Query Store で実行計画の性能低下を特定する (同じクエリ、異なる実行計画)

コマンド

USE [Musteri];
-- Queries with more than one plan in the last 24 hours, per-plan performance:
WITH plan_stats AS (
    SELECT p.query_id, p.plan_id, p.is_forced_plan,
           SUM(rs.count_executions) AS execs,
           SUM(rs.avg_duration * rs.count_executions) / SUM(rs.count_executions) / 1000.0     AS avg_ms,
           SUM(rs.avg_cpu_time * rs.count_executions) / SUM(rs.count_executions) / 1000.0     AS avg_cpu_ms,
           SUM(rs.avg_logical_io_reads * rs.count_executions) / SUM(rs.count_executions)      AS avg_reads,
           MAX(rs.last_execution_time) AS last_exec
    FROM   sys.query_store_plan p
      JOIN sys.query_store_runtime_stats rs ON rs.plan_id = p.plan_id
      JOIN sys.query_store_runtime_stats_interval i
        ON i.runtime_stats_interval_id = rs.runtime_stats_interval_id
    WHERE  i.start_time >= DATEADD(HOUR, -24, SYSUTCDATETIME())
    GROUP BY p.query_id, p.plan_id, p.is_forced_plan
)
SELECT ps.query_id, ps.plan_id, ps.is_forced_plan, ps.execs,
       CAST(ps.avg_ms AS DECIMAL(18,2))     AS avg_ms,
       CAST(ps.avg_cpu_ms AS DECIMAL(18,2)) AS avg_cpu_ms,
       CAST(ps.avg_reads AS BIGINT)         AS avg_reads,
       CAST(ps.avg_ms / NULLIF(MIN(ps.avg_ms) OVER (PARTITION BY ps.query_id), 0) AS DECIMAL(18,1)) AS x_slower_than_best,
       ps.last_exec,
       OBJECT_NAME(q.object_id)     AS module,
       LEFT(qt.query_sql_text, 120) AS query_text
FROM   plan_stats ps
  JOIN sys.query_store_query q       ON q.query_id = ps.query_id
  JOIN sys.query_store_query_text qt ON qt.query_text_id = q.query_text_id
WHERE  ps.query_id IN (SELECT query_id FROM plan_stats GROUP BY query_id HAVING COUNT(*) > 1)
ORDER BY ps.query_id, ps.avg_ms;

概要

過去 24 時間に複数の実行計画で実行されたクエリを特定し、各実行計画の実行回数、加重平均の実行時間 / CPU / 読み取り、最良の実行計画と比べて何倍遅いかを並べて表示する。

使用する場面

クエリが「昨日は速かったのに今日は遅い」場合、統計の更新、インデックスの変更、互換性レベルのアップグレード、パッチ適用の後に。

注意

平均実行時間はデータ分布にも依存する。異なるパラメータ値で実行された実行計画を比較する場合は、avg_reads も確認する (パラメータスニッフィング)。時間範囲は UTC。実行回数の少ない実行計画では、結果の統計的な信頼性は低い。読み取り専用クエリのため安全。