Bu makalede, analiz için çeşitli hedeflerden birine aktarabileceğiniz Azure SQL Veritabanı için performans ölçümleri ve kaynak günlükleri hakkında bilgi edinecek. Azure portalı, PowerShell, Azure CLI, REST API ve Azure Resource Manager şablonları aracılığıyla bu tanılama telemetrisinin akış dışarı aktarmasını yapılandırmayı öğreneceksiniz.
Ayrıca bu tanılama telemetrisini akışla aktarabileceğiniz hedefler ve bu seçenekler arasından nasıl seçim yapabileceğinizi de öğreneceksiniz. Hedef seçenekleriniz şunlardır:
Çeşitli performans ölçümlerini ve ek veritabanı günlüklerini dışarı aktarabilirsiniz. Aşağıdaki tabloda, çeşitli hedeflerden birine akış dışarı aktarma için yapılandırabileceğiniz performans ölçümleri ve kaynak günlükleri açıklanmaktadır. Bu tanılama telemetrisi tek veritabanları, elastik havuzlar ve havuza alınan veritabanları ile SQL yönetilen örnekleri ve veritabanları için yapılandırılabilir.
Veritabanları için tanılama telemetrisi
Azure SQL Veritabanı desteği
Azure SQL Yönetilen Örneği desteği
Temel ölçümler: DTU/CPU yüzdesi, DTU/CPU sınırı, fiziksel veri okuma yüzdesi, günlük yazma yüzdesi, Başarılı/Başarısız/Güvenlik duvarı bağlantıları tarafından engellendi, oturum yüzdesi, çalışan yüzdesi, depolama, depolama yüzdesi ve XTP depolama yüzdesi içerir.
Yes
Hayır
Örnek ve Uygulama Gelişmiş: Sistem veritabanı verilerini, günlük dosyası boyutunu ve tempdb kullanılan günlük dosyasının yüzdesini içerirtempdb.
Yes
Hayır
QueryStoreRuntimeStatistics: CPU kullanımı ve sorgu süresi istatistikleri gibi sorgu çalışma zamanı istatistikleri hakkında bilgi içerir.
Yes
Yes
QueryStoreWaitStatistics: SORGU bekleme istatistikleri (sorgularınızın beklediği şey) hakkında CPU, LOG ve LOCKING gibi bilgiler içerir.
Yes
Yes
Hatalar: Veritabanındaki SQL hataları hakkında bilgi içerir.
Log Analytics çalışma alanına akışı yapılan veriler SQL Analytics tarafından kullanılabilir. SQL Analytics, performans raporları, uyarılar ve risk azaltma önerileri içeren veritabanlarınızı akıllı bir şekilde izlemenizi sağlayan yalnızca buluta yönelik bir izleme çözümüdür. Log Analytics çalışma alanına akışı yapılan veriler, toplanan diğer izleme verileriyle analiz edilebilir ve ayrıca uyarılar ve görselleştirmeler gibi diğer Azure İzleyici özelliklerini kullanmanıza olanak tanır
Azure Event Hubs'a akışı yapılan veriler aşağıdaki işlevleri sağlar:
Günlükleri üçüncü taraf günlüğe kaydetme ve telemetri sistemlerine akışla aktarma: Günlük verilerini üçüncü taraf bir SIEM veya log analytics aracına yönlendirmek için tüm ölçümlerinizi ve kaynak günlüklerinizi tek bir olay hub'ına akışla aktarın.
Özel telemetri ve günlük platformu oluşturma: Azure Event Hubs'ın yüksek oranda ölçeklenebilir yayımlama-abone olma özelliği, ölçümleri ve kaynak günlüklerini esnek bir şekilde özel bir telemetri platformuna almanızı sağlar. Daha fazla bilgi için bkz . Azure Event Hubs.
Power BI'a veri akışı yaparak hizmet durumunu görüntüleyin: Tanılama verilerinizi Azure hizmetlerinizde neredeyse gerçek zamanlı içgörülere dönüştürmek için Event Hubs, Stream Analytics ve Power BI'ı kullanın. Bu çözümle ilgili ayrıntılar için bkz . Stream Analytics ve Power BI: Akış verileri için gerçek zamanlı analiz panosu.
Azure Depolama'ya akışı yapılan veriler, önceki iki akış seçeneğinin maliyetinin bir bölümü için çok miktarda tanılama telemetrisini arşivlemenizi sağlar.
Bu hedeflerden birine akışı yapılan bu tanılama telemetrisi, daha kolay performans izleme için kaynak kullanımını ve sorgu yürütme istatistiklerini ölçmek için kullanılabilir.
Tanılama telemetrisini dışarı aktarma akışını etkinleştirme ve yapılandırma
Aşağıdaki yöntemlerden birini kullanarak ölçümleri ve tanılama telemetrisi günlüğünü etkinleştirebilirsiniz:
Tanılama telemetrisini dışarı aktarma akışını yapılandırma
Tanılama telemetrisi akışını etkinleştirmek ve yapılandırmak için Azure portalındaki Tanılama ayarları menüsünü kullanabilirsiniz. Ayrıca Tanılama telemetrisi akışını yapılandırmak için PowerShell, Azure CLI, REST API ve Resource Manager şablonlarını kullanabilirsiniz. Tanılama telemetrisinin akışını yapmak için aşağıdaki hedefleri ayarlayabilirsiniz: Azure Depolama, Azure Event Hubs ve Azure İzleyici günlükleri.
Önemli
Tanılama telemetrisinin akış dışarı aktarması varsayılan olarak etkin değildir.
Azure portalında tanılama telemetrisinin akış dışarı aktarmasını yapılandırmaya yönelik adım adım yönergeler ve PowerShell ve Azure CLI ile aynı işlemi gerçekleştirmeye yönelik betikler için aşağıdaki sekmelerden birini seçin.
Aşağıdaki tanılama telemetrisini toplamak için bir elastik havuz kaynağı ayarlayabilirsiniz:
Kaynak
Telemetriyi izleme
Elastik havuz
Temel ölçümler eDTU/CPU yüzdesi, eDTU/CPU sınırı, fiziksel veri okuma yüzdesi, günlük yazma yüzdesi, oturum yüzdesi, çalışan yüzdesi, depolama, depolama yüzdesi, depolama sınırı ve XTP depolama yüzdesini içerir.
Elastik havuzlar ve havuza alınan veritabanları için tanılama telemetrisi akışını yapılandırmak için her birini ayrı ayrı yapılandırmanız gerekir:
Elastik havuz için tanılama telemetrisi akışını etkinleştirme
Elastik havuzdaki her veritabanı için tanılama telemetrisi akışını etkinleştirme
Elastik havuz kapsayıcısının her bir havuza alınan veritabanının telemetrisinden ayrı kendi telemetrisi vardır.
Elastik havuz kaynağı için tanılama telemetrisi akışını etkinleştirmek için şu adımları izleyin:
Azure portalında elastik havuz kaynağına gidin.
Tanılama ayarları'nı seçin.
Önceki bir ayar yoksa Tanılamayı aç'ı veya önceki bir ayarı düzenlemek için Ayarı düzenle'yi seçin.
Kendi başvurunuz için bir ayar adı girin.
Akış tanılama verileri için bir hedef kaynak seçin: Depolama hesabına arşivleme, Olay hub'ına akışla aktarma veya Log Analytics'e gönderme.
Log Analytics için Yapılandır'ı seçin ve +Yeni Çalışma Alanı Oluştur'u seçerek yeni bir çalışma alanı oluşturun veya var olan bir çalışma alanını seçin.
Elastik havuz tanılama telemetrisi için onay kutusunu seçin: Temel ölçümler.
Kaydet'i seçin.
Ayrıca, sonraki bölümde açıklanan adımları izleyerek izlemek istediğiniz elastik havuz içindeki her veritabanı için tanılama telemetrisi akışını yapılandırın.
Önemli
Elastik havuz için tanılama telemetrisini yapılandırmaya ek olarak, elastik havuzdaki her veritabanı için tanılama telemetrisini de yapılandırmanız gerekir.
Azure SQL Veritabanı veritabanları
Aşağıdaki tanılama telemetrisini toplamak için bir veritabanı kaynağı ayarlayabilirsiniz:
Kaynak
Telemetriyi izleme
Tek veya havuza alınan veritabanı
Temel ölçümler DTU yüzdesi, kullanılan DTU, DTU sınırı, CPU yüzdesi, fiziksel veri okuma yüzdesi, günlük yazma yüzdesi, Başarılı/Başarısız/Güvenlik duvarı bağlantıları tarafından engellendi, oturum yüzdesi, çalışan yüzdesi, depolama, depolama yüzdesi, XTP depolama yüzdesi ve kilitlenmeleri içerir.
Tek veya havuza alınan bir veritabanı için tanılama telemetrisi akışını etkinleştirmek için şu adımları izleyin:
Azure SQL veritabanı kaynağına gidin.
Tanılama ayarları'nı seçin.
Önceki bir ayar yoksa Tanılamayı aç'ı veya önceki bir ayarı düzenlemek için Ayarı düzenle'yi seçin. Tanılama telemetrisi akışı yapmak için en fazla üç paralel bağlantı oluşturabilirsiniz.
Tanılama verilerinin birden çok kaynağa paralel akışını yapılandırmak için Tanılama ayarı ekle'yi seçin.
Kendi başvurunuz için bir ayar adı girin.
Akış tanılama verileri için bir hedef kaynak seçin: Depolama hesabına arşivleme, Olay hub'ına akışla aktarma veya Log Analytics'e gönderme.
Standart, olay tabanlı izleme deneyimi için veritabanı tanılama günlüğü telemetrisi için aşağıdaki onay kutularını seçin: SQLInsights, AutomaticTuning, QueryStoreRuntimeStatistics, QueryStoreWaitStatistics, Errors, DatabaseWaitStatistics, Timeouts, Blocks ve Deadlocks.
Gelişmiş, bir dakikalık izleme deneyimi için Temel ölçümler onay kutusunu seçin.
Kaydet'i seçin.
İzlemek istediğiniz her veritabanı için bu adımları yineleyin.
İpucu
İzlemek istediğiniz her tek ve havuza alınan veritabanı için bu adımları yineleyin.
Azure SQL Yönetilen Örneği'deki örnekler
Aşağıdaki tanılama telemetrisini toplamak için bir yönetilen örnek kaynağı ayarlayabilirsiniz:
Kaynak
Telemetriyi izleme
Yönetilen örnek
ResourceUsageStats sanal çekirdek sayısını, ortalama CPU yüzdesini, GÇ isteklerini, okunan/yazılan baytları, ayrılmış depolama alanını ve kullanılan depolama alanını içerir.
Yönetilen örnek ve örnek veritabanları için tanılama telemetrisi akışını yapılandırmak için her birini ayrı olarak yapılandırmanız gerekir:
Yönetilen örnek için tanılama telemetrisi akışını etkinleştirme
Her örnek veritabanı için tanılama telemetrisi akışını etkinleştirme
Yönetilen örnek kapsayıcısının her örnek veritabanının telemetrisinden ayrı kendi telemetrisi vardır.
Yönetilen örnek kaynağı için tanılama telemetrisi akışını etkinleştirmek için şu adımları izleyin:
Azure portalında yönetilen örnek kaynağına gidin.
Tanılama ayarları'nı seçin.
Önceki bir ayar yoksa Tanılamayı aç'ı veya önceki bir ayarı düzenlemek için Ayarı düzenle'yi seçin.
Kendi başvurunuz için bir ayar adı girin.
Akış tanılama verileri için bir hedef kaynak seçin: Depolama hesabına arşivleme, Olay hub'ına akışla aktarma veya Log Analytics'e gönderme.
Log Analytics için Yapılandır'ı seçin ve +Yeni Çalışma Alanı Oluştur'u seçerek yeni bir çalışma alanı oluşturun veya var olan bir çalışma alanını kullanın.
Örnek tanılama telemetrisi için onay kutusunu seçin: ResourceUsageStats.
Kaydet'i seçin.
Ayrıca, sonraki bölümde açıklanan adımları izleyerek izlemek istediğiniz yönetilen örnekteki her örnek veritabanı için tanılama telemetrisi akışını yapılandırın.
Önemli
Yönetilen örnek için tanılama telemetrisini yapılandırmaya ek olarak, her örnek veritabanı için tanılama telemetrisini de yapılandırmanız gerekir.
Azure SQL Yönetilen Örneği veritabanları
Aşağıdaki tanılama telemetrisini toplamak için örnek veritabanı kaynağı ayarlayabilirsiniz:
İzlemek istediğiniz her örnek veritabanı için bu adımları yineleyin.
İpucu
İzlemek istediğiniz her örnek veritabanı için bu adımları yineleyin.
Not
Bu makalede, Azure ile etkileşim için önerilen PowerShell modülü olan Azure Az PowerShell modülü kullanılır. Az PowerShell modülünü kullanmaya başlamak için Azure PowerShell’i yükleyin. Az PowerShell modülüne nasıl geçeceğinizi öğrenmek için bkz. Azure PowerShell’i AzureRM’den Az’ye geçirme.
Önemli
PowerShell Azure Resource Manager (AzureRM) modülü 29 Şubat 2024'te kullanım dışı bırakılmıştır. Gelecekteki tüm geliştirmelerde Az.Sql modülü kullanılmalıdır. Kullanıcıların destek ve güncelleştirmelerin devam etmesini sağlamak için AzureRM'den Az PowerShell modülüne geçmeleri tavsiye edilir. AzureRM modülü artık korunmaz veya desteklenmez. Az PowerShell modülündeki ve AzureRM modüllerindeki komutların bağımsız değişkenleri önemli ölçüde aynıdır. Uyumlulukları hakkında daha fazla bilgi için yeni Az PowerShell modülüne giriş bölümüne bakın: .
PowerShell kullanarak ölçümleri ve tanılama günlüğünü etkinleştirebilirsiniz.
Bir depolama hesabında ölçümlerin ve kaynak günlüklerinin depolanmasını etkinleştirmek için şu komutu kullanın:
Depolama hesabı kimliği, hedef depolama hesabının kaynak kimliğidir.
Ölçümlerin ve kaynak günlüklerinin bir olay hub'ına akışını etkinleştirmek için şu komutu kullanın:
PowerShell
Set-AzDiagnosticSetting -ResourceId [your resource id] -ServiceBusRuleId [your service bus rule id] -Enabled$true
Azure Service Bus kural kimliği şu biçime sahip bir dizedir:
PowerShell
{service bus resource ID}/authorizationrules/{key name}
Log Analytics çalışma alanına ölçüm ve kaynak günlükleri göndermeyi etkinleştirmek için şu komutu kullanın:
PowerShell
Set-AzDiagnosticSetting -ResourceId [your resource id] -WorkspaceId [resource id of the log analytics workspace] -Enabled$true
Aşağıdaki komutu kullanarak Log Analytics çalışma alanınızın kaynak kimliğini alabilirsiniz:
PowerShell
(Get-AzOperationalInsightsWorkspace).ResourceId
Birden çok çıkış seçeneğini etkinleştirmek için bu parametreleri birleştirebilirsiniz.
Birden çok Azure kaynağını yapılandırmak için
Birden çok aboneliği desteklemek için PowerShell kullanarak Azure kaynak ölçümleri günlüğünü etkinleştirme bölümündeki PowerShell betiğini kullanın.
Birden çok kaynaktan çalışma alanına tanılama verileri göndermek için betiği < yürütürken parametre olarak çalışma alanı kaynak kimliğini >$WSIDEnable-AzureRMDiagnostics.ps1 sağlayın.
Tanılama verilerinizin hedef $WSID< çalışma alanı kimliğini >almak için aşağıdaki betiği kullanın:
subID< değerini abonelik kimliğiyle, >RG_NAME< kaynak grubu adıyla ve >WS_NAME< çalışma alanı adıyla değiştirin>.
Azure CLI'yı kullanarak ölçümleri ve tanılama günlüğünü etkinleştirebilirsiniz.
Önemli
Tanılama günlüğünü etkinleştirmeye yönelik betikler Azure CLI v1.0 için desteklenir. Azure CLI v2.0 şu anda desteklenmiyor.
Bir depolama hesabında ölçümlerin ve kaynak günlüklerinin depolanmasını etkinleştirmek için şu komutu kullanın:
Azure CLI
azure insights diagnostic set --resourceId<resourceId>--storageId<storageAccountId>--enabledtrue
Depolama hesabı kimliği, hedef depolama hesabının kaynak kimliğidir.
Ölçümlerin ve kaynak günlüklerinin bir olay hub'ına akışını etkinleştirmek için şu komutu kullanın:
Azure CLI
azure insights diagnostic set --resourceId<resourceId>--serviceBusRuleId<serviceBusRuleId>--enabledtrue
Service Bus kural kimliği şu biçime sahip bir dizedir:
Azure CLI
{service bus resource ID}/authorizationrules/{key name}
Ölçümlerin ve kaynak günlüklerinin Log Analytics çalışma alanına gönderilmesini etkinleştirmek için şu komutu kullanın:
Azure CLI
azure insights diagnostic set --resourceId<resourceId>--workspaceId<resource id of the log analytics workspace>--enabledtrue
Birden çok çıkış seçeneğini etkinleştirmek için bu parametreleri birleştirebilirsiniz.
SQL Analytics'e akışla aktar
Log Analytics çalışma alanına akışla aktarılan Azure SQL Veritabanı ve Azure SQL Yönetilen Örneği ölçümleri ile kaynak günlükleri Azure SQL Analytics tarafından kullanılabilir. Azure SQL Analytics, tek veritabanlarının, elastik havuzların ve havuza alınan veritabanlarının, yönetilen örneklerin ve örnek veritabanlarının büyük ölçekte ve birden çok abonelikte performansını izleyen bir bulut çözümüdür. Performans ölçümlerini toplamanıza ve görselleştirmenize yardımcı olabilir ve performans sorunlarını gidermeye yönelik yerleşik zekaya sahiptir.
Yüklemeye genel bakış
Aşağıdaki adımları uygulayarak Azure SQL Analytics ile bir veritabanı ve veritabanı koleksiyonları koleksiyonunu izleyebilirsiniz:
Azure Market bir Azure SQL Analytics çözümü oluşturun.
Çözümde bir Log Analytics çalışma alanı oluşturun.
Veritabanlarını tanılama telemetrisini çalışma alanına akışla aktaracak şekilde yapılandırın.
Azure portalındaki tanılama ayarları sekmesindeki yerleşik Log Analytics'e Gönder seçeneğini kullanarak bu tanılama telemetrisinin akış dışarı aktarmasını yapılandırabilirsiniz. Ayrıca PowerShell cmdlet'leri, Azure CLI, Azure İzleyici REST API'si veya Resource Manager şablonları aracılığıyla tanılama ayarlarını kullanarak Log Analytics çalışma alanında akışı etkinleştirebilirsiniz.
Azure SQL Analytics kaynağı oluşturma
Azure Market'de Azure SQL Analytics'i arayın ve seçin.
Çözümün genel bakış ekranında Oluştur'u seçin.
Azure SQL Analytics formunu gerekli ek bilgilerle doldurun: çalışma alanı adı, abonelik, kaynak grubu, konum ve fiyatlandırma katmanı.
Onaylamak için Tamam'ı ve ardından Oluştur'u seçin.
Ölçümleri ve kaynak günlüklerini kaydetmek için kaynağı yapılandırma
Tek ve havuza alınan veritabanları, elastik havuzlar, yönetilen örnekler ve örnek veritabanları için tanılama telemetrisi akışını ayrı olarak yapılandırmanız gerekir. Bir kaynağın ölçümlerini nereye kaydedeceklerini yapılandırmanın en kolay yolu Azure portalını kullanmaktır. Ayrıntılı adımlar için bkz . Tanılama telemetrisinin akış dışarı aktarmasını yapılandırma.
İzleme ve uyarı için Azure SQL Analytics'i kullanma
Veritabanı kaynaklarınızı görüntülemek için SQL Analytics'i hiyerarşik bir pano olarak kullanabilirsiniz.
Azure SQL Analytics'i kullanmayı öğrenmek için bkz . SQL Analytics kullanarak izleme.
Azure portalındaki yerleşik Stream to an event hub seçeneğini kullanarak Azure SQL Veritabanı ve Azure SQL Yönetilen Örneği ölçümlerini ve kaynak günlüklerini Event Hubs'a aktarabilirsiniz. Ayrıca Tanılama ayarlarını PowerShell cmdlet'leri, Azure CLI veya Azure İzleyici REST API'si aracılığıyla kullanarak Service Bus kural kimliğini etkinleştirebilirsiniz. Olay hub'ınızın veritabanınız ve sunucunuzla aynı bölgede olduğundan emin olun.
Event Hubs'daki ölçümler ve kaynak günlükleriyle ne yapmalı?
Seçilen veriler Event Hubs'a aktarıldıktan sonra gelişmiş izleme senaryolarını etkinleştirmeye bir adım daha yaklaşmış olursunuz. Event Hubs, bir olay işlem hattı için ön kapı görevi görür. Veriler bir olay hub'ına toplandıktan sonra gerçek zamanlı analiz sağlayıcısı veya depolama bağdaştırıcısı kullanılarak dönüştürülebilir ve depolanabilir. Event Hubs, bir olay akışının üretimini bu olayların tüketiminden ayırır. Bu şekilde, olay tüketicileri olaylara kendi zamanlamalarıyla erişebilir. Event Hubs hakkında daha fazla bilgi için bkz:
Power BI'a sık erişimli yol verilerini akışla aktararak hizmet durumunu görüntüleme
Event Hubs, Stream Analytics ve Power BI'ı kullanarak ölçümlerinizi ve tanılama verilerinizi azure hizmetlerinizde neredeyse gerçek zamanlı içgörülere kolayca dönüştürebilirsiniz. Olay hub'ı ayarlama, Stream Analytics ile verileri işleme ve Power BI'ı çıkış olarak kullanma hakkında genel bir bakış için bkz . Stream Analytics ve Power BI.
Günlükleri üçüncü taraf günlük ve telemetri akışlarına akışla aktarma
Event Hubs akışını kullanarak ölçümlerinizi ve kaynak günlüklerinizi çeşitli üçüncü taraf izleme ve log analytics çözümlerine alabilirsiniz.
Özel telemetri ve günlük platformu oluşturma
Özel olarak oluşturulmuş bir telemetri platforma sahip misiniz yoksa bir tane oluşturmayı mı göz önünde bulundurusunuz? Event Hubs'ın yüksek oranda ölçeklenebilir yayımlama-abone olma özelliği, ölçümleri ve kaynak günlüklerini esnek bir şekilde almanızı sağlar. Daha fazla bilgi için bkz . Azure Event Hubs.
Azure Depolama'ya akışla aktarma
Azure portalındaki yerleşik Bir depolama hesabında Arşivle seçeneğini kullanarak ölçümleri ve kaynak günlüklerini Azure Depolama'da depolayabilirsiniz. Tanılama ayarlarını PowerShell cmdlet'leri, Azure CLI veya Azure İzleyici REST API'sini kullanarak da Depolama'yı etkinleştirebilirsiniz.
Depolama hesabındaki ölçümlerin ve kaynak günlüklerinin şeması
Ölçümleri ve kaynak günlükleri koleksiyonunu ayarladıktan sonra, ilk veri satırları kullanılabilir olduğunda seçtiğiniz depolama hesabında bir depolama kapsayıcısı oluşturulur. Blobların yapısı şöyledir:
Event Hubs veya Depolama hesabı seçerseniz bir bekletme ilkesi belirtebilirsiniz. Bu ilke, seçilen bir zaman aralığından eski verileri siler. Log Analytics'i belirtirseniz, saklama ilkesi seçilen fiyatlandırma katmanına bağlıdır. Bu durumda sağlanan ücretsiz veri alımı birimleri, her ay çeşitli veritabanlarının ücretsiz izlenmesini sağlayabilir. Ücretsiz birimleri aşan tanılama telemetrisi tüketimi maliyete neden olabilir.
Önemli
Daha ağır iş yüklerine sahip etkin veritabanları, boşta olan veritabanlarından daha fazla veri alır. Daha fazla bilgi için bkz . Log analytics fiyatlandırması.
Azure SQL Analytics kullanıyorsanız, Azure SQL Analytics'in gezinti menüsünde OMS Çalışma Alanı'nı ve ardından Kullanım ve Tahmini Maliyetler'i seçerek veri alımı tüketiminizi izleyebilirsiniz.
Ölçümler ve günlükler kullanılabilir
Tek veritabanları, havuza alınan veritabanları, elastik havuzlar, yönetilen örnekler ve örnek veritabanları için kullanılabilen izleme telemetrisi makalenin bu bölümünde belgelenmiştir. SQL Analytics içinde toplanan izleme telemetrisi, Azure İzleyici günlük sorguları dili kullanılarak kendi özel analiziniz ve uygulama geliştirmeniz için kullanılabilir.
Temel ölçümler
Kaynağa göre temel ölçümler hakkında ayrıntılı bilgi için aşağıdaki tablolara bakın.
Not
Temel ölçümler seçeneği daha önce Tüm ölçümler olarak biliniyordu. Yapılan değişiklik yalnızca adlandırmada yapıldı ve izlenen ölçümlerde değişiklik yapılmadı. Bu değişiklik, gelecekte ek ölçüm kategorilerinin kullanıma sunulmasına olanak sağlamak için başlatılmıştır.
Elastik havuzlar için temel ölçümler
Kaynak
Ölçümler
Elastik havuz
eDTU yüzdesi, kullanılan eDTU, eDTU sınırı, CPU yüzdesi, fiziksel veri okuma yüzdesi, günlük yazma yüzdesi, oturum yüzdesi, çalışan yüzdesi, depolama, depolama yüzdesi, depolama sınırı, XTP depolama yüzdesi
Tek ve havuza alınan veritabanları için temel ölçümler
Kaynak
Ölçümler
Tek ve havuza alınan veritabanı
DTU yüzdesi, kullanılan DTU, DTU sınırı, CPU yüzdesi, fiziksel veri okuma yüzdesi, günlük yazma yüzdesi, Başarılı/Başarısız/Güvenlik duvarı bağlantıları tarafından engellendi, oturum yüzdesi, çalışan yüzdesi, depolama, depolama yüzdesi, XTP depolama yüzdesi ve kilitlenmeler
Gelişmiş ölçümler
Gelişmiş ölçümlerle ilgili ayrıntılar için aşağıdaki tabloya bakın.
Ölçüm
Ölçüm Görünen Adı
Açıklama
sql_instance_cpu_percent 1
SQL örneği CPU yüzdesi
İşletim sistemi tarafından ölçülen tüm kullanıcı ve sistem iş yükleri tarafından CPU kullanımı
sql_instance_memory_percent 1
SQL örneği bellek yüzdesi
İşletim sistemi tarafından ölçülen veritabanı altyapısı örneği tarafından bellek kullanımı
tempdb_data_size 2
tempdb Veri Dosyası Boyutu Kilobayt
tempdb Veri Dosyası Boyutu Kilobayt.
tempdb_log_size 2
tempdb Günlük Dosyası Boyutu Kilobayt
tempdb Günlük Dosyası Boyutu Kilobayt.
tempdb_log_used_percent 2
tempdb Kullanılan Günlük Yüzdesi
tempdb Kullanılan Yüzde Günlüğü.
1 Bu ölçüm, DTU tabanlı satın alma modelleri için 2 sanal çekirdek ve üzeri veya 200 DTU ve üzeri sanal çekirdek satın alma modelini kullanan veritabanları için kullanılabilir.
2 Bu ölçüm, DTU tabanlı satın alma modelleri için 2 sanal çekirdek ve üzeri veya 200 DTU ve üzeri sanal çekirdek satın alma modelini kullanan veritabanları için kullanılabilir. Bu ölçüm şu anda Synapse Analytics SQL havuzlarında kullanılamamaktadır.
Not
7 gün veya daha uzun süredir etkin olmayan veritabanları için hem Temel hem de Gelişmiş ölçümler kullanılamayabilir.
Temel günlükler
Tüm günlüklerde kullanılabilen telemetrinin ayrıntıları aşağıdaki tablolarda belgelenmiştir. Daha fazla bilgi için bkz . Desteklenen tanılama telemetrisi.
Yönetilen örnekler için kaynak kullanım istatistikleri
Özellik
Açıklama
TenantId
Kiracı kimliğiniz
SourceSystem
Her zaman: Azure
TimeGenerated [UTC]
Günlük kaydedildiğinde zaman damgası
Tür
Her Zaman: AzureDiagnostics
ResourceProvider
Kaynak sağlayıcısının adı. Her zaman: MICROSOFT. SQL
Kategori
Kategorinin adı. Her Zaman: ResourceUsageStats
Kaynak
Kaynağın adı
ResourceType
Kaynak türünün adı. Her Zaman: MANAGEDINSTANCES
SubscriptionId
Veritabanı için abonelik GUID'i
ResourceGroup
Veritabanı için kaynak grubunun adı
LogicalServerName_s
Yönetilen örneğin adı
ResourceId
Kaynak URI
SKU_s
SQL Yönetilen Örneği ürün SKU'su
virtual_core_count_s
Kullanılabilir sanal çekirdek sayısı
avg_cpu_percent_s
Ortalama CPU yüzdesi
reserved_storage_mb_s
Yönetilen örnekte ayrılmış depolama kapasitesi
storage_space_used_mb_s
Yönetilen örnekte kullanılan depolama
io_requests_s
IOPS sayısı
io_bytes_read_s
Okunan IOPS baytları
io_bytes_written_s
Yazılan IOPS baytları
Sorgu Deposu çalışma zamanı istatistikleri
Özellik
Açıklama
TenantId
Kiracı kimliğiniz
SourceSystem
Her zaman: Azure
TimeGenerated [UTC]
Günlük kaydedildiğinde zaman damgası
Tür
Her Zaman: AzureDiagnostics
ResourceProvider
Kaynak sağlayıcısının adı. Her zaman: MICROSOFT. SQL
Kategori
Kategorinin adı. Her Zaman: QueryStoreRuntimeStatistics
OperationName
İşlemin adı. Her Zaman: QueryStoreRuntimeStatisticsEvent
Kaynak
Kaynağın adı
ResourceType
Kaynak türünün adı. Her Zaman: SUNUCULAR/VERITABANLARı
SubscriptionId
Veritabanı için abonelik GUID'i
ResourceGroup
Veritabanı için kaynak grubunun adı
LogicalServerName_s
Veritabanı için sunucunun adı
ElasticPoolName_s
Varsa, veritabanı için elastik havuzun adı
DatabaseName_s
Veritabanının adı
ResourceId
Kaynak URI
query_hash_s
Sorgu karması
query_plan_hash_s
Sorgu planı karması
statement_sql_handle_s
Deyim sql tanıtıcısı
interval_start_time_d
1900-1-1 arasındaki değer sayısı cinsinden aralığın datetimeoffset'ini başlatma
interval_end_time_d
1900-1-1 arasındaki değer sayısı cinsinden aralığın bitiş datetimeoffset'i
logical_io_writes_d
Toplam mantıksal GÇ yazma sayısı
max_logical_io_writes_d
Yürütme başına en fazla mantıksal GÇ yazma sayısı
physical_io_reads_d
Fiziksel GÇ okumalarının toplam sayısı
max_physical_io_reads_d
Yürütme başına en fazla mantıksal GÇ okuma sayısı
logical_io_reads_d
Toplam mantıksal GÇ okuma sayısı
max_logical_io_reads_d
Yürütme başına en fazla mantıksal GÇ okuma sayısı
execution_type_d
Yürütme türü
count_executions_d
Sorgunun yürütme sayısı
cpu_time_d
Sorgu tarafından mikrosaniye olarak tüketilen toplam CPU süresi
max_cpu_time_d
Mikrosaniye olarak tek bir yürütme ile en fazla CPU süresi tüketicisi
dop_d
Paralellik derecelerinin toplamı
max_dop_d
Tek yürütme için kullanılan en yüksek paralellik derecesi
rowcount_d
Döndürülen toplam satır sayısı
max_rowcount_d
Tek yürütmede döndürülen en fazla satır sayısı
query_max_used_memory_d
KB'de kullanılan toplam bellek miktarı
max_query_max_used_memory_d
KB'de tek bir yürütme tarafından kullanılan en fazla bellek miktarı
duration_d
Mikrosaniye olarak toplam yürütme süresi
max_duration_d
Tek bir yürütmenin en uzun yürütme süresi
num_physical_io_reads_d
Toplam fiziksel okuma sayısı
max_num_physical_io_reads_d
Yürütme başına en fazla fiziksel okuma sayısı
log_bytes_used_d
Kullanılan günlük baytlarının toplam miktarı
max_log_bytes_used_d
Yürütme başına kullanılan en fazla günlük bayt miktarı
query_id_d
Sorgu Deposu'ndaki sorgunun kimliği
plan_id_d
Sorgu Deposu'ndaki planın kimliği
Sorgu Deposu çalışma zamanı istatistikleri verileri hakkında daha fazla bilgi edinin.
Sorgu Deposu bekleme istatistikleri
Özellik
Açıklama
TenantId
Kiracı kimliğiniz
SourceSystem
Her zaman: Azure
TimeGenerated [UTC]
Günlük kaydedildiğinde zaman damgası
Tür
Her Zaman: AzureDiagnostics
ResourceProvider
Kaynak sağlayıcısının adı. Her zaman: MICROSOFT. SQL
Kategori
Kategorinin adı. Her Zaman: QueryStoreWaitStatistics
OperationName
İşlemin adı. Her Zaman: QueryStoreWaitStatisticsEvent
Kaynak
Kaynağın adı
ResourceType
Kaynak türünün adı. Her Zaman: SUNUCULAR/VERITABANLARı
SubscriptionId
Veritabanı için abonelik GUID'i
ResourceGroup
Veritabanı için kaynak grubunun adı
LogicalServerName_s
Veritabanı için sunucunun adı
ElasticPoolName_s
Varsa, veritabanı için elastik havuzun adı
DatabaseName_s
Veritabanının adı
ResourceId
Kaynak URI
wait_category_s
Bekleme kategorisi
is_parameterizable_s
Sorgu parametreleştirilebilir mi?
statement_type_s
Deyimin türü
statement_key_hash_s
Deyim anahtarı karması
exec_type_d
Yürütme türü
total_query_wait_time_ms_d
Sorgunun belirli bir bekleme kategorisindeki toplam bekleme süresi
max_query_wait_time_ms_d
Belirli bir bekleme kategorisinde tek tek yürütmede sorgunun en uzun bekleme süresi
query_param_type_d
0
query_hash_s
Sorgu Deposu'nda sorgu karması
query_plan_hash_s
Sorgu Deposu'nda sorgu planı karması
statement_sql_handle_s
Sorgu Deposu'nda deyim tanıtıcısı
interval_start_time_d
1900-1-1 arasındaki değer sayısı cinsinden aralığın datetimeoffset'ini başlatma
interval_end_time_d
1900-1-1 arasındaki değer sayısı cinsinden aralığın bitiş datetimeoffset'i
count_executions_d
Sorgunun yürütme sayısı
query_id_d
Sorgu Deposu'ndaki sorgunun kimliği
plan_id_d
Sorgu Deposu'ndaki planın kimliği
Sorgu Deposu bekleme istatistikleri verileri hakkında daha fazla bilgi edinin.
Hata veri kümesi
Özellik
Açıklama
TenantId
Kiracı kimliğiniz
SourceSystem
Her zaman: Azure
TimeGenerated [UTC]
Günlük kaydedildiğinde zaman damgası
Tür
Her Zaman: AzureDiagnostics
ResourceProvider
Kaynak sağlayıcısının adı. Her zaman: MICROSOFT. SQL
Kategori
Kategorinin adı. Her Zaman: Hatalar
OperationName
İşlemin adı. Her Zaman: ErrorEvent
Kaynak
Kaynağın adı
ResourceType
Kaynak türünün adı. Her Zaman: SUNUCULAR/VERITABANLARı
SubscriptionId
Veritabanı için abonelik GUID'i
ResourceGroup
Veritabanı için kaynak grubunun adı
LogicalServerName_s
Veritabanı için sunucunun adı
ElasticPoolName_s
Varsa, veritabanı için elastik havuzun adı
DatabaseName_s
Veritabanının adı
ResourceId
Kaynak URI
İleti
Düz metinde hata iletisi
user_defined_b
Hata kullanıcı tanımlı bit mi?
error_number_d
Hata kodu
Önem Derecesi
Hatanın önem derecesi
state_d
Hatanın durumu
query_hash_s
Varsa, başarısız sorgunun sorgu karması
query_plan_hash_s
Varsa, başarısız sorgunun sorgu planı karması
SQL hata iletileri hakkında daha fazla bilgi edinin.
Veritabanı bekleme istatistikleri veri kümesi
Özellik
Açıklama
TenantId
Kiracı kimliğiniz
SourceSystem
Her zaman: Azure
TimeGenerated [UTC]
Günlük kaydedildiğinde zaman damgası
Tür
Her Zaman: AzureDiagnostics
ResourceProvider
Kaynak sağlayıcısının adı. Her zaman: MICROSOFT. SQL
Kategori
Kategorinin adı. Her Zaman: DatabaseWaitStatistics
OperationName
İşlemin adı. Her Zaman: DatabaseWaitStatisticsEvent
Kaynak
Kaynağın adı
ResourceType
Kaynak türünün adı. Her Zaman: SUNUCULAR/VERITABANLARı
SubscriptionId
Veritabanı için abonelik GUID'i
ResourceGroup
Veritabanı için kaynak grubunun adı
LogicalServerName_s
Veritabanı için sunucunun adı
ElasticPoolName_s
Varsa, veritabanı için elastik havuzun adı
DatabaseName_s
Veritabanının adı
ResourceId
Kaynak URI
wait_type_s
Bekleme türünün adı
start_utc_date_t [UTC]
Ölçülen dönem başlangıç zamanı
end_utc_date_t [UTC]
Ölçülen dönem bitiş zamanı
delta_max_wait_time_ms_d
Yürütme başına en fazla bekleme süresi
delta_signal_wait_time_ms_d
Toplam sinyal bekleme süresi
delta_wait_time_ms_d
Dönemdeki toplam bekleme süresi
delta_waiting_tasks_count_d
Bekleyen görev sayısı
Veritabanı bekleme istatistikleri hakkında daha fazla bilgi edinin.
Zaman aşımları veri kümesi
Özellik
Açıklama
TenantId
Kiracı kimliğiniz
SourceSystem
Her zaman: Azure
TimeGenerated [UTC]
Günlük kaydedildiğinde zaman damgası
Tür
Her Zaman: AzureDiagnostics
ResourceProvider
Kaynak sağlayıcısının adı. Her zaman: MICROSOFT. SQL
Kategori
Kategorinin adı. Her Zaman: Zaman Aşımları
OperationName
İşlemin adı. Her Zaman: TimeoutEvent
Kaynak
Kaynağın adı
ResourceType
Kaynak türünün adı. Her Zaman: SUNUCULAR/VERITABANLARı
SubscriptionId
Veritabanı için abonelik GUID'i
ResourceGroup
Veritabanı için kaynak grubunun adı
LogicalServerName_s
Veritabanı için sunucunun adı
ElasticPoolName_s
Varsa, veritabanı için elastik havuzun adı
DatabaseName_s
Veritabanının adı
ResourceId
Kaynak URI
error_state_d
Sorgu zaman aşımıyla ilişkili sayısal durum değeri ( dikkat olayı)
query_hash_s
Varsa sorgu karması
query_plan_hash_s
Varsa sorgu planı karması
Veri kümesini engeller
Özellik
Açıklama
TenantId
Kiracı kimliğiniz
SourceSystem
Her zaman: Azure
TimeGenerated [UTC]
Günlük kaydedildiğinde zaman damgası
Tür
Her Zaman: AzureDiagnostics
ResourceProvider
Kaynak sağlayıcısının adı. Her zaman: MICROSOFT. SQL
Kategori
Kategorinin adı. Her Zaman: Bloklar
OperationName
İşlemin adı. Her Zaman: BlockEvent
Kaynak
Kaynağın adı
ResourceType
Kaynak türünün adı. Her Zaman: SUNUCULAR/VERITABANLARı
SubscriptionId
Veritabanı için abonelik GUID'i
ResourceGroup
Veritabanı için kaynak grubunun adı
LogicalServerName_s
Veritabanı için sunucunun adı
ElasticPoolName_s
Varsa, veritabanı için elastik havuzun adı
DatabaseName_s
Veritabanının adı
ResourceId
Kaynak URI
lock_mode_s
Sorgu tarafından kullanılan kilit modu
resource_owner_type_s
Kilidin sahibi
blocked_process_filtered_s
Engellenen işlem raporu XML'i
duration_d
Mikrosaniye cinsinden kilidin süresi
Kilitlenme veri kümesi
Özellik
Açıklama
TenantId
Kiracı kimliğiniz
SourceSystem
Her zaman: Azure
TimeGenerated [UTC]
Günlük kaydedildiğinde zaman damgası
Tür
Her Zaman: AzureDiagnostics
ResourceProvider
Kaynak sağlayıcısının adı. Her zaman: MICROSOFT. SQL
Kategori
Kategorinin adı. Her Zaman: Kilitlenmeler
OperationName
İşlemin adı. Her Zaman: DeadlockEvent
Kaynak
Kaynağın adı
ResourceType
Kaynak türünün adı. Her Zaman: SUNUCULAR/VERITABANLARı
SubscriptionId
Veritabanı için abonelik GUID'i
ResourceGroup
Veritabanı için kaynak grubunun adı
LogicalServerName_s
Veritabanı için sunucunun adı
ElasticPoolName_s
Varsa, veritabanı için elastik havuzun adı
DatabaseName_s
Veritabanının adı
ResourceId
Kaynak URI
deadlock_xml_s
Kilitlenme raporu XML'i
Otomatik ayarlama veri kümesi
Özellik
Açıklama
TenantId
Kiracı kimliğiniz
SourceSystem
Her zaman: Azure
TimeGenerated [UTC]
Günlük kaydedildiğinde zaman damgası
Tür
Her Zaman: AzureDiagnostics
ResourceProvider
Kaynak sağlayıcısının adı. Her zaman: MICROSOFT. SQL
Kategori
Kategorinin adı. Her Zaman: AutomaticTuning
Kaynak
Kaynağın adı
ResourceType
Kaynak türünün adı. Her Zaman: SUNUCULAR/VERITABANLARı
SubscriptionId
Veritabanı için abonelik GUID'i
ResourceGroup
Veritabanı için kaynak grubunun adı
LogicalServerName_s
Veritabanı için sunucunun adı
LogicalDatabaseName_s
Veritabanının adı
ElasticPoolName_s
Varsa, veritabanı için elastik havuzun adı
DatabaseName_s
Veritabanının adı
ResourceId
Kaynak URI
RecommendationHash_s
Otomatik ayarlama önerisinin benzersiz karması
OptionName_s
Otomatik ayarlama işlemi
Schema_s
Veritabanı şeması
Table_s
Tablo etkilendi
IndexName_s
Dizin adı
IndexColumns_s
Sütun adı
IncludedColumns_s
Eklenen sütunlar
EstimatedImpact_s
Otomatik ayarlama önerisi JSON'un tahmini etkisi
Event_s
Otomatik ayarlama olayının türü
Timestamp_t
Son güncelleştirme zaman damgası
İpucu
query_hash_s ve query_plan_hash_s sayısal değerler olarak sağlanır. Sorgu Deposu'nda eşleşen sorguları ve sorgu planlarını bulmak istiyorsanız, sayısal karma değerlerini sys.query_store_query ve sys.query_store_plan kullanılan ikili karma değerlerine dönüştürmek için aşağıdaki T-SQL ifadesini kullanın:
SELECT CAST(CAST(hash_value as bigint) AS binary(8)).
Yer tutucuyu hash_value gerçek query_hash_s veya query_plan_hash_s sayısal değerle değiştirin.
Intelligent Insights veri kümesi
Intelligent Insights günlük biçimi hakkında daha fazla bilgi edinin.
Sonraki adımlar
Günlüğe kaydetmeyi etkinleştirmeyi ve çeşitli Azure hizmetleri tarafından desteklenen ölçümleri ve günlük kategorilerini anlamak için bkz:
Microsoft PaaS ilişkisel veritabanı tekliflerini kullanarak bulut, şirket içi ve karma ilişkisel veritabanları için SQL Server veritabanı altyapısını yönetme.
Azure SQL Veritabanı, Azure SQL Yönetilen Örneği ve SQL Server'ı izlemek için kullanılan bir özellik olan SQL Insights'ın kullanımdan kaldırılması hakkında bilgi edinin. SQL İçgörüleri kullanımdan kaldırıldı ve artık desteklenmiyor.
Azure SQL Veritabanı ve Azure SQL Yönetilen Örneği'daki Intelligent Insights, yapay zeka aracılığıyla veritabanı kullanımını sürekli izlemek ve düşük performansa neden olan kesintiye neden olan olayları algılamak için yerleşik zeka kullanır.