Ottimizzare le prestazioni con Query Store

Si applica a: SQL Server 2016 (13.x) e versioni successive, database SQL di Azure, Istanza gestita di SQL di Azure, Azure Synapse Analytics (solo pool SQL dedicato), database SQL in Microsoft Fabric

La funzionalità Query Store di SQL Server consente di individuare e ottimizzare le query nel carico di lavoro, sia tramite l'interfaccia visiva di SQL Server Management Studio che tramite query T-SQL. Questo articolo illustra in dettaglio come utilizzare informazioni azionabili per migliorare le prestazioni delle query nel database, incluso come identificare le query in base alle statistiche di utilizzo e imporre piani. È anche possibile usare la funzionalità Hint Query Store per identificare le query e definire i piani di query senza modificare il codice dell'applicazione.

• Per altre informazioni su come vengono raccolti questi dati, vedere Come Query Store raccoglie i dati.
• Per altre informazioni su configurazione e gestione con Query Store, vedere Monitorare le prestazioni con Query Store.
• Per informazioni sul funzionamento dell'archivio query nel database SQL di Azure, vedere Uso dell'archivio query nel database SQL di Azure.

Query di esempio per il tuning delle prestazioni

Query Store conserva la cronologia delle metriche di compilazione e runtime durante le esecuzioni delle query, consentendo di porre domande sul carico di lavoro.

Le seguenti query di esempio possono essere utili nella base di riferimento delle prestazioni e nell'analisi delle prestazioni delle query:

Le ultime query eseguite sul database

Ultime n query eseguite sul database nell’ultima ora:

SQL

SELECT TOP 10 qt.query_sql_text,
    q.query_id,
    qt.query_text_id,
    p.plan_id,
    rs.last_execution_time
FROM sys.query_store_query_text AS qt
INNER JOIN sys.query_store_query AS q
    ON qt.query_text_id = q.query_text_id
INNER JOIN sys.query_store_plan AS p
    ON q.query_id = p.query_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs
    ON p.plan_id = rs.plan_id
WHERE rs.last_execution_time > DATEADD(HOUR, -1, GETUTCDATE())
ORDER BY rs.last_execution_time DESC;

Conteggio esecuzioni

Numero di esecuzioni per ogni query nell'ultima ora:

SQL

SELECT q.query_id,
    qt.query_text_id,
    qt.query_sql_text,
    SUM(rs.count_executions) AS total_execution_count
FROM sys.query_store_query_text AS qt
INNER JOIN sys.query_store_query AS q
    ON qt.query_text_id = q.query_text_id
INNER JOIN sys.query_store_plan AS p
    ON q.query_id = p.query_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs
    ON p.plan_id = rs.plan_id
WHERE rs.last_execution_time > DATEADD(HOUR, -1, GETUTCDATE())
GROUP BY q.query_id,
    qt.query_text_id,
    qt.query_sql_text
ORDER BY total_execution_count DESC;

Tempo medio di esecuzione più lungo

Numero di query con la durata media più elevata nell'ultima ora:

SQL

SELECT TOP 10 ROUND(CONVERT(FLOAT, SUM(rs.avg_duration * rs.count_executions)) /
        NULLIF(SUM(rs.count_executions), 0), 2) avg_duration,
    SUM(rs.count_executions) AS total_execution_count,
    qt.query_sql_text,
    q.query_id,
    qt.query_text_id,
    p.plan_id,
    GETUTCDATE() AS CurrentUTCTime,
    MAX(rs.last_execution_time) AS last_execution_time
FROM sys.query_store_query_text AS qt
INNER JOIN sys.query_store_query AS q
    ON qt.query_text_id = q.query_text_id
INNER JOIN sys.query_store_plan AS p
    ON q.query_id = p.query_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs
    ON p.plan_id = rs.plan_id
WHERE rs.last_execution_time > DATEADD(HOUR, -1, GETUTCDATE())
GROUP BY qt.query_sql_text,
    q.query_id,
    qt.query_text_id,
    p.plan_id
ORDER BY avg_duration DESC;

Valore medio massimo di letture di I/O fisiche

Il numero di query che hanno registrato il maggior numero medio di letture I/O fisiche nelle ultime 24 ore, insieme al numero medio corrispondente di righe e conteggio delle esecuzioni:

SQL

SELECT TOP 10 rs.avg_physical_io_reads,
    qt.query_sql_text,
    q.query_id,
    qt.query_text_id,
    p.plan_id,
    rs.runtime_stats_id,
    rsi.start_time,
    rsi.end_time,
    rs.avg_rowcount,
    rs.count_executions
FROM sys.query_store_query_text AS qt
INNER JOIN sys.query_store_query AS q
    ON qt.query_text_id = q.query_text_id
INNER JOIN sys.query_store_plan AS p
    ON q.query_id = p.query_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs
    ON p.plan_id = rs.plan_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats_interval AS rsi
    ON rsi.runtime_stats_interval_id = rs.runtime_stats_interval_id
WHERE rsi.start_time >= DATEADD(hour, -24, GETUTCDATE())
ORDER BY rs.avg_physical_io_reads DESC;

Query con più di un piano

Le query con più di un piano sono particolarmente interessanti perché possono essere soggette a una regressione delle prestazioni a causa di una modifica della scelta del piano.

La query seguente identifica le query con il numero più alto di piani nell'ultima ora:

SQL

SELECT q.query_id,
    object_name(object_id) AS ContainingObject,
    COUNT(*) AS QueryPlanCount,
    STRING_AGG(p.plan_id, ',') plan_ids,
    qt.query_sql_text
FROM sys.query_store_query_text AS qt
INNER JOIN sys.query_store_query AS q
    ON qt.query_text_id = q.query_text_id
INNER JOIN sys.query_store_plan AS p
    ON p.query_id = q.query_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs
    ON p.plan_id = rs.plan_id
WHERE rs.last_execution_time > DATEADD(HOUR, -1, GETUTCDATE())
GROUP BY OBJECT_NAME(object_id),
    q.query_id,
    qt.query_sql_text
HAVING COUNT(DISTINCT p.plan_id) > 1
ORDER BY QueryPlanCount DESC;

La query seguente consente di identificare queste query unitamente a tutte le pianificazioni dell'ultima ora.

SQL

WITH Query_MultPlans
AS (
    SELECT COUNT(*) AS QueryPlanCount,
        q.query_id
    FROM sys.query_store_query_text AS qt
    INNER JOIN sys.query_store_query AS q
        ON qt.query_text_id = q.query_text_id
    INNER JOIN sys.query_store_plan AS p
        ON p.query_id = q.query_id
    GROUP BY q.query_id
    HAVING COUNT(DISTINCT plan_id) > 1
)
SELECT q.query_id,
    object_name(object_id) AS ContainingObject,
    query_sql_text,
    p.plan_id,
    p.query_plan AS plan_xml,
    p.last_compile_start_time,
    p.last_execution_time
FROM Query_MultPlans AS qm
INNER JOIN sys.query_store_query AS q
    ON qm.query_id = q.query_id
INNER JOIN sys.query_store_plan AS p
    ON q.query_id = p.query_id
INNER JOIN sys.query_store_query_text qt
    ON qt.query_text_id = q.query_text_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs
    ON p.plan_id = rs.plan_id
WHERE rs.last_execution_time > DATEADD(HOUR, -1, GETUTCDATE())
ORDER BY q.query_id,
    p.plan_id;

Durate di attesa più elevate

Questa query restituisce le prime 10 query con le durate di attesa più elevate per l’ultima ora:

SQL

SELECT TOP 10 qt.query_text_id,
    q.query_id,
    p.plan_id,
    sum(total_query_wait_time_ms) AS sum_total_wait_ms
FROM sys.query_store_wait_stats ws
INNER JOIN sys.query_store_plan p
    ON ws.plan_id = p.plan_id
INNER JOIN sys.query_store_query q
    ON p.query_id = q.query_id
INNER JOIN sys.query_store_query_text qt
    ON q.query_text_id = qt.query_text_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs
    ON p.plan_id = rs.plan_id
WHERE rs.last_execution_time > DATEADD(HOUR, -1, GETUTCDATE())
GROUP BY qt.query_text_id,
    q.query_id,
    p.plan_id
ORDER BY sum_total_wait_ms DESC;

Nota

In Azure Synapse Analytics le query di esempio di Query Store in questa sezione sono supportate ad eccezione delle statistiche di attesa, che non sono disponibili nelle DMV di Query Store di Azure Synapse Analytics.

Query regredite di recente nelle prestazioni

L'esempio di query seguente restituisce tutte le query in cui il tempo di esecuzione è raddoppiato nelle ultime 48 ore in seguito alla modifica del piano selezionato. Questa query confronta tutti gli intervalli delle statistiche di runtime affiancandoli:

SQL

SELECT qt.query_sql_text,
    q.query_id,
    qt.query_text_id,
    rs1.runtime_stats_id AS runtime_stats_id_1,
    rsi1.start_time AS interval_1,
    p1.plan_id AS plan_1,
    rs1.avg_duration AS avg_duration_1,
    rs2.avg_duration AS avg_duration_2,
    p2.plan_id AS plan_2,
    rsi2.start_time AS interval_2,
    rs2.runtime_stats_id AS runtime_stats_id_2
FROM sys.query_store_query_text AS qt
INNER JOIN sys.query_store_query AS q
    ON qt.query_text_id = q.query_text_id
INNER JOIN sys.query_store_plan AS p1
    ON q.query_id = p1.query_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs1
    ON p1.plan_id = rs1.plan_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats_interval AS rsi1
    ON rsi1.runtime_stats_interval_id = rs1.runtime_stats_interval_id
INNER JOIN sys.query_store_plan AS p2
    ON q.query_id = p2.query_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs2
    ON p2.plan_id = rs2.plan_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats_interval AS rsi2
    ON rsi2.runtime_stats_interval_id = rs2.runtime_stats_interval_id
WHERE rsi1.start_time > DATEADD(hour, -48, GETUTCDATE())
    AND rsi2.start_time > rsi1.start_time
    AND p1.plan_id <> p2.plan_id
    AND rs2.avg_duration > 2 * rs1.avg_duration
ORDER BY q.query_id,
    rsi1.start_time,
    rsi2.start_time;

Per visualizzare tutte le regressioni delle prestazioni, non solo quelle correlate alla modifica del piano selezionato, è sufficiente rimuovere la condizione AND p1.plan_id <> p2.plan_id dalla query precedente.

Query con regressione cronologica nelle prestazioni

Quando si desidera confrontare l'esecuzione recente con l’esecuzione storica, la query seguente confronta l'esecuzione della query sulla base del periodo di esecuzione. In questo specifico esempio la query confronta le esecuzioni nel periodo recente (1 ora) con il periodo della cronologia (ultimo giorno) e identifica quelle che hanno introdotto additional_duration_workload. Questa metrica viene ottenuta moltiplicando la differenza tra l'esecuzione media recente e quella media della cronologia e il numero delle esecuzioni recenti. Rappresenta la durata aggiuntiva di queste esecuzioni recenti introdotte, rispetto alla cronologia:

SQL

--- "Recent" workload - last 1 hour
DECLARE @recent_start_time DATETIMEOFFSET;
DECLARE @recent_end_time DATETIMEOFFSET;

SET @recent_start_time = DATEADD(hour, - 1, SYSUTCDATETIME());
SET @recent_end_time = SYSUTCDATETIME();

--- "History" workload
DECLARE @history_start_time DATETIMEOFFSET;
DECLARE @history_end_time DATETIMEOFFSET;

SET @history_start_time = DATEADD(hour, - 24, SYSUTCDATETIME());
SET @history_end_time = SYSUTCDATETIME();

WITH hist AS (
    SELECT p.query_id query_id,
        ROUND(ROUND(CONVERT(FLOAT, SUM(rs.avg_duration * rs.count_executions)) * 0.001, 2), 2) AS total_duration,
        SUM(rs.count_executions) AS count_executions,
        COUNT(DISTINCT p.plan_id) AS num_plans
    FROM sys.query_store_runtime_stats AS rs
    INNER JOIN sys.query_store_plan AS p
        ON p.plan_id = rs.plan_id
    WHERE (
        rs.first_execution_time >= @history_start_time
        AND rs.last_execution_time < @history_end_time
    )
    OR (
        rs.first_execution_time <= @history_start_time
        AND rs.last_execution_time > @history_start_time
    )
    OR (
        rs.first_execution_time <= @history_end_time
        AND rs.last_execution_time > @history_end_time
    )
    GROUP BY p.query_id
),
recent AS (
    SELECT p.query_id query_id,
        ROUND(ROUND(CONVERT(FLOAT, SUM(rs.avg_duration * rs.count_executions)) * 0.001, 2), 2) AS total_duration,
        SUM(rs.count_executions) AS count_executions,
        COUNT(DISTINCT p.plan_id) AS num_plans
    FROM sys.query_store_runtime_stats AS rs
    INNER JOIN sys.query_store_plan AS p
        ON p.plan_id = rs.plan_id
    WHERE (
        rs.first_execution_time >= @recent_start_time
        AND rs.last_execution_time < @recent_end_time
    )
    OR (
        rs.first_execution_time <= @recent_start_time
        AND rs.last_execution_time > @recent_start_time
    )
    OR (
        rs.first_execution_time <= @recent_end_time
        AND rs.last_execution_time > @recent_end_time
    )
    GROUP BY p.query_id
    )
SELECT results.query_id AS query_id,
    results.query_text AS query_text,
    results.additional_duration_workload AS additional_duration_workload,
    results.total_duration_recent AS total_duration_recent,
    results.total_duration_hist AS total_duration_hist,
    ISNULL(results.count_executions_recent, 0) AS count_executions_recent,
    ISNULL(results.count_executions_hist, 0) AS count_executions_hist
FROM (
    SELECT hist.query_id AS query_id,
        qt.query_sql_text AS query_text,
        ROUND(CONVERT(FLOAT, recent.total_duration / recent.count_executions - hist.total_duration / hist.count_executions) * (recent.count_executions), 2) AS additional_duration_workload,
        ROUND(recent.total_duration, 2) AS total_duration_recent,
        ROUND(hist.total_duration, 2) AS total_duration_hist,
        recent.count_executions AS count_executions_recent,
        hist.count_executions AS count_executions_hist
    FROM hist
    INNER JOIN recent
        ON hist.query_id = recent.query_id
    INNER JOIN sys.query_store_query AS q
        ON q.query_id = hist.query_id
    INNER JOIN sys.query_store_query_text AS qt
        ON q.query_text_id = qt.query_text_id
) AS results
WHERE additional_duration_workload > 0
ORDER BY additional_duration_workload DESC
OPTION (MERGE JOIN);

Garantire la stabilità delle prestazioni di query

Per le query eseguite più volte è possibile notare che SQL Server usa piani diversi che comportano durate e utilizzi diversi delle risorse. Query Store consente di rilevare il momento in cui si verifica una regressione delle prestazioni di esecuzione delle query e di determinare il piano ottimale in un periodo di interesse. È quindi possibile forzare il piano ottimale per le future esecuzioni delle query.

È anche possibile identificare incoerenze nelle prestazioni di una query con parametri (impostati sia automaticamente che manualmente). Tra i diversi piani è possibile identificare quello più rapido e adatto per tutti o per la maggior parte dei valori di parametro e forzarne l'uso. In questo modo si mantengono prevedibili le prestazioni per il set più ampio di scenari utente.

Forzare un piano per una query (applicare una politica di forzatura)

Quando si forza un piano per una determinata query, SQL Server cerca di imporre il piano nell'ottimizzatore. Se l'uso forzato del piano ha esito negativo, viene attivato un evento esteso e all’ottimizzatore viene istruito di ottimizzare in modo normale.

SQL

EXEC sp_query_store_force_plan @query_id = 48, @plan_id = 49;

Se si usa sp_query_store_force_plan, è possibile forzare solo piani che sono stati registrati da Query Store come piani per tale query. In altre parole, gli unici piani disponibili per una query sono quelli già usati per eseguire tale query mentre Query Store era attivo.

Nota

L'imposizione dei piani in Query Store non è supportata in Azure Synapse Analytics.

Supporto dell'uso forzato del piano per cursori statici e fast forward

In SQL Server 2019 (15.x) e versioni successive e Azure SQL Database (tutti i modelli di distribuzione), Query Store consente di forzare i piani di esecuzione query per i cursori Transact-SQL e API Fast Forward e statici. Il forzamento è supportato tramite sp_query_store_force_plan o attraverso i report di Query Store in SQL Server Management Studio.

Rimuovere l'utilizzo forzato del piano per una query

Per impiegare di nuovo Query Optimizer di SQL Server per calcolare il piano di query ottimale, usare sp_query_store_unforce_plan per annullare l'utilizzo forzato del piano selezionato per la query.

SQL

EXEC sp_query_store_unforce_plan @query_id = 48, @plan_id = 49;

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