動的管理ビューを使用した Microsoft Azure SQL Managed Instance のパフォーマンスの監視
適用対象:
Azure SQL Managed Instance
Microsoft Azure SQL Managed Instance では、クエリのブロック、クエリの長時間実行、リソースのボトルネック、不適切なクエリ プランなどが原因で発生するパフォーマンスの問題を、動的管理ビュー (DMV) の一部を使用して診断できます。 この記事では、動的管理ビューを使用して一般的なパフォーマンスの問題を検出する方法について説明します。
この記事では、Azure SQL Managed Instance について説明します。「動的管理ビューを使用した Microsoft Azure SQL Database のパフォーマンスの監視」も参照してください。
アクセス許可
Azure SQL Managed Instance で、動的管理ビューに対してクエリを実行するには、VIEW SERVER STATE アクセス許可が必要です。
GRANT VIEW SERVER STATE TO database_user;
SQL Server のインスタンスおよび Azure SQL Managed Instance では、動的管理ビューにサーバーの状態についての情報が返されます。
CPU パフォーマンスに関する問題の特定
CPU 消費率が長時間 80% を超えている場合は、次のトラブルシューティングの手順を検討してください。
CPU に関する問題が現在発生している
現時点で問題が発生している場合、2 つのシナリオが考えられます。
個別のクエリが多数あり、大量の CPU が累積的に消費されている
上位のクエリ ハッシュを特定するには、次のクエリを使用します。
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;
実行時間の長いクエリが CPU を消費しており、実行中のままである
これらのクエリを特定するには、次のクエリを使用します。
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
CPU に関する問題が過去に発生した
過去に問題が発生していて、根本原因分析を行いたい場合は、クエリ ストアを使用します。 データベースにアクセスできるユーザーは、T-SQL を使用して、クエリ ストア データにクエリを実行できます。 クエリ ストアの既定の構成では、1 時間の粒度が使用されます。 大量の CPU を消費するクエリのアクティビティを確認するには、次のクエリを使用します。 このクエリは、CPU の消費が上位 15 のクエリを返します。 必ず rsi.start_time >= DATEADD(hour, -2, GETUTCDATE() を変更してください。
-- 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;
問題となるクエリを特定したら、今度はそれらのクエリを調整して、CPU 使用率を抑えます。 クエリを調整する時間がない場合は、問題を回避するためにマネージド インスタンスの SLO をアップグレードすることもできます。
IO パフォーマンスに関する問題の特定
IO パフォーマンスに関する問題を特定する場合、IO の問題に関連している待機の種類のうち、上位のものは以下になります。
PAGEIOLATCH_*データ ファイル IO に関する問題の場合 (
PAGEIOLATCH_SH、PAGEIOLATCH_EX、PAGEIOLATCH_UPなど)。 待機の種類の名前に IO が含まれている場合は、それにより IO に関する問題が示されます。 ページ ラッチ待機の名前に IO が含まれていない場合は、それにより別の種類の問題 (例:tempdbの競合) が示されます。WRITE_LOGトランザクション ログ IO に関する問題の場合。
IO に関する問題が現時点で発生している場合
sys.dm_exec_requests または sys.dm_os_waiting_tasks を使用して、wait_type と wait_time を確認します。
クエリ ストアを使用したバッファー関連 IO の表示
オプション 2 では、バッファー関連 IO についてクエリ ストアに対して次のクエリを実行して、過去 2 時間の追跡されたアクティビティを表示できます。
-- 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
WRITELOG 待機に関する合計ログ IO の表示
待機の種類が WRITELOG の場合、次のクエリを使用して、ステートメントごとに合計ログ IO を表示します。
-- 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
tempdb パフォーマンスに関する問題の特定
IO パフォーマンスに関する問題を特定する場合、tempdb の問題に関連している待機の種類の上位は PAGELATCH_* です (PAGEIOLATCH_* ではありません)。 ただし、PAGELATCH_* 待機は必ずしも tempdb 競合があることを意味しません。 この待機は、同一のデータ ページを対象とする同時要求が原因で、ユーザーオブジェクト データ ページ競合が発生していることを意味する場合もあります。 tempdb 競合をさらに確認するには、sys.dm_exec_requests を使用して、wait_resource 値が 2:x:y で始まることを確認します。ここで、2 は tempdb (データベース ID)、x はファイル ID、y はページ ID です。
tempdb 競合では、tempdb が使用されるアプリケーション コードを減らすか、書き直すのが一般的な方法です。 tempdb の一般的な使用領域には以下があります。
- 一時テーブル
- テーブル変数
- テーブル値パラメーター
- バージョン ストアの使用 (実行時間の長いトランザクションに関連)
- 並べ替え、ハッシュ結合、スプールが使用されるクエリ プランがあるクエリ
テーブル変数と一時テーブルが使用される上位のクエリ
テーブル変数と一時テーブルが使用される上位のクエリを特定するには、次のクエリを使用します。
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;
実行時間の長いトランザクションの特定
実行時間の長いトランザクションを特定するには、次のクエリを使用します。 実行時間の長いトランザクションは、バージョン ストアのクリーンアップを妨げます。
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;
メモリ許可待機パフォーマンスに関する問題の特定
上位の待機の種類が RESOURCE_SEMAHPORE であり、なおかつ高 CPU 使用率の問題がない場合は、メモリ許可待機に関する問題が発生している可能性があります。
RESOURCE_SEMAHPORE 待機が上位の待機であるかどうかの確認
RESOURCE_SEMAHPORE 待機が上位の待機であるかどうかを確認するには、次のクエリを使用します
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;
大量のメモリを消費するステートメントの特定
メモリ不足エラーが発生した場合は、sys.dm_os_out_of_memory_events を確認します。
大量のメモリを消費するステートメントを特定するには、次のクエリを使用します。
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;
メモリ許可を特定する
上位 10 のアクティブなメモリ許可を特定するには、次のクエリを実行します。
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;
データベース サイズとオブジェクト サイズの計算
次のクエリは、データベースのサイズ (MB 単位) を返します。
-- 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
次のクエリは、データベース内の個々のオブジェクトのサイズ (MB 単位) を返します。
-- 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
接続の監視
sys.dm_exec_connections ビューを使用して、特定のマネージド インスタンスに対して確立されている接続についての情報と、各接続の詳細を取得できます。 また、sys.dm_exec_sessions ビューは、すべてのアクティブなユーザー接続と内部タスクについての情報を取得する場合に役立ちます。
次のクエリは、現在の接続に関する情報を取得します。
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;
リソース使用量の監視
SQL Server の場合と同様に、クエリ ストアを使用してリソースの使用状況を監視できます。
sys.dm_db_resource_stats と sys.server_resource_stats を使用して使用状況を監視することもできます。
sys.dm_db_resource_stats
sys.dm_db_resource_stats ビューは、すべてのデータベースで使用できます。 sys.dm_db_resource_stats ビューには、サービス レベルに関連した最近のリソース使用率データが表示されます。 CPU、データ IO、ログ書き込み、メモリの平均 (%) が 15 秒ごとに記録され、1 時間保持されます。
このビューにはリソース使用率が詳細に表示されるので、現状の分析やトラブルシューティングが目的の場合、最初に sys.dm_db_resource_stats を使用してください。 たとえば次のクエリは、現在のデータベースの過去 1 時間の平均リソース使用率と最大リソース使用率を表示します。
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;
その他のクエリについては、sys.dm_db_resource_stats の例を参照してください。
sys.server_resource_stats
sys.server_resource_stats を使用すると、Azure SQL Managed Instance の CPU 使用率、IO、ストレージ データが返されます。 データは、5 分間隔で収集と集計が実行されます。 15 秒ごとの報告につき 1 行作成されます。 返されるデータには、CPU 使用率、ストレージ サイズ、IO 使用率、マネージド インスタンス SKU が含まれます。 履歴データは約 14 日間保持されます。
この例では、sys.server_resource_stats カタログ ビューを使用して、インスタンスでのリソースの使用状況に関する情報を取得するさまざまな方法を示します。
次の例では、過去 7 日間の平均 CPU 使用率を返します。
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次の例では、増加傾向分析を可能にするために、インスタンスが 1 日あたりに使用する平均ストレージ スペースを返します。
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
同時要求の最大数
現在の同時要求の数を確認するには、データベースで次の Transact-SQL クエリを実行します。
SELECT COUNT(*) AS [Concurrent_Requests]
FROM sys.dm_exec_requests R;
個々のデータベースのワークロードを分析するには、分析したい特定のデータベースでフィルター処理するようにこのクエリを変更します。 たとえば、MyDatabase という名前のデータベースがある場合、次の Transact-SQL クエリはそのデータベースの同時要求の数を返します。
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';
これはある時点のスナップショットにすぎません。 ワークロードと同時要求の要件をさらに詳しく理解するには、時間をかけて多くのサンプルを収集する必要があります。
同時ログインの最大数
ユーザーやアプリケーションのパターンを分析すれば、ログインの頻度を理解できます。 さらに、テスト環境で実際の負荷を実行し、この上限やこの記事で説明されている他の制限に達していないことを確認できます。 同時ログイン数または履歴を表示できる単一のクエリや動的管理ビュー (DMV) はありません。
複数のクライアントで同じ接続文字列を使用している場合、サービスによってそれぞれのログインが認証されます。 10 人のユーザーが同じユーザー名とパスワードを使ってデータベースに同時に接続した場合、10 件の同時ログインが発生します。 この制限は、ログインと認証の期間のみに適用されます。 同じ 10 人のユーザーがデータベースに順番に接続した場合、同時ログイン数が 1 より大きくなることはありません。
セッションの最大数
現在アクティブなセッションの数を確認するには、データベースで次の Transact-SQL クエリを実行します。
SELECT COUNT(*) AS [Sessions]
FROM sys.dm_exec_connections;
SQL Server のワークロードを分析する場合は、特定のデータベースが対象になるようにクエリを変更してください。 このクエリは、Azure への移行を検討している場合に、データベースの潜在的なセッションのニーズを判断するのに役立ちます。
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';
ここでも、これらのクエリはある時点の数を返します。 時間をかけて複数のサンプルを集めると、セッションの使用状況を正確に把握できます。
クエリのパフォーマンスの監視
クエリが低速または実行時間が長いと、大量のシステム リソースが消費される可能性があります。 ここでは、動的管理ビューを使用して、いくつかの一般的なクエリ パフォーマンスの問題を検出する方法について説明します。
上位 N 個のクエリの検索
次の例では、平均 CPU 時間の上位 5 個のクエリに関する情報を返します。 この例では、論理的に等価なクエリがリソースの累計消費量ごとにグループ化されるように、クエリ ハッシュに応じてクエリを集計します。
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;
クエリのブロックの監視
クエリが低速または実行時間が長いと、大量のリソースが消費され、結果としてクエリがブロックされる可能性があります。 ブロックの原因には、不適切なアプリケーション設計、不適切なクエリ プラン、有効なインデックスの欠如などがあります。 sys.dm_tran_locks ビューを使用すると、データベースで現在ロックされているアクティビティに関する情報を取得することができます。 サンプル コードについては、「sys.dm_tran_locks」を参照してください。 ブロッキングのトラブルシューティングの詳細については、Azure SQL のブロックの問題の概要と解決策に関するページを参照してください。
デッドロックの監視
場合によっては、2 つ以上のクエリが相互にブロックされ、デッドロックが発生することがあります。
データベースをトレースする拡張イベントを作成してデッドロック イベントをキャプチャし、クエリ ストアで関連するクエリとその実行プランを探すことができます。
Azure SQL Managed Instance については、「デッドロック ガイド」のデッドロック ツールに関するセクションをご覧ください。
クエリ プランの監視
クエリ プランの効率が悪いと、CPU の消費量が増える可能性があります。 次の例では、sys.dm_exec_query_stats ビューを使用して、累積 CPU 時間が最も多いクエリを特定します。
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;
その他の監視オプション
SQL Insights を使用した監視 (プレビュー)
Azure Monitor SQL Insights (preview) は、Azure SQL Managed Instance のインスタンス、Azure SQL Database 内のデータベース、Azure SQL VM の SQL Server を監視するためのツールです。 このサービスでは、リモート エージェントを使用して動的管理ビュー (DMV) からデータをキャプチャして、Azure Log Analytics にルーティングし、ここでそのデータを監視および分析することができます。 このデータは、Azure Monitor から提供されたビューで表示することも、ログ データに直接アクセスしてクエリを実行したり、傾向を分析したりすることもできます。 Azure Monitor SQL Insights (プレビュー) の使用を開始するには、「SQL Insights (プレビュー) を有効にする」を参照してください。
Azure Monitor による監視
Azure Monitor には、Azure SQL Managed Instance を監視するためのさまざまな診断データ収集グループ、メトリック、エンドポイントが用意されています。 詳細については、「Azure Monitor を使用して Azure SQL Managed Instance を監視する」を参照してください。 Azure SQL Analytics (プレビュー) は Azure Monitor との統合です。ここでは多くの監視ソリューションがアクティブな開発ではなくなりました。 詳細については、「Azure SQL Database と Azure SQL Managed Instance での監視とパフォーマンス チューニング」を参照してください。
関連項目
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