使用動態管理檢視 (DMV) 來監視 SQL Server 機器學習服務

適用於：SQL Server 2016 （13.x）和更新版本Azure SQL 受控執行個體

使用動態管理檢視 (DMV) 來監視 SQL Server 機器學習服務中的外部指令碼 (Python 與 R) 執行、使用的資源、診斷問題，以及調整效能。

在此文章中，您會發現 DMV 是可供 SQL Server 機器學習服務使用的特定功能。您也會找到示範下列內容的範例查詢：

機器學習的進階設定與組態選項
執行外部 Python 或 R 指令碼的作用中工作階段
Python 與 R 的外部執行階段的執行統計資料
外部指令碼效能計數器
OS、SQL Server 與外部資源集區的記憶體使用量
SQL Server 與外部資源集區的記憶體設定
Resource Governor 資源集區，包括外部資源集區
Python 與 R 的已安裝套件

如需更多有關 DMV 的一般資訊，請參閱系統動態管理檢視。

提示

您也可以使用自訂報表來監視 SQL Server 機器學習服務。如需詳細資訊，請參閱在 Management Studio 中使用自訂報表來監視機器學習。

動態管理檢視

在 SQL Server 中監視機器學習工作負載時，可以使用下列動態管理檢視。若要查詢 DMV，您需要在該執行個體上具有 VIEW SERVER STATE 權限。

動態管理檢視	類型	描述
sys.dm_external_script_requests	執行	針對每個正在執行外部指令碼的作用中背景工作帳戶，傳回一個資料列。
sys.dm_external_script_execution_stats	執行	針對每種類型的外部指令碼要求，各傳回一個資料列。
sys.dm_os_performance_counters	執行	針對伺服器所維護的每個效能計數器，各傳回一個資料列。若使用搜尋條件 `WHERE object_name LIKE '%External Scripts%'`，您可以使用此資訊來查看執行了多少指令碼、使用了哪些驗證模式來執行哪些指令碼，或在執行個體上總共發出了多少 R 或 Python 呼叫。
sys.dm_resource_governor_external_resource_pools	資源管理員	傳回 Resource Governor 中目前外部資源集區狀態的相關資訊、資源集區的目前組態和資源集區統計資料。
sys.dm_resource_governor_external_resource_pool_affinity	資源管理員	傳回 Resource Governor 中目前外部資源集區設定的 CPU 親和性資訊。在 SQL Server 中，為每個排程器傳回一個資料列，其中每個排程器都對應至個別的處理器。使用此檢視來監控排程器的狀態，或找出失控的工作。

如需有關監視 SQL Server 執行個體的資訊，請參閱目錄檢視與 Resource Governor 相關的動態管理檢視。

設定與組態

請參閱機器學習服務安裝設定與組態選項。

設定與組態查詢的輸出

執行下面的查詢以取得此輸出。如需所使用的檢視和函式的詳細資訊，請參閱 sys.dm_server_registry、sys.configurations 和 SERVERPROPERTY。

SELECT CAST(SERVERPROPERTY('IsAdvancedAnalyticsInstalled') AS INT) AS IsMLServicesInstalled
    , CAST(value_in_use AS INT) AS ExternalScriptsEnabled
    , COALESCE(SIGN(SUSER_ID(CONCAT (
                    CAST(SERVERPROPERTY('MachineName') AS NVARCHAR(128))
                    , '\SQLRUserGroup'
                    , CAST(serverproperty('InstanceName') AS NVARCHAR(128))
                    ))), 0) AS ImpliedAuthenticationEnabled
    , COALESCE((
            SELECT CAST(r.value_data AS INT)
            FROM sys.dm_server_registry AS r
            WHERE r.registry_key LIKE 'HKLM\Software\Microsoft\Microsoft SQL Server\%\SuperSocketNetLib\Tcp'
            AND r.value_name = 'Enabled'
            ), - 1) AS IsTcpEnabled
FROM sys.configurations
WHERE name = 'external scripts enabled';

查詢會傳回下列資料行：

資料行	描述
IsMLServicesInstalled	如果已經為執行個體安裝 SQL Server 機器學習服務，則會傳回 1。否則，會傳回 0。
已啟用外部指令碼	如果已啟用執行個體的外部指令碼，則會傳回 1。否則，會傳回 0。
隱含驗證已啟用	如果已啟用隱含驗證，則會傳回 1。否則，會傳回 0。系統會藉由驗證 SQLRUserGroup 是否存在登入，來檢查隱含驗證的設定。
IsTcpEnabled	如果已針對執行個體啟用 TCP/IP 通訊協定，則會傳回 1。否則，會傳回 0。如需詳細資訊，請參閱預設 SQL Server 網路通訊協定組態。

作用中的工作階段

檢視正在執行外部指令碼的作用中工作階段。

來自作用中設定查詢的輸出

執行下面的查詢以取得此輸出。如需所使用動態管理檢視的詳細資訊，請參閱 sys.dm_exec_requests、sys.dm_external_script_requests 與 sys.dm_exec_sessions。

SELECT r.session_id, r.blocking_session_id, r.status, DB_NAME(s.database_id) AS database_name
    , s.login_name, r.wait_time, r.wait_type, r.last_wait_type, r.total_elapsed_time, r.cpu_time
    , r.reads, r.logical_reads, r.writes, er.language, er.degree_of_parallelism, er.external_user_name
FROM sys.dm_exec_requests AS r
INNER JOIN sys.dm_external_script_requests AS er
ON r.external_script_request_id = er.external_script_request_id
INNER JOIN sys.dm_exec_sessions AS s
ON s.session_id = r.session_id;

查詢會傳回下列資料行：

資料行	描述
session_id	識別出與每個使用中主要連線相關聯的工作階段。
blocking_session_id	封鎖要求之工作階段的識別碼。如果這個資料行是 NULL，表示該要求未遭封鎖，或者封鎖該工作階段的工作階段資訊無法取得（或無法識別）。
狀態	要求的狀態。
database_name	每個工作階段之目前資料庫的名稱。
login_name	目前執行此工作階段所使用的 SQL Server 登入名稱。
等待時間	若要求目前被封鎖，這個資料行會傳回目前等候的持續時間 (以毫秒為單位)。不可為空值。
wait_type	如果該請求目前遭到封鎖，這個資料行會傳回等候類型。如需有關等候類型的詳細資訊，請參閱 sys.dm_os_wait_stats。
last_wait_type	如果這個請求先前曾遭到封鎖，這個資料行會傳回上次等待類型。
總耗時	要求到達後所經過的總時間 (以毫秒為單位)。
CPU_時間	要求所用的 CPU 時間 (以毫秒為單位)。
讀取	此請求執行的讀取次數。
邏輯讀取	這項要求所執行的邏輯讀取數。
寫入	此請求執行的寫入次數。
語言	代表支援的指令碼語言的關鍵字。
平行度	指出已建立之平行處理序數目的數字。這個值可能與已要求的平行處理序數目不同。
external_user_name	用來執行指令碼的 Windows 工作帳戶。

執行統計資料

檢視 Python 與 R 外部執行階段的執行統計資料。目前僅可提供 RevoScaleR、revoscalepy 或 microsoftml 套件函式的統計資料。

來自執行統計資料查詢的輸出

執行下面的查詢以取得此輸出。如需所使用動態管理檢視的詳細資訊，請參閱 sys.dm_external_script_execution_stats。查詢只會傳回已執行一次以上的函式。

SELECT language, counter_name, counter_value
FROM sys.dm_external_script_execution_stats
WHERE counter_value > 0
ORDER BY language, counter_name;

查詢會傳回下列資料行：

資料行	描述
語言	註冊的外部指令碼語言名稱。
計數器名稱	註冊的外部指令碼函數名稱。
計數器值	伺服器上已呼叫之註冊的外部指令碼函數總數。這個值會從在執行個體上安裝功能之後開始累計，而且無法重設。

效能計數器

檢視與外部指令碼執行相關的效能計數器。

來自效能計數器查詢的輸出

執行下面的查詢以取得此輸出。如需所使用動態管理檢視的詳細資訊，請參閱 sys.dm_os_performance_counters。

SELECT counter_name, cntr_value
FROM sys.dm_os_performance_counters 
WHERE object_name LIKE '%External Scripts%'

sys.dm_os_performance_counters 會輸出外部指令碼的下列效能計數器：

計數器	描述
總執行次數	本機或遠端呼叫所啟動的外部處理序數目。
並行執行	指令碼包含 @parallel 規格且 SQL Server 能夠產生及使用平行查詢計劃的次數。
串流執行	叫用串流功能的次數。
SQL CC 執行次數	從遠端將呼叫具現化且使用 SQL Server 作為計算內容的外部指令碼執行次數。
隱含驗證登入	使用隱含驗證來發出 ODBC 回送呼叫的次數；亦即 SQL Server 代表傳送指令碼要求的使用者執行呼叫。
執行時間總計 (毫秒)	呼叫與完成呼叫之間的經過時間。
執行錯誤	指令碼回報錯誤的次數。此計數不包含 R 或 Python 錯誤。

記憶體使用量

檢視 OS、SQL Server 與外部集區所使用之記憶體的相關資訊。

來自記憶體使用狀況查詢的輸出

執行下面的查詢以取得此輸出。如需所使用動態管理檢視的詳細資訊，請參閱 sys.dm_resource_governor_external_resource_pools 與 sys.dm_os_sys_info。

SELECT physical_memory_kb, committed_kb
    , (SELECT SUM(peak_memory_kb)
        FROM sys.dm_resource_governor_external_resource_pools AS ep
        ) AS external_pool_peak_memory_kb
FROM sys.dm_os_sys_info;

查詢會傳回下列資料行：

資料行	描述
實體記憶體_KB	電腦上實體記憶體的總數。
committed_kb	記憶體管理員中已認可記憶體的大小，以 KB 為單位。不包含記憶體管理員中的保留記憶體。
外部集區_尖峰記憶體_KB	所有外部資源集區使用的記憶體數量上限 (以 KB為單位)。

記憶體組態

檢視 SQL Server 與外部資源集區的記憶體設定上限相關資訊 (以百分比為單位)。若 SQL Server 是以 max server memory (MB) 的預設值執行，則會被視為 OS 記憶體的 100%。

來自記憶體設定查詢的輸出

執行下面的查詢以取得此輸出。如需所使用檢視的詳細資訊，請參閱 sys.configurations 與 sys.dm_resource_governor_external_resource_pools。

SELECT 'SQL Server' AS name
    , CASE CAST(c.value AS BIGINT)
        WHEN 2147483647 THEN 100
        ELSE (SELECT CAST(c.value AS BIGINT) / (physical_memory_kb / 1024.0) * 100 FROM sys.dm_os_sys_info)
        END AS max_memory_percent
FROM sys.configurations AS c
WHERE c.name LIKE 'max server memory (MB)'
UNION ALL
SELECT CONCAT ('External Pool - ', ep.name) AS pool_name, ep.max_memory_percent
FROM sys.dm_resource_governor_external_resource_pools AS ep;

查詢會傳回下列資料行：

資料行	描述
名稱	外部資源集區或 SQL Server 的名稱。
最大記憶體百分比	SQL Server 或外部資源集區可以使用的最大記憶體。

資源集區

在 SQL Server 資源管理員中，資源集區代表執行個體之實體資源的子集。您可以指定內送應用程式要求（包括外部指令碼的執行）在資源集區內可使用的 CPU、實體 I/O 和記憶體用量限制。檢視用於 SQL Server 與外部指令碼的資源集區。

來自資源集區查詢的輸出

執行下面的查詢以取得此輸出。如需所使用動態管理檢視的詳細資訊，請參閱 sys.dm_resource_governor_resource_pools 與 sys.dm_resource_governor_external_resource_pools。

SELECT CONCAT ('SQL Server - ', p.name) AS pool_name
    , p.total_cpu_usage_ms, p.read_io_completed_total, p.write_io_completed_total
FROM sys.dm_resource_governor_resource_pools AS p
UNION ALL
SELECT CONCAT ('External Pool - ', ep.name) AS pool_name
    , ep.total_cpu_user_ms, ep.read_io_count, ep.write_io_count
FROM sys.dm_resource_governor_external_resource_pools AS ep;

查詢會傳回下列資料行：

資料行	描述
集區名稱	資源集區的名稱。 SQL Server 資源集區前面會加上 `SQL Server`，而外部資源集區前面會加上 `External Pool`。
總 CPU 使用時數	Resource Govenor 統計資料重設之後的累積 CPU 使用量 (以毫秒為單位)。
讀取 I/O 已完成總數	自從 Resource Governor 統計資料重設以來已完成的讀取 IO 作業總數。
寫入_I/O_已完成_總數	自從 Resource Governor 統計資料重設後所完成的寫入 I/O 總數。

已安裝的套件

您可以透過執行 R 或 Python 指令碼來輸出這些套件，以檢視 SQL Server 機器學習服務中安裝的 R 或 Python 套件。

已安裝的 R 套件

檢視 SQL Server 機器學習服務中安裝的 R 套件。

來自 R 查詢的已安裝套件輸出

執行下面的查詢以取得此輸出。查詢會使用 R 指令碼來判斷隨 SQL Server 安裝的 R 套件。

EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'R'
, @script = N'
OutputDataSet <- data.frame(installed.packages()[,c("Package", "Version", "Depends", "License", "LibPath")]);'
WITH result sets((Package NVARCHAR(255), Version NVARCHAR(100), Depends NVARCHAR(4000)
    , License NVARCHAR(1000), LibPath NVARCHAR(2000)));

傳回的資料行如下：

資料行	描述
套件	已安裝之套件的名稱。
版本	套件的版本。
取決於	列出已安裝之套件所相依的套件。
授權	已安裝套件的授權。
LibPath	可在其中找到套件的目錄。

Python 的已安裝套件

檢視 SQL Server 機器學習服務中安裝的 Python 套件。

來自 Python 查詢的已安裝套件輸出

執行下面的查詢以取得此輸出。查詢會使用 Python 指令碼來判斷隨 SQL Server 安裝的 Python 套件。

EXECUTE sp_execute_external_script @language = N'Python'
, @script = N'
import pkg_resources
import pandas
OutputDataSet = pandas.DataFrame(sorted([(i.key, i.version, i.location) for i in pkg_resources.working_set]))'
WITH result sets((Package NVARCHAR(128), Version NVARCHAR(128), Location NVARCHAR(1000)));

傳回的資料行如下：

資料行	描述
套件	已安裝之套件的名稱。
版本	套件的版本。
位置	可在其中找到套件的目錄。

意見反應

此頁面對您有幫助嗎？

Last updated on 2026-08-25

使用動態管理檢視 (DMV) 來監視 SQL Server 機器學習服務

動態管理檢視

設定與組態

作用中的工作階段

執行統計資料

效能計數器

記憶體使用量

記憶體組態

資源集區

已安裝的套件

已安裝的 R 套件

Python 的已安裝套件

相關內容

意見反應

其他資源