SQL Server の情報をメインに Microsoft 製品の勉強内容を日々投稿
ストレージ: Azure VM 上の SQL Server のパフォーマンスに関するベスト プラクティス に記載されていますが、SQL Server を Azure VM で実行する場合、Premium SSD v2 の利用が推奨されるケースがあります。
- データ ドライブには、Premium P30 と P40 あるいはそれより小さいディスクを使用して、キャッシュ サポートの可用性を確保します。 Ebdsv5 VM シリーズを使用する場合は、高い IOPS と I/O スループットを必要とするワークロードの価格パフォーマンスを向上させる Premium SSD v2 を使用します。
- ログ ドライブについては、Premium SSD v2 または Premium SSD P30 – P80 ディスクのどちらかを評価しながら、容量を計画し、コスト パフォーマンスをテストします
「東日本」でも Premium SSD v2 が使用できるようになりましたが、今まで特性をきちんと調べたことが無かったので、SR で確認をさせていただいた内容を含めながら情報をまとめておきたいと思います。
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。
Bob Ward の SQL Server 2022 Hidden Gems で解説されているのですが、SQL Server 2022 ならびに Azure SQL Database では、query_antipattern という拡張イベントが追加されています。
MS のブログでも紹介されており、最近、新しい記事も公開されました。
この拡張イベントについて、本ブログでも触れておきたいと思います。
Azure Stak HCI クラスターのノードを Azure Monitor のデータ収集ルール (DCR) で情報を取得しようとした場合の手順を理解できておらず、SR で情報を提供していただいたので、内容をまとめておきたいと思います。
先日書いた Manaed Instance の TDE を無効化した DB を SQL Server 2022 にリストアする際の注意点 の続きになり、厳密にはデータベース暗号化キーが含まれているデータベースを SQL Server 2022 にリストアする際の作業となります。
基本的な考え方については、Restoring a SQL Managed Instance database backup to SQL Server 2022 now GA の記載となり、必要な作業については Azure Key Vault を使用した SQL Server TDE 拡張キー管理を設定する となります。
Key Vault へのアクセスに使用されている、拡張キー管理 (Extensible Key Management : EKM) については、Windows でのみサポートされているため、SQL Server on Linux では使用することはできず、現時点では、MI で TDE が有効な DB については、リストア可能な環境は Windows のみに限定されています。
Azure Stack HCI は評価版をダウンロードし、任意の環境に展開することができます。
評価期間は 60 日間となっており、この期間であれば Azure Stack HCI のコスト (ホストサービスの料金 / アドオンワークロード (現状は Windows Server サブスクリプション) の料金) を発生させることなく検証を行うことができます。
評価をしている際に、あと評価期間がどれくらい残っているのか、評価完了後にコストが発生した場合、どのタイミング以降の利用についてコストが発生したのかを確認したいことがあります。また、Preview チャネルを使用している場合のコスト発生の考え方が通常の環境とは異なるため、これらの情報をまとめておきたいと思います。