( ( CASE qs.statement_end_offset
WHEN -1 THEN DATALENGTH(qt.text)
ELSE qs.statement_end_offset
END - qs.statement_start_offset ) / 2 ) + 1) ,
qs.execution_count ,
qs.total_worker_time as total_worker_time_in_s,
qs.last_worker_time as last_worker_time_in_ms,
(qs.total_worker_time /qs.execution_count)/1000 as avg_execution_time_ms,
qs.last_execution_time
FROM sys.dm_exec_query_stats qs
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) qt
ORDER BY qs.last_execution_time DESC
--这个里面的total_worker_time在不考虑网络传输的情况下,可以看为是响应时间。
--测试结果:total_worker_time=编译时间+等待时间+执行时间+返回时间
A服务器发一条SQL语句给B服务器的数据库执行,经过1s的网络传输,指令从A到达B,但是此时B的数据库正在忙,没空处理,于是等了2s,然后B有空了,去处理了此SQL语句,花了3s时间,然后把结果返回给A,网络传输又花了1s 。于是这个响应时间就是:1s网络传输时间+2s等待时间+3s处理时间+1s网络传输时间 。
数据库的访问要求响应速度快。根据查询相关公开信息显示,在 *** 作型环境中只保存有60~90天的数据,而在数据仓库中则要需要保存较长时限的数据。数据仓库,是为企业所有级别的决策制定过程,提供所有类型数据支持的战略集合,是单个数据存储,出于分析性报告和决策支持目的而创建,为需要业务智能的企业,提供指导业务流程改进、监视时间。欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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