Ответ 1
Вы можете определить дорогостоящие запросы (и связанные с ними базы данных) с использованием DMV, например. из этой статьи TechNet:
SELECT TOP 50
[Average CPU used] = total_worker_time / qs.execution_count,
[Total CPU used] = total_worker_time,
[Execution count] = qs.execution_count,
[Individual Query] = SUBSTRING (qt.text,qs.statement_start_offset/2,
(CASE WHEN qs.statement_end_offset = -1
THEN LEN(CONVERT(NVARCHAR(MAX), qt.text)) * 2
ELSE qs.statement_end_offset END -
qs.statement_start_offset)/2)
,[Parent Query] = qt.text
,DatabaseName = DB_NAME(qt.dbid)
FROM sys.dm_exec_query_stats qs
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) as qt
ORDER BY [Average CPU used] DESC;
Они расскажут вам о тяжелых запросах для нападающих, но, к сожалению, он не будет определять базу данных, которая может иметь очень большой объем небольших запросов, которые используют небольшие биты процессора отдельно, но большие биты в совокупности. Вы можете сделать это с помощью этого запроса от запросов Glenn Allan Berry DMV:
WITH DB_CPU_Stats
AS
(SELECT DatabaseID, DB_Name(DatabaseID) AS [DatabaseName],
SUM(total_worker_time) AS [CPU_Time_Ms]
FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs
CROSS APPLY (SELECT CONVERT(int, value) AS [DatabaseID]
FROM sys.dm_exec_plan_attributes(qs.plan_handle)
WHERE attribute = N'dbid') AS F_DB
GROUP BY DatabaseID)
SELECT ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY [CPU_Time_Ms] DESC) AS [row_num],
DatabaseName, [CPU_Time_Ms],
CAST([CPU_Time_Ms] * 1.0 / SUM([CPU_Time_Ms])
OVER() * 100.0 AS DECIMAL(5, 2)) AS [CPUPercent]
FROM DB_CPU_Stats
WHERE DatabaseID > 4 -- system databases
AND DatabaseID <> 32767 -- ResourceDB
ORDER BY row_num OPTION (RECOMPILE);
Ни один из этих запросов не определяет приложение, которое их запускало, а используемые DMV не хранят эту информацию (вам нужно будет уловить запросы в действии и отметить имя приложения в sys.dm_exec_sessions или просмотреть трассировку).
Конечно, вы можете автоматизировать эту работу с помощью множества сторонних инструментов производительности на рынке (отказ от ответственности: я работаю для одного из них, SQL Sentry, который производит Performance Advisor, который делает все вышеперечисленное, включая отслеживание дорогостоящих запросов и ведение информации о том, в какой базе данных они запускались и какое приложение вызвало их).