如何使用sys.dm_exec_query_stats和sys.dm_exec_sql_text动态管理视图来识别MSSQL中高CPU消耗的SQL语句？

要使用sys.dm_exec_query_stats和sys.dm_exec_sql_text动态管理视图来监控MSSQL中的高CPU消耗SQL语句，首先需要了解这两个DMV的作用。sys.dm_exec_query_stats DMV提供了查询执行历史的统计信息，例如执行次数、CPU使用时间、内存读写次数等。sys.dm_exec_sql_text则可以获取与执行计划关联的SQL语句文本。结合使用这两个DMV，可以有效识别出哪些SQL语句在执行过程中消耗了最多的CPU资源。具体的操作步骤如下：

参考资源链接：[MSSQL性能监控：高CPU使用SQL语句分析](https://wenku.csdn.net/doc/1vythvn32e?spm=1055.2569.3001.10343)

1. 使用sys.dm_exec_query_stats DMV获取统计信息，并通过ORDER BY语句按total_worker_time（总工作时间）降序排列，筛选出消耗CPU最多的SQL语句。
2. 结合sys.dm_exec_sql_text DMV，通过CROSS APPLY操作符来关联查询语句文本，以获取具体的SQL语句文本信息。
3. 分析返回的结果，包括查询的执行次数（execution_count）、总工作时间（total_worker_time）、逻辑读取（total_logical_reads）和逻辑写入（total_logical_writes）等指标，来判断哪些查询是性能瓶颈。
4. 根据查询结果，可以对相应的SQL语句进行优化，比如调整查询语句、优化索引、调整数据库配置或升级硬件设备。

在实际操作中，上述步骤可以通过执行类似于下面的T-SQL查询代码来实现：

SELECT TOP 50
    SUBSTRING(qt.text, (qs.statement_start_offset/2) + 1,
        ((CASE qs.statement_end_offset
            WHEN -1 THEN DATALENGTH(qt.text)
            ELSE qs.statement_end_offset
         END - qs.statement_start_offset)/2) + 1) AS sql_text,
    qs.execution_count,
    qs.total_worker_time,
    qs.last_worker_time,
    qs.total_logical_reads,
    qs.last_logical_reads,
    qs.total_logical_writes,
    qs.last_logical_writes
FROM sys.dm_exec_query_stats qs
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) qt
ORDER BY qs.total_worker_time DESC;

此查询返回CPU使用率最高的50条SQL语句，包括SQL文本、执行次数、总工作时间等关键信息。通过这些信息，可以为性能调优提供数据支持。如果想要进一步深入了解如何通过性能监控来提升SQL Server的性能，可以参考《MSSQL性能监控：高CPU使用SQL语句分析》这本书，它详细介绍了如何分析和优化高资源消耗的SQL语句，为数据库管理员提供了一套完整的性能监控和优化指南。

参考资源链接：[MSSQL性能监控：高CPU使用SQL语句分析](https://wenku.csdn.net/doc/1vythvn32e?spm=1055.2569.3001.10343)