Navicat 技术干货 | 如何查看关系型数据库(MySQL、PostgreSQL、SQL Server、 Oracle)查询的运行时间

2024-01-07 17:14:51

在数据库优化中,理解和监控查询运行时间是至关重要的。无论你是数据库管理员、开发人员或是参与性能调优的人员,知道如何查看查询运行时间能为你的数据库操作提供有价值的参考。本文中,我们将探索几款热门的关系数据库(如 MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server)中不同的查看查询运行时间的方法。

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MySQL

使用 SQL Profiler:

SET profiling = 1;
-- Your SQL Query Goes Here
SHOW PROFILES;

这个命令序列可以启用分析,运行你的查询,然后显示分析结果。找到“Duration”列来查看以秒为单位的运行时间。

计算总共的运行时间,你可以使用以下的 SQL 查询:

SELECT SUM(Duration) AS TotalDuration
FROM information_schema.profiling
WHERE Query_ID > 1;

PostgreSQL

启用计时器(Timing):

PostgreSQL 有一个内置功能,可以计算查询运行时间。你可以通过执行以下命令开启计时器 (Timing):

\timing
-- Your SQL Query Goes Here

将以毫秒为单位显示运行查询所花的时间。

使用 pg_stat_statements:

PostgreSQL 自带一个名为 pg_stat_statments 的扩展,可以查看执行相关 SQL 语句的详细信息。若要使用它,确保在 PostgreSQL 配置中启用了该扩展,并执行以下查询:

SELECT total_time, calls, query
FROM pg_stat_statements
WHERE query = 'Your SQL Query Goes Here';

这将提供有关执行特定查询所花费的总时间的信息。

Microsoft SQL Server

使用 SET STATISTICS TIME:

SQL Server 允许你使用 SET STATISTICS TIME ON 命令为会话启用时间统计。运行查询后,你将在“消息”选项卡看到一条显示总时间的消息:

SET STATISTICS TIME ON
-- Your SQL Query Goes Here
SET STATISTICS TIME OFF

查询 sys.dm_exec_query_stats:

对于更程序化的方法,你可以查询 sys.dm_exec_query_stats 动态管理视图来获取查询运行时间的信息:

SELECT total_elapsed_time, execution_count, text
FROM sys.dm_exec_query_stats
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(sql_handle)
WHERE text LIKE 'Your SQL Query Goes Here%';

这个查询获取的是总运行时间和已经运行查询的次数的信息。

Oracle 数据库

使用 SQL*Plus AUTOTRACE:

Oracle 数据库提供 SQL*Plus AUTOTRACE 功能,它可用于显示 SQL 语句的执行计划和统计信息。要启用它,请使用以下命令:

SET AUTOTRACE ON
-- Your SQL Query Goes Here
SET AUTOTRACE OFF

它将输出包括运行时间、CPU 时间和其他统计信息的信息。

查询 V$SQL:

更多详细信息,你可以查询 V$SQL 动态性能视图:

SELECT elapsed_time, executions, sql_text
FROM V$SQL
WHERE sql_text LIKE 'Your SQL Query Goes Here%';

此查询是获取有关特定语句的运行时间和执行次数的信息。

在 Navicat 中查看运行时间

如果你仅需要查看查询运行的总时间,你可以在?Navicat?程序主界面底部查看它,并且还能看到相关查询其他详细信息:

总结

理解和优化查询运行时间是维护一个更高性能数据库的根本。通过利用本文讨论的工具和技术,你可以对数据库性能有更好的理解,并采取积极的措施来提高效率。无论你使用的是 MySQL、PostgreSQL、Microsoft SQL Server 或者 Oracle 数据库,查看和分析查询的运行时间对任何数据库专业人员来说都是值得付出努力的工作。

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文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_53935287/article/details/135364923
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