLProfiler进行性能分析。
任务使用服务器(使用VirtualPC).
详细步骤从开始菜单中启动VirtualPC。如果控制台没有出现的话，查看系统托盘，双击MicrosoftVirtualPC启动。找到本试验用到的虚拟机，点击Start。当虚拟机启动后，点击“Action”菜单，选择“Ctrl+Alt+Del”（或者按键盘上的右Alt键和Del键），打开登录框。以Administrator身份登录，密码为password01!。
配置SQLProfiler
1.点击“Start”，选择“Programs|MicrosoftSQLServer2005|PerformanceTools|SQLServerProfiler”。2.在“Profiler”窗口中，在主菜单中点击File，然后选择NewTrace。3.在ConnecttoServer对话框中，在Servername文本框中确认连接的SQLServer2005实例名。4.点击Connect。5.在TraceProperties对话框中，输入exercise1_analysis(在后面的实验中将改变)。6.在Usethetemplate下拉列表中，选择Standard(Default)。7.选中Savetofile，选择E:\ProgramFiles\MicrosoftSQLServer\MSSQL.1\MSSQL\LOG文件夹，输入跟踪文件的名称为exercise1_analysis，扩展名默认为.trc。(跟踪文件的名称在以后的练习中会有不同)8.在Setmaximumfilesize(MB)字段中输入100。9.在TraceProperties对话框中，点击EventsSelection栏注意:实验中的所有联系都是用下列的设置注意10.确认在Eventsselection中选中下列选项ErrorsandWarnings:HashWarningsExecutionWarningsBlockedProcessReportLocks:Lock:DeadlockChainLock:EscalationDeadlockGraph
Lock:DeadlockPerformance:PerformanceStatisticsTSQL:SQL:BatchStartingPrepareSQLUnprepareSQLSQL:BatchCompleted11.点击Run。
额外准备步骤：配置DatabaseTuningAdvisor
场景在后续的项目中将使用DatabaseTuningAdvisor做性能分析。在整个实验中将多次重复这个步骤。注意这个实验将配置DatabaseTuningAdvisor来生成调节建议。
任务配置DatabaseTuningAdvisor详细步骤1.点击“Start”，选择“Programs|MicrosoftSQLServer2005|PerformanceTools|DatabaseTuningAdvisor”，将显示ConnecttoServer对话框。2.在ConnecttoServer对话框中，在Servername文本框中确认连接的SQLServer2005实例名。3.确认在Authentication下拉列表中选择的是WindowsAuthentication。4.点击Connect。5.在SessionName字段中输入exercise2_analysis。后续实验中会话名称将递增。6.在Workload类别中选择File选项，并选择创建名为Exercise1的跟踪文件。7.在Databaseandtables列表中选择AdventureWorks。8.确认选中了SaveTuningLog。9.在顶级视图中选择TuningOptions栏。10.清除LimitTuningTime复选框。11.在PhysicalDesignStructures(PDS)touseindatabasesection中选择indexes。12.在PartitioningStrategytoemploy选项节中选择NoPartitioning。13.在PhysicalDesignStructures(PDS)tokeepindatabase节中，选择DonotkeepanyExistingPDS。14.在工具栏上点击绿色的三角形图标运行分析。
15.在Recommendation列中将显示结果。为了实现这些建议，在相应的项上点击Definition列。在弹出窗口中将显示SQLServer生成的实现脚本。
练习1：创建表和视图：
场景这个练习中将创建需要使用的数据
任务创建连接详细步骤1.点击“Start”，选择“Programs|MicrosoftSQLServer2005|SQLServerManagementStudio”，将显示ConnecttoServer对话框。2.在ConnecttoServer对话框中，在Servername文本框中确认连接的SQLServer2005实例名。3.确认在Authentication下拉列表中选择的是WindowsAuthentication。4.点击Connect。5.在工具栏中点击NewQuery，使用WindowsAuthentication连接到当前实例。6.在SQLEditor工具栏上选择Adventureworks。7.重复3次步骤5-6。当完成时，将有4个SQLEditor会话。创建自定义管理视图，这个视图将通过一些动态管理视图抽取一些性能瓶颈的数据。创建lab_table1表，并填充10000行数据创建lab_table2表，并填充10000行数据8.在第4个会话中，执行附录1中的代码创建自定义的管理视图。
9.在第4个会话中，执行附录2中的代码创建lab_table1。10.在第4个会话中，执行附录3中的代码创建lab_table2。
练习2：死锁：
场景在这个练习中，你将创建一个数据库的死锁并使用SQLProfiler和自定义视图分析它。
任务跟踪死锁详细步骤1.使用SQLProfiler开始跟踪并将结果保存为exercise2_analysis.trc。(更多信息请参考准备步骤)。2.在第1个会话中，输入下列语句BEGINTRANUPDATEdbo.lab_table2SETcol2=col2+'km',col3=col4+'g',col4=col2+'c'
执行命令生成死锁。直到提示执行命令前，不要运行这些查询。
WAITFORdelay'00:00:20'UPDATEdbo.lab_table1SETcol2=col2+'km',col3=col4+'g',col4=col2+'c'COMMITTRAN3.在第2个会话中，输入下列语句BEGINTRANUPDATEdbo.lab_table1setcol2=col2+'km',col3=col4+'g',col4=col2+'c'WAITFORdelay'00:00:20'UPDATEdbo.lab_table2setcol2=col2+'km',col3=col4+'g',col4=col2+'c'COMMITTRAN4.在第3个会话中，输入下列语句Select*Fromvw_process_waiting_for_resourcesorderbywait_duration_ms执行命令，并捕获死锁信息5.同时执行第1个和第2个会话中的命令。执行第3个窗口中的代码。每隔5秒执行1次第3个窗口的代码。将捕获的结果粘贴到文本编辑器或excel中。结果如附录36.在第1个和第2个窗口执行完成后，在SQLProfiler中点击红色的方形按钮，停止跟踪。在SQLProfiler下面的视图中最大化DeadlockGraph图形。结果如附录3清理7.在所有的SQLEditor中清除所有的代码。
练习3：性能分析和调节：
场景在这个练习中你将使用SQLProfiler，自定义视图和DatabaseTuningAdvisor来进行性能分析。
任务设置SQLProfiler跟踪操作详细步骤1.使用SQLProfiler开始跟踪并将结果保存为
exercise3_analysis.trc。(更多信息请参考准备步骤)。填充数据2.在第1个SQLEditor窗口中，执行下列代码，创建lab_table1USE[AdventureWorks]GOIFOBJECT_ID('dbo.lab_table1')ISNOTNULLBEGINDROPTABLElab_table1ENDGOCREATETABLEdbo.lab_table1(col1INTIDENTITY(1,1)PRIMARYKEYCLUSTEREDWITHFILLFACTOR=90,col2'Harry',col3'Brenda',col4'Larry')GOVARCHAR(10)NOTNULLDEFAULTVARCHAR(10)NOTNULLDEFAULTVARCHAR(10)NOTNULLDEFAULT
3.在第1个SQLEditor窗口，执行下列代码lab_table2
USE[AdventureWorks]GOIFOBJECT_ID('dbo.lab_table2')ISNOTNULLBEGINDROPTABLEdbo.lab_table2ENDGOCREATETABLEdbo.lab_table2(col1INTIDENTITY(1,1)PRIMARYKEYCLUSTEREDWITHFILLFACTOR=90,col2VARCHAR(10)NOTNULLDEFAULT'Harry',col3VARCHAR(10)NOTNULLDEFAULT'Brenda',col4VARCHAR(10)NOTNULLDEFAULT'Larry')GOCREATENONCLUSTEREDINDEXINC_col2ONdbo.lab_table2(col2)WITH(FILLFACTOR
=90)GOCREATENONCLUSTEREDINDEXINC_col3ONdbo.lab_table2(col3)WITH(FILLFACTOR=90)GOCREATENONCLUSTEREDINDEXINC_col4ONdbo.lab_table2(col4)WITH(FILLFACTOR=90)GO
4.清除第2个SQLEditor窗口的代码。复制并执行下列代码，向表lab_table1中添加10000行数据并注意时间。
SETNOCOUNTONDECLARE@l_countBIGINTSELECT@l_count=1WHILE(@l_count<=10000)BEGININSERTINTOlab_table1DEFAULTVALUESSELECT@l_count=@l_count+1ENDSETNOCOUNTOFFGO
观察性能问题。在插入数据的同时，通过自定义视图计算延时，会发现有过度的上下文切换和过多的I/O。在不同的会话中同时插入并更新lab_table2
5.在第3个窗口中执行下列代码SELECT*FROMvm_process_waiting_for_resourcesORDERBYwt.wait_duration_ms结果如附录46.在第2个SQLEditor窗口中移出原有代码并运行下列代码SELECTGETDATE()SETNOCOUNTONDECLARE@l_countBIGINTSELECT@l_count=1SETIDENTITY_INSERTdbo.lab_table2ONWHILE(@l_count<=1000000)BEGININSERTINTOdbo.lab_table2(col1,col2,col3,col4)SELECTcol1,col2,col3,col4FROMdbo.lab_table1WHEREcol1BETWEEN@l_countAND@l_count+1000ANDdbo.lab_table1.col1NOTIN(SELECTcol1FROMdbo.lab_table2)
SELECT@l_count=@l_count+1000ENDSELECTCOUNT(*)rows_insertedFROMdbo.lab_table2SETIDENTITY_INSERTdbo.lab_table2OFFSETNOCOUNTOFFGOSELECTGETDATE()GO7.在第4个SQLEditor窗口中删除原有代码，并执行下列代码USE[AdventureWorks]GOSELECTGETDATE()UPDATEdbo.lab_table2SETcol2=col2+'km',col3=col4+'g',col4=col2+'c'SELECTGETDATE()GO8.在第3个窗口中执行下列代码SELECT*FROMvm_process_waiting_for_resourcesORDERBYwt.wait_duration_ms9.一旦所有的操作完成，停止跟踪。使用DatabaseTuningAdvisor分析跟踪文件。10.使用DatabaseTuningAdvisor分析跟踪并查看给出的优化建议。(关于DatabaseTuningAdvisor的使用方法请查看额外准备步骤)。11.注意DatabaseTuningAdvisor给出的建议删除了一些索引。重新创建lab_table2，不添加非聚簇索引。12.在第1个SQLEditor窗口中执行下列代码。USE[AdventureWorks]GOIFOBJECT_ID('dbo.lab_table2')ISNOTNULLBEGINDROPTABLEdbo.lab_table2ENDGOCREATETABLEdbo.lab_table2(col1INTIDENTITY(1,1)PRIMARYKEYCLUSTEREDWITHFILLFACTOR=90,col2VARCHAR(10)NOTNULLDEFAULT'Harry',col3VARCHAR(10)NOTNULLDEFAULT
使用自定义视图显示性能问题。与之前对lab_table1的操作相比，这个操作更快。
'Brenda',col4VARCHAR(10)NOTNULLDEFAULT'Larry')GO在从lab_table1向13.在第2个SQLEditor窗口中执行select/insert操作lab_table2插入数据，同时SELECTGETDATE()在其他窗口中更新SETNOCOUNTONlab_table2。注意操作时间。DECLARE@l_countBIGINTSELECT@l_count=1SETIDENTITY_INSERTdbo.lab_table2ONWHILE(@l_count<=1000000)BEGININSERTINTOdbo.lab_table2(col1,col2,col3,col4)SELECTcol1,col2,col3,col4FROMdbo.lab_table1WHEREcol1BETWEEN@l_countAND@l_count+1000ANDdbo.lab_table1.col1NOTIN(SELECTcol1FROMdbo.lab_table2)SELECT@l_count=@l_count+1000ENDSELECTCOUNT(*)rows_insertedFROMdbo.lab_table2SETIDENTITY_INSERTdbo.lab_table2OFFSETNOCOUNTOFFGOSELECTGETDATE()GO14.在第4个窗口中执行更新操作USE[AdventureWorks]GOSELECTGETDATE()UPDATEdbo.lab_table2SETcol2=col2+'km',col3=col4+'g',col4=col2+'c'SELECTGETDATE()GO15.同时在第3个SQLEditor窗口中执行下述语句，分析执行的性能和瓶颈SELECT*FROMvm_process_waiting_for_resourcesORDERBY
wt.wait_duration_ms注意在2种情况下的性能提升。16.关闭DatabaseTuningAdvisor,SQLServerProfiler和SQLServerManagementStudio。
练习4：分析性能数据：
场景在这个练习中，你可以在SQLServerProfiler中合并从PerformanceMonitor中收集的数据。
任务配置SQLServerProfiler查看WindowsPerformanceMonitor数据。这是我们可以分析哪些是比较耗费性能的查询，并发现瓶颈。详细步骤1.点击“Start”，选择“Programs|MicrosoftSQLServer2005|PerformanceTools|SQLServerProfiler”。将跟踪文件保存为demo_analysis.trc。2.打开PerformanceMonitor。右键单击CounterLogs并选择NewLogSettings，适当命名并Addcounter：Processor-%ProcessorTime[_Total]和SQLAgent:Statistics-SQLServerRestarted。然后配置计数器日志保存日志文件。3.允许Trace和Profiler并行运行几分钟，执行练习4中的一些脚本。4.冻结WindowsPerformanceMonitorDisplay。停止counterlog。停止SQLProfiler。5.关闭WindowsPerformanceMonitor和SQLProfiler。6.打开SQLProfiler的跟踪文件demo_analysis.trc7.在file菜单中，点击ImportPerformanceData8.打开保存的PerformanceMonitor计数器日志。将显示PerformanceCounterLimitDialog。选中所有的计数器，然后点击OK.9.在Trace中点击任何一行，将同时显示计数器中的值。
附录1：创建自定义管理视图：
USE[AdventureWorks]GOIFOBJECT_ID('dbo.vw_process_waiting_for_resources')ISNOTNULLBEGINDROPVIEWdbo.vw_process_waiting_for_resourcesENDGOCREATEVIEWdbo.vw_process_waiting_for_resourcesASSELECTwt.session_id,wt.wait_duration_ms,wt.wait_type,e.blockedblocked_by
,t.kernel_time,t.usermode_time,w.state,wt.blocking_task_address,wt.resource_description,w.affinity,e.cpu,e.physical_io,e.memusage,w.context_switch_count,w.pending_io_count,d.Total_Reads,d.Total_Writes,w.is_fiberFROMsys.dm_os_waiting_tasksINNERJOINsys.dm_os_workersINNERJOINsys.dm_os_threadstON(t.worker_address=w.worker_address=w.scheduler_addressANDt.scheduler_addressINNERJOIN(SELECTsession_id,SUM(num_reads)total_reads,SUM(num_writes)total_writesGROUPBYsession_id)dON(wt.session_id=d.session_id)INNERJOIN(GOSELECTspid,blocked,cpu,physical_io,memusageFROMsys.sysprocesses)eON(e.spid=wt.session_id)FROMsys.dm_exec_connectionswON(wt.waiting_task_address=w.task_address)wt
ANDt.thread_address=w.thread_address)
附录2：创建数据表1：
USE[AdventureWorks]GOIFOBJECT_ID('dbo.lab_table1')ISNOTNULLBEGINDROPTABLElab_table1ENDGOCREATETABLEdbo.lab_table1(
col1col2col3col4)GO
INTIDENTITY(1,1)PRIMARYKEYCLUSTEREDWITHFILLFACTOR=90,VARCHAR(10)NOTNULLDEFAULT'Harry',VARCHAR(10)NOTNULLDEFAULT'Brenda',VARCHAR(10)NOTNULLDEFAULT'Larry'
SETNOCOUNTONDECLARE@l_countBIGINTSELECT@l_count=1WHILE(@l_count<=10000)BEGININSERTINTOlab_table1DEFAULTVALUESSELECT@l_count=@l_count+1ENDSETNOCOUNTOFFGO
附录3：创建数据表2：
USE[AdventureWorks]GOIFOBJECT_ID('dbo.lab_table2')ISNOTNULLBEGINDROPTABLEdbo.lab_table2ENDGOCREATETABLEdbo.lab_table2(col1col2col3col4)GOCREATENONCLUSTEREDINDEXINC_col2ONdbo.lab_table2(col2)WITH(FILLFACTOR=90)GOCREATENONCLUSTEREDINDEXINC_col3ONdbo.lab_table2(col3)WITH(FILLFACTOR=90)GOCREATENONCLUSTEREDINDEXINC_col4ONdbo.lab_table2(col4)WITH(FILLFACTOR=90)GOSETNOCOUNTONDECLARE@l_countBIGINTSELECT@l_count=1INTIDENTITY(1,1)PRIMARYKEYCLUSTEREDWITHFILLFACTOR=90,VARCHAR(10)NOTNULLDEFAULT'Harry',VARCHAR(10)NOTNULLDEFAULT'Brenda',VARCHAR(10)NOTNULLDEFAULT'Larry'
WHILE(@l_count<=10000)BEGININSERTINTOdbo.lab_table2DEFAULTVALUESSELECT@l_count=@l_count+1ENDSETNOCOUNTOFFGO
附录3：Deadlock：
附录4：性能分析：
附录5：分析性能数据：
