sp_server_diagnostics (Transact-SQL)

適用対象: SQL サーバー

潜在的な障害を検出するために、SQL Server に関する診断データと正常性の情報をキャプチャします。 プロシージャは繰り返しモードで実行され、結果は定期的に送信されます。 通常の接続または に接続された管理者接続から呼び出すことができます。

Transact-SQL 構文表記規則

構文

sp_server_diagnostics [ @repeat_interval = ] 'repeat_interval'
[ ; ]

引数

[ @repeat_interval = ] 'repeat_interval'

ストアド プロシージャが正常性情報を送信するために繰り返し実行される時間間隔を示します。

@repeat_interval は int 既定値は 0 です。 有効なパラメーター値は、 0、または 5以上の値です。 ストアド プロシージャは、完全なデータを返すために少なくとも 5 秒実行する必要があります。 繰り返しモードで実行するストアド プロシージャの最小値は 5 秒です。

このパラメーターが指定されていない場合、または指定した値が 0場合、ストアド プロシージャはデータを 1 回返してから終了します。

指定した値が最小値より小さい場合、エラーが発生し、何も返されません。

指定した値が 5以上の場合、ストアド プロシージャは繰り返し実行され、手動で取り消されるまで正常性状態が返されます。

リターン コードの値

0 (成功) または 1 (失敗)。

結果セット

sp_server_diagnostics は次の情報を返します。

5 つのコンポーネントの説明を次に示します。

• system: スピンロック、重大な処理条件、非生成タスク、ページ フォールト、CPU 使用率に関するデータをシステムの観点から収集します。 この情報により、全体的な正常性状態に関する推奨事項が生成されます。

• resource: 物理メモリと仮想メモリ、バッファー プール、ページ、キャッシュ、およびその他のメモリ オブジェクトに関するリソースの観点からデータを収集します。 この情報により、全体的な正常性状態に関する推奨事項が生成されます。

• query_processing: ワーカー スレッド、タスク、待機の種類、CPU 負荷の高いセッション、ブロック タスクに関するクエリ処理の観点からデータを収集します。 この情報により、全体的な正常性状態に関する推奨事項が生成されます。

• io_subsystem: IO 上のデータを収集します。 診断データに加えて、このコンポーネントは、IO サブシステムに対してのみクリーンな正常または警告の正常性状態を生成します。

• events: リング バッファー例外、メモリ ブローカーに関するリング バッファー イベント、メモリ不足、スケジューラ モニター、バッファー プール、スピンロック、セキュリティ、接続に関する詳細など、サーバーによって記録された対象のエラーとイベントに関するデータとサーフェスをストアド プロシージャを通じて収集します。 イベントは常に 0 状態として表示されます。

• <可用性グループの名前>: 指定した可用性グループのデータを収集します ( component_type = "Always On:AvailabilityGroup"場合)。

解説

障害の観点からは、 system、 resource、および query_processing コンポーネントは障害検出に使用され、 io_subsystem コンポーネントと events コンポーネントは診断目的でのみ使用されます。

次の表は、コンポーネントを関連する正常性状態にマップします。

各行の x は、コンポーネントの有効な正常性状態を表します。 たとえば、 io_subsystem は clean または warningとして表示されます。 エラー状態は表示されません。

アクセス許可

サーバーに対する VIEW SERVER STATE 権限が必要です。

例

拡張イベント セッションを使用して正常性情報をキャプチャし、SQL Server の外部にあるファイルに保存することをお勧めします。 そのため、障害が発生した場合でもアクセスできます。

A. 拡張イベント セッションからの出力をファイルに保存する

次の例は、イベント セッションからの出力をファイルに保存します。

CREATE EVENT SESSION [diag]
ON SERVER
    ADD EVENT [sp_server_diagnostics_component_result] (set collect_data=1)
    ADD TARGET [asynchronous_file_target] (set filename='C:\temp\diag.xel');
GO
ALTER EVENT SESSION [diag]
    ON SERVER STATE = start;
GO

B. 拡張イベント セッション ログの読み取り

次のクエリは、SQL Server 2016 (13.x) の拡張イベント セッション ログ ファイルを読み取ります。

SELECT xml_data.value('(/event/@name)[1]', 'varchar(max)') AS Name,
    xml_data.value('(/event/@package)[1]', 'varchar(max)') AS Package,
    xml_data.value('(/event/@timestamp)[1]', 'datetime') AS 'Time',
    xml_data.value('(/event/data[@name=''component_type'']/value)[1]', 'sysname') AS SYSNAME,
    xml_data.value('(/event/data[@name=''component_name'']/value)[1]', 'sysname') AS Component,
    xml_data.value('(/event/data[@name=''state'']/value)[1]', 'int') AS STATE,
    xml_data.value('(/event/data[@name=''state_desc'']/value)[1]', 'sysname') AS State_desc,
    xml_data.query('(/event/data[@name="data"]/value/*)') AS Data
FROM (
    SELECT object_name AS event,
        CONVERT(XML, event_data) AS xml_data
    FROM sys.fn_xe_file_target_read_file('C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL13.MSSQLSERVER\MSSQL\Log\*.xel', NULL, NULL, NULL)
) AS XEventData
ORDER BY TIME;

C: テーブル sp_server_diagnostics 出力をキャプチャする

次の例では、非繰り返しモードのテーブルに対する sp_server_diagnostics の出力をキャプチャします。

CREATE TABLE SpServerDiagnosticsResult (
    create_time DATETIME,
    component_type SYSNAME,
    component_name SYSNAME,
    [state] INT,
    state_desc SYSNAME,
    [data] XML
);

INSERT INTO SpServerDiagnosticsResult
EXEC sp_server_diagnostics;

次のクエリは、サンプル テーブルから概要出力を読み取ります。

SELECT create_time,
    component_name,
    state_desc
FROM SpServerDiagnosticsResult;

D. 各コンポーネントから詳細な出力を読み取る

次のクエリ例では、前の例で作成した表で、各コンポーネントからの詳細な出力の一部を読み取ります。

システム:

SELECT data.value('(/system/@systemCpuUtilization)[1]', 'bigint') AS 'System_CPU',
    data.value('(/system/@sqlCpuUtilization)[1]', 'bigint') AS 'SQL_CPU',
    data.value('(/system/@nonYieldingTasksReported)[1]', 'bigint') AS 'NonYielding_Tasks',
    data.value('(/system/@pageFaults)[1]', 'bigint') AS 'Page_Faults',
    data.value('(/system/@latchWarnings)[1]', 'bigint') AS 'Latch_Warnings',
    data.value('(/system/@BadPagesDetected)[1]', 'bigint') AS 'BadPages_Detected',
    data.value('(/system/@BadPagesFixed)[1]', 'bigint') AS 'BadPages_Fixed'
FROM SpServerDiagnosticsResult
WHERE component_name LIKE 'system'
GO

リソース モニター:

SELECT data.value('(./Record/ResourceMonitor/Notification)[1]', 'VARCHAR(max)') AS [Notification],
    data.value('(/resource/memoryReport/entry[@description=''Working Set'']/@value)[1]', 'bigint') / 1024 AS [SQL_Mem_in_use_MB],
    data.value('(/resource/memoryReport/entry[@description=''Available Paging File'']/@value)[1]', 'bigint') / 1024 AS [Avail_Pagefile_MB],
    data.value('(/resource/memoryReport/entry[@description=''Available Physical Memory'']/@value)[1]', 'bigint') / 1024 AS [Avail_Physical_Mem_MB],
    data.value('(/resource/memoryReport/entry[@description=''Available Virtual Memory'']/@value)[1]', 'bigint') / 1024 AS [Avail_VAS_MB],
    data.value('(/resource/@lastNotification)[1]', 'varchar(100)') AS 'LastNotification',
    data.value('(/resource/@outOfMemoryExceptions)[1]', 'bigint') AS 'OOM_Exceptions'
FROM SpServerDiagnosticsResult
WHERE component_name LIKE 'resource'
GO

非プリエンプティブ待機:

SELECT waits.evt.value('(@waitType)', 'varchar(100)') AS 'Wait_Type',
    waits.evt.value('(@waits)', 'bigint') AS 'Waits',
    waits.evt.value('(@averageWaitTime)', 'bigint') AS 'Avg_Wait_Time',
    waits.evt.value('(@maxWaitTime)', 'bigint') AS 'Max_Wait_Time'
FROM SpServerDiagnosticsResult
CROSS APPLY data.nodes('/queryProcessing/topWaits/nonPreemptive/byDuration/wait') AS waits(evt)
WHERE component_name LIKE 'query_processing'
GO

プリエンプティブ待機:

SELECT waits.evt.value('(@waitType)', 'varchar(100)') AS 'Wait_Type',
    waits.evt.value('(@waits)', 'bigint') AS 'Waits',
    waits.evt.value('(@averageWaitTime)', 'bigint') AS 'Avg_Wait_Time',
    waits.evt.value('(@maxWaitTime)', 'bigint') AS 'Max_Wait_Time'
FROM SpServerDiagnosticsResult
CROSS APPLY data.nodes('/queryProcessing/topWaits/preemptive/byDuration/wait') AS waits(evt)
WHERE component_name LIKE 'query_processing'
GO

CPU 負荷の高い要求:

SELECT cpureq.evt.value('(@sessionId)', 'bigint') AS 'SessionID',
    cpureq.evt.value('(@command)', 'varchar(100)') AS 'Command',
    cpureq.evt.value('(@cpuUtilization)', 'bigint') AS 'CPU_Utilization',
    cpureq.evt.value('(@cpuTimeMs)', 'bigint') AS 'CPU_Time_ms'
FROM SpServerDiagnosticsResult
CROSS APPLY data.nodes('/queryProcessing/cpuIntensiveRequests/request') AS cpureq(evt)
WHERE component_name LIKE 'query_processing'
GO

ブロックされたプロセス レポート:

SELECT blk.evt.query('.') AS 'Blocked_Process_Report_XML'
FROM SpServerDiagnosticsResult
CROSS APPLY data.nodes('/queryProcessing/blockingTasks/blocked-process-report') AS blk(evt)
WHERE component_name LIKE 'query_processing'
GO

入力/出力:

SELECT data.value('(/ioSubsystem/@ioLatchTimeouts)[1]', 'bigint') AS 'Latch_Timeouts',
    data.value('(/ioSubsystem/@totalLongIos)[1]', 'bigint') AS 'Total_Long_IOs'
FROM SpServerDiagnosticsResult
WHERE component_name LIKE 'io_subsystem'
GO

イベント情報:

SELECT xevts.evt.value('(@name)', 'varchar(100)') AS 'xEvent_Name',
    xevts.evt.value('(@package)', 'varchar(100)') AS 'Package',
    xevts.evt.value('(@timestamp)', 'datetime') AS 'xEvent_Time',
    xevts.evt.query('.') AS 'Event Data'
FROM SpServerDiagnosticsResult
CROSS APPLY data.nodes('/events/session/RingBufferTarget/event') AS xevts(evt)
WHERE component_name LIKE 'events'
GO

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