为SQLserver增加一只透视眼，你学会了吗？

为SQLserver增加一只透视眼，你学会了吗？

​目前国内外的运维工具中，SQL SERVER的工具偏少，而且也仅仅偏向于简单的状态监测和一些关键指标基线告警。缺乏深度问题的分析与发现能力，也缺乏复杂问题溯源的能力。因此我们可能知道某个指标异常了，但是不知道为什么异常，是什么引发的异常，我们该如何去优化它。微软虽然提供了一些诊断分析工具，不过这些工具用起来太复杂了，一般人也真的不太容易掌握。再加上Windows的问题本身就比较难以分析，这导致了SQL SERVER这个看似用起来很简单的数据库，反而不那么好分析了。

微软提供了一些基于Windows平台的分析工具，不过大多数是交互式分析工具，问题发生时进行在线分析的能力虽然较强，但是使用起来专业性太强，另外也无法分析历史情况，因此无法满足运维优化的全面需求。

基于此原因，DBAIOPS社区对SQL SERVER的需求还是挺旺盛的，很多朋友都认为D-SMART中SQL SERVER的监控功能和诊断功能比***等其他数据库弱很多，希望我们在今后的版本中能够加强。经过这段时间的社区推广，我们发现确实在政务、医疗文教、制造业等行业，SQL SERVER的使用量是相当高的，为了这些客户，我们有必要对D-SMART的SQL SERVER做一些加强。

前阵子社区的一个朋友通过Hola发来一个SQL SERVER的监控数据，让我们帮助分析一下SQL语句经常出现执行时间抖动的问题。从月检报告上，我们发现了数据库存在IO_COMPLETION指标的异常。当时基于SQL SERVER的知识图谱并不完整，因此分析过程完全通过人工，我们花了数个小时，发现了一个疑点，SQL语句执行时间变长总是和物理内存100%，PAGEFILE使用率接近100%有关，最终定位了问题主因是物理内存不足。

在D-SMART V2.1.6.20221010月度升级版中，我们着重加强了SQL SERVER的监控与运维诊断能力。针对SQL SERVER的指标做了一定的增强，增加了一些对于分析诊断十分有价值的新指标。另外健康模型也做了较大的调整，新的模型能够更好地反映出SQL SERVER数据库实例的运行状态。而最大的升级来自于SQL SERVER的知识图谱在这个版本中已经完成了对所有指标的覆盖，因此这个版本的“智能诊断”功能真正可以发挥作用了。

当我们发现某个关键指标出现异常时，我们也可以十分方便地利用智能诊断工具中的“关联度分析”工具，去分析可能的关联因素。

相似因子越小的指标可能关联度越强。智能诊断工具还可以通过根因分析算法，自动归纳引发指标波动的可能问题。

不过这个问题是通过关联关系推断的，而并不是系统当前可能存在的问题。在报告的后面，会提供这个分析。

随后的问题分析工具会自动分析这些关联性的指标中存在的异常，从而推导可能存在的系统问题，最终原因还是IO能力不足，而诱因可能是大量的SQL加大了IO。智能诊断工具采用纯数学计算的方式来分析问题，不过其分析的规则来自于知识图谱中的专家经验。智能诊断充分利用已有的专家知识，结合异常检测算法，自动对指标进行检测，并且通过知识图谱中积累的模型，自动进行根因归类，将一系列指标异常收敛到有限的问题点上。这样就好像给我们的DBA装上了一只透视眼一样，能够比较方便地看透问题现象背后的本质。

当然，目前的智能诊断仅仅是为我们提供了一双透视眼，让我们能够更好的看数据，帮我们自动分析数据，其大脑目前还不够聪明，分析的最后一公里依然需要依靠人的判断，不过已经为我们的运维人员，特别是三线专家提供了很好的分析方向。

随着不断积累新的故障模型，优化知识体系，分析诊断的能力也会不断提升。随后我们会在DBAIOPS社区开展SQL SERVER的智能诊断测试工作，也希望有兴趣的朋友参与测试，并给我们反馈测试结果，用于改善知识库。

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