在SQL Server 2019的性能调优中，Query Store扮演了怎样的角色，具体如何使用它来诊断和优化性能问题？

在SQL Server 2019中，Query Store是一个革命性的数据库性能监控功能，它通过自动捕获查询执行的历史数据来简化性能问题的诊断和优化流程。具体来说，Query Store持续跟踪每个查询的性能指标，包括执行时间和资源使用情况，并将这些数据保存在专门的存储过程中，从而允许DBA和开发人员回溯历史查询性能，及时发现和解决性能退化问题。

参考资源链接：[优化SQL Server 2019查询性能：QueryStore实用指南](https://wenku.csdn.net/doc/cfnn66evv1?spm=1055.2569.3001.10343)

要使用Query Store进行性能诊断和优化，首先需要确保它已经被启用。可以在数据库级别使用ALTER DATABASE命令来启用Query Store，例如：`ALTER DATABASE yourDatabase SET QUERY_STORE = ON;`。一旦启用，Query Store就会自动开始收集数据，无需手动干预。

接下来，可以通过查询Query Store提供的视图来获取性能相关的统计数据。例如，使用`sys.query_store_runtime_stats`视图来查看查询的运行时统计数据，或者使用`sys.query_store_wait_stats`来分析查询等待事件。这些数据帮助DBA快速识别出哪些查询在特定时间段内的性能下降，特别是慢查询和资源消耗异常的查询。

当识别出性能问题后，可以结合Query Store中的执行计划历史来分析为什么查询效率低下，并且可以回退到之前的良好执行计划。Query Store也允许DBA强制使用特定的执行计划，这在解决因计划回归导致的性能问题时非常有用。

此外，Query Store还包括了等待统计信息，这些信息有助于理解查询为何慢。例如，如果查询的磁盘I/O等待时间增加，可能意味着数据库文件的物理布局有问题或者索引需要优化。

总之，Query Store为SQL Server 2019数据库的性能优化提供了一个数据驱动的决策基础，使得管理员和开发人员能够依据详细的历史数据和分析工具，快速定位和解决性能问题。通过结合《优化SQL Server 2019查询性能：QueryStore实用指南》，你可以更深入地理解Query Store的高级用法，例如如何结合自适应查询优化器和高级查询分析器来进一步提升查询性能。

参考资源链接：[优化SQL Server 2019查询性能：QueryStore实用指南](https://wenku.csdn.net/doc/cfnn66evv1?spm=1055.2569.3001.10343)