Azure SQL Veritabanı ve Azure SQL Yönetilen Örneği performans sorunlarının Intelligent Insights performans tanılama günlüğünü kullanma
Şunlar için geçerlidir: 
Azure SQL Veritabanı Azure SQL Yönetilen Örneği
Bu sayfada, Akıllı İçgörüler tarafından oluşturulan performans tanılama günlüğünün Azure SQL Veritabanı ve Azure SQL Yönetilen Örneği performans sorunlarının, biçiminin ve özel geliştirme gereksinimleriniz için içerdiği verilerin nasıl kullanılacağı hakkında bilgi sağlanır. Bu tanılama günlüğünü Azure İzleyici günlüklerine, Azure Event Hubs'a, Azure Depolama'ya veya özel DevOps uyarı ve raporlama özellikleri için üçüncü taraf bir çözüme gönderebilirsiniz.
Not
Akıllı içgörüler şu bölgelerde bulunmayan bir önizleme özelliğidir: Batı Avrupa, Kuzey Avrupa, Batı ABD 1 ve Doğu ABD 1.
Günlük üst bilgisi
Tanılama günlüğü, Intelligent Insights bulgularını çıkarmak için JSON standart biçimini kullanır. Akıllı İçgörüler günlüğüne erişmenin tam kategori özelliği, Azure İzleyici SQL Insights ile İzleme Azure SQL Veritabanı (önizleme) ile ilişkili olmayan sabit "SQLInsights" değeridir.
Günlüğün üst bilgisi ortaktır ve bir girişin ne zaman oluşturulduğunu gösteren zaman damgasından (TimeGenerated) oluşur. Ayrıca girdinin ilişkili olduğu veritabanına başvuran bir kaynak kimliği (ResourceId) içerir. Kategori (Kategori), düzey (Düzey) ve işlem adı (OperationName) değerleri değişmeyen sabit özelliklerdir. Günlük girişinin bilgilendirildiğini ve Intelligent Insights'tan (SQLInsights) geldiğini belirtir.
"TimeGenerated" : "2017-9-25 11:00:00", // time stamp of the log entry
"ResourceId" : "database identifier", // value points to a database resource
"Category": "SQLInsights", // fixed property
"Level" : "Informational", // fixed property
"OperationName" : "Insight", // fixed property
Sorun kimliği ve etkilenen veritabanı
Sorun tanımlama özelliği (issueId_d), çözülene kadar performans sorunlarını benzersiz olarak izlemenin bir yolunu sağlar. Aynı sorunun günlük raporlama durumundaki birden çok olay kaydı aynı sorun kimliğini paylaşır.
Sorun kimliğiyle birlikte tanılama günlüğü, tanılama günlüğünde bildirilen bir sorunla ilgili belirli bir olayın başlangıç (intervalStartTime_t) ve bitiş (intervalEndTme_t) zaman damgalarını bildirir.
Elastik havuz (elasticPoolName_s) özelliği, bir sorunla veritabanının hangi elastik havuza ait olduğunu gösterir. Veritabanı bir elastik havuzun parçası değilse, bu özelliğin değeri yoktur. Bir sorunun algılandığı veritabanı, veritabanı adı (databaseName_s) özelliğinde açıklanır.
"intervalStartTime_t": "2017-9-25 11:00", // start of the issue reported time stamp
"intervalEndTme_t":"2017-9-25 12:00", // end of the issue reported time stamp
"elasticPoolName_s" : "", // resource elastic pool (if applicable)
"databaseName_s" : "db_name", // database name
"issueId_d" : 1525, // unique ID of the issue detected
"status_s" : "Active" // status of the issue – possible values: "Active", "Verifying", and "Complete"
Algılanan sorunlar
Intelligent Insights performans günlüğünün sonraki bölümünde yerleşik yapay zeka aracılığıyla algılanan performans sorunları yer alır. Algılamalar, JSON tanılama günlüğündeki özelliklerde açıklanır. Bu algılamalar bir sorunun kategorisinden, sorunun etkisinden, etkilenen sorgulardan ve ölçümlerden oluşur. Algılama özellikleri algılanan birden çok performans sorunu içerebilir.
Algılanan performans sorunları aşağıdaki algılama özelliği yapısıyla bildirilir:
"detections_s" : [{
"impact" : 1 to 3, // impact of the issue detected, possible values 1-3 (1 low, 2 moderate, 3 high impact)
"category" : "Detectable performance pattern", // performance issue detected, see the table
"details": <Details outputted> // details of an issue (see the table)
}]
Algılanabilir performans desenleri ve tanılama günlüğüne verilen ayrıntılar aşağıdaki tabloda verilmiştir.
Algılama kategorisi
Category (category) özelliği, algılanabilir performans desenleri kategorisini açıklar. Algılanabilir performans desenlerinin tüm olası kategorileri için aşağıdaki tabloya bakın. Daha fazla bilgi için bkz . Intelligent Insights ile veritabanı performansı sorunlarını giderme.
Algılanan performans sorununa bağlı olarak, tanılama günlük dosyasında çıkarılan ayrıntılar buna göre farklılık gösterir.
| Algılanabilir performans desenleri | Çıktısı alınan ayrıntılar |
|---|---|
| Kaynak sınırlarına ulaşma | |
| İş Yükü Artışı | |
| Bellek Baskısı | |
| Kilitleniyor | |
| Artan MAXDOP | |
| Pagelatch Çekişmesi | |
| Eksik Dizin | |
| Yeni Sorgu | |
| Olağan Dışı Bekleme İstatistikleri | |
tempdb Kavga |
|
| Elastik havuz DTU Kıtlığı | |
| Plan Regresyonu | |
| Veritabanı Kapsamlı Yapılandırma Değer Değişikliği | |
| Yavaş İstemci | |
| Fiyatlandırma KatmanıNı Düşürme |
Etki
Etki (etki) özelliği, algılanan bir davranışın bir veritabanının yaşadığı soruna ne kadar katkıda bulunduğunu açıklar. Etkiler en yüksek katkı olarak 3, orta düzeyde 2 ve en düşük katkı olarak 1 olmak üzere 1 ile 3 arasında değişir. Etki değeri, özel ihtiyaçlarınıza bağlı olarak özel uyarı otomasyonu için giriş olarak kullanılabilir. Etkilenen özellik sorguları (QueryHashes), belirli bir algılamadan etkilenen sorgu karmalarının listesini sağlar.
Etkilenen sorgular
Intelligent Insights günlüğünün sonraki bölümünde, algılanan performans sorunlarından etkilenen belirli sorgular hakkında bilgi sağlanır. Bu bilgiler, impact_s özelliğine katıştırılmış bir nesne dizisi olarak açıklanır. Impact özelliği varlıklar ve ölçümlerden oluşur. Varlıklar belirli bir sorguya başvurur (Tür: Sorgu). Benzersiz sorgu karması value (Value) özelliği altında açıklanmıştır. Ayrıca, açıklanan sorguların her biri bir ölçüm ve algılanan bir performans sorununu gösteren bir değer tarafından takip edilir.
Aşağıdaki günlük örneğinde, 0x9102EXZ4 karmasını içeren sorgunun yürütme süresini artırdığı algılandı (Ölçüm: DurationIncreaseSeconds). 110 saniye değeri, bu sorgunun yürütülmesinin 110 saniye daha uzun sürdüğünü gösterir. Birden çok sorgu algılanabildiğinden, bu günlük bölümü birden çok sorgu girdisi içerebilir.
"impact" : [{
"entity" : {
"Type" : "Query", // type of entity - query
"Value" : "query hash value", // for example "0x9102EXZ4" query hash value },
"Metric" : "DurationIncreaseSeconds", // measured metric and the measurement unit (in this case seconds)
"Value" : 110 // value of the measured metric (in this case seconds)
}]
Ölçümler
Bildirilen her ölçümün ölçü birimi, ölçüm (ölçüm) özelliği altında saniye, sayı ve yüzde olası değerleriyle sağlanır. Ölçülen ölçümün değeri value (value) özelliğinde bildirilir.
DurationIncreaseSeconds özelliği saniye cinsinden ölçü birimini sağlar. CriticalErrorCount ölçü birimi, hata sayısını temsil eden bir sayıdır.
"metric" : "DurationIncreaseSeconds", // issue metric type – possible values: DurationIncreaseSeconds, CriticalErrorCount, WaitingSeconds
"value" : 102 // value of the measured metric (in this case seconds)
Kök neden analizi ve iyileştirme önerileri
Intelligent Insights performans günlüğünün son bölümü, tanımlanan performans düşüşü sorununun otomatik kök neden analiziyle ilgili. Bilgiler, kök neden analizi (rootCauseAnalysis_s) özelliğinde insan dostu verbiage içinde görünür. İyileştirme önerileri mümkün olduğunda günlüğe eklenir.
// example of reported root cause analysis of the detected performance issue, in a human-readable format
"rootCauseAnalysis_s" : "High data IO caused performance to degrade. It seems that this database is missing some indexes that could help."
Akıllı İçgörüler performans günlüğünü Azure İzleyici günlükleriyle veya özel DevOps uyarı ve raporlama özellikleri için bir üçüncü taraf çözümüyle kullanabilirsiniz.
Sonraki adımlar
- Akıllı İçgörüler kavramları hakkında bilgi edinin.
- Akıllı İçgörülerle ilgili performans sorunlarını gidermeyi öğrenin.
- Azure SQL Analytics kullanarak performans sorunlarını izlemeyi öğrenin.
- Azure kaynaklarınızdan günlük verilerini toplamayı ve kullanmayı öğrenin.