total_worker_time/qs.execution_counT

这个问题属于技术问题，我可以回答。total_worker_time/qs.execution_count是用来计算平均每次查询执行的工作时间的公式。其中total_worker_time是指查询执行期间所有工作线程的总工作时间，qs.execution_count是指查询执行的次数。通过这个公式可以评估查询的性能。

相关问题

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)

如何利用sys.dm_exec_query_stats和sys.dm_exec_sql_text动态管理视图，来发现并分析MSSQL中高CPU消耗的SQL语句？

为了帮助数据库管理员发现并解决MSSQL中高CPU消耗的SQL语句问题，以下详细步骤将指导你如何使用sys.dm_exec_query_stats和sys.dm_exec_sql_text动态管理视图进行性能监控。

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)

首先，需要明确的是，sys.dm_exec_query_stats视图包含了执行过的SQL语句的统计信息，而sys.dm_exec_sql_text视图则能获取执行计划对应的SQL文本。通过联合这两个DMV，可以有效地监控和分析SQL语句性能。

步骤1：通过sys.dm_exec_query_stats获取高CPU消耗的SQL语句统计信息。可以执行以下SQL查询：

SELECT TOP 50 qs.execution_count, qs.total_worker_time, qs.last_execution_time,
qs.total_logical_reads, qs.last_logical_reads, qs.total_logical_writes, qs.last_logical_writes,
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),
qs.plan_handle
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;

这个查询将返回执行次数最多、CPU时间最长的前50条SQL语句，以及相关的统计信息。

步骤2：获取具体的SQL语句文本。为了获取这些SQL语句的完整文本，可以利用步骤1中获得的plan_handle，将其作为sys.dm_exec_sql_text视图的输入参数，如下：

SELECT qt.dbid, qt.objectid, st.text
FROM sys.dm_exec_query_stats AS qs
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.plan_handle) AS st
WHERE qs.plan_handle = <plan_handle>;

将<plan_handle>替换为步骤1中查询得到的plan_handle值。

通过这些步骤，可以具体分析出哪些SQL语句消耗了大量CPU资源，以及它们的具体执行情况。分析结果可以帮助数据库管理员优化查询语句、建立或调整索引、调整数据库配置参数，或者考虑升级硬件资源来提高整体性能。

在深入这些操作之前，建议阅读《MSSQL性能监控：高CPU使用SQL语句分析》以获得更加全面的理解和额外的技巧。此外，为了进一步增强数据库性能监控的技能，建议进一步学习其他DMVs的使用和性能调优的最佳实践。

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)