SQL-Abfrageanalyse

Verfolgen, analysieren und verbessern Sie SQL-Server-Abfragen und -Indizes mit Unterstützung durch einen KI-Assistenten

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Leistungsverbesserung

Informationen für Abfrageanalyse bereitstellen

Ressourcen bereitstellen

Praktisch umsetzbare Tipps erhalten

Drilldown für Abfragedetails ausführen

Leistungsoptimierung mit einem SQL Analyzer

Die Optimierung von SQL kann die Gesamtdatenbankleistung beschleunigen. Eine effiziente Datenbankoptimierung kann jedoch Kenntnisse der wichtigsten SQL-Anweisungen, wichtigsten Wartetypen, SQL-Pläne, blockierten Abfragen, Ressourcenkonflikte und der Auswirkungen fehlender Indizes erfordern.

SolarWinds^® Database Performance Analyzer (DPA) ist ein SQL Query Analyzer Tool, mit dem Sie SQL-Anweisungen besonders schnell analysieren und Leistungsprobleme erkennen und beheben können.

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14 Tage volle Funktionalität

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Informationen für die Abfrageanalyse mit SQL-Leistungsüberwachung rund um die Uhr

Mit dem DPA SQL Analyzer Tool von SolarWinds sollen die Leistungsdaten in einer einheitlichen Ansicht konsolidiert werden, damit Sie die Hauptursache für eine langsame Abfrage mit drei bis vier Klicks ermitteln können.

Mit DPA profitieren Sie von einer agentenlosen Überwachung rund um die Uhr für SQL Server, Oracle, IBM Db2, SAP ASE, SAP HANA sowie Open-Source-Datenbanken wie PostgreSQL, MySQL und MariaDB. DPA überwacht diese Instanzen, die auf physischen Servern, in virtualisierten VMware-Umgebungen oder in der Cloud (einschließlich AWS, Azure und Google Cloud) ausgeführt werden, mit einer Auslastung Ihrer überwachten Systeme von weniger als 1 %.

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Ressourcenbereitstellung auf die Datenbankleistung abstimmen

SQL inefficient clustered index scan analysis

DPA hilft dabei, die Ressourcenbereitstellung auf die Datenbankleistung abzustimmen. Dies liefert Benutzern die benötigten Informationen, um Empfehlungen für neue Hardware besser zu reglementieren. Sie können identifizieren, wie sich die Ressourcenbereitstellung evtl. auf die Datenbankantwortzeit auswirkt. SolarWinds DPA kann Entwicklern außerdem eine einzigartige Perspektive auf die VMware-Infrastruktur und deren Auswirkungen auf die Datenbankleistung bieten.

Verwalten Sie eine umfangreiche Datenbanklandschaft? Mit der DPA REST API können Sie die operativen Aufgaben automatisieren – Instanzen registrieren, Monitore starten und stoppen, Lizenzen zuweisen und Anmerkungen hinzufügen – mithilfe von Python- oder PowerShell-Skripten. Es stellt eine sichere Verbindung zum DPA-Server her und ist vollständig über eine integrierte Swagger-Schnittstelle dokumentiert, damit Sie Endpunkte erkunden und Aufrufe testen können, bevor Sie auch nur eine einzige Zeile Automatisierung schreiben.

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Nützliche, praktisch umsetzbare Tipps von einem SQL Query Performance Analyzer erhalten

DPA nutzt Wartezeitanalysen und Anomalieerkennung auf Basis von maschinellem Lernen, um eine umfassende historische Aufzeichnung der Performance-Aktivität zu erstellen.

Der im DPA-SQL-Abfrage-Performance-Analyzer integrierte Table Tuning Advisor kann Entwicklern außerdem dabei helfen, Probleme zu identifizieren, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern, und klare, umsetzbare Empfehlungen geben.

Wenn Advisoren nicht ausreichen, geht AI Query Assist noch einen Schritt weiter. Der Abfragetext und der Ausführungsplan werden erfasst, in einer sicheren Umgebung mit Maskierung personenbezogener Daten durch SolarWinds Artificial Intelligence verarbeitet und als vollständig überarbeitete Abfrage zurückgegeben – einschließlich einer Aufschlüsselung der vorgenommenen Änderungen, der Gründe für die voraussichtlich bessere Leistung sowie eines direkten Vergleichs der ursprünglichen und der optimierten SQL-Abfrage. Weniger Testversion und Fehler, schnellere mittlere Zeit bis zur Lösung.

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Anzeige von Leistungsdetails für Abfragen in der Produktion mit einem SQL Database Analyzer

Mit dem Zugriff auf Abfrageleistung auf Produktionsservern kann die SQL-Leistung verbessert werden, da Sie Informationen über die Anwendungsleistung in die Entwicklungszyklen einfließen lassen können.

SQL Server Query Analyzer von DPA überwacht Entwicklungs-, Test- und Produktionsserver mit einer Last von unter 1 %. Mithilfe des DPA-Dashboards können Entwickler einen Drilldown zu Produktionsdatenbanken ausführen, um mehr über die Leistung von Code herauszufinden.

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Weitere Informationen zur SQL Server-Abfrageanalyse

Fragen Sie sich manchmal…

Wie kann die Analyse von SQL-Abfragen zum Gamechanger werden?
Wie lässt sich herausfinden, welche SQL-Abfragen langsam sind?
Wie prüft man, ob eine SQL-Abfrage korrekt ist?
Was ist ein Query Analyzer in SQL Server?
Wie funktioniert ein SQL Server Query Analyzer?
Wie kann die SQL Server-Abfragenanalyse bei der Verbesserung der SQL Server-Leistung unterstützen?
Welche Funktion hat ein SQL Server Query Analyzer Tool?
Wie funktioniert der SQL Server Query Analyzer in Database Performance Analyzer?
Erste Schritte mit der SQL-Abfrageanalyse in DPA

Die SQL-Abfrageanalyse ist vielseitig und nicht auf nur ein Ziel beschränkt. Hier sind einige Bereiche, in denen sie sich in verschiedenen Aspekten der Arbeit als wertvoll erweist.

Fehlerbehebung bei langsamen Abfragen unter Last

Ihre App schleicht dahin, und die Benutzer melden sich bereits bei Ihnen. Die Wartezeitanalyse von SolarWinds DPA filtert das Grundrauschen heraus und zeigt direkt auf die Abfragen, die die meisten Ressourcen verbrauchen – unabhängig davon, ob der Engpass bei der CPU, der E/A, dem Arbeitsspeicher oder bei Sperrkonflikten liegt. Mit wenigen Klicks wechseln Sie von „Etwas ist langsam“ zu „Diese bestimmte Abfrage ist das Problem, und das ist der Grund“.

Erkennen von Leistungsregressionen nach Bereitstellungen

Eine Version wird am Freitag ausgeliefert. Bis Montag benötigt eine Abfrage, die in 50 ms ausgeführt wurde, 2 Sekunden. Die historische Aufzeichnung von DPA – mit bis zu fünf Jahren an Leistungsdaten – ermöglicht Ihnen den Vergleich des Abfrageverhaltens vor und nach dem Bereitstellungszeitfenster, sodass Sie genau feststellen können, was sich geändert hat, ohne sich auf Ihr Bauchgefühl oder Spekulationen im Krisenmodus zu verlassen.

Überwachung der Datenbankaktivität für die Kapazitätsplanung

Die SQL-Abfrageanalyse bietet eine umfassende Ansicht der Ausführungshäufigkeit, der Trends beim Ressourcenverbrauch und des Verhaltens bei Spitzenlast im Zeitverlauf. Diese Daten sind von unschätzbarem Wert, wenn Sie neue Hardware begründen, Ressourcen zwischen Host und Gast neu zuweisen oder verstehen möchten, ob ein Leistungsproblem strukturell oder situativ ist.

Überprüfen von Abfrageänderungen und Indexaktualisierungen

Nachdem Sie eine Abfrage geändert oder einen neuen Index erstellt haben: Wie erkennen Sie, ob das einen Unterschied gemacht hat? DPA stellt Ausführungsmetriken von vor und nach Ihrer Änderung nebeneinander bereit, sodass Sie sich auf konkrete Daten statt auf anekdotische Belege oder Annahmen über Leistungsverbesserungen unter Last verlassen können.

Proaktive Optimierung, bevor Probleme die Benutzer erreichen

Nicht jedes SQL-Problem kündigt sich lautstark an. Die Anomalieerkennung von DPA mit maschinellem Lernen deckt Abfragen mit allmählich steigenden Ausführungszeiten oder wachsendem Ressourcenverbrauch auf – so hat Ihr Team Zeit für eine proaktive Optimierung, statt erst hektisch zu reagieren, wenn schließlich etwas ausfällt.

Langsame Abfragen sind genau die Art von Problem, die sich unbemerkt einschleicht. An einem Tag ist noch alles in Ordnung, am nächsten reagiert Ihre App träge, und niemand weiß, warum. DPA wurde entwickelt, um diese Untersuchung von Stunden auf eine Handvoll Klicks zu reduzieren. Keine Agents zu implementieren, keine Schemaänderungen – verbinden Sie es einfach mit Ihrer Datenbank, und es beginnt sofort mit der Erfassung von Wartezeitdaten.

Schritt 1: Verbinden Sie Ihre Datenbankinstanz

DPA unterstützt SQL Server, Oracle, MySQL, PostgreSQL, Azure SQL, MariaDB, Aurora, IBM Db2 und ASE. Sobald Sie es verwenden, beginnt es umgehend mit der Erfassung von Wartezeitdaten – Sie können die tatsächliche Abfrageleistung in wenigen Minuten statt erst nach Tagen analysieren.

Schritt 2: Navigieren Sie zur SQL-Abfrageansicht

Wechseln Sie im DPA-Dashboard zur Registerkarte Datenbank > SQL. Abfragen werden nach Antwortzeit, Ausführungsanzahl und Gesamtlast eingestuft. Die problematischsten Abfragen stehen automatisch ganz oben – keine manuelle Suche erforderlich.

Schritt 3: Wählen Sie eine Abfrage aus und analysieren Sie sie im Detail

Klicken Sie auf eine beliebige Abfrage, um ihren vollständigen Ausführungsverlauf anzuzeigen: Aufschlüsselungen der Wartezeiten, Ausführungspläne, die Performance-Zeitleiste von DPA, die genau zeigt, wann sich die Leistung verschlechtert hat. Die Balkendiagramme von DPA machen es leicht, den Moment zu erkennen, in dem sich die Leistung verändert hat – ganz gleich, ob das vor fünf Sekunden oder vor fünf Monaten war.

Schritt 4: Auf Advisor-Empfehlungen reagieren

Hier zeigt DPA, was es wert ist. Die Query- und Table-Optimierungs-Advisors prüfen, was auf Ihren Tabellen ausgeführt wurde, und sagen Ihnen genau, was Sie ausbremst – ein fehlender Index, eine implizite Typkonvertierung, die einen Seek in einen Scan verwandelt, ein Join, der weit mehr Zeilen zieht, als er sollte. Sie erhalten eine Empfehlung direkt zum Befund und nicht nur eine Liste von Symptomen, die Sie selbst entschlüsseln müssen. Möchten Sie die manuelle Neufassung komplett überspringen? AI Query Assist übernimmt den Abfragetext und den Ausführungsplan, verarbeitet beides mit SolarWinds AI und liefert Ihnen eine optimierte Abfrage mit einer vollständigen Erläuterung der Änderungen und einem SQL-Vergleich nebeneinander zurück – damit Sie vor der Ausführung genau wissen, was Sie bereitstellen.

Schritt 5: Überprüfen Sie Ihre Optimierungsänderungen

Nach den Änderungen können Sie die Leistung vor und nach der Behebung in denselben DPA-Dashboards und Trenddiagrammen vergleichen, um die Auswirkungen zu bestätigen. Sie sehen, ob Ihre Behebung etwas bewirkt hat – oder ob weiter hinten ein anderer Engpass auf Sie wartet.

Die SQL-Abfrageanalyse ist vielseitig und nicht auf nur ein Ziel beschränkt. Hier sind einige Bereiche, in denen sie sich in verschiedenen Aspekten der Arbeit als wertvoll erweist.
Fehlerbehebung bei langsamen Abfragen unter Last
Ihre App schleicht dahin, und die Benutzer melden sich bereits bei Ihnen. Die Wartezeitanalyse von SolarWinds DPA filtert das Grundrauschen heraus und zeigt direkt auf die Abfragen, die die meisten Ressourcen verbrauchen – unabhängig davon, ob der Engpass bei der CPU, der E/A, dem Arbeitsspeicher oder bei Sperrkonflikten liegt. Mit wenigen Klicks wechseln Sie von „Etwas ist langsam“ zu „Diese bestimmte Abfrage ist das Problem, und das ist der Grund“.
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Eine Version wird am Freitag ausgeliefert. Bis Montag benötigt eine Abfrage, die in 50 ms ausgeführt wurde, 2 Sekunden. Die historische Aufzeichnung von DPA – mit bis zu fünf Jahren an Leistungsdaten – ermöglicht Ihnen den Vergleich des Abfrageverhaltens vor und nach dem Bereitstellungszeitfenster, sodass Sie genau feststellen können, was sich geändert hat, ohne sich auf Ihr Bauchgefühl oder Spekulationen im Krisenmodus zu verlassen.
Überwachung der Datenbankaktivität für die Kapazitätsplanung
Die SQL-Abfrageanalyse bietet eine umfassende Ansicht der Ausführungshäufigkeit, der Trends beim Ressourcenverbrauch und des Verhaltens bei Spitzenlast im Zeitverlauf. Diese Daten sind von unschätzbarem Wert, wenn Sie neue Hardware begründen, Ressourcen zwischen Host und Gast neu zuweisen oder verstehen möchten, ob ein Leistungsproblem strukturell oder situativ ist.
Überprüfen von Abfrageänderungen und Indexaktualisierungen
Nachdem Sie eine Abfrage geändert oder einen neuen Index erstellt haben: Wie erkennen Sie, ob das einen Unterschied gemacht hat? DPA stellt Ausführungsmetriken von vor und nach Ihrer Änderung nebeneinander bereit, sodass Sie sich auf konkrete Daten statt auf anekdotische Belege oder Annahmen über Leistungsverbesserungen unter Last verlassen können.
Proaktive Optimierung, bevor Probleme die Benutzer erreichen
Nicht jedes SQL-Problem kündigt sich lautstark an. Die Anomalieerkennung von DPA mit maschinellem Lernen deckt Abfragen mit allmählich steigenden Ausführungszeiten oder wachsendem Ressourcenverbrauch auf – so hat Ihr Team Zeit für eine proaktive Optimierung, statt erst hektisch zu reagieren, wenn schließlich etwas ausfällt.

Leistung mit einem SQL Server Query Analyzer verbessern

Database Performance Analyzer for SQL Server

Konzentration auf die Antwortzeit, um Engpässe zu identifizieren und die Ursachen für Verlangsamungen zu verstehen
Nutzung einer einzigen Informationsquelle für Datenbanken und Infrastruktur
Verwenden der Anomalieerkennung basierend auf maschinellem Lernen (Machine Learning, ML), um zu erkennen, wenn sich die Leistung von den Vorgaben unterscheidet

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