Сбор и наборы данных наблюдателя за базами данных (предварительная версия)

Применимо к: База данных SQL Azure Управляемый экземпляр SQL Azure

Наблюдатель за базами данных собирает данные мониторинга из системных представлений SQL и получает их в хранилище данных в виде наборов данных. Каждый набор данных формируется с помощью данных из одного или нескольких системных представлений SQL. Для каждого набора данных существует отдельная таблица в хранилище данных.

сбор данных

Наблюдатель за базами данных собирает данные мониторинга с периодическими интервалами с помощью запросов T-SQL. Данные, собранные в каждом выполнении запроса, называются примером. Частота сбора выборок зависит от набора данных. Например, часто меняющиеся данные, такие как счетчики производительности SQL, могут собираться каждые 10 секунд, в то время как в основном статические данные, такие как конфигурация базы данных, могут собираться каждые пять минут. Дополнительные сведения см. в разделе "Наборы данных".

Наблюдатель за базами данных использует преимущества приема потоковой передачи в Azure Data Explorer и Аналитике в режиме реального времени в Microsoft Fabric для обеспечения практически реального времени мониторинга. Как правило, собранные данные мониторинга SQL становятся доступными для создания отчетов и анализа менее чем за 10 секунд. Вы можете отслеживать задержку приема данных на панелях мониторинга наблюдателя за базами данных, используя ссылку статистики приема.

Взаимодействие между наблюдателем базы данных и рабочими нагрузками приложений

Включение наблюдателя за базами данных, скорее всего, не оказывает заметного влияния на рабочие нагрузки приложения. Более частые запросы мониторинга обычно выполняются в под-секундном диапазоне, в то время как запросы, которые могут потребовать больше времени, например для возврата больших наборов данных, выполняются с редкими интервалами.

USE master;
GO

CREATE OR ALTER FUNCTION dbo.dbw_classifier()
RETURNS sysname
WITH SCHEMABINDING
AS
BEGIN

DECLARE @WorkloadGroupName sysname = 'default';

IF APP_NAME() IN (N'SQLExternalMonitoring',N'x_ms_reserved_sql_external_monitoring')
    SET @WorkloadGroupName = N'database_watcher_workload_group'

RETURN @WorkloadGroupName;

END;
GO

BEGIN TRY

IF EXISTS (
          SELECT 1
          FROM sys.resource_governor_configuration
          WHERE classifier_function_id <> 0 OR is_enabled <> 0
          )
    THROW 50001, 'Resource Governor is already configured. No changes were made.', 1;

CREATE RESOURCE POOL database_watcher_resource_pool
WITH (MIN_CPU_PERCENT = 5, MAX_CPU_PERCENT = 10, CAP_CPU_PERCENT = 30);

CREATE WORKLOAD GROUP database_watcher_workload_group
WITH (REQUEST_MAX_MEMORY_GRANT_PERCENT = 10)
USING database_watcher_resource_pool;

ALTER RESOURCE GOVERNOR WITH (CLASSIFIER_FUNCTION = dbo.dbw_classifier);

ALTER RESOURCE GOVERNOR RECONFIGURE;

END TRY
BEGIN CATCH
    THROW;
END CATCH;

Чтобы избежать конфликтов параллелизма, таких как блокировка и взаимоблокировка между сбором данных и рабочими нагрузками базы данных, выполняемыми в ресурсах SQL Azure, запросы мониторинга используют короткие тайм-ауты блокировки и низкий приоритет взаимоблокировки. Если конфликт параллелизма возникает, приоритет предоставляется запросам рабочей нагрузки приложения. В зависимости от шаблонов рабочей нагрузки приложения это может привести к случайным пробелам в собранных данных для некоторых наборов данных.

Сбор данных в эластичных пулах

Для мониторинга эластичного пула необходимо назначить одну базу данных в пуле в качестве базы данных привязки. Наблюдатель за базами данных подключается к базе данных привязки. Так как наблюдатель содержит VIEW SERVER PERFORMANCE STATE разрешение, системные представления в базе данных привязки предоставляют данные мониторинга для пула в целом.

Данные, собранные из базы данных привязки, содержат метрики уровня пула и определенные метрики производительности на уровне базы данных для каждой базы данных в пуле. Например, это включает метрики использования ресурсов и частоты запросов для каждой базы данных. В некоторых сценариях мониторинг эластичного пула в целом делает его ненужным для мониторинга каждой отдельной базы данных в пуле.

Некоторые данные мониторинга, такие как ЦП уровня пула, память, использование хранилища и статистика ожидания, собираются только на уровне эластичного пула, так как она не может быть связана с отдельной базой данных в пуле. И наоборот, некоторые другие данные, такие как статистика среды выполнения запросов, свойства базы данных, таблицы и метаданные индекса, доступны только на уровне базы данных.

При добавлении отдельных баз данных из эластичного пула в качестве целевых объектов наблюдателя за базами данных также следует добавить эластичные пулы в качестве целевого объекта. Таким образом вы получите более полное представление о производительности базы данных и пула.

Мониторинг плотных эластичных пулов

Плотный эластичные пулы содержат большое количество баз данных, но имеет относительно небольшой размер вычислительных ресурсов. Эта конфигурация позволяет клиентам добиться существенной экономии затрат, сохраняя выделение вычислительных ресурсов минимально, если предполагается, что одновременно активна только небольшое количество баз данных в пуле.

Вычислительные ресурсы, доступные для запросов наблюдателя за базами данных в плотном эластичном пуле, также ограничены, чтобы избежать влияния на запросы приложений. Из-за этого наблюдатель за базами данных может не собирать данные мониторинга из каждой базы данных в плотном эластичном пуле.

Место расположения данных

Клиенты могут хранить собранные данные мониторинга SQL в одном из трех типов хранилища данных:

• База данных в кластере Azure Data Explorer . По умолчанию создается новый кластер Azure Data Explorer для каждого нового наблюдателя и находится в том же регионе Azure, что и наблюдатель.

  Клиенты могут выбрать конкретный регион Azure в географическом регионе Azure в качестве расположения кластера Azure Data Explorer и базы данных. Дополнительные сведения о возможностях репликации данных в Azure Data Explorer см. в обзоре непрерывности бизнес-процессов и аварийного восстановления.

• База данных в бесплатном кластере Azure Data Explorer.

  Клиенты могут выбрать конкретный географический регион Azure, но не конкретный регион Azure в качестве расположения бесплатного кластера Azure Data Explorer и базы данных. Репликация данных в другой регион или географический регион не поддерживается.

• База данных в Аналитике в режиме реального времени в Microsoft Fabric.

  Клиенты не могут выбрать географическое расположение базы данных.

Чтобы полностью контролировать расположение данных для собранных данных мониторинга SQL, клиенты должны выбрать базу данных в кластере Azure Data Explorer в качестве хранилища данных.

Клиенты также могут выровнять географию и регион кластера Azure Data Explorer с географией и регионом отслеживаемых ресурсов SQL Azure. Если ресурсы SQL Azure находятся в нескольких регионах, клиентам может потребоваться создать несколько наблюдателей и несколько кластеров Azure Data Explorer для удовлетворения требований к месту размещения данных.

Наборы данных

В этом разделе описываются наборы данных, доступные для каждого целевого типа, включая частоты сбора и имена таблиц в хранилище данных.

Общие столбцы

Для каждого целевого типа наборы данных имеют общие столбцы, как описано в следующих таблицах.

Набор данных содержит оба sample_time_utc столбца и collection_time_utc столбцы, если он содержит примеры, наблюдаемые до сбора строки наблюдателем базы данных. В противном случае время наблюдения и время сбора совпадают, а набор данных содержит только sample_time_utc столбец.

Например, sqldb_database_resource_utilization набор данных является производным от динамического административного представления sys.dm_db_resource_stats . DmV содержит столбец, который является end_time временем наблюдения для каждой статистической статистики ресурсов отчетов о строках для 15-секундного интервала. Это время сообщается в столбце sample_time_utc . Когда наблюдатель базы данных запрашивает это динамическое представление, результирующий набор может содержать несколько строк, каждый из которых отличается end_time. Все эти строки имеют одинаковое collection_time_utc значение.

Связанный контент

• Мониторинг рабочих нагрузок SQL Azure с помощью наблюдателя за базами данных (предварительная версия)
• Краткое руководство. Создание наблюдателя за базами данных для мониторинга SQL Azure (предварительная версия)
• Создание и настройка наблюдателя за базой данных (предварительная версия)
• Анализ данных мониторинга наблюдателя за базами данных (предварительная версия)
• Вопросы и ответы наблюдателя за базами данных