问题标签 [dmv]
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sql-server - DMV 识别 SQL Server 2012 中的数据库锁定方案
我有一个每晚运行的批处理过程。处理完成后,我看到有些记录尚未完全处理。我想我在单个表上运行多个更新时可能会遇到锁定情况。
使用 DMV 对数据库中的锁定进行故障排除的最佳方法是什么?是否有任何特定的 DMV,我可以在早上运行(批处理完成后) - 这将为我提供有关 SQL 引擎在夜间运行期间遇到的锁定进程的信息。
process - 在 SSAS 多维数据集进程之后执行 DMV 目录查询会强制执行所有数据库脚本
处理完一个 2012 SSAS 多维数据集,然后执行 DMV 查询,例如:
我在 sql profiler 中看到它执行数据库中所有多维数据集的脚本,而不考虑查询中的限制。由于我客户的数据库有很多多维数据集,这个操作需要 20 多秒。
知道为什么会这样吗?
sql - SSAS DMV 的不喜欢条件
我有在 SSAS 上运行正常的查询。
我应该如何指定NOT LIKE
条件以获取所有Dimension Names
不以“ Fact
”开头的内容?在 T-SQL 中它是这样写的
但是如何在MDX中编写它?
根据评论编辑:
如何编写查询,以便我可以过滤掉名称中以“ Fact
”开头的元素?
以下查询返回错误:
-
ssas - 在 SSAS 上查询维度/事实表 ID
我有带有分析表格模型的 SSAS 服务器。它有几个维度和事实表。
我想为处理维度/事实表创建动态 XMLA 代码。使用 SSMS,我可以编写示例 XMLA,如下所示:
我在哪里可以找到 SSAS 上模型的 DatabaseID / DimensionID 信息,以便我可以将其用于动态脚本?是否有任何 DMV(或类似的)可以向我返回此类信息?
sql-server - Azure SQL DMV 过程缓慢
我尝试使用Azure SQL 性能指标,但对我来说,它们运行速度非常慢并且消耗大量 CPU(高达 100%)。
示例执行需要 4 分钟,CPU 100%
示例瞬间,CPU 80%
我想尽可能频繁地监视数据库,但是这些监视查询会杀死所有统计信息。
- 任何想法为什么可能需要这么长时间?
- 还有其他方法可以从 Azure SQL 获取统计信息吗?
sql-server - SQL DMV max_elapsed_time 最长已用查询的时间戳
我知道这是一个长镜头,因为谷歌搜索没有发现任何接近我正在寻找的答案 - 同样的搜索也没有证明它也不能完成。
基本上,我想知道 MSSQL 2008 R2 是否捕获了从 sys.dm_exec_query_stats 返回的结果中报告为“max_elapsed_time”(或 max_worker_time 等)的查询执行实例的时间戳。
我没有足够的知识知道从哪里开始挖掘以了解这些信息是否存储\可用(已经花费了 +5 个小时来筛选统计函数和视图的迷宫 - 非常有趣的空间迷失了)。
出于兴趣(当我开始查看迁移到 SQL 2016 - 两年计划时)这看起来可以通过格式良好的扩展事件手动设置?
sql-server - SQL Server 的 DMV 建议的缺失索引数量限制的解决方法
在生产环境中,每个 SQL Server 实例都有超过 250 个数据库(我们称之为“OrgDb”)。我目前正在进行的项目旨在将 SQL Server 的 DMV 报告的所有缺失索引发送到遥测,以便对发送到这些 orgDbs 的查询的执行情况进行一些后期分析,并可能进行一些优化。
听起来很简单,对吧?然而问题在于,DMV 可以在单个 SQL Server 中报告的缺失索引数量的最大限制为 500,而我们预计每个 OrgDb 大约有 20 个缺失索引(总共约 5000)。
谁能想到这个限制的解决方法?我最初想到的一个解决方案是删除 DMV 丢失的索引表:
每次更新后,但事实证明这些表无法修改:
ssas - 如何获取 SSAS 表格模型属性和维度使用详细信息
我需要创建一个多维数据集,其目的是收集有关表格模型维度和用户使用属性的详细信息(例如,用户访问某个维度的次数)。到目前为止,我尝试使用数据管理视图查询 ( http://msdn.microsoft.com/en-us/library/hh230820.aspx ) 和 SQLProfiler,我可以看到在会话中执行了哪些命令。我想知道是否有任何方法可以在不解析命令的情况下获取维度/属性使用的数量。任何建议将不胜感激。
sql - 如何过滤 SSAS 目录列表?
我像这样使用 DMX 查询
它检索 OLAP 数据库列表。我想添加一个where
子句来选择名称包含一些字符序列的目录,例如,
鉴于限制,有关如何过滤检索到的目录名称列表的任何想法?
值得注意的是,不支持 JOIN、GROUP BY、LIKE、CAST 和 CONVERT。