บทนำ
การสืบค้นที่ช้าในชั่วโมงเร่งด่วนอาจส่งผลต่อการหยุดให้บริการ ระดับการแยกที่เลือกไม่ดีอาจทําให้ผู้ใช้เห็นข้อมูลเก่าหรือบล็อกซึ่งกันและกันเป็นเวลาหลายวินาทีในแต่ละครั้ง ปัญหาด้านประสิทธิภาพในฐานข้อมูล Azure SQL แทบไม่มีสาเหตุเดียว สิ่งเหล่านี้เกิดขึ้นจากการโต้ตอบระหว่างการกําหนดค่าฮาร์ดแวร์พฤติกรรมการทํางานพร้อมกันการดําเนินการสืบค้นและรูปแบบปริมาณงาน การวินิจฉัยปัญหาเหล่านี้จําเป็นต้องเข้าใจแต่ละเลเยอร์และรู้ว่าควรใช้เครื่องมือใดในแต่ละระดับ
ลองนึกภาพทีมที่จัดการแอปพลิเคชันอีคอมเมิร์ซบนฐานข้อมูล Azure SQL ในระหว่างการลดราคาในช่วงวันหยุด ปริมาณการประมวลผลของธุรกรรมจะลดลงและลูกค้ารายงานการหมดเวลา ฐานข้อมูลมีการเตรียมใช้งานน้อยเกินไปหรือไม่ การสืบค้นจะสแกนทั้งตารางแทนที่จะค้นหาผ่านดัชนีหรือไม่ บล็อกเชนก่อตัวขึ้นระหว่างธุรกรรมที่เกิดขึ้นพร้อมกันหรือไม่? เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพการสืบค้นกําลังเลือกแผนที่ไม่ดีหรือไม่? ความเป็นไปได้แต่ละอย่างต้องใช้เครื่องมือตรวจสอบที่แตกต่างกันและกลยุทธ์การแก้ปัญหาที่แตกต่างกัน โมดูลนี้ให้ทักษะในการทํางานกับคําถามแต่ละข้ออย่างเป็นระบบ
หลังจากทําโมดูลนี้เสร็จแล้ว คุณสามารถ:
- ประเมินและแนะนําการกําหนดค่าฐานข้อมูล รวมถึงระดับบริการ ระดับการประมวลผล และขีดจํากัดทรัพยากร
- เลือกระดับการแยกธุรกรรมและการควบคุมการทํางานพร้อมกันที่สร้างสมดุลระหว่างความสอดคล้องกับปริมาณงาน
- วิเคราะห์ประสิทธิภาพของคิวรีโดยใช้แผนการดําเนินการและมุมมองการจัดการแบบไดนามิก
- ตรวจสอบและปรับแต่งคิวรีด้วย Query Store และ Query Performance Insight
- ระบุและแก้ไขการปิดกั้นและการชะงักงันโดยใช้ DMV และเหตุการณ์เพิ่มเติม