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Tableau de bord des performances pour Base de données SQL dans Microsoft Fabric

S’applique à : Base de données SQL dans Microsoft Fabric

Dans la base de données SQL Fabric, le Tableau de bord des performances affiche l’état des performances de la base de données et offre différents niveaux de visibilité des métriques.

Vous pouvez utiliser le Tableau de bord des performances pour consulter les métriques de performances de base de données, identifier les goulots d’étranglement des performances et trouver des solutions à ces problèmes de performances.

Pour ouvrir le Tableau de bord des performances pour Base de données SQL dans Fabric :

  • Dans la barre d’outils Home (Accueil) de la fenêtre Query Editor (Éditeur de requête), sélectionnez Performance summary (Résumé des performances).

    Capture d’écran de l’éditeur SQL Fabric mettant en évidence le bouton Performance summary (Résumé des performances) dans la barre d’outils Home (Accueil).

  • Cliquez avec le bouton droit sur le bouton contextuel (les trois points) dans la vue d’élément, puis sélectionnez Open performance summary (Ouvrir le résumé des performances).

Alertes

Les alertes générées automatiquement avec des critères prédéfinis fournissent deux types de notifications :

  • Alertes en cours : une barre de notification d’alerte horizontale s’affiche lorsque l’un des paramètres (PROCESSEUR, requêtes bloquantes ou taille allouée) est dans un état critique.

    Capture d’écran du portail Fabric illustrant une alerte de performances.

  • Pending Alerts (Alertes en attente) : stockée dans le système, cette alerte fournit des alertes pour indiquer qu’une analyse est nécessaire pour un paramètre de base de données qui atteint un état critique.

    Capture d’écran du portail Fabric montrant le tableau de bord des performances avec indicateur d’alerte en attente.

Une fois que vous avez sélectionné le lien d’une alerte, Performance Summary (Résumé des performances) offre un résumé des alertes et des métriques récentes de la base de données. De là, vous pouvez explorer la chronologie des événements pour en savoir plus.

Capture d’écran du portail Fabric illustrant un résumé des alertes récentes.

Graphique du tableau de bord des performances

Lorsque la base de données atteint un état critique de la consommation du processeur (ou tout autre facteur qui déclenche une alerte), vous pouvez voir des points non sains marqués sur le graphique de l’onglet Consommation du processeur , marquant les points où la consommation du processeur a dépassé la valeur de seuil. L’intervalle de temps est configurable et sa valeur par défaut est de 24 heures.

Dans l’image suivante, le graphique CPU consumption (Consommation du processeur) indique à quel moment la base de données a atteint un état critique.

Capture d’écran du graphique du tableau de bord de performances du portail Fabric montrant l’historique de la consommation du processeur et les points non sains dans le temps.

Critères de seuil des alertes

Tab Seuil Critères
CPU consumption (Consommation du processeur) 80 % de la valeur allouée Si le moniteur détermine que le processeur dépasse le seuil pendant plus de cinq minutes. La fréquence de vérification du moniteur est d’une minute.
Allocated Size (Taille allouée) 80 % de la taille allouée Si le moniteur détermine que la taille dépasse le seuil pendant plus de cinq minutes. La fréquence de vérification du moniteur est d’une minute.
Blocked Queries (Requêtes bloquées) Une requête bloquée S’il existe au moins une requête bloquée pendant plus d’une minute. Le moniteur vérifie à une fréquence de trois minutes.

Onglets du tableau de bord de performances

Les domaines de rapport intégrés du Tableau de bord des performances sont les suivants.

Consommation de l’UC

Le graphique consommation du processeur affiche l’utilisation du processeur (dans vCores) le long de l’axe Y et du temps le long de l’axe X. Lorsque vous pointez sur le graphique, vous voyez des détails tels que la durée de l’événement, l’état et l’utilisation du processeur dans ce délai spécifique. Les intervalles de temps sur le graphique peuvent être développés pour afficher plus de détails.

Les tendances du processeur central indiquées dans ce tableau de bord représentent uniquement l’utilisation provoquée par les requêtes des utilisateurs. Ils n’incluent pas le processeur utilisé pour l’approvisionnement, la maintenance du système ou d’autres opérations en arrière-plan. Le tableau de bord des performances ne correspond pas directement à la consommation de Fabric. Pour suivre la consommation, utilisez l’application Métriques de capacité Microsoft Fabric.

Consommation de mémoire

Le graphique de consommation de mémoire affiche la consommation de mémoire (en mégaoctets) le long de l’axe Y et le temps le long de l’axe X. Le graphique affiche deux séries : la normale et le dépassement de mémoire. La série normale montre la somme de la consommation de mémoire des requêtes utilisateur qui n'ont pas débordé vers tempdb pendant l'intervalle de temps. Si une requête s’est propagée à tempdb, la quantité de ce dépassement est indiquée sous la forme d’une seconde série rouge sur le graphique. Lorsque vous pointez sur le graphique, vous voyez des détails tels que l’intervalle de temps, la consommation de mémoire, le nombre d’exécutions et le dépassement de mémoire.

En plus d’un graphique de l’historique de consommation de mémoire récente, un tableau affiche les requêtes les plus gourmandes en mémoire pour l’intervalle de temps. Comme avec d’autres parties interactives du tableau de bord, sélectionnez une requête pour afficher plus de détails sur cette requête.

Connexions utilisateur

Le graphique User connections (Connexions utilisateur) effectue le suivi des connexions utilisateur actuelles à la base de données, avec des informations sur chaque connexion. La table User connections (current) (Connexions utilisateur (actuelles)) répertorie les connexions utilisateur actuelles dans la table.

Capture d’écran du portail Fabric montrant le graphique User connections (Connexions utilisateur) et la table User connections (current) (Connexions utilisateur (actuelles)).

Demandes par seconde

Le graphique Demandes par seconde suit le nombre cumulé de fois qu’une requête est exécutée sur une période. La table Requests per second (Demandes par seconde) contient les requêtes les plus fréquemment exécutées.

Blocked queries per second (Requêtes bloquées par seconde)

Le graphique Blocked queries per second (Requêtes bloquées par seconde) effectue le suivi des requêtes sujettes à des blocages en raison d’un verrouillage. La table Blocked queries (current) (Requêtes bloquées (actuelles)) affiche l’ensemble des requêtes bloquées à un moment donné.

Capture d’écran du portail Fabric de la page Blocked Queries per second (Requêtes bloquées par seconde).

Dans le moteur de base de données SQL, un blocage se produit quand une session maintient un verrou sur une ressource spécifique et qu’un deuxième SPID tente d’acquérir sur la même ressource un type de verrou en conflit. En règle générale, le délai d’exécution pendant lequel le premier SPID verrouille la ressource est court. Lorsque la session propriétaire libère le verrou, la deuxième connexion est alors libre d’acquérir son propre verrou sur la ressource et de poursuivre le traitement. Le blocage est un comportement normal et peut se produire plusieurs fois au cours d’une journée, sans effet notable sur les performances du système.

Pour un examen détaillé du blocage, veuillez consulter Comprendre et résoudre les problèmes de blocage.

Les requêtes bloquées en raison d’un verrouillage sont à distinguer des interblocages. Au moment de résoudre les problèmes liés aux situations de blocage, il est important que les utilisateurs aient une idée des requêtes à l’origine du blocage et de la durée du blocage.

Allocated size (Taille allouée)

L’onglet Allocated size (Taille allouée) fournit un historique de la taille de la base de données. La table La plus grande base de données (actuelle) identifie les tables qui ont le plus grand nombre d’enregistrements et consomment le plus d’espace.

Automatic index (Index automatique)

L’indexation automatique dans les bases de données automatise la gestion des index, ce qui améliore le niveau de performance des requêtes et la vitesse d’extraction des données. Elle s’adapte en identifiant et testant les index potentiels en fonction de l’utilisation des colonnes. La fonctionnalité améliore le niveau de performance global de la base de données et optimise les ressources en supprimant les index non utilisés.

Le rapport de l’onglet Automatic index (Index automatique) affiche un historique et l’état des index créés automatiquement.

Capture d’écran du portail Fabric montrant qu’un index automatique a été créé, avec son nom et son état.

Requêtes

Dans l’onglet Queries (Requêtes), les requêtes peuvent être ouvertes pour résoudre les problèmes liés aux détails des requêtes. Chaque requête comporte des détails, notamment un historique d’exécution et un aperçu de la requête.

Pour dépanner une requête T-SQL, ouvrez le code T-SQL dans l’éditeur de requête, SQL Server Management Studio, l’extension mssql avec Visual Studio Code. Vous pouvez également envisager d’utiliser les fonctionnalités d’action rapide Copilot Expliquer et corriger pour Base de données SQL dans Fabric.

Capture d’écran du portail Fabric avec l’écran de détails de requête dans le Tableau de bord des performances.

En plus de l’ID de requête, du texte de requête, de la métrique et du nombre d’exécutions, les onglets de la section Queries (Requêtes) fournissent également des rapports détaillés sur les différentes requêtes d’après les métriques suivantes :

  • High CPU usage queries (Requêtes sollicitant fortement le processeur)

    • Liste triable des requêtes dont la consommation du processeur est la plus élevée, initialement triée par ordre décroissant d’utilisation totale du processeur (ms).
  • Requêtes d’utilisation élevée de la mémoire

    • Liste triable de requêtes avec la consommation de mémoire la plus élevée, initialement triée par nombre total de mémoire (Mo) décroissante.
  • Longest running queries (Requêtes les plus longues)

    • Tri initial par ordre décroissant de durée totale (ms).
  • Most frequent queries (Requêtes les plus fréquentes)

    • Tri initial par ordre décroissant du nombre d’exécutions.
  • High read queries (Requêtes à lectures intensives)

    • Tri initial par ordre décroissant du nombre total de lectures logiques.