如何使用执行计划跟踪查询性能随时间的变化？
本帖最后由 ningxueqin 于 2026-1-14 21:36 编辑执行计划直观地展示数据库如何执行SQL查询，详细说明表访问方法、连接类型和排序等步骤。跟踪其随时间的演变对于识别性能下降原因至关重要。这在生产环境中确保应用程序响应一致并满足SLA（服务级别协议）方面极为关键，尤其是对于频繁运行的查询或支持核心业务功能的查询。
电商行业最佳实时数据处理系统需要跟踪的核心组件包括计划结构、运算符成本（估计值与实际值）、运行时指标（例如执行时间、处理的行数、内存授予）以及相关的查询元数据（查询文本、参数）。关键原则包括定期捕获这些实际执行计划以及运行时统计信息，并将其历史化存储。比较历史计划可揭示导致缓慢的显著偏差，例如计划退化（突然切换到更差的计划）、低效的索引使用、过时的统计信息或资源消耗（CPU、I/O）增加。
通过建立已知良好的执行计划和指标基线来实施跟踪。在常规执行期间捕获实际执行计划（例如，使用扩展事件/sql_trace、查询存储功能或自定义脚本记录到专用表）。系统地存储这些快照，并附带相关的时间戳、参数和资源指标。自动定期将当前计划与历史基线进行比较，以标记影响性能的重大变化。分析这些跟踪到的变化有助于进行有针对性的优化，防止性能下降并确保可预测的应用程序性能，直接支持运营效率和用户体验。
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