dbForge Studio for SQL Server為有效的探索、分析SQL Server數據庫中的大型數據集提供全面的解決方案，并設計各種報表以幫助作出合理的決策。

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查詢歷史記錄中存儲的數據對于任何DBA來說都是最有價值的。在許多情況下，必須追溯SQL Server查詢歷史記錄。例如，如果您的SQL Server發生崩潰，則可能需要調查特定的工作案例，檢查備份歷史記錄或恢復特定的查詢。

幸運的是，對于任何故障或例行分析任務，都會顯示完整的SQL Server查詢歷史記錄，并且存在使用這些數據的用戶友好型解決方案。

當需要在特定時間段內查看有關SSMS中已執行的SQL語句的數據時，可以使用以下幾個選項：

1. 查詢通過系統表示形式（sys.dm_exec_query_stats，sys.dm_exec_sql_text和sys.dm_exec_query_plan）保存在緩存中。
2. 使用SQL Server Profiler
3. 使用擴展事件
4. 從2016版本開始使用Query Store
5. 在SSMS中使用SQL Complete（SQL Complete \ Execution History）

例如，選項#1允許您使用以下腳本輸出100個執行時間最長（包括所有延遲）的查詢：

with s as (
select top(100)
creation_time,
last_execution_time,
execution_count,
total_worker_time/1000 as CPU,
convert(money, (total_worker_time))/(execution_count*1000)as [AvgCPUTime],
qs.total_elapsed_time/1000 as TotDuration,
convert(money, (qs.total_elapsed_time))/(execution_count*1000)as [AvgDur],
total_logical_reads as [Reads],
total_logical_writes as [Writes],
total_logical_reads+total_logical_writes as [AggIO],
convert(money, (total_logical_reads+total_logical_writes)/(execution_count + 0.0)) as [AvgIO],
[sql_handle],
plan_handle,
statement_start_offset,
statement_end_offset,
plan_generation_num,
total_physical_reads,
convert(money, total_physical_reads/(execution_count + 0.0)) as [AvgIOPhysicalReads],
convert(money, total_logical_reads/(execution_count + 0.0)) as [AvgIOLogicalReads],
convert(money, total_logical_writes/(execution_count + 0.0)) as [AvgIOLogicalWrites],
query_hash,
query_plan_hash,
total_rows,
convert(money, total_rows/(execution_count + 0.0)) as [AvgRows],
total_dop,
convert(money, total_dop/(execution_count + 0.0)) as [AvgDop],
total_grant_kb,
convert(money, total_grant_kb/(execution_count + 0.0)) as [AvgGrantKb],
total_used_grant_kb,
convert(money, total_used_grant_kb/(execution_count + 0.0)) as [AvgUsedGrantKb],
total_ideal_grant_kb,
convert(money, total_ideal_grant_kb/(execution_count + 0.0)) as [AvgIdealGrantKb],
total_reserved_threads,
convert(money, total_reserved_threads/(execution_count + 0.0)) as [AvgReservedThreads],
total_used_threads,
convert(money, total_used_threads/(execution_count + 0.0)) as [AvgUsedThreads]
from sys.dm_exec_query_stats as qs with(readuncommitted)
order by convert(money, (qs.total_elapsed_time))/(execution_count*1000) desc
)
select
s.creation_time,
s.last_execution_time,
s.execution_count,
s.CPU,
s.[AvgCPUTime],
s.TotDuration,
s.[AvgDur],
s.[AvgIOLogicalReads],
s.[AvgIOLogicalWrites],
s.[AggIO],
s.[AvgIO],
s.[AvgIOPhysicalReads],
s.plan_generation_num,
s.[AvgRows],
s.[AvgDop],
s.[AvgGrantKb],
s.[AvgUsedGrantKb],
s.[AvgIdealGrantKb],
s.[AvgReservedThreads],
s.[AvgUsedThreads],
--st.text as query_text,
case
when sql_handle IS NULL then ' '
else(substring(st.text,(s.statement_start_offset+2)/2,(
case
when s.statement_end_offset =-1 then len(convert(nvarchar(MAX),st.text))*2      
else s.statement_end_offset    
end - s.statement_start_offset)/2  ))
end as query_text,
db_name(st.dbid) as database_name,
object_schema_name(st.objectid, st.dbid)+'.'+object_name(st.objectid, st.dbid) as [object_name],
sp.[query_plan],
s.[sql_handle],
s.plan_handle,
s.query_hash,
s.query_plan_hash
from s
cross apply sys.dm_exec_sql_text(s.[sql_handle]) as st
cross apply sys.dm_exec_query_plan(s.[plan_handle]) as sp

至于其他選項，值得強調的是在SSMS中使用SQL Complete的可能性。

SQL Complete在指定的時間段內將有關已執行的SQL語句的主要信息存儲在SSMS中。使用此SSMS加載項，您可以查看，編輯和搜索數據庫中運行的T-SQL查詢。便捷的界面使這項工作更加易于管理。

特別是，請注意SQL Complete提供的以下功能：

• 檢查SQL語句的執行-您可以定義它們是成功還是失敗
• 查看特定時期的查詢歷史記錄中的數據
• 為多個條件對數據進行排序
• 搜索特定的語句-使處理大量數據的分析人員非常方便

SQL Complete解決方案存儲在磁盤上的文件中或在使用連接字符串指定的數據庫中的表中運行的每個語句。存儲周期可以是任意的—您可以自己在SQL Complete選項中設置它。因此，如果您正在編寫腳本，您將獲得與所做的每一個更改相關的完整歷史記錄。但是請記住，SQL Complete只為SQL Complete與之集成的SSMS執行的查詢存儲歷史記錄。
SQL語句保存在寫入文件和/或數據庫的列表中。該解決方案可以自動刪除舊的SQL查詢歷史記錄日志。此外，您還可以進行監視和執行任何特定查詢，同時接收其他有價值的信息進行研究和分析。

您可以使用任何資源來按用戶檢查MS SQL Server查詢歷史記錄?？梢暂p松方便地為您提供各種執行任務的工具。

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