Hej,
Jag kommer att fortsätta att förklara hur man felsöker prestandaproblem för SQL Server i den här artikelserien.
Felsökning av SQL-serverprestanda
Läs tidigare SQLDiag-artikel före detta.
Felsökning av SQL Server-prestanda -6 Samla in prestandadata med verktyget SQLDiag
Rapportera SQLDIAG-prestandadata via RML Utilities Tool
Verktyget RML Utilities är inte tillgängligt i SQL Server, så du måste installera det. Du kan ladda ner verktyget RML Utilities gratis från den här länken.
När du har laddat ner och installerat RML Utilities-verktyget kan du öppna RML CMD Prompt enligt följande.
Efter att ha öppnat RML Utilities kommer kommandoraden Cmd Prompt att visas enligt följande.
Med kommandot Readtrace nedan, ge den första av spårningsfilerna (D1010984_SQLDIAG__sp_trace.trc) som vi genererade som ett resultat av SQLDIAG i vår tidigare artikel enligt följande.
När den har läst den första läser den automatiskt de andra och förbereder rapporten.
readtrace -I"D:\SQL_DIAG_OUTPUT\D1010984_SQLDIAG__sp_trace.trc" -o"D:\Result"
När du kör kommandot ovan skapar detta kommando anpassade tabeller i en databas och infogar all prestandadata i denna databas som heter PerfAnalysis på vår standardinstans.
För att se rapporten som utarbetats av RML Utility åt oss, öppna Reporter-verktyget enligt nedan.
När du öppnar Reporter-verktyget visas en skärm som följande.
Ange den instans och den databas som Reporter-verktyget ovan kommer att ta emot prestandadata från. När du klickar på OK-knappen kommer verktyget RML Utilities att ge dig en visuell rapport enligt nedan.
I den här rapporten kan du se värdena för CPU, Reads, Writes, Duration för databasen enligt nedan. När du klickar på länken Unika partier bredvid pilen ovan för att se de kostsamma frågorna ( TOP SQL ) för databasen, kommer du att se de kostsamma frågorna ( TOP SQL ) för vår databas enligt följande.
För att se mer detaljerad information om en fråga, klicka på mallen för frågan från Frågemall och se detaljerna nedan.
Jag kommer att förklara hur man löser dessa prestandaproblem i SQL Server i nästa artikel.