这两天对公司的一个项目进行优化，看着长长的SQL，脑袋不经有些大，一时间竟然不知道如何下手，一顿手忙脚乱后，小有成效，响应速度快了不少，同样的条件下可以做到秒级响应。闲暇时间想了想，还是得做点功课，最起码也要把原来丢下的东西捡回来，再有这样的事情不至于抓瞎。这样就有了今天的这篇文章，先挤一点，以后慢慢补充。
Microsoft SQL Server 在2005以后提供了一些工具来监控数据库，这对我们进行数据库方面的调优提供了极大的便利，在今天之前有的我也只是听说过，缺乏实际的操作。下面我们就来了解一下DMO和他的孩子DMV[动态管理视图]。
首先我们先要看下DMO都能做些什么？[网上抄来的]：
- 执行相关的DMO（sys.dm_exec_*）：提供与执行相关的统计信息。可以用于监控与缓存查询、执行计划、活动连接/会话和带有执行计划的当前运行的查询的相关统计信息。
- 索引相关的DMO（sys.dm_db_index_*和sys.dm_db_missing_*）：提供关于索引的统计信息。这些DMO可以用于监控和分析因为丢失索引、无效索引而导致的性能问题，也可以用来检查索引的使用情况。
- 数据库相关DMO（sys.dm_db_*）：提供数据库相关统计信息。可以用于监控和分析数据库的性能问题，分析数据库相关文件的统计信息、会话统计信息和任务统计信息。
- I/O相关DMO（sys.dm_io_*）：提供I/O操作的统计信息，用于监控和分析SQLServer的I/O性能问题。
- OS相关DMO（sys.dm_os_*）：提供关于sqlos内部统计信息，用于监控和分析服务器配置问题。
- 事务相关的DMO（sys.dm_trn_*）：提供事务相关的统计信息，用于监控和分析长时间运行的事务的锁定、死锁问题。
看了网上的描述使我对DMO更好奇了，你呢，有木有?我们先来看些实际的代码吧：
- DMV获取当前正在执行的查询信息
SELECT DB_NAME(R.database_id) AS DatabaseName ,
S.original_login_name AS LoginName ,
S.host_name AS ClientMachine ,
S.program_name AS ApplicationName ,
R.start_time AS RequestStartTime ,
ST.text AS SQLQuery ,
QP.query_plan AS ExecutionPlan ,
R.cpu_time AS CPUTime ,
R.total_elapsed_time AS TotalTimeElapsed ,
R.open_transaction_count AS TotalTransactionOpened ,
R.reads ,
R.logical_reads ,
R.writes AS TotalWrites
FROM sys.dm_exec_requests AS R
INNER JOIN sys.dm_exec_sessions AS S ON R.session_id = S.session_id
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(R.sql_handle) AS ST
CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(R.plan_handle) AS QP
ORDER BY TotalTimeElapsed DESC
GO
- 通过DMV获取的索引缺失的表和需要建立索引的列
SELECT MID.statement AS ObjectName ,
MID.equality_columns ,
MID.inequality_columns ,
MID.included_columns ,
MIGS.avg_user_impact AS ExpectedPerformanceImprovement ,
( MIGS.user_seeks + MIGS.user_scans ) * MIGS.avg_total_user_cost
* MIGS.avg_user_impact AS PossibleImprovement
FROM sys.dm_db_missing_index_details AS MID
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_groups AS MIG ON MID.index_handle = MIG.index_handle
INNER JOIN sys.dm_db_missing_index_group_stats AS MIGS ON MIG.index_group_handle = MIGS.group_handle
GO
查询结果: ObjectName equality_columns inequality_columns included_columns ExpectedPerformanceImprovement PossibleImprovement
SalesOrderDetail NULL [ModifiedDate] 需要查询的列 88.23 97.8503286933556
SalesOrderDetail [ProductID] NULL 需要查询的列 99.52 110.371355679052
通过上面的查询结果，我们可以很清楚的看到，SQL Server推荐的需要建立所以的表和列，更为友好的是，它还给出了建立索引后能带来多少的效率提升。那要怎么来建立索引呢？描述比较绕口，我抄来以为网友的说明，呵呵：
若要将由 sys.dm_db_missing_index_details 返回的信息转换为 CREATE INDEX 语句，则相等列应该放置在不等列前面，并且应该一起创建索引键。应该使用 INCLUDE 子句将包含列添加到
CREATE INDEX 语句。若要确定相等列的有效顺序，请基于其选择性排序：首先列出选择性最强的列（列列表中的最左侧）。也就是这样：
create index [索引名称] on [表](equality_columns,inequality_columns) include(included_columns)
是不是很方便？当然效果好不好，不能只看广告，要看实际效果哦。
需要注意的是sys.dm_db_missing_index_details记录了当前数据库下所有的missing index的信息,他针对的是SQLSERVER从启动以来所有运行的语句，而不是针对某一个查询。并且sys.dm_db_missing_index_details返回的信息会不是持久化的。
今天先写到这里，我们还可以通过DMV查看tempDB的情况以及查看查看磁盘IO的情况，这些将在以后进行，今天只是我的一个备忘记录。