26 de agosto de 2026 · 8 min de leitura
"O sistema está lento" quase sempre significa "uma ou poucas queries específicas estão lentas", não o servidor inteiro. Achar qual é a diferença entre corrigir o problema em minutos ou passar a tarde inteira olhando métrica errada.
SELECT TOP 10
qs.execution_count,
qs.total_elapsed_time / qs.execution_count AS avg_elapsed_us,
qs.total_logical_reads / qs.execution_count AS avg_logical_reads,
SUBSTRING(qt.text, qs.statement_start_offset/2 + 1,
(CASE WHEN qs.statement_end_offset = -1
THEN LEN(CONVERT(nvarchar(max), qt.text)) * 2
ELSE qs.statement_end_offset END - qs.statement_start_offset)/2 + 1) AS query_text
FROM sys.dm_exec_query_stats qs
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) qt
ORDER BY qs.total_elapsed_time DESC;Ordenar por total_elapsed_time (não pela média) mostra o que mais consome tempo agregado do servidor — uma query rápida que roda 50 mil vezes por hora pode pesar mais que uma lenta que roda uma vez por dia.
Tempo de execução varia com carga do servidor no momento; logical reads (páginas lidas da memória/buffer pool) é estável entre execuções da mesma query com o mesmo plano — por isso é o número mais útil pra comparar "essa query ficou pior" ao longo do tempo, mais do que o tempo em milissegundos.
O Query Intelligence do codeDB já aplica esse tipo de análise automaticamente sobre as queries mais pesadas do ambiente e sugere o índice que resolveria, com o DDL pronto — sem precisar ler plano de execução linha por linha.
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