sqlserver查看执行时间，查看sql执行过程的命令

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如何查看SqlServer查询语句的执行效率

1、要查看 SQL 执行情况，可以通过数据库的查询日志或者性能分析工具来实现。查询日志方式可以通过开启数据库的查询日志来记录 SQL 执行情况。

2、SETSTATISTICSTIMEON：显示每个查询执行后的结果集，表示查询执行的配置文件。

3、对于执行计划，特别是2008，先看看有没有丢失索引。然后看执行计划里面的图标，哪个的百分比是最大的。重点优化那个。还要看有没有表扫描、聚集索引扫描等。执行计划是一本书才勉强说得完的东西。

SQL Server 执行时间：CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。SQL Server 执行时间：CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。SQL Server 分析和编译时间：CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

SQL Server 执行时间： CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。 SQL Server 分析和编译时间： CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

sql语言诞生有一段时间了，里面有一些自带的很方便的函数，对于操作数据库来说是非常方便的，下面就介绍几种统计。统计记录数count函数，可以统计出这条sql会查询出多少条记录很多人用count(*)，但建议用count(1)。

SETSTATISTICSTIMEON：显示每个查询执行后的结果集，表示查询执行的配置文件。

这两个Trace Flag是这样解释的：9204 打印出被加载的统计信息9292 打印出从元数据中得到的统计信息的头信息当然，要看到这些信息，我们还需要打开Trace Flag 3604才能让这些显示出来。

大致思路为，只统计running-stopped的运行时间，stoppe-running的过滤掉，也不需要计算。

首先，打开计算机上的sqlserver软件，进入软件加载界面。在弹出的“连接到服务器”窗口中选择相应的信息，并登录到sqlserver服务器。成功登录后，展开“管理”文件夹以查看“SQLServer日志”文件夹。

SQLServer日志”文件夹。把“SQLServer日志”文件夹展开后，就可以看到有很多的日志文档。鼠标双击文档或鼠标右键单击选择“查看SQLServer日志”，即可打开。还可以根据自己的需要对日志进行筛选或导出等操作。

在SQL Server Management Studio中查看SQL Server日志的方法如下：（1）启动【SQL Server Management Studio】并连接到SQL Server服务器上。

使用了SQL Server 2008 Management Studio进行加载数据库，进行点击列表中的管理的选项。进入到了管理的选项之后，进行选中列表中的sql server日志的选项。进入到了张开的列表中的sql日志的信息，并进行双击。

通过设置统计数据，我们可以查看执行SQL时的系统情况。有选项配置文件、io和时间。介绍如下：SETSTATISTICSPROFILEON：显示分析、编译和执行查询所需的时间(毫秒)。

通过设置STATISTICS我们可以查看执行SQL时的系统情况。选项有PROFILE，IO ，TIME。介绍如下：SET STATISTICS PROFILE ON：显示分析、编译和执行查询所需的时间（以毫秒为单位）。

--另一种测试方法（将执行每个语句时采取的步骤作为行集返回，通过层次结构树的形式展示出来）SET STATISTICS PROFILE ON：显示分析、编译和执行查询所需的时间（以毫秒为单位）。

timing on；mysql能在里面直接看到了。

SQL Server 执行时间： CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。 SQL Server 分析和编译时间： CPU 时间 = 0 毫秒，占用时间 = 0 毫秒。

为 OFF 时，不显示时间统计。SET STATISTICS TIME 的设置是在执行或运行时设置，而不是在分析时设置。Microsoft？ SQL Server？不能在纤程模式下提供准确的统计，而纤程模式在启用 lightweight pooling 配置选项时激活。

1、select * from 表 where 发生日期#2008-7-1# and 发生日期#2008-12-31 这样就可以了，注意sql server与access中的日期有一点不一样。

2、Oracle中设置一个参数就好了 set timing on；mysql能在里面直接看到了。

3、groupbyuser_id 这句可以理解为将结果集根据user_id分组，每组取time最大一条记录。这样就很好的实现了批量查询最近记录，并且仅仅需要遍历一次表，即使在数据量巨大的情况下也可以在很短的时间查出结果。

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