近來看到別人的有關數據庫查詢cpu占用較高的sql語句（本人sql並不好），所以查詢了一下資料，記錄一下，便於理解和應用。
首先，將語句貼在這里
SELECT TOP 10
--平均cpu時間 total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost,
plan_handle, execution_count, (SELECT SUBSTRING(text, statement_start_offset/2 + 1, (CASE WHEN statement_end_offset = -1 THEN LEN(CONVERT(nvarchar(max), text)) * 2 ELSE statement_end_offset END - statement_start_offset)/2) FROM sys.dm_exec_sql_text(sql_handle)) AS query_text FROM sys.dm_exec_query_stats ORDER BY [avg_cpu_cost] DESC
然后，講解一下，我對於這段代碼的理解
首先將語句分解，最內層的為：
首先 
的意思：將text轉化為字符串，然后獲取長度。
然后case when else end的意思：
當 statement_end_offset = -1的時候，輸出text的長度*2 ，如果不是，輸出 statement_end_offset的大小，最終將輸出的結果減去statement_start_offset，最終得到結果。/2,就不用說了，大家都懂的。其中的 text 是屬於
dm_exec_sql_text的，即最終的sql語句存儲在這個變量中。
然后就是SUBSTRING()函數了。
從截圖中可以看出，Substring 的用法及其含義了，第一個參數是表達式，然后是截取開始的位置，然后是長度，這樣就不難理解上面的語句了。
現在，就是這個模塊了
首先，需要知道 sys.dm_exec_sql_text(sql_handle) 是什么。
官方解釋： 返回由指定的sql_handle標識的SQL批處理的文本。 也就是說，返回執行的sql語句。
那么，現在開始說 sys.dm_exec_query_stats 官方解釋：返回緩存的查詢計划中的聚合性能統計信息 sql server。緩存計划中的每個查詢語句在該視圖中對應一行，並且行的生存期與計划本身相關聯。從緩存刪除計划時，也將從該視圖中刪除對應行。 備注：若要從我們稱之為Azure SQL數據倉庫或並行數據倉庫，使用名稱 sys.dm_pdw_nodes_exec_query_stats。其中上面用到的參數 sql_handle，statement_start_offset，statement_end_offset 都是它產生的。
| 列名 | 數據類型 | 描述 |
| sql_handle |
varbinary(64)
|
表示包含查詢的皮查詢或存儲過程的標記。 sql句柄以及statement_start_offset和語句結束偏移量，可以用於檢索查詢的sql文本通過調用sys.dm_exec_sql_text動態管理函數。 |
| statement_start_offset | int | 指示行所說明的查詢在其批查詢或持久化對象文本中的開始位置（一字節為單位，從0開始）。 |
| statement_end_offset | int | 指示行所說明的查詢在其批查詢或持久化對象文本中的結束位置（以字節為單位，從0開始）。之前的版本為sql server 2014，值為-1指示批處理的末尾。不再包括尾隨的注釋。 |
| total_worker_time | bigint | 此計划自編譯以來執行所用的cpu時間總量（以微妙為單位報告，但僅精確到毫秒）。 |
| execution_count | bigint | 計划自上次編譯以來所執行的次數。 |
| plan_handle | varbinary(64) | 表示查詢所屬的已編譯計划的標記。此值可以傳遞給sys.dm_exec_query_plan動態管理函數來獲取查詢計划。 當本機編譯的存儲過程查詢內存優化的表時，此項將始終為0x000. |
| execution_count | bingint | 此計划自編譯以來所執行的次數。 |
參照上面表格的,我們不難理解初始的語句了。
但是，對於我自己來說，還是有許多的問題的：
第一個：為什么start需要/2+1
第二個：len()獲取到長度為什么需要*2
第三個：最終的結果為什么要/2
第四個：plan_handle得到的結果如何解讀
請教了別人，得到了答案加上我自己的理解，在此記錄一下第四個的答案（前三個有待研究）：
對於第四個問題，看一個這個文章基本就能夠明白了：https://www.cnblogs.com/huangxincheng/p/4279870.html