DBCC 명령 5:추적 표시
http://www.cnblogs.com/Amaranthus/archive/2012/08/01/2619045.html
http://www.cnblogs.com/lyhabc/articles/4092507.html?ADUIN=5146923&ADSESSION=1416359834&ADTAG=CLIENT.QQ.5329_.0&ADPUBNO=26349
추적 태그 의 주요 용 도 는:
1.Lock Manager 와 같은 깊이 있 는 SQL Server 정 보 를 가 져 옵 니 다.
2.일부 SQL Server 의 사전 설정 행 위 를 변경 합 니 다.예 를 들 어 최적화 기 를 검색 하지 않 고 최 적 실행 계획 의 시간 초과 시간 을 찾 습 니 다.
3.조회 알림 사용 을 중지 하 는 등 현재 명령 의 행동 을 변경 합 니 다.
-- session
DBCC TRACEON(3604,1)
-- global
DBCC TRACEOFF(3604,-1)
--
DBCC TRACESTATUS
DBCC TRACEOFF(3604,1)
DBCC TRACEOFF(3604,-1)
Trace Flag 2371
, 20% , , ,
25000 , , 。
Trace Flag 610
。
Trace Flag 834
Microsoft Windows 。 SQL Server , 。
Trace Flag 835
SQL Server 2005 2008 " ", , .
Trace Flag 1118
tempdb , , SGAM 。
apply tempdb best practice , , 。
Trace Flag 1204 1222
, 1204 , 1222 XML 。
sp_readerrorlog 。
Trace Flag 1211 1224
。 1211 , 1224 , out-of-locks 。 ,1211 。
Trace Flag 2528
DBCC CHECKDB, DBCC CHECKFILEGROUP,DBCC CHECKTABLE。 , , 。
Trace Flag 3226
。 , , 。
Trace Flag 4199
KB , , .
/*
Trace Flag 806
, :
2004-06-25 11:29:04.11 spid51 : 823, : 24 : 2
2004-06-25 11:29:04.11 spid51 I/O ( ) SQL Server\MSSQL\data\pubs.mdf e:\Program 0x000000000b0000.
Trace Flag 818
818 ,
SQL Server 2,048 ( I/O)。
605、823 3448 , (LSN) 。
LSN , SQL Server 。
SQL Server 。 I/O 。
, 。
Trace Flag 1200
, , :
Trace Flag 1806
, 0 , 。
Trace Flag 3502
checkpoint 。
Trace Flag 3505
checkpoint,checkpoint , 。
*/
/*=============================================================
3604: ,
9292:
9204:
8666: , Showplan
, .
DBCC FREEPROCCACHE()
==============================================================*/
--1.1
DBCC TRACEON(3604, 9292, 9204)
GO
--1.2 ,
/*==================================================================================
:
DBCC 。 DBCC , 。
Stats header loaded: DbName: w, ObjName: base_org, IndexId: 2, ColumnName: EMP_ID, EmptyTable: FALSE
Stats loaded: DbName: w, ObjName: base_org, IndexId: 2, ColumnName: EMP_ID, EmptyTable: FALSE
Stats header loaded: DbName: w, ObjName: base_Employee, IndexId: 1, ColumnName: EMP_ID, EmptyTable: FALSE
Stats loaded: DbName: w, ObjName: base_Employee, IndexId: 1, ColumnName: EMP_ID, EmptyTable: FALSE
Stats header loaded: DbName: w, ObjName: base_Employee, IndexId: 8, ColumnName: EMP_NAME, EmptyTable: FALSE
Stats loaded: DbName: w, ObjName: base_Employee, IndexId: 8, ColumnName: EMP_NAME, EmptyTable: FALSE
(1 )
=====================================================================================*/
SELECT emp.emp_Name,
COUNT(org.org_id)
FROM base_org org
INNER JOIN base_Employee emp
ON org.Emp_ID = emp.Emp_ID
WHERE emp.emp_name like ' %'
GROUP BY emp.emp_name
--1.3
select *
from sys.dm_exec_cached_plans c
inner join sys.dm_exec_query_stats q
on q.plan_handle = c.plan_handle
cross apply sys.dm_exec_sql_text(q.sql_handle) t
where t.text like 'SELECT emp.emp_Name,
COUNT(org.org_id)
FROM base_org org
INNER JOIN base_Employee emp
ON org.Emp_ID = emp.Emp_ID
WHERE emp.emp_name like ''xx%''
GROUP BY emp.emp_name'
--1.4 .
-- SQL , 。
DBCC FREEPROCCACHE()
GO
--1.5
DBCC TRACEOFF(3604, 9292, 9204)
GO
--1.6
DBCC TRACEON(3604,8666)
GO
--2.1 xml
set statistics xml on
--2.2
/*==================================================================================
xml showplan, , F4
-> EnvColl -> Recompile -> ModTrackingInfo :
<ModTrackingInfo>
<Field FieldName="wszStatName" FieldValue="_WA_Sys_0000001C_0AD2A005" />
<Field FieldName="wszColName" FieldValue="EMP_ID" />
<Field FieldName="m_cCols" FieldValue="1" />
<Field FieldName="m_idIS" FieldValue="2" />
<Field FieldName="m_ullSnapShotModCtr" FieldValue="40120" />
<Field FieldName="m_ullRowCount" FieldValue="998" />
<Field FieldName="ullThreshold" FieldValue="699" />
<Field FieldName="wszReason" FieldValue="heuristic" />
</ModTrackingInfo>
=====================================================================================*/
SELECT emp.emp_Name,
COUNT(org.org_id)
FROM base_org org
INNER JOIN base_Employee emp
ON org.Emp_ID = emp.Emp_ID
WHERE emp.emp_name like ' xx'
GROUP BY emp.emp_name
set statistics xml off
--2.3
DBCC TRACEOFF(3604,8666)
GO
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현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
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