SQLServer插入时性能监控怎么看_SQLServer插入性能监控方法-SQL-PHP中文网

SQL Server插入性能监控与优化需从多维度入手，核心在于分析事务日志写入、I/O开销、锁等待及索引维护。通过动态管理视图（DMVs）可实时诊断阻塞与等待类型；扩展事件精准捕获INSERT语句的执行细节与资源消耗；性能监视器（PerfMon）提供系统级指标如日志刷新速率和页分裂频率；查询存储则用于回溯慢查询历史趋势。插入变慢主因包括：过多索引导致维护开销大、日志磁盘I/O瓶颈、高并发下的锁竞争、页分裂频繁发生，以及触发器或约束带来的额外处理。定位慢速插入可通过查询存储筛选高耗时INSERT语句，或用扩展事件监听超时操作，亦或实时查询DMVs观察运行中请求的等待状态。优化策略涵盖：采用批量插入减少事务开销，合理删除或重建非聚集索引，将日志文件置于高速独立磁盘并设置合理增长，使用递增聚集键降低页分裂，必要时禁用触发器与约束以提升吞吐，并结合硬件升级改善整体I/O与计算能力。综合运用这些方法可显著提升数据写入效率。

sqlserver插入时性能监控怎么看_sqlserver插入性能监控方法

SQL Server插入操作的性能监控，核心在于洞察数据写入背后的资源消耗和潜在瓶颈。这不仅仅是看一个数字那么简单，它更像是一场侦探游戏，需要你从多个维度去收集线索。通常，我们会聚焦于事务日志的写入、I/O活动、锁等待、以及索引维护的开销。这些都是直接影响插入性能的关键要素。

解决方案

要深入了解SQL Server插入性能，我通常会从几个核心工具和概念入手。这就像手里有几把趁手的锤子，应对不同的钉子。

首先，动态管理视图（DMVs）是我的快速诊断利器。当我需要实时查看正在发生什么时，

sys.dm_exec_requests

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和

sys.dm_os_wait_stats

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是我的首选。通过

sys.dm_exec_requests

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，我可以筛选出当前正在执行的

INSERT

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语句，看看它们的

wait_type

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和

wait_time

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，这能很快告诉我操作是卡在I/O、锁还是CPU上。而

sys.dm_os_wait_stats

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则提供了整个实例级别的等待事件累积数据，能帮助我理解长期趋势，比如日志写入（

WRITELOG

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）是不是一个普遍的瓶颈。

接着，扩展事件（Extended Events）是进行精细化监控的黄金标准。说实话，Profiler虽然经典，但开销太大，现在我几乎只用扩展事件。我可以配置一个会话来捕获特定的事件，比如

sqlserver.sql_statement_completed

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或

sqlserver.rpc_completed

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，并添加

duration

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、

cpu_time

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、

logical_reads

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、

physical_reads

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等字段。更关键的是，针对插入操作，我会特别关注

sqlserver.transaction_log_writes

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和

sqlserver.page_writes

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事件，它们能直接揭示事务日志和数据页的写入行为。通过这些事件，我能看到具体哪个

INSERT

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语句产生了多少日志写入，或者导致了多少页分裂。

再者，性能监视器（PerfMon）也是不可或缺的，它提供了系统级的宏观视角。我常用的计数器包括：

```
SQLServer:Databases
```
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对象下的
```
Log Bytes Flushed/sec
```
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和
```
Transactions/sec
```
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：直接反映事务日志的写入量和事务提交频率。
```
SQLServer:Access Methods
```
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对象下的
```
Page Splits/sec
```
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：高并发插入，尤其是在非顺序的聚集索引上，很容易导致页分裂，这会带来额外的I/O和锁开销。
```
SQLServer:Buffer Manager
```
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对象下的
```
Page life expectancy
```
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：虽然不是直接针对插入，但如果它持续走低，说明内存压力大，可能会间接影响数据页的写入效率。

最后，如果我想回溯历史，看看某个特定的

INSERT

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语句在过去一段时间的表现，查询存储（Query Store）简直是神器。它能自动捕获查询的执行计划、运行时统计信息，我可以直接在SSMS里筛选出

INSERT

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类型的查询，按持续时间、CPU时间或逻辑读排序，找出那些“慢”的插入操作，并分析其历史性能趋势和执行计划变化。

这些工具结合使用，就能构建一个相当全面的插入性能监控体系。

SQL Server插入操作为什么会慢？

当SQL Server的插入操作变得迟缓时，这背后往往不是单一原因，而是多方面因素交织的结果。在我看来，这就像医生诊断病情，得逐一排除。

一个最常见的罪魁祸首是索引开销。每当你在一个表上执行

INSERT

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操作时，所有与该表相关的非聚集索引也都需要更新。如果你的表有大量的非聚集索引，或者这些索引的设计不合理，每次插入都会导致大量的索引页写入和维护工作。想象一下，你往一个大箱子里放东西，结果这个箱子外面还挂满了各种小袋子，每放一样东西，还得把所有小袋子里的相关标签都更新一遍，这效率能高吗？

其次，事务日志的写入压力也是一个大头。SQL Server的事务日志是写入操作的生命线，所有的数据修改首先都会被记录到事务日志中。如果事务日志文件所在的磁盘I/O性能不佳，或者事务日志文件本身设置不合理（比如频繁的小幅自动增长），那么插入操作就会被日志写入的速度拖慢。在高并发场景下，日志文件的写入瓶颈会更加明显。

再来，锁和阻塞问题不容忽视。尤其是在高并发环境中，如果插入操作需要获取的锁与其他长时间运行的查询或修改操作发生冲突，就可能导致严重的阻塞。例如，在插入新行时，可能会锁定页或行，如果其他会话需要访问这些被锁定的资源，就得等待。

页分裂（Page Splits）也是一个隐形杀手。这通常发生在聚集索引上，当你插入一条数据，但它需要插入的位置所在的页已经满了，SQL Server就需要将该页分裂成两页，并移动一部分数据。这个过程会消耗额外的I/O和CPU资源，并且可能导致索引碎片化，进一步影响后续的查询和插入性能。非顺序的聚集索引键值插入，是页分裂的温床。

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还有一些不那么显眼但同样重要的因素，比如触发器和约束。如果表上定义了复杂的

AFTER INSERT

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触发器，或者有大量需要验证的

CHECK

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约束和

FOREIGN KEY

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约束，这些额外的逻辑执行都会增加插入操作的整体耗时。

如何定位到具体的慢速插入语句？

要找出哪个

INSERT

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语句是“害群之马”，我们不能盲人摸象。我通常会采用以下几种方法，它们各有侧重，能帮助我们逐步缩小范围。

我的首选工具往往是查询存储（Query Store）。这是定位慢查询的利器，因为它能自动捕获并存储执行计划和运行时统计信息。在SQL Server Management Studio (SSMS) 中，我可以打开目标数据库的查询存储，然后在“Top Resource Consuming Queries”视图中，将“Query Text”筛选为包含

INSERT

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关键字，并按“Total Duration”或“Total CPU Time”降序排列。这样，我能一目了然地看到哪些

INSERT

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语句在过去一段时间内消耗了最多的资源，甚至能看到它们的历史性能趋势和执行计划变化。这对于发现周期性变慢的插入操作尤其有效。

如果查询存储没有启用，或者我需要更实时的、更细粒度的信息，扩展事件（Extended Events）就派上用场了。我会创建一个扩展事件会话，捕获

sqlserver.sql_statement_completed

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或

sqlserver.rpc_completed

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事件。关键在于，我会添加一些有用的字段，比如

database_name

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、

client_app_name

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、

duration

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、

cpu_time

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、

logical_reads

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，以及最重要的

statement

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字段来获取完整的SQL文本。我还可以设置一个过滤器，例如

sqlserver.sql_statement_completed.statement LIKE '%INSERT%'

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，甚至可以设置一个

duration > 1000

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(1秒) 的阈值，只捕获那些慢速的插入操作。会话启动后，我可以实时查看数据，或者将数据写入文件后离线分析，通过聚合

statement

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字段，就能找出那些反复出现且耗时较长的插入语句。

对于正在实时运行的慢速插入，动态管理视图（DMVs）是我的“望远镜”。我会周期性地运行类似这样的查询：

SELECT
    s.session_id,
    r.command,
    r.status,
    r.wait_type,
    r.wait_time,
    r.last_wait_type,
    r.blocking_session_id,
    st.text AS sql_text,
    qp.query_plan
FROM
    sys.dm_exec_requests r
JOIN
    sys.dm_exec_sessions s ON r.session_id = s.session_id
OUTER APPLY
    sys.dm_exec_sql_text(r.sql_handle) st
OUTER APPLY
    sys.dm_exec_query_plan(r.plan_handle) qp
WHERE
    r.command LIKE '%INSERT%' AND r.status = 'running'
ORDER BY
    r.wait_time DESC;

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这个查询能帮我找出当前正在执行的

INSERT

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语句，它们在等待什么（

wait_type

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），以及是否被其他会话阻塞（

blocking_session_id

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）。这对于诊断突发性的慢速插入问题非常有效。

通过这些方法，我们就能从不同的时间维度和粒度，精准地定位到那些拖慢系统性能的

INSERT

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语句。

SQL Server插入性能优化有哪些实用技巧？

在SQL Server中，优化插入性能是一项综合性工作，需要从多个层面入手。我总结了一些在实践中非常有效的技巧，它们能显著提升数据写入的效率。

1. 批量插入，减少事务开销： 这是最核心的优化策略之一。单行插入会产生大量的事务开销（每次插入都要开始事务、提交事务、写入日志）。如果可能，尽量将多行数据合并成一个

INSERT

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语句，或者使用

BULK INSERT

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、

OPENROWSET(BULK...)

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甚至 SSIS 等工具进行批量导入。例如：

-- 批量插入多行数据
INSERT INTO YourTable (Col1, Col2) VALUES
(Value1, Value2),
(Value3, Value4),
(Value5, Value6);

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对于大量数据，

BULK INSERT

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的性能优势是压倒性的，因为它能绕过很多常规的事务处理开销，直接将数据高效地写入。

2. 优化索引，权衡读写： 过多的索引是插入性能的杀手。虽然索引能加速查询，但每次插入、更新、删除操作都需要维护它们。仔细评估每个非聚集索引的必要性，删除不常用或重复的索引。对于大批量插入，可以考虑在插入前禁用或删除非聚集索引，插入完成后再重建或启用它们。这会大大减少插入时的I/O和CPU开销。当然，这需要停机窗口或对业务影响的评估。

3. 优化事务日志： 事务日志的性能直接影响写入。确保事务日志文件位于独立的、高速的存储设备上（最好是SSD或NVMe）。合理设置日志文件的初始大小和自动增长参数，避免频繁的小幅自动增长，这会导致日志文件碎片化和性能下降。每次自动增长都是一个同步操作，会阻塞所有写入。

4. 避免页分裂： 页分裂是由于数据页已满，需要重新组织数据。如果你的表有聚集索引，尽量选择一个递增的、唯一的键作为聚集索引键，比如