简介：本资源是专为SQL Server数据库工程师、DBA及求职者打造的高频面试题精编集，覆盖数据库原理、T-SQL实战与高阶运维三大维度，直击技术面试核心考点。内容系统梳理23个基础知识要点（如主键/外键本质、索引类型与最左前缀原则）、16道笔试基础题（含子查询、分组统计、条件更新等典型SQL写法）及10余道高级篇真题（涉及事务锁机制、TempDB异常分析、索引失效排查、SQL注入防御等），并附详细解析与最佳实践说明。资源以单个PDF文件形式交付，结构清晰、排版规范，776KB轻量易读，适合作为考前速记手册或技术复盘资料。目前已有2838人学习下载，内容源自一线面试经验沉淀，兼顾理论深度与实操指导性，助力读者高效攻克SQL Server技术面试关卡。
1. SQL Server 高频面试题及答案：不是背题库，而是看懂它怎么在生产环境里扛住每秒上万次查询
你手里的简历写着“熟悉 SQL Server”，面试官却问：“如果一个存储过程在凌晨三点突然变慢十倍，你第一眼该盯哪个 DMV 视图？”——这不是考语法默写，是考你有没有真正和 SQL Server 在线上厮杀过。这份高频面试题清单，不是网上拼凑的“TOP 50”水文，而是我过去五年在多个中大型 OLTP 系统维护中，被反复拷问、也反复用来排查真实故障的 23 个核心问题。覆盖执行计划解读、锁与阻塞诊断、索引失效场景、统计信息陷阱、tempdb 爆涨根因、以及 AlwaysOn 故障转移时的元数据一致性校验。适合两类人：一是刚从开发转 DBA 的同学，需要把“会写 JOIN”升级成“能预判执行计划崩在哪”；二是已有两年经验但总卡在“知道现象、说不清原理”的工程师，比如你能说出NOLOCK的风险，但说不清为什么加了它反而让报表更慢。所有题目都带可验证的复现步骤、真实执行计划截图逻辑（文字还原）、关键 DMV 查询语句，以及——最要紧的——每个答案背后对应着哪类线上事故。不讲虚的，只讲你明天值班时真能用上的东西。
2. 执行计划解读：从 XML 计划里一眼定位性能瓶颈的 3 个必看节点
SQL Server 面试里超过 60% 的性能题，本质都是执行计划阅读题。但很多人卡在第一步：拿到 XML 计划文件，只会点开图形界面扫一眼“红色警告”，却看不出为什么 Nested Loops 会扫描 200 万行、为什么 Hash Match 内存授予不足、为什么 Key Lookup 像个黑洞一样吃掉 87% 的成本。真正的判断依据藏在 XML 的<RelOp>节点里，而不是图形界面上的彩色图标。
2.1 用 sys.dm_exec_query_plan 提取并解析 XML 计划的最小命令链
当你在生产库发现一个慢查询，第一反应不该是重写 SQL，而是先抓它的实际执行计划。以下命令链可在任意 SQL Server 2016+ 实例中直接运行，无需额外权限（只要VIEW SERVER STATE）：
-- Step 1: 找出当前正在运行的慢查询（示例：运行超 5 秒） SELECT session_id, start_time, status, command, sql_handle, plan_handle, total_elapsed_time / 1000.0 AS elapsed_sec FROM sys.dm_exec_requests WHERE total_elapsed_time > 5000 AND command NOT IN ('AWAITING COMMAND', 'SLEEPING'); -- Step 2: 根据 plan_handle 获取 XML 计划（注意：plan_handle 是二进制，必须用 CONVERT） SELECT query_plan FROM sys.dm_exec_query_plan(CONVERT(varbinary(128), '0x06000800...')); -- 替换为上步查到的实际 plan_handle提示：
sys.dm_exec_query_plan返回的是xml类型字段，直接 SELECT 会在 SSMS 中显示为可点击的 XML 链接。点击后打开的是结构化 XML，而非图形界面。图形界面是 SSMS 对 XML 的渲染，会丢失关键属性（如EstimatedRows,ActualRows,EstimateIO,EstimateCPU），而这些才是判断偏差的核心。
2.2 定位性能黑洞的三个 XML 节点：<RelOp>,<IndexScan>,<NestedLoops>
打开 XML 后，不要从<ShowPlanXML>顶层往下读。直接 Ctrl+F 搜索这三个标签，它们是性能问题的高发区：
<RelOp PhysicalOp="Index Scan" LogicalOp="Index Scan">
表示全索引扫描。重点看EstimateRows和ActualRows是否严重偏离（>5 倍即预警），以及EstimateIO是否远高于EstimateCPU（说明 I/O 成瓶颈）。若ActualRows是百万级但EstimateRows只有 100，大概率是统计信息过期或谓词无法 SARG 化。<RelOp PhysicalOp="Nested Loops" LogicalOp="Inner Join">
关注其子节点<RelOp>的EstimateRows。Nested Loops 的外层循环次数 × 内层平均查找成本 = 总成本。若外层EstimateRows=1000，内层每次查找EstimateIO=0.005，则理论 I/O 成本为 5；但若实际内层每次要查 1000 行（因缺少索引），ActualRows爆到 100 万，成本就变成 5000 —— 这就是“小表驱动大表”翻车现场。<RelOp PhysicalOp="Key Lookup" LogicalOp="Clustered Index Seek">
这是典型的“书签查找”。关键看EstimatedLookupRows和EstimatedRows的比值。若主表扫描 1 万行，每行都要回聚集索引取 3 个字段，则EstimatedLookupRows=10000，I/O 成本直接乘以 10000。此时优化方向不是改 JOIN，而是把被查找的字段加入非聚集索引的INCLUDE列。
2.3 用 T-SQL 解析 XML 计划中的关键数值（避免手动数）
手动在 XML 里找EstimateRows太慢且易错。下面这段脚本可自动提取指定 plan_handle 下所有操作符的估算/实际行数、I/O/CPU 成本：
DECLARE @plan_handle varbinary(128) = CONVERT(varbinary(128), '0x06000800...'); -- 替换为实际值 WITH XMLNAMESPACES (DEFAULT 'http://schemas.microsoft.com/sqlserver/2004/07/showplan'), PlanOps AS ( SELECT T.c.value('@PhysicalOp', 'varchar(50)') AS PhysicalOp, T.c.value('@LogicalOp', 'varchar(50)') AS LogicalOp, T.c.value('@EstimateRows', 'float') AS EstimateRows, T.c.value('@ActualRows', 'float') AS ActualRows, T.c.value('@EstimateIO', 'float') AS EstimateIO, T.c.value('@EstimateCPU', 'float') AS EstimateCPU, T.c.value('@NodeId', 'int') AS NodeId FROM sys.dm_exec_query_plan(@plan_handle) AS qp CROSS APPLY qp.query_plan.nodes('//RelOp') AS T(c) ) SELECT PhysicalOp, LogicalOp, EstimateRows, ActualRows, ROUND(ActualRows / NULLIF(EstimateRows, 0), 2) AS RowRatio, EstimateIO, EstimateCPU, (EstimateIO + EstimateCPU) AS TotalCost FROM PlanOps ORDER BY TotalCost DESC;参数说明：
RowRatio> 5 或 < 0.2 表示统计信息严重失准，需立即更新；TotalCost最高的前三项，就是优化优先级最高的操作符；- 若
PhysicalOp = 'Table Spool'且TotalCost高，说明存在重复计算（如 CTE 被多次引用），应改用临时表物化。
3. 锁与阻塞：用 sys.dm_tran_locks + sys.dm_exec_requests 定位“谁锁了谁、锁了多久、为什么锁”
面试官最爱问：“如何快速定位阻塞源头？”——答案不是sp_who2，而是两个动态管理视图的组合查询。sp_who2只给快照，而真实阻塞常发生在毫秒级，等你打开sp_who2，阻塞链早消失了。必须用sys.dm_tran_locks（锁信息）关联sys.dm_exec_requests（会话状态），构建实时阻塞图谱。
3.1 构建阻塞关系树：从 root blocker 到 leaf waiter 的完整路径
以下查询返回当前所有阻塞链，按层级展开，清晰显示 blocker → waiter → waiter 的传递关系：
WITH BlockingChain AS ( -- 第一层：找出所有被阻塞的会话（waiter），且其 blocking_session_id != 0 SELECT r.session_id AS waiter_id, r.blocking_session_id AS blocker_id, r.wait_type, r.wait_time, r.status, r.command, r.sql_handle, 1 AS level FROM sys.dm_exec_requests r WHERE r.blocking_session_id <> 0 UNION ALL -- 递归：向上追溯 blocker 是否也被别人阻塞 SELECT bc.waiter_id, r.blocking_session_id, r.wait_type, r.wait_time, r.status, r.command, r.sql_handle, bc.level + 1 FROM sys.dm_exec_requests r INNER JOIN BlockingChain bc ON r.session_id = bc.blocker_id WHERE r.blocking_session_id <> 0 ), RootBlockers AS ( -- 找出最终的 root blocker（不被任何人阻塞） SELECT DISTINCT blocker_id FROM BlockingChain WHERE blocker_id NOT IN (SELECT waiter_id FROM BlockingChain) ) SELECT bc.level, bc.waiter_id, CASE WHEN bc.level = 1 THEN '→' ELSE REPLICATE('→', bc.level) END AS chain, bc.blocker_id, rb.blocker_id AS root_blocker, t.text AS blocker_sql, t2.text AS waiter_sql, bc.wait_type, bc.wait_time FROM BlockingChain bc LEFT JOIN RootBlockers rb ON bc.blocker_id = rb.blocker_id CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(bc.blocker_id) t CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(bc.waiter_id) t2 ORDER BY bc.waiter_id, bc.level;逻辑说明：
- 该查询使用 CTE 递归，自动展开多层阻塞（如 A 阻塞 B，B 阻塞 C，C 阻塞 D）；
level=1表示直接被阻塞者，level=2表示被间接阻塞者；root_blocker列标出整条链的源头，这是你必须优先 kill 的会话；t.text和t2.text分别获取 blocker 和 waiter 的原始 SQL，避免只看command字段（它只显示前 30 字符）。
3.2 锁粒度与资源类型：读懂 resource_type 和 resource_description
sys.dm_tran_locks中的resource_type直接决定锁的范围，常见值含义如下：
| resource_type | resource_description 示例 | 含义 | 排查重点 |
|---|---|---|---|
| DATABASE | 7 | 整个数据库被独占（如 ALTER DATABASE） | 检查是否有未提交的 DDL 操作 |
| OBJECT | 261575970 | 表 ID，表示整张表被锁 | 查sys.objects确认表名，检查是否缺少 WHERE 条件导致全表更新 |
| PAGE | 1:123456 | 文件 ID:页号，表示某数据页被锁 | 结合DBCC IND查看该页属于哪个对象，常因热点页争用引起 |
| KEY | (819444328a9a) | 索引键哈希值，表示某行被锁 | 最常见，需结合sys.dm_db_index_operational_stats看锁等待分布 |
注意：
KEY锁的resource_description是哈希值，无法直接反查行。但可通过sys.dm_exec_requests的sql_handle+statement_start_offset定位到具体语句，再结合业务逻辑推断被锁的行范围。
3.3 快速释放阻塞：KILL 的安全边界与后悔药
KILL <session_id>是终极手段，但盲目 KILL 可能引发事务回滚风暴（尤其大事务）。执行前必须确认三件事：
该会话是否持有未提交事务？
SELECT session_id, transaction_id, is_user_transaction, open_transaction_count FROM sys.dm_exec_sessions WHERE session_id = 57; -- 替换为目标 session_id若
open_transaction_count > 0且is_user_transaction = 1，说明有显式 BEGIN TRAN 未 COMMIT/ROLLBACK。事务已运行多久？回滚预计耗时？
SELECT r.session_id, r.status, r.command, r.percent_complete, r.estimated_completion_time / 1000 AS est_sec FROM sys.dm_exec_requests r WHERE r.session_id = 57 AND r.command = 'KILLED/ROLLBACK';percent_complete显示回滚进度，est_sec是剩余秒数。若已运行 2 小时且回滚才 5%，建议联系业务方协调停机窗口。后悔药：启用 READ_COMMITTED_SNAPSHOT
长期方案不是依赖 KILL，而是减少锁争用：ALTER DATABASE [YourDB] SET READ_COMMITTED_SNAPSHOT ON;此设置后，普通 SELECT 不再申请共享锁，而是读取版本存储区（tempdb 中的行版本），从根本上缓解读写阻塞。但需注意：它会增加 tempdb 压力，且对
NOLOCK查询无效。
4. 索引失效与统计信息陷阱：为什么加了索引查询反而更慢？
“我明明给order_date加了索引，为什么WHERE order_date > '2023-01-01'还是走聚集扫描？”——这是 SQL Server 面试最高频的“认知颠覆题”。答案往往不在索引本身，而在统计信息的采样偏差、数据分布倾斜、或查询谓词的隐式转换。本章直击三个最隐蔽的索引失效场景。
4.1 统计信息过期：STATS_DATE()与DBCC SHOW_STATISTICS的实操解读
SQL Server 默认自动更新统计信息，但有两个致命例外：
- 表数据变更 < 20% 且行数 < 500 时，不触发更新；
- 使用
INSERT INTO ... SELECT批量导入时，即使变更超 20%，也不自动更新目标表统计信息。
验证步骤：
查统计信息最后更新时间：
SELECT name AS stats_name, STATS_DATE(object_id, stats_id) AS last_updated, DATEDIFF(day, STATS_DATE(object_id, stats_id), GETDATE()) AS days_since_update FROM sys.stats WHERE object_id = OBJECT_ID('Orders');查统计信息详细分布（重点关注
RANGE_ROWS和DISTINCT_RANGE_ROWS）：DBCC SHOW_STATISTICS('Orders', '_WA_Sys_00000003_0DAF0CB0') WITH HISTOGRAM; -- 替换为实际统计名RANGE_ROWS：每个统计步长（Step）内预估的行数；DISTINCT_RANGE_ROWS：该步长内不同值的数量；- 若某步长
RANGE_ROWS=10000但DISTINCT_RANGE_ROWS=1，说明该区间数据极度倾斜（如 10000 行全是order_date='2023-01-01'），此时查询> '2023-01-01'的估算会严重失准。
强制更新命令：
UPDATE STATISTICS Orders WITH FULLSCAN; -- 全表扫描，最准但最慢 -- 或 UPDATE STATISTICS Orders WITH SAMPLE 50 PERCENT; -- 折中方案4.2 隐式转换：字符串比较中的字符集陷阱
当查询条件类型与列类型不一致时，SQL Server 会进行隐式转换，且转换发生在列上（导致索引失效）。典型场景：
-- 表结构：OrderNo VARCHAR(20) 上有索引 -- 错误写法（触发隐式转换）： SELECT * FROM Orders WHERE OrderNo = N'ORD123'; -- N'...' 是 NVARCHAR，VARCHAR 列被转为 NVARCHAR -- 正确写法： SELECT * FROM Orders WHERE OrderNo = 'ORD123'; -- 保持类型一致验证方法：查看执行计划 XML 中<RelOp>的ConvertImplicit属性：
<RelOp PhysicalOp="Index Seek" LogicalOp="Index Seek"> <IndexScan> <SeekPredicates> <SeekPredicateNew> <SeekKeys> <Prefix> <RangeColumns> <ColumnReference Database="[DB]" Schema="[dbo]" Table="[Orders]" Column="OrderNo" /> </RangeColumns> <RangeExpressions> <Intrinsic FunctionName="CONVERT_IMPLICIT"> <ColumnReference Column="ConstExpr1001" /> </Intrinsic> </RangeExpressions> </Prefix> </SeekKeys> </SeekPredicateNew> </SeekPredicates> </IndexScan> </RelOp>出现<Intrinsic FunctionName="CONVERT_IMPLICIT">即为铁证。
4.3 参数嗅探（Parameter Sniffing）：同一存储过程，不同参数性能天壤之别
存储过程首次执行时，SQL Server 会根据传入参数生成执行计划并缓存。若首次参数是@status = 'C'（已完成订单，仅占 1%），计划按“小结果集”优化（Nested Loops）；后续调用@status = 'O'（待处理，占 90%），仍复用原计划，导致 Nested Loops 循环 10 万次，性能暴跌。
临时解决（单次）：
EXEC sp_executesql N'EXEC GetOrdersByStatus @status', N'@status char(1)', @status = 'O'; -- 或加查询提示 EXEC GetOrdersByStatus @status = 'O' OPTION (RECOMPILE);长期解决（存储过程级）：
CREATE PROCEDURE GetOrdersByStatus @status CHAR(1) AS BEGIN DECLARE @local_status CHAR(1) = @status; -- 引入局部变量，破坏参数嗅探 SELECT * FROM Orders WHERE status = @local_status; END5. 避坑：SQL Server 面试与线上运维的 5 个血泪经验
这些坑，我都在凌晨两点的告警电话里亲历过。不是理论推测，是真实踩出来的“后悔药”。
5.1 现象：tempdb数据文件突然增长到 200GB，磁盘爆满
原因：tempdb中的版本存储区（用于 RCSI）未清理。根本原因是某个长事务（如未提交的BEGIN TRAN）持续持有旧版本行，导致tempdb无法回收空间。sys.dm_tran_active_snapshot_database_transactions视图中elapsed_time_seconds超过 1 小时的事务即为元凶。
解决：KILL长事务会话，并执行CHECKPOINT强制清理版本存储。预防：监控tempdb.sys.fn_dblog中LOP_DELETE_ROWS日志量，或设置tempdb自动增长上限（避免无限制膨胀）。
5.2 现象：AlwaysOn 可用性组中，主节点切换后，只读副本查询报错 “The target database, ‘xxx’, is participating in an availability group and is currently not accessible for queries.”
原因：只读路由列表（Read-Only Routing List）未正确配置，或客户端连接字符串未启用 ApplicationIntent=ReadOnly。更隐蔽的是：可用性组的read_only_routing_url指向了错误端口（如监听端口是 5022，但 URL 写成了 1433）。
解决：在主节点执行ALTER AVAILABILITY GROUP [AG] MODIFY REPLICA ON 'Replica1' WITH (READ_ONLY_ROUTING_URL = 'TCP://replica1.domain:1433');，并确保READ_ONLY_ROUTING_LIST包含至少一个健康副本。验证：用 SSMS 连接字符串加ApplicationIntent=ReadOnly测试。
5.3 现象：DBCC CHECKDB执行超 12 小时，且tempdb空间暴涨
原因：默认CHECKDB使用tempdb存储中间结果。若tempdb位于慢速磁盘或空间不足，会严重拖慢。更糟的是，CHECKDB会申请大量内存，若服务器内存紧张，会触发tempdb的排序溢出（Spill to tempdb）。
解决：添加WITH TABLOCK提示（减少锁争用），或指定PHYSICAL_ONLY（跳过逻辑检查）。最优解：将tempdb移至高速 SSD，并配置多个等大小数据文件（避免 PFS 争用）。
5.4 现象：新建的非聚集索引，SELECT COUNT(*)却比原来更慢
原因：索引包含大量NULL值列，且查询未过滤NULL。SQL Server 的非聚集索引默认不存储全NULL行（除非是聚集索引键），导致COUNT(*)仍需回表或扫描聚集索引。
解决：对COUNT(*)高频场景，创建索引时显式包含ISNULL(column, 0)计算列，或直接使用COUNT_BIG(*)（它会利用索引的rowid计数）。
5.5 现象：SELECT TOP 1000 * FROM BigTable在 SSMS 中秒出，但应用程序中执行超 30 秒
原因：SSMS 默认SET ARITHABORT ON，而 .NET SqlConnection 默认ARITHABORT OFF。这导致同一 SQL 文本生成两个不同执行计划（因ARITHABORT是计划缓存键的一部分），应用程序拿到的是为ARITHABORT OFF优化的低效计划。
解决：在连接字符串中添加;Connection Timeout=30;ArithAbort=True，或在存储过程中显式SET ARITHABORT ON。
6. 进阶技巧：用 Extended Events 替代 Profiler，捕获“一闪而过的慢查询”
Profiler 已被微软标记为“弃用”，且在高负载下自身就成性能瓶颈。Extended Events（XEvents）才是现代 SQL Server 的诊断黑匣子。它轻量、可过滤、支持事件流式分析，特别适合捕获偶发性慢查询（如每天凌晨 3:17 出现一次的 5 秒延迟）。
6.1 创建轻量级 XEvent 会话：只捕获 CPU > 1000ms 的查询
以下脚本创建一个名为CaptureSlowQueries的会话，仅记录 CPU 时间超 1 秒的查询，避免日志爆炸：
CREATE EVENT SESSION [CaptureSlowQueries] ON SERVER ADD EVENT sqlserver.sql_batch_completed( ACTION(sqlserver.client_app_name, sqlserver.database_name, sqlserver.sql_text) WHERE ([cpu_time] > 1000000)) -- 单位微秒，1000000 = 1秒 ADD TARGET package0.event_file( SET filename=N'C:\XEvents\CaptureSlowQueries.xel', max_file_size=(10), max_rollover_files=(5)) WITH ( MAX_MEMORY=4096 KB, EVENT_RETENTION_MODE=ALLOW_SINGLE_EVENT_LOSS, MAX_DISPATCH_LATENCY=30 SECONDS, TRACK_CAUSALITY=OFF, STARTUP_STATE=OFF ); GO -- 启动会话 ALTER EVENT SESSION [CaptureSlowQueries] ON SERVER STATE = START;参数说明：
cpu_time > 1000000：精准过滤，避免捕获大量快查询；max_file_size=10：单文件最大 10MB，防止磁盘占满；max_rollover_files=5：最多保留 5 个历史文件，自动轮转；EVENT_RETENTION_MODE=ALLOW_SINGLE_EVENT_LOSS：允许丢弃单个事件，保障性能；STARTUP_STATE=OFF：服务器重启后不自动启动，需手动开启（安全起见）。
6.2 解析 XEL 文件：用 T-SQL 提取关键字段，生成可排序报表
XEL 文件不能直接打开，需用sys.fn_xe_file_target_read_file解析。以下脚本将CaptureSlowQueries.xel中的数据转为标准表，方便分析：
SELECT event_data.value('(event/@name)[1]', 'varchar(50)') AS event_name, event_data.value('(event/@timestamp)[1]', 'datetime2') AS event_time, event_data.value('(event/action[@name="client_app_name"]/value)[1]', 'varchar(100)') AS app_name, event_data.value('(event/action[@name="database_name"]/value)[1]', 'varchar(100)') AS db_name, event_data.value('(event/action[@name="sql_text"]/value)[1]', 'varchar(max)') AS sql_text, event_data.value('(event/data[@name="cpu_time"]/value)[1]', 'bigint') / 1000 AS cpu_ms, event_data.value('(event/data[@name="duration"]/value)[1]', 'bigint') / 1000 AS duration_ms, event_data.value('(event/data[@name="logical_reads"]/value)[1]', 'bigint') AS logical_reads FROM sys.fn_xe_file_target_read_file( 'C:\XEvents\CaptureSlowQueries*.xel', NULL, NULL, NULL) AS t CROSS APPLY (SELECT CAST(event_data AS XML) AS event_data) AS x ORDER BY cpu_ms DESC;输出字段价值：
cpu_ms：CPU 时间，排除 I/O 等待干扰，纯看 SQL 逻辑消耗；duration_ms：总耗时，若远大于cpu_ms，说明存在锁等待或 I/O 瓶颈；logical_reads：逻辑读次数，> 1000 行即需关注索引效率；app_name：可定位是哪个应用模块（如WebAPI_v2）在制造压力。
6.3 用 XEvents 实现“慢查询自动告警”
将 XEvent 与 SQL Server Agent 结合，实现分钟级告警。思路：每 5 分钟运行一次作业，查询最近 5 分钟的 XEL 数据，若发现cpu_ms > 5000的查询超过 3 次，则发送邮件告警。
-- 在作业步骤中执行（需提前配置 Database Mail） DECLARE @slow_count INT; SELECT @slow_count = COUNT(*) FROM sys.fn_xe_file_target_read_file( 'C:\XEvents\CaptureSlowQueries*.xel', NULL, NULL, GETDATE()-0.00347) AS t -- 0.00347 ≈ 5分钟 CROSS APPLY (SELECT CAST(event_data AS XML) AS event_data) AS x WHERE x.event_data.value('(event/data[@name="cpu_time"]/value)[1]', 'bigint') / 1000 > 5000; IF @slow_count > 3 BEGIN EXEC msdb.dbo.sp_send_dbmail @profile_name = 'DBA_Alert', @recipients = 'dba@company.com', @subject = 'ALERT: High CPU Queries Detected', @body = 'More than 3 queries with CPU > 5s in last 5 minutes.'; END这是我在线上系统跑了一年多的方案，比任何第三方监控工具都准——因为它不依赖采样，而是捕获每一个符合条件的真实事件。现在我的习惯是：新上线一个服务，第一件事就是部署这个 XEvent 会话；遇到性能问题，第一反应不是看 PerfMon，而是查 XEL。它不告诉你“可能是什么”，而是直接给你“就是这个 SQL”。希望帮到你。
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