把 SQL Trace 用到极致:在 SAP HANA 与 HANA Cloud 中追踪 SQLScript 内部语句,精准定位性能瓶颈
在做 SAP HANA 性能分析时,很多团队都会遇到一种很典型的尴尬:业务侧只给你一句CALL,比如CALL P1('TA'),但真正耗时、真正吃内存、真正导致锁等待的,往往是这个存储过程内部被展开、被改写、被优化器重排后的多条 SQL 语句。你在监控视图里看到的,可能只是一个CALL的总耗时;你在代码里看到的,可能只是几段看似简单的SELECT;可线上告警给你的,是 CPU 飙升、内存压力、批处理超时,甚至偶发 OOM。这个时候,SQL Trace的价值会立刻显现出来:它把执行过程拆开到语句级别,告诉你每一条 SQL 的整体执行时间、影响记录数、潜在错误信息、连接信息等,让你能够从CALL的黑盒里把真正的热点语句拉出来逐条审视。更关键的是,在针对 SQLScript 过程时,SQL Trace还能采集过程内部的inner statements,并且可以把内部查询的中间结果记录下来,帮助你在不反复执行整个过程的情况下复现问题查询、做最小化实验与修复验证。(SAP Help Portal)下面我用一

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