Monitorování výkonu spravované instance Microsoft Azure SQL pomocí zobrazení dynamické správy
Platí pro: Azure SQL Managed Instance
Spravovaná instance Microsoft Azure SQL umožňuje podmnožinu zobrazení dynamické správy (DMV) diagnostikovat problémy s výkonem, které můžou být způsobené blokovanými nebo dlouhotrvajícími dotazy, kritickými body prostředků, špatnými plány dotazů atd. Tento článek obsahuje informace o tom, jak zjišťovat běžné problémy s výkonem pomocí zobrazení dynamické správy.
Tento článek se týká služby Azure SQL Managed Instance, viz také monitorování výkonu služby Microsoft Azure SQL Database pomocí zobrazení dynamické správy.
Oprávnění
V Azure SQL Managed Instance vyžaduje dotazování zobrazení dynamické správy oprávnění ZOBRAZIT STAV SERVERU.
GRANT VIEW SERVER STATE TO database_user;
V instanci SQL Serveru a ve službě Azure SQL Managed Instance vrátí zobrazení dynamické správy informace o stavu serveru.
Identifikace problémů s výkonem procesoru
Pokud je spotřeba procesoru delší dobu vyšší než 80 %, zvažte následující kroky pro řešení potíží:
K problému s procesorem dochází teď
Pokud k problému dochází právě teď, existují dva možné scénáře:
Mnoho jednotlivých dotazů, které kumulativní spotřebovávají vysoké využití procesoru
K identifikaci hodnot hash nejvyšších dotazů použijte následující dotaz:
PRINT '-- top 10 Active CPU Consuming Queries (aggregated)--';
SELECT TOP 10 GETDATE() runtime, *
FROM (SELECT query_stats.query_hash, SUM(query_stats.cpu_time) 'Total_Request_Cpu_Time_Ms', SUM(logical_reads) 'Total_Request_Logical_Reads', MIN(start_time) 'Earliest_Request_start_Time', COUNT(*) 'Number_Of_Requests', SUBSTRING(REPLACE(REPLACE(MIN(query_stats.statement_text), CHAR(10), ' '), CHAR(13), ' '), 1, 256) AS "Statement_Text"
FROM (SELECT req.*, SUBSTRING(ST.text, (req.statement_start_offset / 2)+1, ((CASE statement_end_offset WHEN -1 THEN DATALENGTH(ST.text)ELSE req.statement_end_offset END-req.statement_start_offset)/ 2)+1) AS statement_text
FROM sys.dm_exec_requests AS req
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(req.sql_handle) AS ST ) AS query_stats
GROUP BY query_hash) AS t
ORDER BY Total_Request_Cpu_Time_Ms DESC;
Dlouho trvající dotazy využívající procesor jsou stále spuštěné
Pomocí následujícího dotazu identifikujte tyto dotazy:
PRINT '--top 10 Active CPU Consuming Queries by sessions--';
SELECT TOP 10 req.session_id, req.start_time, cpu_time 'cpu_time_ms', OBJECT_NAME(ST.objectid, ST.dbid) 'ObjectName', SUBSTRING(REPLACE(REPLACE(SUBSTRING(ST.text, (req.statement_start_offset / 2)+1, ((CASE statement_end_offset WHEN -1 THEN DATALENGTH(ST.text)ELSE req.statement_end_offset END-req.statement_start_offset)/ 2)+1), CHAR(10), ' '), CHAR(13), ' '), 1, 512) AS statement_text
FROM sys.dm_exec_requests AS req
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(req.sql_handle) AS ST
ORDER BY cpu_time DESC;
GO
K problému s procesorem došlo v minulosti.
Pokud k problému došlo v minulosti a chcete provést analýzu původní příčiny, použijte úložiště dotazů. Uživatelé s přístupem k databázi můžou dotazovat data úložiště dotazů pomocí T-SQL. Výchozí konfigurace úložiště dotazů používají členitost 1 hodinu. Pomocí následujícího dotazu se podívejte na aktivitu pro dotazy s vysokým využitím procesoru. Tento dotaz vrátí prvních 15 dotazů využívajících procesor. Nezapomeňte změnit rsi.start_time >= DATEADD(hour, -2, GETUTCDATE()
:
-- Top 15 CPU consuming queries by query hash
-- note that a query hash can have many query id if not parameterized or not parameterized properly
-- it grabs a sample query text by min
WITH AggregatedCPU AS (SELECT q.query_hash, SUM(count_executions * avg_cpu_time / 1000.0) AS total_cpu_millisec, SUM(count_executions * avg_cpu_time / 1000.0)/ SUM(count_executions) AS avg_cpu_millisec, MAX(rs.max_cpu_time / 1000.00) AS max_cpu_millisec, MAX(max_logical_io_reads) max_logical_reads, COUNT(DISTINCT p.plan_id) AS number_of_distinct_plans, COUNT(DISTINCT p.query_id) AS number_of_distinct_query_ids, SUM(CASE WHEN rs.execution_type_desc='Aborted' THEN count_executions ELSE 0 END) AS Aborted_Execution_Count, SUM(CASE WHEN rs.execution_type_desc='Regular' THEN count_executions ELSE 0 END) AS Regular_Execution_Count, SUM(CASE WHEN rs.execution_type_desc='Exception' THEN count_executions ELSE 0 END) AS Exception_Execution_Count, SUM(count_executions) AS total_executions, MIN(qt.query_sql_text) AS sampled_query_text
FROM sys.query_store_query_text AS qt
JOIN sys.query_store_query AS q ON qt.query_text_id=q.query_text_id
JOIN sys.query_store_plan AS p ON q.query_id=p.query_id
JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs ON rs.plan_id=p.plan_id
JOIN sys.query_store_runtime_stats_interval AS rsi ON rsi.runtime_stats_interval_id=rs.runtime_stats_interval_id
WHERE rs.execution_type_desc IN ('Regular', 'Aborted', 'Exception')AND rsi.start_time>=DATEADD(HOUR, -2, GETUTCDATE())
GROUP BY q.query_hash), OrderedCPU AS (SELECT query_hash, total_cpu_millisec, avg_cpu_millisec, max_cpu_millisec, max_logical_reads, number_of_distinct_plans, number_of_distinct_query_ids, total_executions, Aborted_Execution_Count, Regular_Execution_Count, Exception_Execution_Count, sampled_query_text, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY total_cpu_millisec DESC, query_hash ASC) AS RN
FROM AggregatedCPU)
SELECT OD.query_hash, OD.total_cpu_millisec, OD.avg_cpu_millisec, OD.max_cpu_millisec, OD.max_logical_reads, OD.number_of_distinct_plans, OD.number_of_distinct_query_ids, OD.total_executions, OD.Aborted_Execution_Count, OD.Regular_Execution_Count, OD.Exception_Execution_Count, OD.sampled_query_text, OD.RN
FROM OrderedCPU AS OD
WHERE OD.RN<=15
ORDER BY total_cpu_millisec DESC;
Jakmile identifikujete problematické dotazy, je čas tyto dotazy ladit, aby se snížilo využití procesoru. Pokud nemáte čas ladit dotazy, můžete se také rozhodnout upgradovat SLO spravované instance, abyste tento problém vyřešili.
Identifikace problémů s výkonem vstupně-výstupních operací
Při identifikaci problémů s výkonem vstupně-výstupních operací jsou nejčastějšími typy čekání následující:
PAGEIOLATCH_*
V případě problémů se vstupně-výstupními operacemi datových souborů (včetně
PAGEIOLATCH_SH
,PAGEIOLATCH_EX
)PAGEIOLATCH_UP
Pokud název typu čekání obsahuje vstupně-výstupní operace, odkazuje na problém se vstupně-výstupními operacemi. Pokud název západky stránky neobsahuje vstupně-výstupní operace, odkazuje na jiný typ problému (napříkladtempdb
kolize).WRITE_LOG
Problémy se vstupně-výstupními operacemi transakčního protokolu
Pokud právě teď dochází k problému se vstupně-výstupními operacemi
Pomocí sys.dm_exec_requests nebo sys.dm_os_waiting_tasks wait_type
wait_time
Zobrazení vstupně-výstupních operací souvisejících s vyrovnávací pamětí pomocí úložiště dotazů
Pro možnost 2 můžete použít následující dotaz na úložiště dotazů pro vstupně-výstupní operace související s vyrovnávací pamětí k zobrazení posledních dvou hodin sledované aktivity:
-- top queries that waited on buffer
-- note these are finished queries
WITH Aggregated AS (SELECT q.query_hash, SUM(total_query_wait_time_ms) total_wait_time_ms, SUM(total_query_wait_time_ms / avg_query_wait_time_ms) AS total_executions, MIN(qt.query_sql_text) AS sampled_query_text, MIN(wait_category_desc) AS wait_category_desc
FROM sys.query_store_query_text AS qt
JOIN sys.query_store_query AS q ON qt.query_text_id=q.query_text_id
JOIN sys.query_store_plan AS p ON q.query_id=p.query_id
JOIN sys.query_store_wait_stats AS waits ON waits.plan_id=p.plan_id
JOIN sys.query_store_runtime_stats_interval AS rsi ON rsi.runtime_stats_interval_id=waits.runtime_stats_interval_id
WHERE wait_category_desc='Buffer IO' AND rsi.start_time>=DATEADD(HOUR, -2, GETUTCDATE())
GROUP BY q.query_hash), Ordered AS (SELECT query_hash, total_executions, total_wait_time_ms, sampled_query_text, wait_category_desc, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY total_wait_time_ms DESC, query_hash ASC) AS RN
FROM Aggregated)
SELECT OD.query_hash, OD.total_executions, OD.total_wait_time_ms, OD.sampled_query_text, OD.wait_category_desc, OD.RN
FROM Ordered AS OD
WHERE OD.RN<=15
ORDER BY total_wait_time_ms DESC;
GO
Zobrazení celkového počtu vstupně-výstupních operací protokolu pro čekání WRITELOG
Pokud je WRITELOG
typ čekání, pomocí následujícího dotazu zobrazte celkový počet vstupně-výstupních operací protokolu podle příkazu:
-- Top transaction log consumers
-- Adjust the time window by changing
-- rsi.start_time >= DATEADD(hour, -2, GETUTCDATE())
WITH AggregatedLogUsed
AS (SELECT q.query_hash,
SUM(count_executions * avg_cpu_time / 1000.0) AS total_cpu_millisec,
SUM(count_executions * avg_cpu_time / 1000.0) / SUM(count_executions) AS avg_cpu_millisec,
SUM(count_executions * avg_log_bytes_used) AS total_log_bytes_used,
MAX(rs.max_cpu_time / 1000.00) AS max_cpu_millisec,
MAX(max_logical_io_reads) max_logical_reads,
COUNT(DISTINCT p.plan_id) AS number_of_distinct_plans,
COUNT(DISTINCT p.query_id) AS number_of_distinct_query_ids,
SUM( CASE
WHEN rs.execution_type_desc = 'Aborted' THEN
count_executions
ELSE
0
END
) AS Aborted_Execution_Count,
SUM( CASE
WHEN rs.execution_type_desc = 'Regular' THEN
count_executions
ELSE
0
END
) AS Regular_Execution_Count,
SUM( CASE
WHEN rs.execution_type_desc = 'Exception' THEN
count_executions
ELSE
0
END
) AS Exception_Execution_Count,
SUM(count_executions) AS total_executions,
MIN(qt.query_sql_text) AS sampled_query_text
FROM sys.query_store_query_text AS qt
JOIN sys.query_store_query AS q
ON qt.query_text_id = q.query_text_id
JOIN sys.query_store_plan AS p
ON q.query_id = p.query_id
JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs
ON rs.plan_id = p.plan_id
JOIN sys.query_store_runtime_stats_interval AS rsi
ON rsi.runtime_stats_interval_id = rs.runtime_stats_interval_id
WHERE rs.execution_type_desc IN ( 'Regular', 'Aborted', 'Exception' )
AND rsi.start_time >= DATEADD(HOUR, -2, GETUTCDATE())
GROUP BY q.query_hash),
OrderedLogUsed
AS (SELECT query_hash,
total_log_bytes_used,
number_of_distinct_plans,
number_of_distinct_query_ids,
total_executions,
Aborted_Execution_Count,
Regular_Execution_Count,
Exception_Execution_Count,
sampled_query_text,
ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY total_log_bytes_used DESC, query_hash ASC) AS RN
FROM AggregatedLogUsed)
SELECT OD.total_log_bytes_used,
OD.number_of_distinct_plans,
OD.number_of_distinct_query_ids,
OD.total_executions,
OD.Aborted_Execution_Count,
OD.Regular_Execution_Count,
OD.Exception_Execution_Count,
OD.sampled_query_text,
OD.RN
FROM OrderedLogUsed AS OD
WHERE OD.RN <= 15
ORDER BY total_log_bytes_used DESC;
GO
Identifikace tempdb
problémů s výkonem
Při identifikaci problémů s výkonem vstupně-výstupních operací jsou PAGELATCH_*
hlavní typy čekání spojené s tempdb
problémy (nePAGEIOLATCH_*
). PAGELATCH_*
Čekání ale neznamená, že máte tempdb
kolize. Toto čekání může také znamenat, že kvůli souběžným požadavkům, které cílí na stejnou stránku dat, dochází na stránce dat ke kolizím uživatelských objektů. Pokud chcete dále potvrdit tempdb
kolize, použijte sys.dm_exec_requests k potvrzení, že hodnota wait_resource začíná místem 2:x:y
, kde 2 je tempdb
ID databáze, x
je ID souboru a y
je ID stránky.
Pro tempdb
kolizí je běžnou metodou omezení nebo přepsání kódu aplikace, který spoléhá na tempdb
. Mezi běžné tempdb
oblasti použití patří:
- Dočasné tabulky
- Proměnné tabulek
- Parametry vracející tabulku
- Využití úložiště verzí (přidružené k dlouhotrvajícím transakcím)
- Dotazy s plány dotazů, které využívají řazení, hash spojení a zařazování
Nejčastější dotazy, které používají proměnné tabulek a dočasné tabulky
Pomocí následujícího dotazu identifikujte nejčastější dotazy, které používají proměnné tabulky a dočasné tabulky:
SELECT plan_handle, execution_count, query_plan
INTO #tmpPlan
FROM sys.dm_exec_query_stats
CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(plan_handle);
GO
WITH XMLNAMESPACES('http://schemas.microsoft.com/sqlserver/2004/07/showplan' AS sp)
SELECT plan_handle, stmt.stmt_details.value('@Database', 'varchar(max)') 'Database', stmt.stmt_details.value('@Schema', 'varchar(max)') 'Schema', stmt.stmt_details.value('@Table', 'varchar(max)') 'table'
INTO #tmp2
FROM(SELECT CAST(query_plan AS XML) sqlplan, plan_handle FROM #tmpPlan) AS p
CROSS APPLY sqlplan.nodes('//sp:Object') AS stmt(stmt_details);
GO
SELECT t.plan_handle, [Database], [Schema], [table], execution_count
FROM(SELECT DISTINCT plan_handle, [Database], [Schema], [table]
FROM #tmp2
WHERE [table] LIKE '%@%' OR [table] LIKE '%#%') AS t
JOIN #tmpPlan AS t2 ON t.plan_handle=t2.plan_handle;
Identifikace dlouhotrvajících transakcí
Pomocí následujícího dotazu identifikujte dlouhotrvající transakce. Dlouhotrvající transakce brání vyčištění úložiště verzí.
SELECT DB_NAME(dtr.database_id) 'database_name',
sess.session_id,
atr.name AS 'tran_name',
atr.transaction_id,
transaction_type,
transaction_begin_time,
database_transaction_begin_time,
transaction_state,
is_user_transaction,
sess.open_transaction_count,
TRIM(REPLACE(
REPLACE(
SUBSTRING(
SUBSTRING(
txt.text,
(req.statement_start_offset / 2) + 1,
((CASE req.statement_end_offset
WHEN -1 THEN
DATALENGTH(txt.text)
ELSE
req.statement_end_offset
END - req.statement_start_offset
) / 2
) + 1
),
1,
1000
),
CHAR(10),
' '
),
CHAR(13),
' '
)
) Running_stmt_text,
recenttxt.text 'MostRecentSQLText'
FROM sys.dm_tran_active_transactions AS atr
INNER JOIN sys.dm_tran_database_transactions AS dtr
ON dtr.transaction_id = atr.transaction_id
LEFT JOIN sys.dm_tran_session_transactions AS sess
ON sess.transaction_id = atr.transaction_id
LEFT JOIN sys.dm_exec_requests AS req
ON req.session_id = sess.session_id
AND req.transaction_id = sess.transaction_id
LEFT JOIN sys.dm_exec_connections AS conn
ON sess.session_id = conn.session_id
OUTER APPLY sys.dm_exec_sql_text(req.sql_handle) AS txt
OUTER APPLY sys.dm_exec_sql_text(conn.most_recent_sql_handle) AS recenttxt
WHERE atr.transaction_type != 2
AND sess.session_id != @@spid
ORDER BY start_time ASC;
Identifikace problémů s výkonem čekání na přidělení paměti
Pokud je RESOURCE_SEMAHPORE
váš hlavní typ čekání a nemáte problém s vysokým využitím procesoru, může dojít k problému s čekáním na přidělení paměti.
Určení, jestli RESOURCE_SEMAHPORE
je čekání hlavní čekání
Pomocí následujícího dotazu určete, jestli RESOURCE_SEMAHPORE
je čekání hlavní čekání.
SELECT wait_type,
SUM(wait_time) AS total_wait_time_ms
FROM sys.dm_exec_requests AS req
JOIN sys.dm_exec_sessions AS sess
ON req.session_id = sess.session_id
WHERE is_user_process = 1
GROUP BY wait_type
ORDER BY SUM(wait_time) DESC;
Identifikace příkazů s vysokým využitím paměti
Pokud dojde k chybám s nedostatkem paměti, zkontrolujte sys.dm_os_out_of_memory_events.
Pomocí následujícího dotazu identifikujte příkazy s vysokým využitím paměti:
SELECT IDENTITY(INT, 1, 1) rowId,
CAST(query_plan AS XML) query_plan,
p.query_id
INTO #tmp
FROM sys.query_store_plan AS p
JOIN sys.query_store_runtime_stats AS r
ON p.plan_id = r.plan_id
JOIN sys.query_store_runtime_stats_interval AS i
ON r.runtime_stats_interval_id = i.runtime_stats_interval_id
WHERE start_time > '2018-10-11 14:00:00.0000000'
AND end_time < '2018-10-17 20:00:00.0000000';
GO
;WITH cte
AS (SELECT query_id,
query_plan,
m.c.value('@SerialDesiredMemory', 'INT') AS SerialDesiredMemory
FROM #tmp AS t
CROSS APPLY t.query_plan.nodes('//*:MemoryGrantInfo[@SerialDesiredMemory[. > 0]]') AS m(c) )
SELECT TOP 50
cte.query_id,
t.query_sql_text,
cte.query_plan,
CAST(SerialDesiredMemory / 1024. AS DECIMAL(10, 2)) SerialDesiredMemory_MB
FROM cte
JOIN sys.query_store_query AS q
ON cte.query_id = q.query_id
JOIN sys.query_store_query_text AS t
ON q.query_text_id = t.query_text_id
ORDER BY SerialDesiredMemory DESC;
Identifikace přidělení paměti
Pomocí následujícího dotazu identifikujte 10 nejlepších grantů aktivní paměti:
SELECT TOP 10
CONVERT(VARCHAR(30), GETDATE(), 121) AS runtime,
r.session_id,
r.blocking_session_id,
r.cpu_time,
r.total_elapsed_time,
r.reads,
r.writes,
r.logical_reads,
r.row_count,
wait_time,
wait_type,
r.command,
OBJECT_NAME(txt.objectid, txt.dbid) 'Object_Name',
TRIM(REPLACE(
REPLACE(
SUBSTRING(
SUBSTRING(
text,
(r.statement_start_offset / 2) + 1,
((CASE r.statement_end_offset
WHEN -1 THEN
DATALENGTH(text)
ELSE
r.statement_end_offset
END - r.statement_start_offset
) / 2
) + 1
),
1,
1000
),
CHAR(10),
' '
),
CHAR(13),
' '
)
) stmt_text,
mg.dop, --Degree of parallelism
mg.request_time, --Date and time when this query requested the memory grant.
mg.grant_time, --NULL means memory has not been granted
mg.requested_memory_kb / 1024.0 requested_memory_mb, --Total requested amount of memory in megabytes
mg.granted_memory_kb / 1024.0 AS granted_memory_mb, --Total amount of memory actually granted in megabytes. NULL if not granted
mg.required_memory_kb / 1024.0 AS required_memory_mb, --Minimum memory required to run this query in megabytes.
max_used_memory_kb / 1024.0 AS max_used_memory_mb,
mg.query_cost, --Estimated query cost.
mg.timeout_sec, --Time-out in seconds before this query gives up the memory grant request.
mg.resource_semaphore_id, --Non-unique ID of the resource semaphore on which this query is waiting.
mg.wait_time_ms, --Wait time in milliseconds. NULL if the memory is already granted.
CASE mg.is_next_candidate --Is this process the next candidate for a memory grant
WHEN 1 THEN
'Yes'
WHEN 0 THEN
'No'
ELSE
'Memory has been granted'
END AS 'Next Candidate for Memory Grant',
qp.query_plan
FROM sys.dm_exec_requests AS r
JOIN sys.dm_exec_query_memory_grants AS mg
ON r.session_id = mg.session_id
AND r.request_id = mg.request_id
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(mg.sql_handle) AS txt
CROSS APPLY sys.dm_exec_query_plan(r.plan_handle) AS qp
ORDER BY mg.granted_memory_kb DESC;
Výpočet velikosti databáze a objektů
Následující dotaz vrátí velikost databáze (v megabajtech):
-- Calculates the size of the database.
SELECT SUM(CAST(FILEPROPERTY(name, 'SpaceUsed') AS bigint) * 8192.) / 1024 / 1024 AS DatabaseSizeInMB
FROM sys.database_files
WHERE type_desc = 'ROWS';
GO
Následující dotaz vrátí velikost jednotlivých objektů (v megabajtech) v databázi:
-- Calculates the size of individual database objects.
SELECT sys.objects.name, SUM(reserved_page_count) * 8.0 / 1024
FROM sys.dm_db_partition_stats, sys.objects
WHERE sys.dm_db_partition_stats.object_id = sys.objects.object_id
GROUP BY sys.objects.name;
GO
Monitorování připojení
Pomocí zobrazení sys.dm_exec_connections můžete načíst informace o připojeních vytvořených ke konkrétní spravované instanci a podrobnostem jednotlivých připojení. Kromě toho je zobrazení sys.dm_exec_sessions užitečné při načítání informací o všech aktivních připojeních uživatelů a interních úlohách.
Následující dotaz načte informace o aktuálním připojení:
SELECT
c.session_id, c.net_transport, c.encrypt_option,
c.auth_scheme, s.host_name, s.program_name,
s.client_interface_name, s.login_name, s.nt_domain,
s.nt_user_name, s.original_login_name, c.connect_time,
s.login_time
FROM sys.dm_exec_connections AS c
JOIN sys.dm_exec_sessions AS s
ON c.session_id = s.session_id
WHERE c.session_id = @@SPID;
Monitorování využití prostředků
Využití prostředků můžete monitorovat pomocí úložiště dotazů stejně jako na SQL Serveru.
Využití můžete monitorovat také pomocí sys.dm_db_resource_stats a sys.server_resource_stats.
sys.dm_db_resource_stats
V každé databázi můžete použít zobrazení sys.dm_db_resource_stats . Zobrazení sys.dm_db_resource_stats
zobrazuje data o použití nedávného prostředku vzhledem k úrovni služby. Průměrné procento procesoru, vstupně-výstupních operací dat, zápisů protokolů a paměti se zaznamenávají každých 15 sekund a uchovávají se po dobu 1 hodiny.
Vzhledem k tomu, že toto zobrazení poskytuje podrobnější přehled o použití prostředků, použijte sys.dm_db_resource_stats
nejprve k analýze aktuálního stavu nebo řešení potíží. Tento dotaz například ukazuje průměrné a maximální využití prostředků pro aktuální databázi za poslední hodinu:
SELECT
AVG(avg_cpu_percent) AS 'Average CPU use in percent',
MAX(avg_cpu_percent) AS 'Maximum CPU use in percent',
AVG(avg_data_io_percent) AS 'Average data IO in percent',
MAX(avg_data_io_percent) AS 'Maximum data IO in percent',
AVG(avg_log_write_percent) AS 'Average log write use in percent',
MAX(avg_log_write_percent) AS 'Maximum log write use in percent',
AVG(avg_memory_usage_percent) AS 'Average memory use in percent',
MAX(avg_memory_usage_percent) AS 'Maximum memory use in percent'
FROM sys.dm_db_resource_stats;
Další dotazy najdete v příkladech v sys.dm_db_resource_stats.
sys.server_resource_stats
Pomocí sys.server_resource_stats můžete vrátit data o využití procesoru, vstupně-výstupních operacích a úložišti pro spravovanou instanci Azure SQL. Data se shromažďují a agregují v pětiminutových intervalech. Každé 15sekundové hlášení má jeden řádek. Vrácená data zahrnují využití procesoru, velikost úložiště, využití vstupně-výstupních operací a skladovou položku spravované instance. Historická data se uchovávají přibližně 14 dnů.
Příklady ukazují různé způsoby, jak můžete pomocí sys.server_resource_stats
zobrazení katalogu získat informace o tom, jak vaše instance používá prostředky.
Následující příklad vrátí průměrné využití procesoru za posledních 7 dnů:
DECLARE @s datetime; DECLARE @e datetime; SET @s= DateAdd(d,-7,GetUTCDate()); SET @e= GETUTCDATE(); SELECT AVG(avg_cpu_percent) AS Average_Compute_Utilization FROM sys.server_resource_stats WHERE start_time BETWEEN @s AND @e; GO
Následující příklad vrátí průměrný prostor úložiště používaný vaší instancí za den, který umožňuje analýzu trendu růstu:
DECLARE @s datetime; DECLARE @e datetime; SET @s= DateAdd(d,-7,GetUTCDate()); SET @e= GETUTCDATE(); SELECT Day = convert(date, start_time), AVG(storage_space_used_mb) AS Average_Space_Used_mb FROM sys.server_resource_stats WHERE start_time BETWEEN @s AND @e GROUP BY convert(date, start_time) ORDER BY convert(date, start_time); GO
Maximální počet souběžných požadavků
Pokud chcete zobrazit aktuální počet souběžných požadavků, spusťte tento dotaz Transact-SQL ve vaší databázi:
SELECT COUNT(*) AS [Concurrent_Requests]
FROM sys.dm_exec_requests R;
Pokud chcete analyzovat úlohu jednotlivých databází, upravte tento dotaz tak, aby filtruje konkrétní databázi, kterou chcete analyzovat. Pokud máte například databázi s názvem MyDatabase
, vrátí tento dotaz Transact-SQL počet souběžných požadavků v této databázi:
SELECT COUNT(*) AS [Concurrent_Requests]
FROM sys.dm_exec_requests R
INNER JOIN sys.databases D ON D.database_id = R.database_id
AND D.name = 'MyDatabase';
Jedná se jen o snímek v jednom bodu v čase. Pokud chcete lépe porozumět požadavkům na úlohy a souběžné požadavky na požadavky, budete muset v průběhu času shromáždit mnoho vzorků.
Maximální počet souběžných přihlášení
Vzory uživatelů a aplikací můžete analyzovat, abyste získali představu o frekvenci přihlášení. Zatížení reálného světa můžete spustit také v testovacím prostředí, abyste měli jistotu, že nedosahujete tohoto nebo jiného omezení, které probereme v tomto článku. Neexistuje jediný dotaz ani zobrazení dynamické správy, které vám může zobrazit souběžné počty přihlášení nebo historii.
Pokud stejný připojovací řetězec používá více klientů, služba každé přihlášení ověří. Pokud se 10 uživatelů současně připojuje k databázi pomocí stejného uživatelského jména a hesla, bude k dispozici 10 souběžných přihlášení. Tento limit platí jenom pro dobu trvání přihlášení a ověřování. Pokud se stejných 10 uživatelů připojuje k databázi postupně, počet souběžných přihlášení by nikdy nebyl větší než 1.
Maximální počet relací
Pokud chcete zobrazit počet aktuálních aktivních relací, spusťte tento dotaz Transact-SQL ve vaší databázi:
SELECT COUNT(*) AS [Sessions]
FROM sys.dm_exec_connections;
Pokud analyzujete úlohu SQL Serveru, upravte dotaz tak, aby se zaměřoval na konkrétní databázi. Tento dotaz vám pomůže určit možné potřeby relace pro databázi, pokud uvažujete o přesunu do Azure.
SELECT COUNT(*) AS [Sessions]
FROM sys.dm_exec_connections C
INNER JOIN sys.dm_exec_sessions S ON (S.session_id = C.session_id)
INNER JOIN sys.databases D ON (D.database_id = S.database_id)
WHERE D.name = 'MyDatabase';
Tyto dotazy znovu vrátí počet k určitému bodu v čase. Pokud v průběhu času shromáždíte více vzorků, budete mít nejlepší představu o využití relace.
Monitorování výkonu dotazů
Pomalé nebo dlouhotrvající dotazy můžou spotřebovávat významné systémové prostředky. Tato část ukazuje, jak pomocí zobrazení dynamické správy detekovat několik běžných problémů s výkonem dotazů.
Hledání nejčastějších dotazů N
Následující příklad vrátí informace o prvních pěti dotazech seřazených podle průměrného času procesoru. Tento příklad agreguje dotazy podle jejich hodnoty hash dotazu, aby se logicky ekvivalentní dotazy seskupily podle kumulativní spotřeby prostředků.
SELECT TOP 5 query_stats.query_hash AS "Query Hash",
SUM(query_stats.total_worker_time) / SUM(query_stats.execution_count) AS "Avg CPU Time",
MIN(query_stats.statement_text) AS "Statement Text"
FROM
(SELECT QS.*,
SUBSTRING(ST.text, (QS.statement_start_offset/2) + 1,
((CASE statement_end_offset
WHEN -1 THEN DATALENGTH(ST.text)
ELSE QS.statement_end_offset END
- QS.statement_start_offset)/2) + 1) AS statement_text
FROM sys.dm_exec_query_stats AS QS
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(QS.sql_handle) as ST) as query_stats
GROUP BY query_stats.query_hash
ORDER BY 2 DESC;
Monitorování blokovaných dotazů
Pomalé nebo dlouhotrvající dotazy můžou přispívat k nadměrné spotřebě prostředků a být důsledkem blokovaných dotazů. Příčinou blokování může být špatný návrh aplikace, chybné plány dotazů, nedostatek užitečných indexů atd. Pomocí zobrazení sys.dm_tran_locks můžete získat informace o aktuální aktivitě uzamčení v databázi. Příklad kódu najdete v sys.dm_tran_locks. Další informace o řešení potíží s blokováním najdete v tématu Vysvětlení a řešení problémů blokujících Azure SQL.
Monitorování zablokování
V některých případech můžou dva nebo více dotazů vzájemně blokovat, což vede k vzájemnému zablokování.
Můžete vytvořit trasování rozšířených událostí databáze pro zachycení událostí vzájemného zablokování a pak vyhledat související dotazy a jejich plány provádění v úložišti dotazů.
V případě služby Azure SQL Managed Instance si projděte nástroje vzájemného zablokování v průvodci vzájemným zablokováním.
Monitorování plánů dotazů
Neefektivní plán dotazů může také zvýšit spotřebu procesoru. Následující příklad používá zobrazení sys.dm_exec_query_stats k určení, který dotaz používá nejvíce kumulativní procesoru.
SELECT
highest_cpu_queries.plan_handle,
highest_cpu_queries.total_worker_time,
q.dbid,
q.objectid,
q.number,
q.encrypted,
q.[text]
FROM
(SELECT TOP 50
qs.plan_handle,
qs.total_worker_time
FROM
sys.dm_exec_query_stats qs
ORDER BY qs.total_worker_time desc) AS highest_cpu_queries
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(plan_handle) AS q
ORDER BY highest_cpu_queries.total_worker_time DESC;
Další možnosti monitorování
Monitorování pomocí sledovacího procesu databáze (Preview)
Sledovací proces databáze shromažďuje podrobná data monitorování úloh, abyste získali podrobný přehled o výkonu, konfiguraci a stavu databáze. Řídicí panely na webu Azure Portal poskytují přehled o aktivech Azure SQL s jedním podoknem a podrobným zobrazením jednotlivých monitorovaných prostředků. Data se shromažďují do centrálního úložiště dat ve vašem předplatném Azure. Můžete dotazovat, analyzovat, exportovat, vizualizovat shromážděná data a integrovat je s podřízenými systémy.
Další informace o sledovacím nástroji databáze najdete v následujících článcích:
- Monitorování úloh Azure SQL pomocí sledovacího procesu databáze (Preview)
- Rychlý start: Vytvoření sledovacího procesu databáze pro monitorování Azure SQL (Preview)
- Vytvoření a konfigurace sledovacího procesu databáze (Preview)
- Shromažďování dat a datové sady sledovacích procesů databáze (Preview)
- Analýza dat monitorování sledovacího procesu databáze (Preview)
- Nejčastější dotazy ke sledovacím procesům databáze
Monitorování pomocí služby Azure Monitor
Azure Monitor poskytuje celou řadu skupin shromažďování diagnostických dat, metrik a koncových bodů pro monitorování služby Azure SQL Managed Instance. Další informace najdete v tématu Monitorování služby Azure SQL Managed Instance pomocí služby Azure Monitor. Azure SQL Analytics (Preview) je integrace se službou Azure Monitor, kde mnoho řešení monitorování už není aktivní ve vývoji. Další možnosti monitorování najdete v tématu Monitorování a ladění výkonu ve službě Azure SQL Managed Instance a Azure SQL Database.
Viz také
Další kroky
- Seznámení se službou Azure SQL Database a službou Azure SQL Managed Instance
- Ladění výkonu aplikací a databází ve službě Azure SQL Managed Instance
- Vysvětlení problémů s blokováním SQL Serveru a jejich řešení
- Analýza a zabránění zablokování ve službě Azure SQL Managed Instance
- sys.server_resource_stats (Azure SQL Managed Instance)