通过聚合SQL审计记录来衡量应用程序性能

发布时间：2020-12-13 20:44:40 所属栏目：百科来源：网络整理

导读：假设有一个包含两列的简单审计表(在生产中有更多列)： ID | Date 处理请求时,我们在此表中添加一条记录. 请求分批处理,批处理中可以有任意数量的项目.对于每个项目,我们将添加一条记录.批次之间将存在至少2秒的延迟(该数量是可配置的). 性能是通过每单位时间

假设有一个包含两列的简单审计表(在生产中有更多列)：

ID | Date

处理请求时,我们在此表中添加一条记录.
请求分批处理,批处理中可以有任意数量的项目.对于每个项目,我们将添加一条记录.批次之间将存在至少2秒的延迟(该数量是可配置的).

性能是通过每单位时间(例如每秒)处理请求的速度来衡量的.考虑这个示例数据(2个集群,项目数量相同,仅用于演示目的)：

--2016-01-29 10:27:25.603
--2016-01-29 10:27:25.620
--2016-01-29 10:27:25.637
--2016-01-29 10:27:25.653
--2016-01-29 10:27:25.723
--Avg time between requests = 24ms

--2016-01-29 10:27:34.647
--2016-01-29 10:27:34.667
--2016-01-29 10:27:34.680
--2016-01-29 10:27:34.690
--2016-01-29 10:27:34.707
--Avg time = 12ms

我们可以说,在最坏的情况下,每秒可以处理41.67个请求,最多可以处理83.33个请求.很高兴知道平均批次性能.

题.是否可以单独使用T-SQL获取这些指标以及如何使用？

编辑：要使结果具有统计显着性,丢弃批次可能比小于10个项目(可配置)更有用.

也许我已经过度简化了您的请求,但请考虑以下内容

Declare @YourTable table (ID int,Date datetime)
Insert Into @YourTable values
( 1,'2016-01-29 10:27:25.603'),( 2,'2016-01-29 10:27:25.620'),( 3,'2016-01-29 10:27:25.637'),( 4,'2016-01-29 10:27:25.653'),( 5,'2016-01-29 10:27:25.723'),( 6,'2016-01-29 10:27:34.647'),( 7,'2016-01-29 10:27:34.667'),( 8,'2016-01-29 10:27:34.680'),( 9,'2016-01-29 10:27:34.690'),(10,'2016-01-29 10:27:34.707')


Declare @BatchSecondsGap int = 2  -- Seconds Between Batches
Declare @MinObservations int = 5  -- Batch must n or greater

;with cte as (
      Select *,Cnt = sum(1) over (Partition By Batch)
       From  (
              Select *,Batch = sum(Flg) over (Order By Date)
               From (
                     Select ID,Date,Flg = case when DateDiff(SECOND,Lag(Date,1,null) over (Order By Date),Date)>=@BatchSecondsGap then 1 else 0 end,MS  = case when DateDiff(SECOND,Date) over (Order By Date),Date)>=@BatchSecondsGap then 0 else DateDiff(MILLISECOND,Date) end
                      From  @YourTable
                     ) A
             ) B
 )
Select Title    = 'Total',DateR1   = min(Date),DateR2   = max(Date),BatchCnt = count(Distinct Batch),TransCnt = count(*),MS_Ttl   = sum(MS),MS_Avg   = avg(MS*1.0),MS_Std   = stdev(MS)
 From  cte
 Where Cnt>=@MinObservations
Union All
Select Title    = concat('Batch ',Batch),MS_Std   = stdev(MS)
 From  cte
 Where Cnt>=@MinObservations
 Group By Batch

下图说明您不会因批次之间的时间而受到惩罚,因此它将成为最终结果的简单聚合

（编辑：李大同）

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