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重新執行需求

適用於:SQL Server Azure SQL 受控執行個體

若要使用 SQL Server Profiler 或 Distributed Replay 公用程式來重新執行追蹤資料,您必須在追蹤中擷取特定的事件類別和資料行集合。 如果 TSQL_Replay 追蹤範本用來設定之後用於重新執行的追蹤,預設將啟用這些設定。 本主題會說明這些設定和其他重新執行需求。

注意

我們建議您使用分散式重新執行公用程式來重新執行密集的 OLTP 應用程式 (具有許多使用中並行連接或高輸送量)。 分散式重新執行公用程式可以從多部電腦重新執行追蹤資料,並有效模擬關鍵任務的工作負載。 如需詳細資訊,請參閱 SQL Server Distributed Replay

重新執行所需的事件類別

如需由 SQL Server Profiler 重新執行,您除了要監視的其他任何事件類別以外,還必須在追蹤中擷取下列事件類別集合:

  • **CursorClose (**只有重新執行伺服端資料指標時才需要)

  • CursorExecute (只有重新執行伺服端資料指標時才需要)

  • CursorOpen (只有重新執行伺服端資料指標時才需要)

  • CursorPrepare (只有重新執行伺服端資料指標時才需要)

  • CursorUnprepare (只有重新執行伺服端資料指標時才需要)

  • 稽核登入

  • 稽核登出

  • ExistingConnection

  • RPC Output Parameter

  • RPC:Completed

  • RPC:Starting

  • Exec Prepared SQL (只有重新執行伺服器端備妥的 SQL 陳述式時才需要)

  • Prepare SQL (只有重新執行伺服端備妥的 SQL 陳述式時才需要)

  • SQL:BatchCompleted

  • SQL:BatchStarting

重新執行所需的資料行

若要能夠重新執行追蹤,除了要擷取的其他任何資料行之外,還必須在追蹤中擷取以下資料行:

  • Event Class

  • EventSequence

  • TextData

  • 應用程式名稱

  • LoginName

  • DatabaseName

  • 資料庫識別碼

  • ClientProcessID

  • HostName

  • ServerName

  • Binary Data

  • SPID

  • Start Time

  • EndTime

  • IsSystem

  • NTDomainName

  • NTUserName

  • 錯誤

注意

對追蹤使用追蹤範本 TSQL_Replay ,擷取重新執行的資料。

其他重新執行需求

在 Microsoft SQL Server 中,重新執行會檢查出現的必要事件和資料行。 這個變更可協助改善重新執行的精確度,而且當有必要資料遺失時,進行重新執行的疑難排解就不需要猜測。 當追蹤內遺失必要的資料時,重新執行會傳回一則錯誤,並停止重新執行該檔案。

如需在執行 SQL Server 的伺服器 (目標),而非原始追蹤的伺服器 (來源) 重新執行追蹤,請確定已完成下列各項:

  • 追蹤中包含的所有登入與使用者必須已在目標上建立,而且要與來源一樣在相同的資料庫中。

  • 目標中的所有登入與使用者,其權限必須與在來源中具有的權限相同。

  • 所有登入密碼必須與執行重新執行的使用者之密碼一樣。

  • 目標上的資料庫識別碼必須與來源上的一樣。 不過,如果不相同,若追蹤內有 DatabaseName 的話, 就可以據以執行比對作業。

  • 追蹤中包含之每個登入的預設資料庫必須設成 (在目標上) 登入的個別目標資料庫。 例如,要重新執行的追蹤包含 Fred登入的活動,其位於來源的資料庫 Fred_Db 中。 因此在目標上, Fred登入的預設資料庫必須設成符合 Fred_Db 的資料庫 (即使資料庫名稱不同亦然)。 若要設定登入的預設資料庫,可使用 sp_defaultdb 系統預存程序。

重新執行與找不到或不正確之登入相關的事件,會造成重新執行錯誤,但重新執行作業仍會繼續。

如需有關重做追蹤時所需之權限的詳細資訊,請參閱< Permissions Required to Run SQL Server Profiler>。

另請參閱

重新執行追蹤資料表 (SQL Server Profiler)
重新執行追蹤檔案 (SQL Server Profiler)
SQL Server 事件類別參考
sp_defaultdb (Transact-SQL)
SQL Server Distributed Replay