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  • 修改SQL Server占用内存

    2020-06-02 12:13:54
    修改SQL Server占用内存

    修改SQL Server占用内存
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  • SQL Server占用服务器内存过高

    万次阅读 2017-07-11 17:36:40
    SQL Server对服务器内存的使用策略是用多少内存占用多少内存,只用在服务器内存不足时,才会释放一点占用内存,所以SQL Server 服务器内存往往会占用很高。 查看内存状态: DBCC MemoryStatus 这些...


    SQL Server对服务器内存的使用策略是用多少内存就占用多少内存,只用在服务器内存不足时,才会释放一点占用的内存,所以SQL Server 服务器内存往往会占用很高。

    查看内存状态:
    DBCC MemoryStatus


    这些内存一般都是Sql Server运行时候用作缓存的:

    1. 数据缓存:执行个查询语句,Sql Server会将相关的数据页(Sql Server操作的数据都是以页为单位的)加载到内存中来, 下一次如果再次请求此页的数据的时候,就无需读取磁盘了,大大提高了速度。

     
    2.执行命令缓存:在执行存储过程,自定函数时,Sql Server需要先二进制编译再运行,编译后的结果也会缓存起来, 再次调用时就无需再次编译。


    可以调用以下几个DBCC管理命令来清理这些缓存:


    DBCC FREEPROCCACHE 清除存储过程相关的缓存
    DBCC FREESESSIONCACHE 会话缓存
    DBCC FREESYSTEMCACHE('All') 系统缓存
    DBCC DROPCLEANBUFFERS 所有缓存

    但是,这几个命令虽然会清除掉现有缓存,为新的缓存腾地方,但是Sql server并不会因此释放掉已经占用的内存。Sql Server并没有提供任何命令允许我们释放不用到的内存。因此我们只能通过动态调整Sql Server可用的物理内存设置来强迫它释放内存。


    清除SQL Server服务器内存的方法:

    1,清除所有缓存


    DBCC DROPCLEANBUFFERS


    2,调整可使用物理内存








    把最大服务器内存改成1G,确定后内存就会被强制释放,然后把最大服务器内存改成合适的值。


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  • 查看SQLServer占用内存

    千次阅读 2017-06-14 10:40:41
    --查看SQLServer占用内存 IF CAST(SUBSTRING(@@VERSION,22,4) AS INT) select cast(cntr_value/(1024.0) as DECIMAL(12,1)) AS SQLServerMemoryMB from master.sys.sysperfinfo AS s where counter_name='Total ...
    --查看SQLServer占用内存
    IF CAST(SUBSTRING(@@VERSION,22,4) AS INT)<2008
    	select cast(cntr_value/(1024.0) as DECIMAL(12,1)) AS SQLServerMemoryMB
    	from master.sys.sysperfinfo AS s
    	where counter_name='Total Server Memory (KB)'
    ELSE
    	SELECT CAST(physical_memory_in_use_kb/1024.0 AS DECIMAL(12,1)) AS SQLServerMemoryMB 
    	FROM sys.dm_os_process_memory


    参考:

    为什么在Windows 任务管理器中不能显示SQL Server分配的全部内存

    (msdn) sys.dm_os_process_memory

    (msdn) 监视内存使用量

    windows任务管理器中的工作设置内存,内存专用工作集,提交大小详解

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  • 众所周知,SQL Server执行SQL语句的性能判定标准主要是IO读取数大小。...SQL Server占用内存除程序(即SQL Server引擎)外,主要包括缓存的数据(Buffer)和执行计划(Cache)。SQL Server以8KB大小的页为单...

    014c82c54b229f5a0d370a794e73fe31.png

    众所周知,SQL Server执行SQL语句的性能判定标准主要是IO读取数大小。本文在不违反这一原则情况下,同时来分析一下部分SQL语句执行时,SQL Server内存的变化情况。

    首先简述一下SQL Server内存占用的特点。SQL Server所占用的内存除程序(即SQL Server引擎)外,主要包括缓存的数据(Buffer)和执行计划(Cache)。SQL Server以8KB大小的页为单位存储数据。这个和SQL Server数据在磁盘上的存储页大小相同。当SQL Server执行SQL 语句时,如果需要的数据已经在其内存中,则直接从内存缓冲区读取并进行必要的运算然后输出执行结果。如果数据还未在内存中,则首先将数据从磁盘上读入内存Buffer中。而我们通常评价SQL性能指标中的IO逻辑读取数对应的正是从内存缓冲区读取的页数,而IO物理读取数则对应数据从磁盘读取的页数。

    注:以下的试验在多人共享的开发测试服务器上也可以进行,因为实际上可以分别看到某个表所占用的内存情况。但为了方便,笔者在做此试验时,在一个单独的、确认没有其它并发任务的数据库上进行,因此所看到的内存变化正是每一次所执行的SQL语句引起的。

    我们首先来看一个简单的实例。创建下表:

    以下是引用片段:

    Create Table P_User

    ( UserMobileStatus int NOT NULL,

    MobileNo int NOT NULL,

    LastOpTime DateTime Not NULL

    )

    然后为该表插入一定的数据:

    以下是引用片段:

    Declare @i int

    Set @i=28000

    WHILE @i<29000

    BEGIN

    Insert Into P_User

    Select @i % 2,@i,GetUTCDate()

    Set @i=@i+1

    END

    然后我们在查询分析器中首先执行:

    以下是引用片段:

    Set Statistics IO ON

    并按下Ctrl+M以显示实际的执行计划。

    此时,可以开始进行我们的试验了。为了准确观察每一次SQL语句变化情况,在执行第一条SQL语句以前,我们首先清空SQL Server所占用的数据内存:

    以下是引用片段:

    CHECKPOINT

    GO

    DBCC DROPCLEANBUFFERS

    这将清空SQL Server所占用的数据缓冲区(此语句在生产服务器上慎用,因为将导致一段时间内后续的SQL语句执行变慢)。

    测试1:在没有索引的表上执行SQL语句

    1.1 执行全表选取或者低选择性选取

    Select * From P_User

    从SQL执行计划可以看到,由于此时表中没有任何索引,因此将产生Table Scan。而IO统计结果如下:

    (1000 row(s) affected)

    表'P_User'。扫描计数1,逻辑读取4 次,物理读取4 次,预读0 次,lob 逻辑读取0 次,lob 物理读取0 次,lob 预读0 次。

    我们看一下数据库内存中的情况。

    首先查询到我们所操作database的database_id:

    以下是引用片段:

    Select database_id From sys.databases Where name='TestGDB'

    然后使用该database_id从表中查看内存情况:

    以下是引用片段:

    SELECT * FROM sys.dm_os_buffer_descriptors bd

    WHERE database_id=5

    order by allocation_unit_id,page_id

    得到结果如下:

    得到的结果中可以看到,除了必要的管理页(一个PFS_Page和一个IAM_Page)外,内存中总共出现了4个Data_Page页。这和刚才IO统计中看到的结果:逻辑读为4,物理读为4相同。由于是全表读取,表明P_User表全部数据所占用的数据页数也正是4,将这4个数据页的row_count数加起来也可以验证其总数据行=1000。

    在上例中,如果不清空数据缓冲区,再执行一遍SQL,可以看到内存毫无变化,而逻辑读也不变,只是物理读变为0,因为已经不需要再从磁盘读入数据。

    1.2 执行高选择性选取

    另外,在没有索引的情况下,如果将上例修改为:

    以下是引用片段:

    Select Top 1 * From P_Order 或者Select * From P_Order Where MobileNo=28502

    可以看到,系统同样要读取全部的数据页到内存。

    如果使用Select Top 1 * From P_Order Where MobileNo=28502这样的选取方式,有可能会出现只读取部分数据页到内存的情况。但由于在没有索引情况下,数据实际上是无序存放在堆上,所以结果很不稳定,也有可能发生读取所有的数据页到内存。

    测试2:建立聚集索引情况下,执行SQL语句

    2.1 执行全表选取或者低选择性选取

    修改表结构,在MobileNo字段上建立聚集索引。然后再次执行刚才的SQL语句。得到的执行计划变为聚集索引扫描。IO统计消息为:

    (1000 row(s) affected)

    表'P_User'。扫描计数1,逻辑读取6 次,物理读取1 次,预读4 次,lob 逻辑读取0 次,lob 物理读取0 次,lob 预读0 次。

    这里的逻辑读取变为6次。

    内存情况如下:

    内存中的变化是增加了一个非叶级的聚集索引页,而叶级的聚集索引则会和数据放在一起。

    另外,可以查看该表索引的级别:

    以下是引用片段:

    SELECT database_id,object_id,index_id,index_level,page_count,record_count

    FROM sys.dm_db_index_physical_stats

    (DB_ID(N'TestGDB'), OBJECT_ID(N'dbo.P_User'), NULL, NULL , 'DETAILED');

    从结果可以看到该表的聚集索引总共分2级。

    因而逻辑读增加了2——(由于发生Clustered Index Scan,除了根级别的聚集索引页占用1次外,从根级别聚集索引定位到叶级别的聚集索引也将额外占用1次逻辑读)。

    另外一个变化是只发生了一次物理读,即读取根级别的聚集索引页,另外4个数据页则通过预读方式而不是物理读从磁盘装入内存Buffer。这使得有聚集索引的情况下,执行SQL所直接花费的代价实际上更小。

    2.2 执行高选择性选取

    在建立聚集索引情况下,对性能有益的变化是:

    对于Select Top 1 * From P_Order 或者Select * From P_Order Where MobileNo=28702这样的语句,在有聚集索引情况下,只会将最终记录所在的页读入内存。

    测试3:建立非聚集索引情况下,执行SQL语句

    3.1 执行全表选取或者低选择性选取

    如果将表中同一字段的聚集索引换成非聚集索引,则可以看到如下特点:

    执行全表扫描将和没有任何索引的情况相似,将读取所有的数据页到内存。此时,SQL Server的查询引擎实际上无法使用非聚集索引。

    3.2 执行高选择性选取

    将只读取最终数据所在的页到内存。通过查询计划可以看到,SQL Server在非聚集索引上使用INDEX SEEK,然后通过lookup 得到数据实际所在行(索引覆盖情况下例外,因为不需要定位到实际数据行)。

    测试4:执行Nested Loop Join

    在进行测试前,我们先准备另外一张表和数据。

    以下是引用片段:

    Create Table P_Order

    ( UserStatus int NOT NULL,

    MobileNo int NOT NULL,

    Sid int Not NULL,

    LastSubTime DateTime

    )

    插入数据:

    以下是引用片段:

    Declare @i int

    Set @i=20000

    WHILE @i<30000

    BEGIN

    Insert Into P_Order

    Select @i % 2,@i,@i-19999,GetUTCDate()

    set @i=@i+1

    END

    可以看到,在执行全表扫描情况下,该表10000条数据总共占用38个内存数据页。

    4.1 执行全表选取或者低选择性选取

    以下是引用片段:

    Select * From P_Order A

    Inner Loop JOIN P_User B ON A.MobileNo=B.MobileNo

    对于此种高选择性选择,默认情况下SQL Server不会执行Loop Join。因此,使用了强制性的联接提示。

    在两个表都没有任何索引的情况下,可以看到:

    两个表所有的数据页都将被加载到内存。逻辑读取代价高达6万多次——对于P_Order表中的每一条记录,都将在P_User表中进行遍历。

    在其中一个表有聚集索引情况下,尽管逻辑读取相比刚才的6万多次已经大大下降,但仍然达到2万次。而且联接的次序对查询性能影响很大。因为其实际执行的是将SQL语句中前面的表作为联接的外部输入,而后面的表作为联接的内部输入。

    在两个表都有聚集索引情况下,相比较而言,逻辑读仍然达到数千次(取决于最终输出的数据大小),但相比较已经大大改善。而且表中的数据只有最终需要输出的部分才会被读入内存Buffer中。

    4.2 执行高选择性选取

    执行如下的SQL语句:

    以下是引用片段:

    Select * From P_Order A

    Inner merge JOIN P_User B ON A.MobileNo=B.MobileNo

    Where A.MobileNo=28913

    在两个表都没有任何索引情况下,两张表都将执行全表扫描。要读入所有的数据页到内存。总体逻辑读取决于两表的数据页数。

    在一个表有聚集索引或者非聚集索引情况下,该表将执行Index Seek,另一个表将出现全表扫描。内存数据缓冲区中,将有一张表只读入最终数据所在的数据页、一张表读入全部数据页。逻辑读数取决于表在联接中的秩序、以及无索引表的数据页数。

    在两个表都有聚集索引情况下,逻辑读最小,每个表只有2到3次。而且只有实际需要输出的数据才会被读入内存页。两个表都有非聚集索引情况下,消耗的逻辑读和内存资源近似。

    测试5:执行Merge Join

    5.1 执行全表选取或者低选择性选取

    执行SQL:

    以下是引用片段:

    Select * From P_Order A

    Inner merge JOIN P_User B ON A.MobileNo=B.MobileNo

    如果两张表都没有任何索引,则两张表都要进行全表扫描。所有的数据都要读入内存页。

    逻辑读数近似等于两张表的数据页总和。SQL Server处理过程中将使用到临时表。

    只有一张表有聚集索引的情形类似,SQL Server处理过程中将使用到临时表。并且读入所有的数据页到内存。

    如果两张表都有聚集索引,尽管两表的数据都会被读入内存页,但逻辑读数已经大大减少,等于其中一张表总数据内存页数加上最终输出的数据页数。而且SQL Server处理过程中将不需要再使用临时表。

    5.2 执行高选择性选取

    对于这样的高选择性SQL语句,SQL Server 将提示无法生成执行计划。

    以下是引用片段:

    Select * From P_Order A

    Inner merge JOIN P_User B ON A.MobileNo=B.MobileNo

    Where A.MobileNo=28913

    但可以执行:

    以下是引用片段:

    Select * From P_Order A

    Inner merge JOIN P_User B ON A.MobileNo=B.MobileNo

    Where A.MobileNo<=28001 (注:最终结果只有2条)

    这样的属于低选择性语句,但最终结果也很少的语句。如前面所述,这种情况下,采用netsted loop联接效率可能更高。

    测试6:执行Hash Join

    6.1 执行全表选取或者低选择性选取

    对于两表联接,如果两张表都没有索引,不写明联接提示的情况下,SQL Server默认使用hash join。而对于两表联接,如果两张表都有聚集索引,则SQL Server默认使用Merge Join。

    执行SQL:

    以下是引用片段:

    Select * From P_Order A

    Inner hash JOIN P_User B ON A.MobileNo=B.MobileNo

    在使用hash join情况下,无论两张表有无索引,都将读取所有的数据页到内存,SQL Server将使用临时表进行处理。逻辑读数近似等于两张表的数据页总和。

    6.2 执行高选择性选取

    和merge join执行高选择性选取情况类似,也无法直接执行:

    以下是引用片段:

    Select * From P_Order A

    Inner merge JOIN P_User B ON A.MobileNo=B.MobileNo

    Where A.MobileNo=28913

    但可以执行这样的结果很少的低选择性脚本:

    以下是引用片段:

    Select * From P_Order A

    Inner merge JOIN P_User B ON A.MobileNo=B.MobileNo

    Where A.MobileNo<=28001 (注:最终结果只有2条)

    但此情况下,采用netsted loop联接效率更高。

    测试总结

    本次测试的主要意义在于,通过分析具体的内存变化结合执行计划、IO读取等信息,可以更清楚地了解SQL Server执行SQL 语句过程。

    另外,也验证了一些通过分析SQL 语句的IO读取、执行计划曾经得到的经验:

    (1) 在执行单表查询时,如果是高选择查询,要建立非聚集索引或者聚集索引(推荐非聚集索引,是独立于数据存放的)。如果是低选择性查询,则需要建立聚集索引。

    (2) 在执行联接查询时,如果最终输出结果很少,则适宜使用nested loop join;如果输出结果较多,则通过建立聚集索引,而以merge join方式查询能得到好的性能。对于性能较低的hash join,通过转换成merge join或者nested loop join方式提高查询性能。

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    SQLServer执行SQL语句时内存占用特点.doc

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