Delen via

Historische queryopslag en -analyse in Azure Synapse Analytics

  • Artikel

Historische queryanalyse is een van de cruciale behoeften van data engineers. Azure Synapse Analytics ondersteunt vier belangrijke manieren om de querygeschiedenis en prestaties te analyseren. Dit zijn onder andere Query Store, DMV's, Azure Log Analytics en Azure Data Explorer.

In dit artikel wordt beschreven hoe u elk van deze opties kunt gebruiken voor uw behoeften. Bekijk use cases als het gaat om het analyseren van de querygeschiedenis en de beste methode voor elke.

Klantbehoefte Query Store DMV's Azure Log Analytics Azure Data Explorer
Out-of-the-box-oplossing Moet worden ingeschakeld ✔️ Aanvullende service vereist Aanvullende service vereist
Langere analyseperioden 30 dagen Maximaal 10000 rijen met geschiedenis Aanpasbaar Aanpasbaar
Beschikbaarheid van cruciale metrische gegevens Beperkt ✔️ Beperkt Aanpasbaar
SQL gebruiken voor analyse ✔️ ✔️ KQL nodig SQL-ondersteuning is beperkt

Query Store

De functie Query Store biedt inzicht in de keuze en prestaties van queryplannen. Het vereenvoudigt het oplossen van prestatieproblemen omdat u snel prestatieverschillen kunt vinden, veroorzaakt door wijzigingen in het queryplan.

Query Store is niet standaard ingeschakeld voor nieuwe Azure Synapse Analytics-databases. Query Store inschakelen om de volgende T-SQL-opdracht uit te voeren:

ALTER DATABASE <database_name>
SET QUERY_STORE = ON;

Bijvoorbeeld:

ALTER DATABASE [SQLPOOL1]
SET QUERY_STORE = ON;

U kunt prestatiecontrole uitvoeren en gerelateerde taken oplossen door laatst uitgevoerde query's, uitvoeringsaantallen, langstlopende query's en query's met maximale fysieke I/O-leads te zoeken. Raadpleeg Prestaties bewaken met behulp van de Query Store voor voorbeeldquery's.

Voordelen:

  • Maximaal 30 dagen opslag voor querygegevens. Standaard 7 dagen.
  • Gegevens kunnen worden gebruikt in hetzelfde hulpprogramma waarin u de query zou uitvoeren.

Bekende beperking:

  • De standaardopslag van historische querygegevens is minder.
  • Scenario's voor analyse zijn beperkt in Query Store voor Azure Synapse in vergelijking met het gebruik van DMV's.

DMV's

Dynamische beheerweergaven (DMV's) zijn zeer nuttig als het gaat om het verzamelen van informatie over querywachttijden, uitvoeringsplannen, geheugen, enzovoort. Het wordt ten zeerste aanbevolen om uw query van belang te labelen om deze later op te sporen. Bijvoorbeeld:

-- Query with Label
SELECT *
FROM sys.tables
OPTION (LABEL = 'My Query');

Zie Querylabels gebruiken in Synapse SQL voor meer informatie over het labelen van uw query's in Azure Synapse SQL.

Zie De workload van uw toegewezen SQL-pool bewaken met dmv's voor meer informatie over het gebruik van DMV's voor het bewaken van uw Azure Synapse Analytics-workload. Zie Azure Synapse Analytics-catalogusweergaven voor documentatie over catalogusweergaven die specifiek zijn voor Azure Synapse Analytics.

Voordelen:

  • Gegevens kunnen worden gebruikt in hetzelfde queryprogramma.
  • DMV's bieden uitgebreide opties voor analyse.

Bekende beperkingen:

  • DMV's zijn beperkt tot 10.000 rijen met historische vermeldingen.
  • Weergaven worden opnieuw ingesteld wanneer de pool wordt onderbroken/hervat.

Log Analytics

Log Analytics-werkruimten kunnen eenvoudig worden gemaakt in de Azure Portal. Zie Workload bewaken - Azure Portal voor meer instructies over het verbinden van Synapse met Log Analytics.

Net als Azure Data Explorer maakt Log Analytics gebruik van de Kusto-querytaal (KQL). Zie Overzicht van Kusto-query's voor meer informatie over de Kusto-syntaxis.

Naast de configureerbare retentieperiode kiest u de werkruimte waarop u een query wilt uitvoeren in Log Analytics. Log Analytics biedt u de flexibiliteit om gegevens op te slaan, query's uit te voeren en op te slaan.

Voordelen:

  • Azure Log Analytics heeft een aanpasbaar bewaarbeleid voor logboeken

Bekende beperkingen:

  • Het gebruik van KQL draagt bij aan de leercurve.
  • Beperkte weergaven kunnen worden afgemeld.

Azure Data Explorer (ADX)

Azure Data Explorer (ADX) is een toonaangevende service voor gegevensverkenning. Deze service kan worden gebruikt voor het analyseren van historische query's van Azure Synapse Analytics. Zie Gegevens kopiëren van of naar Azure Data Explorer als u een ADF-pijplijn (Azure Data Factory) wilt instellen voor het kopiëren en opslaan van logboeken naar ADX. In ADX kunt u uitvoerende Kusto-query uitvoeren om uw logboeken te analyseren. U kunt hier andere strategieën combineren, bijvoorbeeld om DMV-uitvoer via ADF op te vragen en te laden in ADX.

Voordelen:

  • ADX biedt een aanpasbaar bewaarbeleid voor logboeken.
  • Uitvoeren van query's op grote hoeveelheden gegevens, met name query's waarbij tekenreeksen worden gezocht.

Bekende beperking:

  • Het gebruik van KQL draagt bij aan de leercurve.

Volgende stappen