当你的SQL Server数据库系统运行缓慢的时候，你或许多多少少知道可以使用SQL Server Profiler（中文叫SQL事件探查器）工具来进行跟踪和分析。是的，Profiler可以用来捕捉发送到SQL Server的所有语句以及语句的执行性能相关数据（如语句的read/writes页面数目，CPU的使用量，以及语句的duration等）以供以后分析。但本文并不介绍如何使用Profiler 工具，而是将介绍如何使用read80trace（有关该工具见后面介绍）工具结合自定义的存储过程来提纲挈领地分析Profiler捕捉的Trace文件，最终得出令人兴奋的数据分析报表，从而使你可以高屋建瓴地优化SQL Server数据库系统。

　　本文对那些需要分析SQL Server大型数据库系统性能的读者如DBA等非凡有用。在规模较大、应用逻辑复杂的数据库系统中Profiler产生的文件往往非常巨大，比如说在Profiler中仅仅配置捕捉基本的语句事件，运行二小时后捕捉的Trace文件就可能有GB级的大小。应用本文介绍的方法不但可以大大节省分析Trace的时间和金钱，把你从Trace文件的海量数据中解放出来，更是让你对数据库系统的访问模式了如指掌，从而知道哪一类语句对性能影响最大，哪类语句需要优化等等。

　　Profiler trace文件性能分析的传统方法以及局限
先说一下什么是数据库系统的访问模式。除了可以使用Trace文件解决如死锁，阻塞，超时等问题外，最常用也是最主要的功能是可以从Trace文件中得到如下三个非常重要的信息：

　　1. 运行最频繁的语句
2. 最影响系统性能的要害语句
3. 各类语句群占用的比例以及相关性能统计信息

　　本文提到的访问模式就是上面三个信息。我们知道，数据库系统的模块是基本固定的，每个模块访问SQL Server的方式也是差不多固定的，具体到某个菜单，某个按钮，都是基本不变的，所以，在足够长的时间内，访问SQL Server的各类语句及其占用的比例也基本上是固定的。换句话说，只要Profiler采样的时间足够长（我一般运行2小时以上），那么从Trace文件中就肯定可以统计出数据库系统的访问模式。每一个数据库系统都有它自己独一无二的访问模式。分析Profiler Trace文件的一个重要目标就是找出数据库系统的访问模式。一旦得到访问模式，你就可以在优化系统的时候做到胸有成竹，心中了然。可惜直到目前为止还没有任何工具可以方便地得到这些信息。

　　传统的Trace分析方法有两种。一种是使用Profiler工具本身。比如说可以使用Profiler的Filter功能过滤出那些运行时间超过10秒以上的语句，或按照CPU排序找出最耗费CPU的语句等。另一种是把Trace文件导入到数据库中，然后使用T-SQL语句来进行统计分析。这两种方法对较小的Trace文件是有效的。但是，假如Trace文件数目比较多比较大（如4个500MB以上的trace文件），那么这两种方法就有很大的局限性。其局限性之一是因为文件巨大的原因，分析和统计都非常不易，经常使你无法从全局的高度提纲挈领地把握所有语句的执行性能。你很轻易被一些语句迷惑而把精力耗费在上面，而实际上它却不是真正需要关注的要害语句。局限性之二是你发现尽管很多语句模式都非常类似（仅仅是执行时参数不同），却没有一个简单的方法把他们归类到一起进行统计。简而言之，你无法轻而易举地得到数据库系统的访问模式，无法在优化的时候做到高屋建瓴，纲举目张。这就是传统分析方法的局限性。使用下面介绍的Read80trace工具以及自定义的存储过程可以克服这样的局限性。

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