概述
今天处理项目，客户反应数据库在某个时间段，反应特别慢。需要我们提供一些优化建议。
现象
由于是特定的时间段慢，排查起来就比较方便。直接查看这个时间段数据库的等待情况。查看等待类型发现了大量的CXPAKET等待类型且等待时间长.
有的看官可能知道，出现这个等待类似时，可以适当降低最大并行度来解决。但是为什么这么做呢？降低并行度就一定可以解决问题吗？
CXPAKET原理
那什么是CXPAKET 等待呢。 当数据库引擎分析查询的开销超过设定的阀值时，SQL SERVER会选择并行执行。数据库引擎会为这个请求创建多个任务。每个任务处理数据的一个子集。每个任务可以在一个分开的CPU/核上执行。请求主要使用生产-消费 队列跟这些任务交互。如果这个队列是空的，（即生产者没有推入任何数据到这个队列）。这个消费者必须暂停并且等待。相应等待类型就是CXPACKET 等待类型。显示这个等待类型的请求 说明这个任务应该提供，但是没有提供任何（或足够）数据来消费。这些生产商任务反过来可能会暂停,等待一些其他类型的等待.
如下图：索引扫描就是一个并行执行的动作。
打个比方
客户端程序就是老板，数据库引擎是部门领导，老板发出一个要求（request），查看最近一年的销售数据。领导一看这任务工作量大，一个人查太慢，要查到猴年马月。果断决定多派几个人。一次最多可以派多少个攻城狮呢？（就取决于最大并行度）这里假设是4个。这就分配4个人 小李、小王、小张、小陈去完成。 那这一年的任务怎么分配呢？ 以后再细说。 因为各种原因，其他人都做得了，小王还没有完成。领导不可能拿着半成品的数据就去找老板，只能等着小王。这就是CXPACKET.
排查
弄懂了CXPACKET的原理，那我们怎么来排查这类问题呢？首先，小王并不是偷懒，他的工作能力和其他人是相同的。所以，我们需要找出小王慢的原因，
使用下面的脚本：
select r.session_id,
status,
command,
r.blocking_session_id,
r.wait_type as[request_wait_type],
r.wait_time as[request_wait_time],
t.wait_type as[task_wait_type],
t.wait_duration_ms as[task_wait_time],
t.blocking_session_id,
t.resource_description
from sys.dm_exec_requests r
LEFT join sys.dm_os_waiting_tasks t
on r.session_id = t.session_id
where r.session_id >=50
and r.session_id <> @@spid;
通过上面的语句我们找到，并行等待正在等待LCK_M_S.说明查询是被其他的操作阻塞了。上面的问题是由于一个写入语句引起的。这个语句是一个很简单的插入动作，为什么写入会这么慢呢。可以查看磁盘响应时间，，磁盘队列
发现都出奇的高。
建议
看来问题是由于磁盘本身引起的。给出如下的解决建议：
1.更换读写速度更快的磁盘
2.目前数据文件和日志文件在同一物理磁盘，分割开来
3.从业务出发。经过和客户沟通后发现，这个表是操作日志表。每次做业务操作都会记录日志。所以特别的大。
对应这样的表，可以单独建立文件夹组，文件，并把表放在单独的磁盘，缓解IO压力
4. 比如传统机械磁盘IOPS往往是瓶颈，而吞吐量并不是，所以磁盘格式化的簇大小就比较重要，较大的簇可以减少IOPS瓶颈。
5.对于日志表，如果能改程序，在前端程序合并写入，或者在情况允许的情况下开trace flag 610最小化日志写入
6.整理磁盘碎片，另外合并&删除日志表的索引减少写入开销也能起到一定作用