SQL Server数据库中，我们都清楚统计信息对于优化器来说非常重要。一般情况下，我们会开启”自动更新统计信息”(Auto Update Statistics)这个选项，以便数据库能自动更新过期/过时的统计信息，因为过期/过时的统计信息可能会导致数据库生成一个糟糕的执行计划，SQL性能将会大打折扣，举一个例子，我们大脑做一些决策的时候，严重依赖所获取做决策信息的真实性与准确性，如果你所获得的信息是错误的，那么十有八九你会做出一个严重错误的决定。例如，如果当下环境中，你获取的信息：”买房稳赚不赔;买房会抗通胀……“是过时/错误的信息，那么你就会为当下的决策付出惨痛代价。
“自动更新统计信息”固然是不错的一个功能，但是很多人对它内部的原理知之甚少。对于”自动更新统计信息”是否开启也是有一些争论的。如果你监控发现一个SQL的执行计划经常出现变化，除了参数嗅探外等因素外，那么你要考虑一下可能是因为SQL语句中所涉及的表的统计信息自动更新导致。个人曾遇到一个案例，SQL语句的执行计划在凌晨2点变了，而且是性能变差，具体原因是在这个时间段，有一个作业会归档清理数据，导致触发自动统计信息更新，而它使用的是自动采样比例，而由于采样比例过低，导致优化器生成了一个较差的执行计划。如果你不用扩展事件去跟踪、分析的话，那么真的很难搞清楚为什么出现这种玄幻的现象。
下面是一个SQL执行计划经常出现变化的例子的截图，来自SolarWinds的DPA。
下面介绍一下，如何使用扩展事件跟踪统计信息自动更新。可以在做一些深入分析时用到。
创建扩展事件stat_auto_update_event
1 2 3 4 5 6 7 | CREATE EVENT SESSION [stat_auto_update_event] ON SERVER ADD EVENT sqlserver.auto_stats( ACTION(sqlserver.sql_text,sqlserver.username,sqlserver.database_name))ADD TARGET package0.event_file(SET filename=N'E:extevntlogstat_auto_update_event',max_rollover_files=(60)),ADD TARGET package0.ring_bufferWITH (MAX_MEMORY=4096 KB,EVENT_RETENTION_MODE=ALLOW_SINGLE_EVENT_LOSS,MAX_DISPATCH_LATENCY=30 SECONDS,MAX_EVENT_SIZE=0 KB,MEMORY_PARTITION_MODE=NONE,TRACK_CAUSALITY=OFF,STARTUP_STATE=ON)GO |
启动会话,扩展事件就能捕获数据库中”自动更新统计信息”的一些事件了。
1 2 | ALTER EVENT SESSION [stat_auto_update_event] ON SERVERSTATE = START; |
此时，你就可以用下面SQL查看/分析”自动更新统计信息”的一些详细信息了。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 | IF OBJECT_ID('tempdb..#stat_auto_update_event') IS NOT NULL DROP TABLE #stat_auto_update_event;CREATE TABLE #stat_auto_update_event( [ID] INT IDENTITY(1, 1) NOT NULL , [stat_update_dtl] XML , CONSTRAINT [pk_stat_auto_update_event] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [ID] ));INSERT #stat_auto_update_event ( [stat_update_dtl] )SELECT CONVERT(XML, [event_data]) AS [stat_update_dtl]FROM [sys].[fn_xe_file_target_read_file]('E:extevntlogstat_update_event*.xel', NULL, NULL, NULL)CREATE PRIMARY XML INDEX [xml_idx_stat_dtl] ON #stat_auto_update_event([stat_update_dtl]);CREATE XML INDEX [xml_idx_stat_dtl_path] ON [#stat_auto_update_event]([stat_update_dtl])USING XML INDEX [xml_idx_stat_dtl] FOR VALUE;WITH cte_stat AS (SELECT[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/data[@name="database_id"]/value)[1]', 'INT') AS [database_id], [sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/@timestamp)[1]', 'DATETIME2(7)') AS [event_time],[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/@name)[1]', 'VARCHAR(MAX)') AS [event_name],[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/data[@name="index_id"]/value)[1]', 'BIGINT') AS [index_id],[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/data[@name="object_id"]/value)[1]', 'BIGINT') AS [object_id],[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/data[@name="job_type"]/text)[1]', 'VARCHAR(MAX)') AS [job_type],[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/data[@name="sample_percentage"]/value)[1]','INT') AS [sample_pct],[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/data[@name="status"]/text)[1]', 'VARCHAR(MAX)') AS [status],[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/data[@name="duration"]/value)[1]', 'BIGINT') / 1000000. AS [duration],[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/data[@name="statistics_list"]/value)[1]', 'VARCHAR(MAX)') AS [statistics_list]FROM [#stat_auto_update_event] AS [sw] )SELECT DB_NAME([cte_stat].[database_id]) AS [database_name] , DATEADD(HOUR, DATEDIFF(HOUR, GETUTCDATE(), GETDATE()), [cte_stat].[event_time]) AS [event_time] , [cte_stat].[event_name] , OBJECT_NAME([cte_stat].[object_id],[cte_stat].[database_id]) AS object_name, [cte_stat].[index_id] , [cte_stat].[job_type] , [cte_stat].[status] , [cte_stat].[sample_pct], [cte_stat].[duration] , [cte_stat].[statistics_list]FROM cte_statORDER BY [cte_stat].[event_time]; |
上面扩展事件是跟踪整个数据库实例下的所有”自动更新统计信息”事件，会存在一定的开销，如果我只想跟踪某个对象，那么可以在创建扩展事件时进行过滤处理，如下所示，我只跟踪表test的”自动更新统计信息”，那么就可以通过下面脚本添加扩展事件
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 | CREATE EVENT SESSION [test_auto_update_event] ON SERVER ADD EVENT sqlserver.auto_stats( SET collect_database_name=(0) ACTION ( sqlserver.client_app_name ,sqlserver.sql_text ,sqlserver.tsql_stack ,sqlserver.username ,sqlserver.database_name ) WHERE [object_id] =45243216/* order of conditions matters - pick the most selective first */ AND [database_id] =5 AND [package0].[not_equal_uint64]([status], 'Loading stats without updating') )ADD TARGET package0.event_file(SET filename=N'E:extevntlogtest_auto_update_event',max_rollover_files=(60)),ADD TARGET package0.ring_bufferWITH (MAX_MEMORY=4096 KB,EVENT_RETENTION_MODE=ALLOW_SINGLE_EVENT_LOSS,MAX_DISPATCH_LATENCY=30 SECONDS,MAX_EVENT_SIZE=0 KB,MEMORY_PARTITION_MODE=NONE,TRACK_CAUSALITY=OFF,STARTUP_STATE=ON)GO |
注意：要根据实际情况调整相关值，例如[database_id]、[object_id]的值。
手动构造一些条件，触发表test自动更新统计信息，此时，你可以使用ssms工具查看扩展事件捕获的一些数据了，如下截图所示：
当然，你也可以使用下面SQL语句进行查询
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 | IF OBJECT_ID('tempdb..#stat_auto_update_event') IS NOT NULL DROP TABLE #stat_auto_update_event;CREATE TABLE #stat_auto_update_event( [ID] INT IDENTITY(1, 1) NOT NULL , [stat_update_dtl] XML , CONSTRAINT [pk_stat_auto_update_event] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [ID] ));INSERT #stat_auto_update_event ( [stat_update_dtl] )SELECT CONVERT(XML, [event_data]) AS [stat_update_dtl]FROM [sys].[fn_xe_file_target_read_file]('E:extevntlogtest_auto_update_event*.xel', NULL, NULL, NULL)CREATE PRIMARY XML INDEX [xml_idx_stat_dtl] ON #stat_auto_update_event([stat_update_dtl]);CREATE XML INDEX [xml_idx_stat_dtl_path] ON [#stat_auto_update_event]([stat_update_dtl])USING XML INDEX [xml_idx_stat_dtl] FOR VALUE;WITH cte_stat AS (SELECT[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/data[@name="database_id"]/value)[1]', 'INT') AS [database_id], [sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/@timestamp)[1]', 'DATETIME2(7)') AS [event_time],[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/@name)[1]', 'VARCHAR(MAX)') AS [event_name],[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/data[@name="index_id"]/value)[1]', 'BIGINT') AS [index_id],[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/data[@name="object_id"]/value)[1]', 'BIGINT') AS [object_id],[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/data[@name="job_type"]/text)[1]', 'VARCHAR(MAX)') AS [job_type],[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/data[@name="sample_percentage"]/value)[1]','INT') AS [sample_pct],[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/data[@name="status"]/text)[1]', 'VARCHAR(MAX)') AS [status],[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/data[@name="duration"]/value)[1]', 'BIGINT') / 1000000. AS [duration],[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/data[@name="statistics_list"]/value)[1]', 'VARCHAR(MAX)') AS [statistics_list],[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/action[@name="sql_text"]/value)[1]','VARCHAR(MAX)') AS [sql_text],[sw].[stat_update_dtl].[value]('(/event/action[@name="client_app_name"]/value)[1]','VARCHAR(MAX)') AS [client_app_name]FROM [#stat_auto_update_event] AS [sw] )SELECT DB_NAME([cte_stat].[database_id]) AS [database_name] , DATEADD(HOUR, DATEDIFF(HOUR, GETUTCDATE(), GETDATE()), [cte_stat].[event_time]) AS [event_time] , [cte_stat].[event_name] , OBJECT_NAME([cte_stat].[object_id],[cte_stat].[database_id]) AS object_name, [cte_stat].[index_id] , [cte_stat].[job_type] , [cte_stat].[status] , [cte_stat].[sample_pct], [cte_stat].[duration] , [cte_stat].[statistics_list], [cte_stat].[sql_text], [cte_stat].[client_app_name]FROM cte_statORDER BY [cte_stat].[event_time]; |
关于扩展信息捕获的aut_stat数据，status状态一般有下面一些值(状态)，其中Loading stats without updating通常指的是加载统计信息而不进行更新操作
- Loading stats without updating
- Other
- Loading and updating stats
那么使用扩展事件追踪统计自动统计信息更新，有哪一些用途呢？ 下面是我简单的一些总结，不仅仅局限于此，你也可以扩展其用途。
- 追踪分析自动统计信息的采样比例
- 分析SQL语句执行计划变化的原因。
- 为手工更新统计信息的频率与表对象提供数据支撑
- 研究自动统计信息更新触发的一些机制。
以上就是一文详解SQL Server如何跟踪自动统计信息更新的详细内容，更多关于SQL Server信息更新的资料请关注IT俱乐部其它相关文章！
