SQL Server-Leistungsoptimierungstool

Optimieren Sie Server und Datenbanken mit Tipps zur SQL-Leistungsoptimierung durch SolarWinds^® DPA

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Wartezeit-Analyse

Wichtige Einblicke gewinnen

SQL-Optimierungstools

SQL-Leistungsoptimierung

Antwortzeit-Analyse für SQL-Leistungsoptimierung verwenden

Die Antwortzeit-Analyse ermöglicht es Datenbankadministratoren (DBAs), den Zeitaufwand für die Abfrageausführung zu messen und damit die Auswirkung auf die Endbenutzer.

Die Antwortzeit-Analyse in SolarWinds^® Database Performance Analyzer (DPA) identifiziert Engpässe, lokalisiert ihre Ursachen und priorisiert Ihre Aktionen basierend auf der Auswirkung, die eine ungenügende SQL Server-Leistungsoptimierung auf Endbenutzer hat. So können Sie spürbare Leistungsverbesserungen erzielen.

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Wichtige Einblicke mit Antwortzeit-Analyse gewinnen

Die Antwortzeit-Analyse ist für DBAs das, was Application Performance Management (APM) für die IT ist – sie identifiziert und misst einen End-to-End-Prozess (beginnend mit einer Abfrageanforderung vom Endbenutzer und endend mit einer Abfrageantwort), einschließlich der Zeit für jeden Schritt dazwischen.

Die Antwortzeit-Analyse misst die Zeit für jeden Wartetyp für jede Abfrage, sodass Sie diese Daten abfrageübergreifend vergleichen können. Mit einer kontextbezogenen Ansicht können Sie die Bemühungen priorisieren, die den Endbenutzer am meisten beeinflussen.

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SQL-Optimierungstools mit Antwortzeit-Analyse nutzen

Im Zentrum der Antwortzeit-Analyse steht das Warteereignis oder der Wartetyp. Dies bedeutet, dass ein Serverprozess oder Thread auf den Abschluss eines Ereignisses oder auf die Verfügbarkeit von Ressourcen warten muss, bevor mit der Verarbeitung der Abfrage fortgefahren werden kann. Beispiele sind das Verschieben von Daten in einen Puffer, das Schreiben auf Festplatte, das Warten auf eine Sperre oder das Schreiben einer Protokolldatei.

Typischerweise treten zwischen einer Abfrageanforderung und der Antwort mehrere Warteereignisse auf. Wie können Sie ermitteln, ob eine Abfrage länger als gewöhnlich auf einen bestimmten Wartetyp wartet? Wie erkennen Sie, was „normal“ ist? Wie finden Sie die Gründe für die Wartezeit heraus? Und wie beheben Sie dies? Hier kommt die Antwortzeitanalyse ins Spiel. SolarWinds DPA wurde entwickelt, um Baselines für Wartezeiten festzulegen und Informationen zu Ursachen sowie möglichen Korrekturen für hohe Wartezeiten bereitzustellen.

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SQL Server-Leistungsoptimierung problemlos durchführen

Nutzen Sie Echtzeit-Messdaten – wie Abfragen, Wartezeiten und Benutzer – für eine effektive Leistungsoptimierung der SQL Server-Datenbank. SQL Server Tuning Advisor können Sie auf die Probleme mit der Endbenutzerleistung hinweisen, die dringend Ihre Aufmerksamkeit erfordern, und Sie bei der Identifizierung von datenbankübergreifenden Möglichkeiten für eine effizientere SQL-Indizierung unterstützen.

Die integrierten Analysetools von DPA führen Sie durch die Schritte der Leistungsoptimierung – von der Bewertung des aktuellen Abfrage- und Wartezeitverhaltens bis hin zur detaillierten Abfrage- und Indexoptimierung sowie zur Nachverfolgung der Auswirkungen Ihrer Änderungen im Zeitverlauf.

Haben Sie eine Abfrage, die CPU-Leistung verbraucht, und Sie wissen nicht, warum? AI Query Assist kann einen Blick darauf werfen. Öffnen Sie die Seite Abfragedetails für Ihre SQL-Server-Instanz, richten Sie sie auf eine problematische Abfrage und deren Ausführungsplan aus, und SolarWinds AI schreibt das SQL für Sie neu – mit einem direkten Vergleich nebeneinander und konkreten Hinweisen zur Optimierung, die erklären, was sich geändert hat und warum. Kein stundenlanges Anstarren eines Ausführungsplans mehr in der Hoffnung, dass einem etwas ins Auge springt.

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Weitere Informationen zur SQL-Leistungsoptimierung

Fragen Sie sich manchmal…

Woran erkenne ich, ob mein SQL Server langsam ist?
Was ist die SQL-Leistungsoptimierung?
Wie beginne ich mit der Leistungsoptimierung von SQL Server?
Was sind die Best Practices für die Leistungsoptimierung von SQL Server?
Warum ist die SQL-Leistungsoptimierung wichtig?
Was leistet ein Tool zur SQL-Leistungsoptimierung?
Wie funktioniert die SQL-Leistungsoptimierung in Database Performance Analyzer?

Manchmal sind Leistungsprobleme bei SQL Server offensichtlich – Benutzer rufen an, Seiten laufen in Zeitüberschreitungen, Berichte, die früher in Sekunden ausgeführt wurden, dauern jetzt Minuten. In anderen Fällen ist die Verlangsamung subtil und baut sich über Wochen hinweg unbemerkt auf. In jedem Fall können Ihnen einige wenige Signale dabei helfen zu bestätigen, was tatsächlich vor sich geht.

Prüfen Sie zuerst Ihre Wartezeitstatistiken. Dynamische Verwaltungsansichten (DMVs) wie sys.dm_exec_query_stats und sys.dm_os_wait_stats zeigen, welche Abfragen derzeit die meiste CPU, Datenträger-E/A oder verstrichene Zeit verbrauchen. Wenn Sie keine Baseline haben, raten Sie nur – legen Sie daher frühzeitig eine fest, bevor Probleme auftreten. Weitere klare Indikatoren sind CPU oder Datenträger-E/A, die dauerhaft nahe an der Kapazitätsgrenze liegen, eine wachsende Liste blockierter Sitzungen im Aktivitätsmonitor, sinkende Batch-Anforderungsraten bei gleichzeitig steigenden Wartezeiten sowie Anwendungsprotokolle, die sich mit Timeout-Fehlern füllen.

Die integrierte Funktion Live Query Statistics von SQL Server kann Ihnen ähnlich wie ein Profiler oder erweiterte Ereignisse auch Ausführungsstatistiken in Echtzeit anzeigen, während eine Abfrage ausgeführt wird – nicht erst im Nachhinein. Das ist nützlich, um außer Kontrolle geratene Abfragen abzufangen, bevor sie abgeschlossen sind, oder um zu bestätigen, ob eine Indexänderung tatsächlich geholfen hat. Tools wie SolarWinds DPA gehen noch weiter, indem sie Wartedaten mit historischen Trends korrelieren, sodass Sie nicht nur sehen, dass etwas langsam ist, sondern auch warum und ob es mit der Zeit schlimmer wird.

Der erste Schritt für die Optimierung der SQL Server-Datenbankleistung beinhaltet das Aufspüren langsamer SQL-Abfragen, die nicht so effizient wie erforderlich oder gewünscht ausgeführt werden.

Die SQL-Optimierung kann entweder proaktiv sein, um vorhersehbare Probleme in der Zukunft abzuwenden, oder reaktiv, wenn ein spezifisches Benutzerproblem auftaucht. Die SQL-Optimierung umfasst einige grundlegende Best Practices, die DBAs bei der Optimierung von Datenbankabfragen berücksichtigen sollten:

Indizieren Sie sorgfältig. Indizes sind eine Datenstruktur zum Abrufen, mit der Sie Zeilen schneller auswählen können. Sie müssen jedoch sorgfältig erstellt werden, um Engpässe zu vermeiden.
Vermeiden Sie Codierungsschleifen. Sie möchten Wiederholung und Überlastung beim Abfragen vermeiden.
Korrelieren Sie keine SQL-Unterabfragen. Unterabfragen beziehen sich auf die übergeordnete Abfrage und werden zeilenweise durchgeführt, was langsamer ist.
Verwenden Sie Feldnamen in SELECT anstelle von SELECT *. Wenn Sie jede Spalte abrufen, obwohl Sie nur wenige benötigen, verschwenden Sie E/A und Arbeitsspeicher — insbesondere bei breiten Tabellen mit Millionen von Zeilen.
Verwenden Sie beim Filtern nicht aggregierter Daten WHERE anstelle von HAVING. WHERE filtert Zeilen vor der Aggregation und reduziert so den Aufwand, den SQL Server vor der Rückgabe von Ergebnissen leisten muss.
Vermeiden Sie führende Platzhalter in LIKE-Abfragen. Eine Suche wie LIKE „%keyword“ zwingt SQL Server dazu, die gesamte Tabelle zu durchsuchen. Nachgestellte Platzhalter („keyword%“) können Indizes verwenden und sind deutlich schneller.
Überwachen Sie mit Query Store. Query Store ist in SQL Server 2016 und höher integriert und erfasst automatisch Abfragepläne und Laufzeitstatistiken im Zeitverlauf, wodurch Regressionen bei Änderungen von Ausführungsplänen wesentlich leichter erkannt werden.

Wartezeiten und Statistiken sind eine gute Möglichkeit, zu bestimmen, wo der Fokus der Bemühungen im Zusammenhang mit der SQL Server-Leistungsoptimierung liegen soll. SQL Server verwalten Benutzeranforderungen über „Threads“, und durch die Überwachung der Leistung verschiedener Threads können Administratoren besser erkennen, welche Abfragen unzureichende Leistung bringen. Der Optimierungsprozess hat folgenden Zweck:

Reduzierung der Antwortzeit: Zeit zwischen einer Anweisung und einer Antwort
Optimierung des Durchsatzes: Menge an Ressourcen zur Verarbeitung einer Anweisung

Um jedoch einen Drilldown zur Ursache von SQL Server-Leistungsproblemen durchzuführen, benötigen Datenbankadministratoren evtl. Einblicke in alle Ebenen von Datenbank und Server. SQL-Server-Optimierungstools, die als umfassende Überwachungstools fungieren, können dabei helfen, schneller und effizienter ein besseres Verständnis der wichtigsten SQL-Anweisungen, Wartearten, blockierten Abfragen und der Auswirkungen fehlender Indizes auf die Server- oder Datenbankleistung zu gewinnen.

SolarWinds Database Performance Analyzer bereitet dem Rätselraten in Bezug auf die SQL-Leistungsoptimierung ein Ende. Dieses Tool ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung und kombiniert Antwortzeit-Analyse mit Verhaltensverlaufsprotokollen zur Einrichtung von Baselines für die Leistung. Mit DPA können Sie außerdem mithilfe der durch maschinelles Lernen unterstützten Anomalieerkennung von DPA Wartezeitanomalien schnell erkennen. Diese lernt im Lauf der Zeit die normalen Muster des Warteverhaltens Ihrer Datenbank und benachrichtigt Sie, wenn die Wartezeiten deutlich von den Erwartungen abweichen.

Der integrierte Tabellen-Optimierungsberater von DPA wurde entwickelt, um Sie dabei zu unterstützen, Optimierungsmöglichkeiten für Microsoft SQL Server anzugehen. Am Ende jedes Tages führt DPA eine Analyse aus, um Tabellen zu ermitteln, für die ineffiziente Abfragen ausgeführt wurden, und stellt dann zusammengefasste Informationen zu jeder Tabelle bereit – einschließlich der ineffizienten Abfragen und vorhandenen Indizes – damit Sie fundierte Entscheidungen zur Optimierung treffen können. Die integrierten SQL-Performanceanalysetools von DPA ermöglichen Ihnen außerdem, eine detaillierte Analyse ineffizienter Abfragen anzuzeigen, die auf Tabellen zugreifen und nach relativem Workload eingestuft sind.

DPA enthält auch eine Query Performance Analyzer-Funktion zum Sammeln der wichtigsten Daten über eine Abfrage und Anzeigen in einer intuitiven und einfach verständlichen Dashboard-Ansicht. Die Seite „Abfragedetails“ enthält ein Diagramm „Top-Wartezeiten“, das nach Wartetyp farbcodiert ist – mit detaillierten Informationen und möglichen Lösungen für jeden Wartetyp – sowie einen separaten Abschnitt „Abfrageberater“, in dem die neuesten Empfehlungen für den ausgewählten Zeitraum angezeigt werden. DPA stellt anhand des vorherrschenden Wartetyps intelligent die relevantesten Diagramme zu Statistik, Blockierung, Ausführungsplan und Metriken zusammen, sodass Benutzer erkannte Performanceprobleme einfach untersuchen und beheben können. Anpassbare Berichte und Warnungen bieten auch Einblicke in die Sperrhierarchie und die Art und Weise, wie sich Sperren auf die gesamte Datenbankleistung auswirken.

Manchmal sind Leistungsprobleme bei SQL Server offensichtlich – Benutzer rufen an, Seiten laufen in Zeitüberschreitungen, Berichte, die früher in Sekunden ausgeführt wurden, dauern jetzt Minuten. In anderen Fällen ist die Verlangsamung subtil und baut sich über Wochen hinweg unbemerkt auf. In jedem Fall können Ihnen einige wenige Signale dabei helfen zu bestätigen, was tatsächlich vor sich geht.
Prüfen Sie zuerst Ihre Wartezeitstatistiken. Dynamische Verwaltungsansichten (DMVs) wie sys.dm_exec_query_stats und sys.dm_os_wait_stats zeigen, welche Abfragen derzeit die meiste CPU, Datenträger-E/A oder verstrichene Zeit verbrauchen. Wenn Sie keine Baseline haben, raten Sie nur – legen Sie daher frühzeitig eine fest, bevor Probleme auftreten. Weitere klare Indikatoren sind CPU oder Datenträger-E/A, die dauerhaft nahe an der Kapazitätsgrenze liegen, eine wachsende Liste blockierter Sitzungen im Aktivitätsmonitor, sinkende Batch-Anforderungsraten bei gleichzeitig steigenden Wartezeiten sowie Anwendungsprotokolle, die sich mit Timeout-Fehlern füllen.
Die integrierte Funktion Live Query Statistics von SQL Server kann Ihnen ähnlich wie ein Profiler oder erweiterte Ereignisse auch Ausführungsstatistiken in Echtzeit anzeigen, während eine Abfrage ausgeführt wird – nicht erst im Nachhinein. Das ist nützlich, um außer Kontrolle geratene Abfragen abzufangen, bevor sie abgeschlossen sind, oder um zu bestätigen, ob eine Indexänderung tatsächlich geholfen hat. Tools wie SolarWinds DPA gehen noch weiter, indem sie Wartedaten mit historischen Trends korrelieren, sodass Sie nicht nur sehen, dass etwas langsam ist, sondern auch warum und ob es mit der Zeit schlimmer wird.
Der erste Schritt für die Optimierung der SQL Server-Datenbankleistung beinhaltet das Aufspüren langsamer SQL-Abfragen, die nicht so effizient wie erforderlich oder gewünscht ausgeführt werden.

Die SQL-Optimierung kann entweder proaktiv sein, um vorhersehbare Probleme in der Zukunft abzuwenden, oder reaktiv, wenn ein spezifisches Benutzerproblem auftaucht. Die SQL-Optimierung umfasst einige grundlegende Best Practices, die DBAs bei der Optimierung von Datenbankabfragen berücksichtigen sollten:

Indizieren Sie sorgfältig. Indizes sind eine Datenstruktur zum Abrufen, mit der Sie Zeilen schneller auswählen können. Sie müssen jedoch sorgfältig erstellt werden, um Engpässe zu vermeiden.

Vermeiden Sie Codierungsschleifen. Sie möchten Wiederholung und Überlastung beim Abfragen vermeiden.

Korrelieren Sie keine SQL-Unterabfragen. Unterabfragen beziehen sich auf die übergeordnete Abfrage und werden zeilenweise durchgeführt, was langsamer ist.

Verwenden Sie Feldnamen in SELECT anstelle von SELECT *. Wenn Sie jede Spalte abrufen, obwohl Sie nur wenige benötigen, verschwenden Sie E/A und Arbeitsspeicher — insbesondere bei breiten Tabellen mit Millionen von Zeilen.

Verwenden Sie beim Filtern nicht aggregierter Daten WHERE anstelle von HAVING. WHERE filtert Zeilen vor der Aggregation und reduziert so den Aufwand, den SQL Server vor der Rückgabe von Ergebnissen leisten muss.

Vermeiden Sie führende Platzhalter in LIKE-Abfragen. Eine Suche wie LIKE „%keyword“ zwingt SQL Server dazu, die gesamte Tabelle zu durchsuchen. Nachgestellte Platzhalter („keyword%“) können Indizes verwenden und sind deutlich schneller.

Überwachen Sie mit Query Store. Query Store ist in SQL Server 2016 und höher integriert und erfasst automatisch Abfragepläne und Laufzeitstatistiken im Zeitverlauf, wodurch Regressionen bei Änderungen von Ausführungsplänen wesentlich leichter erkannt werden.

Wartezeiten und Statistiken sind eine gute Möglichkeit, zu bestimmen, wo der Fokus der Bemühungen im Zusammenhang mit der SQL Server-Leistungsoptimierung liegen soll. SQL Server verwalten Benutzeranforderungen über „Threads“, und durch die Überwachung der Leistung verschiedener Threads können Administratoren besser erkennen, welche Abfragen unzureichende Leistung bringen. Der Optimierungsprozess hat folgenden Zweck:

Reduzierung der Antwortzeit: Zeit zwischen einer Anweisung und einer Antwort

Optimierung des Durchsatzes: Menge an Ressourcen zur Verarbeitung einer Anweisung

Um jedoch einen Drilldown zur Ursache von SQL Server-Leistungsproblemen durchzuführen, benötigen Datenbankadministratoren evtl. Einblicke in alle Ebenen von Datenbank und Server. SQL-Server-Optimierungstools, die als umfassende Überwachungstools fungieren, können dabei helfen, schneller und effizienter ein besseres Verständnis der wichtigsten SQL-Anweisungen, Wartearten, blockierten Abfragen und der Auswirkungen fehlender Indizes auf die Server- oder Datenbankleistung zu gewinnen.

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Einfache Detailaufschlüsselung, Kontexteinstellung und einheitliche Navigation
Was wird blockiert, warum wird es blockiert – plus zusätzliche ausführliche Deadlock-Analyse
Optimale Index-, Abfrage- und Tabellenoptimierungsmöglichkeiten erkennen

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