SQL Server のトランザクションログの内容を確認する際のアプローチとして「DBCC LOG 」や「sys.fn_dblog」を利用して内容を確認するという方法があります。
これらの DBCC や関数はアンドキュメントとなっており、詳細な情報は公開されていません。
Archive for 12月, 2019
INSERT を例にしたトランザクションログの内容の確認
オンプレミスデータゲートウェイについてのメモ (2019/12/22 版)
先日書いた、日本語環境でも動作するようになったデスクトップ UI フローを触ってみたメモ では、オンプレミスデータゲートウェイのリージョンの設定によって、UI フローで使用できるかが変わるというような動作が確認できました。
オンプレミスデータゲートウェイは、いつも、インストーラーをポチポチするだけであまり情報を追っていなかったので、この機会に少しまとめておこうかと思います。
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日本語環境でも動作するようになったデスクトップ UI フローを触ってみたメモ
「クイック作成」で作成された Windows VM で UI フローを動作させる で追記しましたが、日本語環境で、デスクトップ UI フローが動作するようになりましたので、触ってみながらメモを残しておきたいと思います。
公式ドキュメントは、プレビュー: UI flows の概要 のツリーから確認できます。
UI フローは、従来のフローの中に RPA のようなアプリケーション操作の自動化をアクションとして指定することができ、フローの中で他の API (コネクタ) と連携した結果を、UI フローの入力として渡し、UI フローの操作の中で取得された出力を、他のアクションに渡しながら操作を行っていけるところがユニークなところなのでしょうかね。
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SQL Server 2017 on Linux で CU18 からレプリケーションがサポートされました
先日 SQL Server 2017 Cumulative Update 18 (CU : 累積修正プログラム) がリリースされました。
投稿を書いている時点では、アナウンスはあまり出ていなさそうではあるのですが、CU18 から SQL Server 2017 on Linux でもレプリケーションが使用可能となったようです。
(SQL Server 2019 on Linux では標準でサポートしています)
SQL Server 2019 on Linux と同様に、スナップショットレプリケーション / トランザクションレプリケーションが SQL Server 2017 on Linux でも CU18 を適用することで利用可能となります。
同様な、on Windows と on Linux の機能ギャップを解消するような改善については CU16 でも分散トランザクションサポートで実施されていました。
SQL Server 2014 以前のバージョンでは、SP や CU で機能自体が追加されるということはあまりなかった (SQL Server 2005 リリース時のデータベースミラーリングの正式サポートが割と例外的な形だったはずですが) のですが、SQL Server 2016 以降は、SP や CU に機能を向上させるための更新も入ってきています。
SQL Server 2017 については、サービスも出るが変更されており、SP はリリースされず、すべての更新は CU で実施されるというようになっていますので、CU の役割が従来とは変わってきているため、今回のレプリケーションサポートや分散トランザクション (MSDTC) のサポートが、CU 適用により追加されるということもあります。
CU の情報を確認する際には、Fix だけでなく、Improvement の情報にも注目すると、「次のバージョンで導入されている機能が下位バージョンでも使用できるようになる」にも気づくことができるのではないでしょうか。
CPU 使用率 / バッチ実行数との対比による Batch Resp Statistics の活用
SQL Server のパフォーマンスモニターとして、SQL Batch Resp Statistics という項目があります。
この項目は、SQL のクエリをバッチという単位で集計した際の次のような観点の情報を確認することができます。
- 特定の実行時間 (Elapsed Time) の範囲のバッチ実行回数とバッチ実行時間の合計
- 特定の CPU 使用時間 (CPU Time) の範囲のバッチ実行回数とバッチ実行時間の合計
この項目は「インスタンス内でどのような時間を消費しているクエリが実行されているか？」を把握するのに役に立つ情報となっており、単体でも便利なのですが、他の情報と組み合わせることでさらに活用の幅が広がります。
本投稿では、「CPU 使用時間の範囲のバッチ情報」を活用した方法についてまとめてみたいと思います。
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RaspberryPi 4B で Docker と IoT Edge ランタイムを起動するための準備
Azure SQL Database Edge は、x64 ならびに ARM64 のデバイス上で動作させることができる、コンテナーの SQL Server となります。
(SQL Server は、2016 以降は x86 は提供していないため、SQL Database Edge も x64 のみとなります)
SQL Database Edge を稼働させるための準備として、RaspberryPi 4B (ラズベリーパイ4 / ラズパイ4) を購入したので、下準備として Docker と IoT Edge ランタイムを動作させるまでの方法をメモとして残しておきたいと思います。
IoT 関連は全く触ってきておらず、ラズパイを使うのも初めてに近いので、そもそもとして間違っていることがあるかもしれません (