dbForge Studio for SQL Server為有效的探索、分析SQL Server數(shù)據(jù)庫中的大型數(shù)據(jù)集提供全面的解決方案，并設(shè)計(jì)各種報(bào)表以幫助作出合理的決策。

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查詢歷史記錄中存儲的數(shù)據(jù)對于任何DBA來說都是最有價(jià)值的。在許多情況下，必須追溯SQL Server查詢歷史記錄。例如，如果您的SQL Server發(fā)生崩潰，則可能需要調(diào)查特定的工作案例，檢查備份歷史記錄或恢復(fù)特定的查詢。

幸運(yùn)的是，對于任何故障或例行分析任務(wù)，都會顯示完整的SQL Server查詢歷史記錄，并且存在使用這些數(shù)據(jù)的用戶友好型解決方案。

當(dāng)需要在特定時(shí)間段內(nèi)查看有關(guān)SSMS中已執(zhí)行的SQL語句的數(shù)據(jù)時(shí)，可以使用以下幾個(gè)選項(xiàng)：

1. 查詢通過系統(tǒng)表示形式（sys.dm_exec_query_stats，sys.dm_exec_sql_text和sys.dm_exec_query_plan）保存在緩存中。
2. 使用SQL Server Profiler
3. 使用擴(kuò)展事件
4. 從2016版本開始使用Query Store
5. 在SSMS中使用SQL Complete（SQL Complete \ Execution History）

例如，選項(xiàng)#1允許您使用以下腳本輸出100個(gè)執(zhí)行時(shí)間最長（包括所有延遲）的查詢：

with s as (
select top(100)
creation_time,
last_execution_time,
execution_count,
total_worker_time/1000 as CPU,
convert(money, (total_worker_time))/(execution_count*1000)as [AvgCPUTime],
qs.total_elapsed_time/1000 as TotDuration,
convert(money, (qs.total_elapsed_time))/(execution_count*1000)as [AvgDur],
total_logical_reads as [Reads],
total_logical_writes as [Writes],
total_logical_reads+total_logical_writes as [AggIO],
convert(money, (total_logical_reads+total_logical_writes)/(execution_count + 0.0)) as [AvgIO],
[sql_handle],
plan_handle,
statement_start_offset,
statement_end_offset,
plan_generation_num,
total_physical_reads,
convert(money, total_physical_reads/(execution_count + 0.0)) as [AvgIOPhysicalReads],
convert(money, total_logical_reads/(execution_count + 0.0)) as [AvgIOLogicalReads],
convert(money, total_logical_writes/(execution_count + 0.0)) as [AvgIOLogicalWrites],
query_hash,
query_plan_hash,
total_rows,
convert(money, total_rows/(execution_count + 0.0)) as [AvgRows],
total_dop,
convert(money, total_dop/(execution_count + 0.0)) as [AvgDop],
total_grant_kb,
convert(money, total_grant_kb/(execution_count + 0.0)) as [AvgGrantKb],
total_used_grant_kb,
convert(money, total_used_grant_kb/(execution_count + 0.0)) as [AvgUsedGrantKb],
total_ideal_grant_kb,
convert(money, total_ideal_grant_kb/(execution_count + 0.0)) as [AvgIdealGrantKb],
total_reserved_threads,
convert(money, total_reserved_threads/(execution_count + 0.0)) as [AvgReservedThreads],
total_used_threads,
convert(money, total_used_threads/(execution_count + 0.0)) as [AvgUsedThreads]
from sys.dm_exec_query_stats as qs with(readuncommitted)
order by convert(money, (qs.total_elapsed_time))/(execution_count*1000) desc
)
select
s.creation_time,
s.last_execution_time,
s.execution_count,
s.CPU,
s.[AvgCPUTime],
s.TotDuration,
s.[AvgDur],
s.[AvgIOLogicalReads],
s.[AvgIOLogicalWrites],
s.[AggIO],
s.[AvgIO],
s.[AvgIOPhysicalReads],
s.plan_generation_num,
s.[AvgRows],
s.[AvgDop],
s.[AvgGrantKb],
s.[AvgUsedGrantKb],
s.[AvgIdealGrantKb],
s.[AvgReservedThreads],
s.[AvgUsedThreads],
--st.text as query_text,
case
when sql_handle IS NULL then ' '
else(substring(st.text,(s.statement_start_offset+2)/2,(
case
when s.statement_end_offset =-1 then len(convert(nvarchar(MAX),st.text))*2      
else s.statement_end_offset    
end - s.statement_start_offset)/2  ))
end as query_text,
db_name(st.dbid) as database_name,
object_schema_name(st.objectid, st.dbid)+'.'+object_name(st.objectid, st.dbid) as [object_name],
sp.[query_plan],
s.[sql_handle],
s.plan_handle,
s.query_hash,
s.query_plan_hash
from s
cross apply sys.dm_exec_sql_text(s.[sql_handle]) as st
cross apply sys.dm_exec_query_plan(s.[plan_handle]) as sp

至于其他選項(xiàng)，值得強(qiáng)調(diào)的是在SSMS中使用SQL Complete的可能性。

SQL Complete在指定的時(shí)間段內(nèi)將有關(guān)已執(zhí)行的SQL語句的主要信息存儲在SSMS中。使用此SSMS加載項(xiàng)，您可以查看，編輯和搜索數(shù)據(jù)庫中運(yùn)行的T-SQL查詢。便捷的界面使這項(xiàng)工作更加易于管理。

特別是，請注意SQL Complete提供的以下功能：

• 檢查SQL語句的執(zhí)行-您可以定義它們是成功還是失敗
• 查看特定時(shí)期的查詢歷史記錄中的數(shù)據(jù)
• 為多個(gè)條件對數(shù)據(jù)進(jìn)行排序
• 搜索特定的語句-使處理大量數(shù)據(jù)的分析人員非常方便

SQL Complete解決方案存儲在磁盤上的文件中或在使用連接字符串指定的數(shù)據(jù)庫中的表中運(yùn)行的每個(gè)語句。存儲周期可以是任意的—您可以自己在SQL Complete選項(xiàng)中設(shè)置它。因此，如果您正在編寫腳本，您將獲得與所做的每一個(gè)更改相關(guān)的完整歷史記錄。但是請記住，SQL Complete只為SQL Complete與之集成的SSMS執(zhí)行的查詢存儲歷史記錄。
SQL語句保存在寫入文件和/或數(shù)據(jù)庫的列表中。該解決方案可以自動(dòng)刪除舊的SQL查詢歷史記錄日志。此外，您還可以進(jìn)行監(jiān)視和執(zhí)行任何特定查詢，同時(shí)接收其他有價(jià)值的信息進(jìn)行研究和分析。

您可以使用任何資源來按用戶檢查MS SQL Server查詢歷史記錄。可以輕松方便地為您提供各種執(zhí)行任務(wù)的工具。

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