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SELECT TOP 20    total_worker_time/1000 AS [总消耗CPU 时间(ms)],execution_count [运行次数],    qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000 AS [平均消耗CPU 时间(ms)],    last_execution_time AS [最后一次执行时间],max_worker_time /1000 AS [最大执行时间(ms)],    SUBSTRING(qt.text,qs.statement_start_offset/2+1,         (CASE WHEN qs.statement_end_offset = -1         THEN DATALENGTH(qt.text)         ELSE qs.statement_end_offset END -qs.statement_start_offset)/2 + 1)     AS [使用CPU的语法], qt.text [完整语法],    dbname=db_name(qt.dbid),    object_name(qt.objectid,qt.dbid) ObjectNameFROM sys.dm_exec_query_stats qs WITH(nolock)CROSS apply sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) AS qtWHERE execution_count>1ORDER BY  total_worker_time DESC
   
这段代码用于分析数据库中的查询性能数据，主要关注CPU消耗时间、执行次数以及相关的性能指标。通过对sys.dm_exec_query_stats和sys.dm_exec_sql_text进行JOIN操作，可以获取到具体的查询文本和执行情况，从而对高频查询的性能进行全面评估。该查询结果可以帮助数据库管理员识别长时间运行的查询、分析CPU瓶颈以及优化数据库执行计划。
代码中的关键部分包括：
   
    
    
total_worker_time/1000：用来获取总消耗CPU时间（以毫秒为单位）
    
    
execution_count：表示查询的执行次数
    
    
qs.total_worker_time/qs.execution_count/1000：计算平均消耗CPU时间
    
    
last_execution_time：显示最后一次执行查询的时间
    
    
max_worker_time /1000：获取最大执行时间
    
    
SUBSTRING函数：用于提取具体的查询语法
    
    
dbname和object_name：显示数据库名称和对象名称
   
查询结果可以按总消耗CPU时间排序，方便识别高消耗的查询。通过分析这些数据，可以采取以下优化措施：
   
    
    
优化查询语句
    
    
修改索引策略
    
    
调整执行计划
    
    
定期清理长时间未执行的查询
   
数据库性能优化是数据库管理员的重要工作之一，这些信息可以帮助管理员更好地了解数据库运行状态，并采取针对性的优化措施。

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