Давайте напишем целую пачку маленьких, простых, но умных и полезных приложений, которые помогут нам решить ежедневные задачи наблюдения за сервером.

1. Я построю свой профайлер!
С гридами и кнопками!
Алексей Ковалёв

2. Спонсоры

3. SQL Trace: Что и зачем
 Что?
 Набор событий и данных, собранный
Database Engine.
 Зачем?
 Основное – что сейчас происходит на
сервере?
 Собрать статистику выполнения

4. Методы получения информации





DMV.
Стандартный SQL Profiler.
Server side trace.
Extended events.
И наконец! Профайлер под заказ!

5. DMV!
 Вы видите
статистику
выполнения!
 Most
executed/expensive
queries, plans, so
on….
Статистика – это круто.
Однако…

6. Статистика
Каков тип нагрузки?
Пакетная обработка?
Равномерная загрузка?
Рабочие часы?
90
80
70
60
50
Никто не знает 
40
Обобщенная статистика
– не ответ, мы требуем
подробностей!
30
20
10
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

7. Старый добрый профайлер!
 Знакомый инструмент с хорошим UI
 Выбор событий и данных
 Фильтрация
 Группировка
 Сохранение трассы в таблицу/файл

8. Server side trace
sp_trace_create/sp_trace_setevent
 Быстрый и экономный способ
 Пишет трасу в файл на диск, с rollover/black box
 Результат можно читать профайлером или
fn_trace_gettable
Однако….
 Требует дополнительных ресурсов диска, CPU для
чтения/анализа/визуализации результатов
собранной трассы

9. Что можно сделать с Server Side Trace
 Мы можем читать трассы, так в чем же
дело?
 Replay Markup Language – RML
 ClearTrace
 Любой инструмент с fn_trace_gettable() /
TraceFile

10. Extended events
 Продвинутая версия server side trace
 Больше настроек
 Дополнительные потребители событий
Additional event targets (not only files)
 Ловит события, которые не ловит обычная
траса

11. Так где же истина?
 Никто не совершенен!
 Ни одно из решений не устраивает нас на
все 100%

12. Единственный выход
Сделай сам!

13. Мы можем создать свой профайлер!
 А зачем?
 Гибкий и точный контроль трасы
 Продвинутое фильтрование
 Продвинутые преобразования
 Продвинутое группирование
 Требуется меньше ресурсов
 Скользящее окно и раннее отбрасывание данных
 Малые размеры

14. Зачем изобретать велосипед?
Microsoft.SqlServer.Management.Trace
 TraceTable
 TraceFile
 TraceServer

15. Давайте же срочно кодить!
 Трасу нужно:
 Создать
 Прочитать
 Понять

16. Создать и прочитать трасу
declare @ret int,@p1 int
exec @ret = sp_trace_create @p1 output,1,NULL,NULL,NULL
declare @on bit
set @on = 1
--13 - SQL:BatchStarting
exec sp_trace_setevent @p1,13, 1, @on -- TextData
exec sp_trace_setevent @p1,13, 11, @on -- LoginName
exec sp_trace_setevent @p1,13, 12,@on -- SPID
exec sp_trace_setstatus @p1, 1
exec sp_trace_getdata @p1, 0

17. А понять то как?
 Skip
 Skip until 65526
 EventClass 13 (0x0d) –
SQL:BatchStarting
 Start record
 1 – TextData, “exec sp_who”
 11 – LoginName, “sa”
 12 – SPID, 61
 End record

18. Вот и всѐ, ребята!

19. Hello, trace!
Твой собственный
велосипед
профайлер!

20. Что дальше?





Декодируем курсоры
Ловим планы отдельных запросов
Собираем статистику по параметрам
Логируем выполнение хранимых процедур
Да всѐ что угодно!

21. Декодируем курсоры
Знакомая картинка, не так ли?
Так что всѐ таки происходит?
Кто-нибудь!
Сделайте что-нибудь!

22. Декодируем курсоры
sp_prepare/sp_prepexec
sp_execute/sp_fetch
sp_unprepare/sp_close
Вытаскиваем id
курсора и мапим на
текст запроса
Ищем текст запроса
по карте id<->sql
Удаляем курсор из
маппинга

23. Ловим план отдельного запроса
Например, планы
где reads > 100

24. Логируем выполнение процедур

Тот же принцип, что и при ловле
отдельного плана






Ловим SP:Starting
Продолжаем ловить
последующие события
Пока не поймаем SP:Completed
Если набранная информация
подпадает под критерий
(например по reads или
времени выполнения) –
сохраняем результат
Отбрасываем накопленную
информацию
Ждем следующего SP:Starting –
и начинаем заново

25. Собираем статистику по параметрам
 Закон Парето: 20/80
 20% значений используются в 80% запросов
 Как собирать?




Ловим стейтмент
Разбираем его (regexp/парсер)
Извлекаем параметры и их значения
Собираем статистику

26. Собираем детальную информацию
Распределение запросов по длительности
Распределение запросов по времени суток
GetBalance
10
20
30
40
50
60
70
80
90
PayDebt
100
CancelOrder
Окрестности запроса
0-6
7-12
13-19
20-24

27. Техническая поддержка приложений
 Автоматические или полуавтоматические
 Сбор трасы
 Сбор статистики выполнения
 Соотнесения трасы запросов и счетчиков
производительности Windows

28. Resources
http://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh245121.aspx
http://msdn.microsoft.com/en-us/library/microsoft.sqlserver.management.trace.aspx
http://support.microsoft.com/kb/944837
https://expressprofiler.codeplex.com/
http://technet.microsoft.com/en-us/library/cc293613.aspx
http://msdn.microsoft.com/en-us/library/microsoft.sqlserver.transactsql.scriptdom.tsqlparser.aspx

29. Сообщество
 Russian SQL Server UG
 https://www.facebook.com/groups/144858492215825/
 http://ineta.ru/sqlrus/
 RuBI PASS Chapter
 https://www.facebook.com/groups/148075185212163/
 http://ineta.ru/rubi/

30. Спонсоры

31. Спасибо!