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Après avoir écouté le show #103 de RunAs Radio avec Bill Graziano, j'ai décidé de tester ClearTrace, un outil d'analyse de traces SQL.

Il se trouve qu'en ce moment, je suis dans une passe d'optimisation agressive de SQL, et le projet sur lequel je travaille a une séquence d'opérations qui prennent plus de 24 heures à compléter. Analyser manuellement les traces avec le profiler SQL est généralement coûteux en temps, comme de rechercher une aiguille dans une botte de foin, en particulier dans mon cas lorsque le log dépasse 7 Go.

Trouver de petites requêtes qui sont exécutées des milliers de fois est plutôt difficile, et trouver les candidats appropriés à l'optimisation encore plus complexe. On ne veut généralement pas perdre de temps à optimiser des requêtes qui n'ont que peu d'impact.

C'est ici que l'outil de Bill entre en jeu. On lui donne un fichier de trace, et l'outil l'analyse et donne des informations agrégées sur ce qui prend le plus de CPU/Temps/Lecture/Écriture. Faites votre choix.

Après quelques heures et exécution de ClearTrace pour trouver les procédures stockées qui nécessitaient des mises à jour, j'ai trouvé un jeu de procédures qui étaient exécutées des milliers de fois et utilisaient un cumul d'I/O important. Après avoir optimisé ces requêtes, le process au complet est maintenant descendu à environ 7 heures.

Pas de magie ici, la clé est simplement de trouver quoi optimiser dans des séquences qui exécutent des millions de requêtes. L'outil de Bill fait cela parfaitement !

Au passage, lorsque j'ai essayé ClearTrace pour la première fois, j'ai reçu une exception de type OutOfMemory en tentant d'importer mon gros fichier de trace. Il se trouve qu'après l'avoir exporté avec Reflector et debuggé un peu le code, j'ai trouvé une petite  erreur de refactoring que Bill a corrigé rapidement. Merci Bill !

Et comme Carl Franklin le dit dans la section "Better Know a Framework" de .NET Rocks : "learn it, use it, love it !"