Ⅰ sqlserver management studio 怎么查看sql运行时间
有二种方式来查看正在执行的SQL语句
使用SQL自带的SQL Server Profiler，以可视化界面的方式来查看。
从开始=》所有程序=》Microsoft SQL Server 2008=》性能工具打开Profiler工具，也可以打开SQL Server Management Studio=》工具=》SQL Server Profiler。
然后选择文件=》新建=》跟踪打开一个连接窗口，选择将要跟踪的服务器实例然后连接，并打开“跟踪属性”对话框，点运行即可看到正在执行的SQL语句。
使用SQL语句来查看正在运行的语句，如下
SELECT [Spid] = session_id , ecid , [Database] = DB_NAME(sp.dbid) , [User] = nt_username , [Status] = er.status , [Wait] = wait_type , [Indivial Query] = SUBSTRING(qt.text, er.statement_start_offset / 2, ( CASE WHEN er.statement_end_offset = -1 THEN LEN(CONVERT(NVARCHAR(MAX), qt.text)) * 2 ELSE er.statement_end_offset END - er.statement_start_offset ) / 2) , [Parent Query] = qt.text , Program = program_name , hostname , nt_domain , start_time FROM sys.dm_exec_requests er INNER JOIN sys.sysprocesses sp ON er.session_id = sp.spid CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(er.sql_handle) AS qt WHERE session_id > 50 -- Ignore system spids. AND session_id NOT IN ( @@SPID ) -- Ignore this current statement.ORDER BY 1 , 2
Ⅱ sqlserver 计算设备运行时长
测试数据图片在下面👇🏻。该解决方案使用了开窗函数lead，mysql8.0支持，我这是在hive上测试的。
大致思路为，只统计running->stopped的运行时间，stoppe->running的过滤掉，也不需要计算。
select
id,sum(next_diff_time)/60 running_time
from (
select id,lead(unix_timestamp(datetime),1,-1) over(partition by id order by datetime)-unix_timestamp(datetime) next_diff_time,status
from test
) tt
where status!='stopped'
group by id;
Ⅲ sqlserver 怎么看存储过程的上次执行时间
一般来说，最好记录日志（专门的日志表），日志中有datetime列
在存储过程执行前，记录一下日志、存储过程执行完，记录一下日志。
这样就可以计算其执行的时间了，
并且还可以在执行过程中记录一些重要的信息。
Ⅳ SQLSERVER语句 in和exists哪个效率高本人测试证明
最近很多人讨论in和exists哪个效率高，今天就自己测试一下
我使用的是客户的数据库GPOSDB(已经有数据)
环境：SQLSERVER2005 Windows7
我的测试条件：两个表作连接根据VC_IC_CardNO字段，查出CT_InhouseCard表中的VC_IC_CardNO（卡号）在CT_FuelingData表中存在的记录
前提：某些人可能在SQL语句中有多个in，或者多个exists，这些情况很难测试效率的，因为大家的条件都不相同
例如下面两个SQL语句
1 SELECT OrderNo, SiteCode, AreaCode
2 FROM SchelingProgram
3 WHERE AreaCode IN ( 'P', 'M' ) AND SiteCode IN ( SELECT SiteCode
4 FROM EnvBasicInfo
5 WHERE cityiD = 31 ) AND OrderNo NOT IN (
6 SELECT OrderNo
7 FROM KK_DeliveryinfoTmp )
上面SQL语句IN里面有IN和NOT IN
1 SELECT OrderNo, SiteCode, AreaCode
2 FROM SchelingProgram
3 WHERE ( AreaCode IN ( 'P', 'M' ) AND SiteCode IN ( SELECT SiteCode
4 FROM EnvBasicInfo
5 WHERE cityiD = 31 )
6 ) AND NOT EXISTS ( SELECT OrderNo
7 FROM KK_DeliveryinfoTmp
8 WHERE KK_DeliveryinfoTmp.OrderNo = SchelingProgram.OrderNo )
上面的SQL语句IN里面又有NOT EXISTS
这样的情况很难测试同等条件下IN语句和EXISTS语句的效率
还有一个非SARG运算符
在《SQLSERVER企业级平台管理实践》的第424页里提到：
SQLSERVER对筛选条件（search argument/SARG）的写法有一定的建议
对于不使用SARG运算符的表达式，索引是没有用的，SQLSERVER对它们很难使用比较优化的做法。非SARG运算符包括
NOT、<>、NOT EXISTS、NOT IN、NOT LIKE和内部函数，例如：Convert、Upper等
所以当您的表中有索引并且SQL语句包含非SARG运算符，那么当测试SQL语句的执行时间的时候肯定相差很大，
因为有些SQL语句走索引，有些SQL语句不走索引
建表脚本
注意：两个表中都有索引！！
CT_FuelingData表
1 USE [GPOSDB]
2 GO
3 /****** 对象: Table [dbo].[CT_FuelingData] 脚本日期: 08/24/2013 11:00:34 ******/
4 SET ANSI_NULLS ON
5 GO
6 SET QUOTED_IDENTIFIER ON
7 GO
8 SET ANSI_PADDING ON
9 GO
10 CREATE TABLE [dbo].[CT_FuelingData](
11 [RecordNO] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
12 [I_FD_StationNo] [int] NOT NULL,
13 [VC_FD_No] [varchar](50) NOT NULL,
14 [VC_FD_Cardno] [varchar](50) NOT NULL,
15 [I_FD_CardStatus] [int] NULL,
16 [LI_FD_CTC] [bigint] NOT NULL,
17 [I_FD_TypeCode] [int] NULL,
18 [I_FD_PumpID] [int] NOT NULL,
19 [VC_FD_OilType] [varchar](50) NULL,
20 [DE_FD_Volume] [decimal](18, 2) NULL,
21 [DE_FD_Price] [decimal](18, 2) NULL,
22 [DE_FD_Amount] [decimal](18, 2) NULL,
23 [I_FD_Point] [decimal](10, 2) NULL,
24 [D_FD_DateTime] [datetime] NOT NULL,
25 [VC_FD_GroupNo] [varchar](50) NULL,
26 [D_FD_GroupDate] [datetime] NULL,
27 [DE_FD_CardAmount] [decimal](18, 2) NULL,
28 [DE_FD_VolumeTotals] [decimal](18, 2) NULL,
29 [DE_FD_AmountTotals] [decimal](18, 2) NULL,
30 [I_FD_ISSend] [int] NULL,
31 [VC_FD_CardMoneyauthFile] [varchar](50) NULL,
32 [D_Month] [datetime] NULL,
33 CONSTRAINT [PK_CT_FuelingData_1] PRIMARY KEY CLUSTERED
34 (
35 [VC_FD_No] ASC
36 )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
37 ) ON [PRIMARY]
38
39 GO
40 SET ANSI_PADDING OFF
CT_InhouseCard表
1 USE [GPOSDB]
2 GO
3 /****** 对象: Table [dbo].[CT_InhouseCard] 脚本日期: 08/24/2013 10:59:58 ******/
4 SET ANSI_NULLS ON
5 GO
6 SET QUOTED_IDENTIFIER ON
7 GO
8 SET ANSI_PADDING ON
9 GO
10 CREATE TABLE [dbo].[CT_InhouseCard](
11 [RecordNO] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
12 [VC_IC_CardNO] [varchar](50) NOT NULL,
13 [VC_IC_PhysicalNO] [varchar](50) NULL,
14 [I_IC_CardType] [int] NULL,
15 [VC_IC_UserName] [varchar](50) NULL,
16 [VC_IC_JobNO] [varchar](50) NULL,
17 [VC_IC_UserID] [varchar](50) NULL,
18 [VC_IC_Password] [varchar](50) NULL,
19 [DE_IC_CardAmount] [decimal](18, 2) NULL,
20 [DE_IC_AppendAmount] [decimal](18, 2) NULL,
21 [DE_IC_ConsumerAmount] [decimal](18, 2) NULL,
22 [I_IC_ISLost] [int] NULL,
23 [D_IC_UsedDateTime] [datetime] NULL,
24 [D_IC_UselifeDateTime] [datetime] NULL,
25 [I_IC_IssueStationNO] [int] NULL,
26 [VC_IC_IssuerNO] [varchar](50) NULL,
27 [D_IC_IssueDateTime] [datetime] NULL,
28 [D_IC_LastUpdateDateTime] [datetime] NULL,
29 [I_IC_CardStatus] [int] NULL,
30 [VC_IC_Remark] [varchar](256) NULL,
31 CONSTRAINT [PK_CT_InhouseCard] PRIMARY KEY CLUSTERED
32 (
33 [VC_IC_CardNO] ASC
34 )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
35 ) ON [PRIMARY]
36
37 GO
38 SET ANSI_PADDING OFF
测试脚本
因为这个是客户的数据库，本来里面已经有数据了，所以在测试之前先更新两个表的统计信息，以做到公正
1 USE [GPOSDB]
2 GO
3 UPDATE STATISTICS CT_FuelingData
4 UPDATE STATISTICS CT_InhouseCard
5 GO
IN语句
1 USE [GPOSDB]
2 GO
3 DBCC DROPCLEANBUFFERS
4 GO
5 DBCC FREEPROCCACHE
6 GO
7 SET STATISTICS IO ON
8 GO
9 SET STATISTICS TIME ON
10 GO
11 SET STATISTICS PROFILE ON
12 GO
13 SELECT * FROM [dbo].[CT_FuelingData] WHERE [VC_FD_Cardno] IN (SELECT [VC_IC_CardNO] FROM [dbo].[CT_InhouseCard])
EXISTS语句
1 USE [GPOSDB]
2 GO
3 DBCC DROPCLEANBUFFERS
4 GO
5 DBCC FREEPROCCACHE
6 GO
7 SET STATISTICS IO ON
8 GO
9 SET STATISTICS TIME ON
10 GO
11 SET STATISTICS PROFILE ON
12 GO
13 SELECT *
14 FROM [dbo].[CT_FuelingData]
15 WHERE EXISTS ( SELECT [VC_IC_CardNO]
16 FROM [dbo].[CT_InhouseCard]
17 WHERE [dbo].[CT_FuelingData].[VC_FD_Cardno] = [dbo].[CT_InhouseCard].[VC_IC_CardNO] )
测试结果
IN语句
1 SQL Server 执行时间:
2 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 2 毫秒。
3 SQL Server 分析和编译时间:
4 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
5
6 SQL Server 执行时间:
7 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
8 SQL Server 分析和编译时间:
9 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
10
11 SQL Server 执行时间:
12 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
13 SQL Server 分析和编译时间:
14 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
15
16 SQL Server 执行时间:
17 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
18 SQL Server 分析和编译时间:
19 CPU 时间 = 31 毫秒，占用时间 = 67 毫秒。
20
21 (167 行受影响)
22 表 'Worktable'。扫描计数 0，逻辑读取 0 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
23 表 'CT_FuelingData'。扫描计数 1，逻辑读取 31 次，物理读取 1 次，预读 64 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
24 表 'CT_InhouseCard'。扫描计数 1，逻辑读取 2 次，物理读取 1 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
25
26 (4 行受影响)
27
28 SQL Server 执行时间:
29 CPU 时间 = 16 毫秒，占用时间 = 192 毫秒。
EXISTS语句
1 SQL Server 分析和编译时间:
2 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
3
4 SQL Server 执行时间:
5 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。
6 SQL Server 分析和编译时间:
7 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 34 毫秒。
8
9 (167 行受影响)
10 表 'Worktable'。扫描计数 0，逻辑读取 0 次，物理读取 0 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
11 表 'CT_FuelingData'。扫描计数 1，逻辑读取 31 次，物理读取 1 次，预读 64 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
12 表 'CT_InhouseCard'。扫描计数 1，逻辑读取 2 次，物理读取 1 次，预读 0 次，lob 逻辑读取 0 次，lob 物理读取 0 次，lob 预读 0 次。
13
14 (4 行受影响)
15
16 SQL Server 执行时间:
17 CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 163 毫秒。
大家可以看到除了执行时间有一点差别，IO是一样的
因为数据量比较大，所以两个查询都用到了Worktable（中间表）来存储中间结果
Ⅳ SqlServer怎么定时跑一段SQL语句
1、首先打开SqlServer应用程序，点击打开左侧工具栏中的“作业”选项。
Ⅵ 怎样控制ms sqlserver数据库发布订阅执行时间
1、通过查询日志
（1）、Windows下开启MySQL慢查询
MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.ini找到[mysqld]下面加上
代码如下
log-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。log
long_query_time = 2
（2）、Linux下启用MySQL慢查询
MySQL在Windows系统中的配置文件一般是是my.cnf找到[mysqld]下面加上
代码如下
log-slow-queries=/data/mysqldata/slowquery。log
long_query_time=2
说明
log-slow-queries = F:/MySQL/log/mysqlslowquery。
为慢查询日志存放的位置，一般这个目录要有MySQL的运行帐号的可写权限，一般都将这个目录设置为MySQL的数据存放目录；
long_query_time=2中的2表示查询超过两秒才记录；
2.show processlist 命令
SHOW PROCESSLIST显示哪些线程正在运行。您也可以使用mysqladmin processlist语句得到此信息。
各列的含义和用途：
ID列
一个标识，你要kill一个语句的时候很有用，用命令杀掉此查询 /*/mysqladmin kill 进程号。
user列
显示单前用户，如果不是root，这个命令就只显示你权限范围内的sql语句。
host列
显示这个语句是从哪个ip的哪个端口上发出的。用于追踪出问题语句的用户。
db列
显示这个进程目前连接的是哪个数据库。
command列
显示当前连接的执行的命令，一般就是休眠（sleep），查询（query），连接（connect）。
time列
此这个状态持续的时间，单位是秒。
state列
显示使用当前连接的sql语句的状态，很重要的列，后续会有所有的状态的描述，请注意，state只是语句执行中的某一个状态，一个 sql语句，以查询为例，可能需要经过ing to tmp table，Sorting result，Sending data等状态才可以完成
info列
显示这个sql语句，因为长度有限，所以长的sql语句就显示不全，但是一个判断问题语句的重要依据。
这个命令中最关键的就是state列，mysql列出的状态主要有以下几种：
Checking table
正在检查数据表（这是自动的）。
Closing tables
正在将表中修改的数据刷新到磁盘中，同时正在关闭已经用完的表。这是一个很快的操作，如果不是这样的话，就应该确认磁盘空间是否已经满了或者磁盘是否正处于重负中。
Connect Out
复制从服务器正在连接主服务器。
Copying to tmp table on disk
由于临时结果集大于tmp_table_size，正在将临时表从内存存储转为磁盘存储以此节省内存。
Creating tmp table
正在创建临时表以存放部分查询结果。
deleting from main table
服务器正在执行多表删除中的第一部分，刚删除第一个表。
deleting from reference tables
服务器正在执行多表删除中的第二部分，正在删除其他表的记录。
Flushing tables
正在执行FLUSH TABLES，等待其他线程关闭数据表。
Killed
发送了一个kill请求给某线程，那么这个线程将会检查kill标志位，同时会放弃下一个kill请求。MySQL会在每次的主循环中检查kill标志位，不过有些情况下该线程可能会过一小段才能死掉。如果该线程程被其他线程锁住了，那么kill请求会在锁释放时马上生效。
Locked
被其他查询锁住了。
Sending data
正在处理SELECT查询的记录，同时正在把结果发送给客户端。
Sorting for group
正在为GROUP BY做排序。
Sorting for order
正在为ORDER BY做排序。
Opening tables
这个过程应该会很快，除非受到其他因素的干扰。例如，在执ALTER TABLE或LOCK TABLE语句行完以前，数据表无法被其他线程打开。正尝试打开一个表。
Removing plicates
正在执行一个SELECT DISTINCT方式的查询，但是MySQL无法在前一个阶段优化掉那些重复的记录。因此，MySQL需要再次去掉重复的记录，然后再把结果发送给客户端。
Reopen table
获得了对一个表的锁，但是必须在表结构修改之后才能获得这个锁。已经释放锁，关闭数据表，正尝试重新打开数据表。
Repair by sorting
修复指令正在排序以创建索引。
Repair with keycache
修复指令正在利用索引缓存一个一个地创建新索引。它会比Repair by sorting慢些。
Searching rows for update
正在讲符合条件的记录找出来以备更新。它必须在UPDATE要修改相关的记录之前就完成了。
Sleeping
正在等待客户端发送新请求.
System lock
正在等待取得一个外部的系统锁。如果当前没有运行多个mysqld服务器同时请求同一个表，那么可以通过增加--skip-external-locking参数来禁止外部系统锁。
Upgrading lock
INSERT DELAYED正在尝试取得一个锁表以插入新记录。
Updating
正在搜索匹配的记录，并且修改它们。
User Lock
正在等待GET_LOCK()。
Waiting for tables
该线程得到通知，数据表结构已经被修改了，需要重新打开数据表以取得新的结构。然后，为了能的重新打开数据表，必须等到所有其他线程关闭这个表。以下几种情况下会产生这个通知：FLUSH TABLES tbl_name, ALTER TABLE, RENAME TABLE, REPAIR TABLE, ANALYZE TABLE,或OPTIMIZE TABLE。
waiting for handler insert
INSERT DELAYED已经处理完了所有待处理的插入操作，正在等待新的请求。
大部分状态对应很快的操作，只要有一个线程保持同一个状态好几秒钟，那么可能是有问题发生了，需要检查一下。
还有其他的状态没在上面中列出来，不过它们大部分只是在查看服务器是否有存在错误是才用得着。
Ⅶ 如何查看SqlServer查询语句的执行效率
使用语句查询SQL Server执行过的语句及执行效率
SELECTTOP1000
ST.textAS'执行的SQL语句',
QS.execution_countAS'执行次数',
QS.total_elapsed_timeAS'耗时',
QS.total_logical_readsAS'逻辑读取次数',
QS.total_logical_writesAS'逻辑写入次数',
QS.total_physical_readsAS'物理读取次数',
QS.creation_timeAS'执行时间',
QS.*
FROMsys.dm_exec_query_statsQS
CROSSAPPLY
sys.dm_exec_sql_text(QS.sql_handle)ST
--WHEREQS.creation_timeBETWEEN'2015-08-0100:00:00'AND'2015-09-0211:00:00'
ORDERBY
QS.creation_timeDESC
Ⅷ sqlserver怎么限制一个存储过程或一条语句的执行时间
我觉得超时对于连接来说，也是一种异常，正常情况下，连接异常就回滚操作，关闭连接就好了
至于数据库连接的建立，那是数据库连接池做的工作呀，不影响的
Ⅸ 怎样测试SQL语句执行所用的时间
如果是oracle的话在cmd下set timeing on
如果是sqlserver的话它直接就有显示的
其他的不知道
Ⅹ 如何监控sqlserver 慢查询
如何监控sqlserver 慢查询
1，slow_query_log
这个参数设置为ON，可以捕获执行时间超过一定数值的SQL语句。
2，long_query_time
当SQL语句执行时间超过此数值时，就会被记录到日志中，建议设置为1或者更短。
3，slow_query_log_file
记录日志的文件名。
4，log_queries_not_using_indexes
这个参数设置为ON，可以捕获到所有未使用索引的SQL语句，尽管这个SQL语句有可能执行得挺快。