SQL Server の情報をメインに Microsoft 製品の勉強内容を日々投稿
Azure SQL Database の価格 / リソースの制限の比較 で確認し 料金計算ツール で計算すれば問題はないのですが、Single Database モデルの利用料金の考え方について。
基本的な利用料金については、DTU / vCore / Hyperscale によって考え方が変わる部分と共通的な部分があります。
本投稿の内容が不正確なものだったとしても一切の責任を負うことはできませんので、あらかじめご了承ください。
利用料金の正確な内容については Microsoft の公式の情報が正しいものとなり、本投稿の情報は自分が後から見直すためのメモです。
SQL Server 2022 / SQL Database / Managed Instance では、データベースのファイルサイズを削減するためのコマンドである、DBCC SHRINKFILE に WAIT_AT_LOWPRIORITY というオプションが追加されました。
このオプションを使用した場合のデータファイルのサイズ縮小について動作を把握しておきたかったので、調べてみました。
今月 Vector Similarity Search with Azure SQL database and OpenAI という記事が公開されました。
Azure のデータストアでは次のような機能のベクター検索が提供されています。
Azure SQL Database では、ベクターデータの生成 / 格納するためのデータ型 / ベクターインデックスや、ベクトルの類似性検索を行うためのライブラリはないのですが、この記事では JSON 形式のデータや、Azure OpenAI を組み合わせることでベクトルの類似性検索を行っており、勉強になったのでポイントとなると思った箇所をまとめておこうと思います。
SQL Server でコネクションタイムアウトを発生させる方法としては、
を実行することでコネクションタイムアウトを発生させるという方法があります。
これらの方法では初期の接続ができないためエラーとなりますが、運用環境でコネクションタイムアウトが発生するケースとしては接続プロセスの途中で、タイムアウトの設定秒数に達したため、コネクションタイムアウトが発生するということがあります。
このコネクションタイムアウトの状態を意図的に発生させるための方法を残しておきたいと思います。
Azure のリソースのメトリックは、各リソースの「メトリック」で確認をすることや、 
メトリック エクスプローラー (すべてのサービスのメトリックまたは、Azure Monitor のブレードのメトリック) から確認することができます。 
Azure ではデフォルトで Azure Monitor による情報の取得が行われており、Azure Monitor で使用する監視データのソース にデータソースとして使用できる情報が記載されています。
パフォーマンス情報のようなメトリックについては「プラットフォーム メトリック」として、各リソースの診断設定を設定しなくても情報の取得が行われています。
このプラットフォームメトリックについての情報を確認する際には、どの情報を確認すればよいかをよく忘れてしまうので、まとめておきたいと思います。