数据库性能测试与错误处理全解析

### 数据库性能测试与错误处理全解析 #### 1. 数据库性能数据收集 在数据库性能测试中，收集准确的数据是关键。可以使用`sys.fn_xe_file_target_read_file`方法结合XQuery语法来查询数据，示例代码如下： ```sql SELECT xe_data.value('(/event/action[@name=''sql_text'']/value)[1]','varchar(max)') AS sql_text, xe_data.value('(/event/@timestamp)[1]','datetime') AS timestamp, xe_data.value('(/event/data[@name=''wait_type'']/text)[1]','varchar(50)') AS wait_type, xe_data.value('(/event/data[@name=''total_duration'']/value)[1]','int') AS total_duration, xe_data.value('(/event/data[@name=''signal_duration'']/value)[1]','int') AS signal_duration FROM ( SELECT CAST(event_data AS xml) AS xe_data FROM sys.fn_xe_file_target_read_file('c:\wait_*.xel', 'c:\wait_*.xem', null, null) ) x; GO ``` 此外，还可以使用数据收集器（Data Collector）自动从动态管理视图（DMVs）和某些系统性能计数器收集性能数据，并按指定计划定期将其上传到中央管理数据仓库（MDW）。SQL Server自带三个预定义的系统收集集，其中服务器活动收集集从性能调优的角度来看最为有用，它结合了多个DMV和性能计数器的信息，能提供服务器CPU、磁盘I/O、内存和网络资源使用情况的概述。默认情况下，每个指标每秒采样一次，收集的数据每15分钟上传到MDW，并保留14天。如果需要，还可以根据性能计数器的收集器类型创建自定义数据收集集来调整收集的定义、频率和持续时间。 数据收集器与其他分析工具不同，它更适合监测长期性能趋势。可以长时间收集和保存历史性能数据，便于比较服务器在数月甚至数年的相对性能。同时，它还提供预格式化的可钻取表格报告和图表，能让用户快速识别主要问题区域。 #### 2. 性能数据的分析 ##### 2.1 捕获基线指标 性能评估需要一个整体的流程，性能测试应具有可重复性，并且要在可回滚的环境中进行，以确保每次测试的初始条件相同。可以使用可恢复到原始状态的测试数据库，或者在每次测试前重启所有相关服务器。也可以利用SQL Server 2008的数据库快照功能，或在虚拟化环境中恢复虚拟机镜像的保存状态。 在每次测试运行时，要以相同的方式收集相同的性能计数器、查询跟踪数据和其他指标，一致性是验证更改有效性和衡量其效果的关键。第一次测试应作为基线，后续测试结果与之比较。随着问题的解决或测试条件的变化，需要建立新的基线。需要注意的是，修复应用程序某一区域的问题可能会影响其他区域的性能。 在数据库环境中，基线指标的确定通常比较直接。可以使用服务器端跟踪来捕获性能数据，包括查询持续时间和资源使用情况，然后对这些数据进行聚合以确定查询的最小、最大和平均统计信息。通过性能计数器跟踪服务器利用率，以确定哪些资源短缺。在修复性能问题时，可以将基线数据与其他测试数据进行分析，以确定性能趋势。 ##### 2.2 宏观分析 设置好性能计数器和跟踪后，就可以开始实际的性能测试。对于大型遗留应用程序，进行端到端的性能测试可能是一项艰巨的任务。可以按以下步骤进行： 1. **确定可用测试**：确定现有的单元和功能测试，评估它们是否可作为性能测试的起点。一些负载测试工具可以直接对预建的单元测试进行负载测试，但大多数商业负载工具是直接测试应用程序或Web代码。尽量收集更多的测试，以覆盖应用程序最常用的部分。 2. **实施负载测试套件**：使用预建的单元和功能测试实施负载测试套件。确保负载工具向任何与数据库交互的函数传递随机或半随机输入，以模拟真实流量，避免缓存对测试结果的影响。 3. **设定测试目标**：根据应用程序的生产环境确定测试负载水平。如果测试服务器不如生产系统强大，应相应地降低负载。同时，要确保测试和生产系统的SQL Server配置相似，包括最大并行度和RAM选项的设置。 4. **逐步增加负载**：负载测试通