SQL Server First Responder Kit 中的 Query Store 最佳实践检查增强
在 SQL Server 性能调优领域,Query Store 是一个极其重要的功能组件,它能够捕获查询执行计划、运行时统计信息等关键数据,为数据库管理员提供历史性能分析能力。作为 SQL Server 性能诊断工具集的标杆产品,SQL Server First Responder Kit 中的 sp_Blitz 存储过程近期针对 Query Store 的最佳实践检查进行了多项重要增强。
Query Store 相关跟踪标志检查
跟踪标志在 SQL Server 中用于控制特定行为,对于 Query Store 而言,有两个关键跟踪标志需要特别关注:
-
TF 7745:此标志用于防止 SQL Server 在关闭数据库时等待 Query Store 数据写入磁盘。在正常关闭情况下,SQL Server 会等待 Query Store 数据持久化,这可能显著延长关闭时间。启用此标志可以避免这种情况,特别是在计划性维护窗口有限的环境中。
-
TF 7752:此标志在 SQL Server 2016 和 2017 版本中特别重要,它支持异步加载 Query Store 数据。在这些早期版本中,Query Store 数据是同步加载的,可能导致数据库恢复时间延长。从 SQL Server 2019 开始,异步加载已成为默认行为,不再需要此标志。
sp_Blitz 现在会检查这些跟踪标志的配置情况,并给出适当建议:
- 当 Query Store 已启用但缺少必要跟踪标志时发出警告
- 在较新版本 SQL Server 上检测到已废弃的跟踪标志时发出警告
- 在不支持 Query Store 的环境中发现这些跟踪标志时发出警告
Query Store 配置状态检查
除了跟踪标志外,sp_Blitz 还增强了对 Query Store 自身配置的检查:
-
等待统计捕获模式:现代 SQL Server 版本支持在 Query Store 中捕获等待统计信息,这是性能诊断的宝贵数据源。sp_Blitz 现在会检查此功能是否被禁用,并建议启用。
-
查询捕获模式:Query Store 提供三种查询捕获模式:
- ALL:捕获所有查询(可能造成资源浪费)
- AUTO:智能捕获(推荐设置)
- CUSTOM:自定义捕获条件
sp_Blitz 现在会标记非 AUTO 模式的配置,特别是会警告可能造成资源浪费的 ALL 模式和需要特别关注的 CUSTOM 模式。
-
读写状态:Query Store 必须处于 READ_WRITE 状态才能正常工作。sp_Blitz 新增检查会识别处于其他状态(如 READ_ONLY)的 Query Store,这通常表示存在配置问题或资源限制。
设计决策与排除项
在增强过程中,开发团队曾考虑添加对 Query Store 内存使用量的检查,但最终决定不实现这一功能。主要原因是:
- 内存使用量的"合理"阈值难以统一定义
- 不同工作负载和数据库规模下,内存需求差异很大
- 现有的空间使用检查已经能够反映潜在的资源问题
这些增强使 sp_Blitz 能够更全面地评估 Query Store 的配置状态,帮助数据库管理员遵循最佳实践,确保这一重要功能发挥最大效用。对于使用 Query Store 的环境,定期运行更新后的 sp_Blitz 可以及时发现配置问题,避免潜在的性能监控盲区。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00