Szczegółowe informacje o zapytaniach w magazynowaniu danych w sieci szkieletowej

  • Artykuł

Dotyczy:✅ punkt końcowy analizy SQL i magazyn w usłudze Microsoft Fabric

W usłudze Microsoft Fabric funkcja szczegółowych informacji o zapytaniach jest skalowalnym, zrównoważonym i rozszerzalnym rozwiązaniem, które usprawnia środowisko analizy SQL. Korzystając z danych historycznych zapytań, zagregowanych szczegółowych informacji i dostępu do rzeczywistego tekstu zapytania, możesz analizować i dostosowywać wydajność zapytań. Qi udostępnia informacje na temat zapytań uruchamianych tylko w kontekście użytkownika, zapytania systemowe nie są brane pod uwagę.

Funkcja szczegółowych informacji o zapytaniach zapewnia centralną lokalizację danych historycznych zapytań i szczegółowe informacje umożliwiające podejmowanie akcji przez 30 dni, co ułatwia podejmowanie świadomych decyzji w celu zwiększenia wydajności punktu końcowego usługi Warehouse lub analizy SQL. Gdy zapytanie SQL jest uruchamiane w usłudze Microsoft Fabric, funkcja szczegółowych informacji o zapytaniach zbiera i konsoliduje swoje dane wykonywania, zapewniając cenne informacje. Pełny tekst zapytania można wyświetlić dla ról Administrator, Członek i Współautor.

  • Dane zapytań historycznych: funkcja szczegółowych informacji o zapytaniach przechowuje historyczne dane dotyczące wykonywania zapytań, umożliwiając śledzenie zmian wydajności w czasie. Zapytania systemowe nie są przechowywane w szczegółowych danych zapytań.
  • Zagregowane szczegółowe informacje: funkcja szczegółowych informacji dotyczących zapytań agreguje dane wykonywania zapytań w celu uzyskania szczegółowych informacji, które są bardziej przydatne, takie jak identyfikowanie długotrwałych zapytań lub najbardziej aktywnych użytkowników. Te agregacje są oparte na kształcie zapytania i wyjaśniono dalej w temacie Jak podobne zapytania są agregowane w celu generowania szczegółowych informacji?.

Zanim rozpoczniesz

Musisz mieć dostęp do punktu końcowego analizy SQL lub magazynu w obszarze roboczym pojemności Premium z uprawnieniami współautora lub wyższymi uprawnieniami.

Kiedy potrzebujesz szczegółowych informacji o zapytaniach?

Funkcja szczegółowych informacji o zapytaniach dotyczy kilku pytań i problemów związanych z wydajnością zapytań i optymalizacją bazy danych, w tym:

Analiza wydajności zapytań

  • Jaka jest historyczna wydajność naszych zapytań?
  • Czy istnieją długotrwałe zapytania, które wymagają uwagi?
  • Czy możemy zidentyfikować zapytania powodujące wąskie gardła wydajności?

Optymalizacja zapytań i dostrajanie

  • Które zapytania są często uruchamiane i czy można zwiększyć ich wydajność?
  • Czy możemy zidentyfikować zapytania, które zakończyły się niepowodzeniem lub zostały anulowane?
  • Czy możemy śledzić zmiany w wydajności zapytań w czasie?
  • Czy istnieją zapytania, które stale działają słabo?

Monitorowanie aktywności użytkownika

  • Kto przesłał określone zapytanie?
  • Kto jest najbardziej aktywnymi użytkownikami lub użytkownikami z najbardziej długotrwałymi zapytaniami?

Istnieją trzy widoki systemowe umożliwiające uzyskanie odpowiedzi na następujące pytania:

Gdzie można zobaczyć szczegółowe informacje o zapytaniach?

Automatycznie wygenerowane widoki znajdują się w schemacie queryinsights w punkcie końcowym analizy SQL i magazynie. Na przykład w Eksploratorze sieci szkieletowej magazynu znajdź widoki szczegółowych informacji o zapytaniach w obszarze Schematy, queryinsights, Views.

Zrzut ekranu przedstawiający eksploratora sieci szkieletowej pokazujący, gdzie znaleźć widoki szczegółowych informacji o zapytaniach w obszarze Schematy, queryinsights, Views.

Po zakończeniu wykonywania zapytania zobaczysz jego dane wykonywania w queryinsights widokach punktu końcowego magazynu lub analizy SQL, z którym nawiązano połączenie. Jeśli uruchomisz zapytanie obejmujące wiele baz danych w kontekście WH_2, zapytanie zostanie wyświetlone w szczegółowych danych zapytania .WH_2 Wykonywanie zapytań może potrwać do 15 minut w szczegółowych danych zapytań w zależności od wykonywanego współbieżnego obciążenia. Czas potrzebny na pojawienie się zapytań w szczegółowych danych zapytań zwiększa się wraz ze wzrostem liczby wykonywanych zapytań współbieżnych.

W jaki sposób podobne zapytania są agregowane w celu generowania szczegółowych informacji?

Zapytania są traktowane tak samo przez szczegółowe informacje o zapytaniach, jeśli zapytania mają ten sam kształt, nawet jeśli predykaty mogą być inne.

Kolumnę query hash w widokach można użyć do analizowania podobnych zapytań i przechodzenia do szczegółów poszczególnych wykonań.

Na przykład następujące zapytania są traktowane tak samo po sparametryzowanym predykacie:

SELECT * FROM Orders
WHERE OrderDate BETWEEN '1996-07-01' AND '1996-07-31';

oraz

SELECT * FROM Orders
WHERE OrderDate BETWEEN '2000-07-01' AND '2006-07-31';

Przykłady

Identyfikowanie zapytań uruchamianych przez Ciebie w ciągu ostatnich 30 minut

Poniższe zapytanie używa funkcji queryinsights.exec_requests_history i wbudowanej USER_NAME() funkcji, która zwraca bieżącą nazwę użytkownika sesji.

SELECT * FROM queryinsights.exec_requests_history 
WHERE start_time >= DATEADD(MINUTE, -30, GETUTCDATE())
AND login_name = USER_NAME();

Identyfikowanie najczęściej uruchamianych zapytań przy użyciu podciągu w tekście zapytania

Poniższe zapytanie zwraca najnowsze zapytania pasujące do określonego ciągu uporządkowane według liczby pomyślnych wykonań malejących.

SELECT * FROM queryinsights.frequently_run_queries
WHERE last_run_command LIKE '%<some_label>%'
ORDER BY number_of_successful_runs DESC;

Identyfikowanie długotrwałych zapytań przy użyciu podciągów w tekście zapytania

Poniższe zapytanie zwraca zapytania zgodne z określonym ciągiem uporządkowanym przez średni czas wykonywania zapytania malejąco.

SELECT * FROM queryinsights.long_running_queries
WHERE last_run_command LIKE '%<some_label>%'
ORDER BY median_total_elapsed_time_ms DESC;

Powiązana zawartość