SQL Server の情報をメインに Microsoft 製品の勉強内容を日々投稿
Datadog のエージェントには、標準で SQL Server のメトリクスを取得するための、Integration が含まれています。
軽く触ってみた際の覚書を。
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de:code 2019 の? DP06 Deep-dive in Azure Cosmos DB: Advanced topics on partitioning, data distribution and indexing で実施されていた Cosmos DB のグローバル分散のデモ で面白いなと思ったものの一つとして、リージョンが違うことによるレイテンシーの違いというものがありました。
この見せ方、面白いなと思って、SQL Database でも簡単なものを試してみました。
DTU モデルの場合は公開されていないのですが、vCore モデルの場合は、デプロイ時に次のような記載があります。
データファイル / ログファイルのような物理ファイルにアクセスする場合の想定待機時間が記載されていますね。
詳細については、仮想コアベースの購入モデルを使用した単一データベースに対するリソース制限 でまとめられているのですが、基本的な考え方としては次のようになります。
SQL Database はサービスレベルに応じて、使用するストレージ (接続方式) が異なります。
DTU モデルの「Basic」「Standard」と、vCore モデルの「汎用目的」については、「リモートストレージ」が使用されており、データベースは Azure Premium Storage 上に格納されています。
DTU モデルの「Premium」と、vCore モデルの「ビジネスクリティカル」については、「ローカルストレージ」が使用されており、リモートストレージと比較して、高速にアクセスができるようになっています。
データベースの処理時間を考える際には、以下の 2 点を考慮する必要があるか思います。
今回はこれらを考慮した情報の取得を行ってみたいと思います。
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先日、登壇させていただいた de:code 2019 の SQL Server 2019 Big Data Cluster 入門の資料を Github で公開させていただきました。
https://github.com/MasayukiOzawa/decode-2019
こちらにスライドの PDF も公開してあります。
今回のデモは Azure Data Studio の Notebook を使用して実施しましたので、Github 上のデモ用コンテンツも実行済みの Notebook の形でアップロードしてあります。
どんなことができるか、どんな動作になるかはそのまま確認していただけるかと。
最終更新日 : 2019/12/20
SQL Database の Hyperscale が Build 2019 で GA され、SLA 付きで使用できるようになりました。
現在公開されている情報を見ながら学習してみました。
公式のドキュメントは次の情報となります。
より詳しい情報については、次のドキュメントから確認できます。
こちらは、私が以前登壇した際の資料となります。
これらの情報を把握することで、FAQ に記載されている内容が「なぜそうなるのか？」ということを理解することができ、構成の把握を進める上で役に立つかと思います。
最近、SQL Server の Bulk Insert について、調査することが何回かあり、その中で「高速挿入」(Fast Inserts / Fast Load Context) の動作をどこまで見れるか、考えたことがあったので、その覚書を。
詳細な情報としては次の内容を参照してください。
月次でリリースされている SQL Server 2019 の Preview の CTP 3.0 がリリースされました。
de:code の 1 週間前にリリースされたので、「俺のセッションに影響はないのか!?」と、ちょっと焦りましたがなんとかなりそうです。
アナウンスはこちら。
詳細についてはリリースノートや What’s New で確認できます。
ざっくりとした内容は次のようなものです。
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Build 2019 でアナウンスの合った、Azure Data Factory (ADF) の Mapping Data Flow と Wrangling Data Flow についてメモを残しておこうかと。 Read the rest of this entry »
Build 2019 で発表された Azure SQL Database serverless を少し触ってみました。
ドキュメントはこちらから。
基本的な考え方としては AWS の Aurora サーバーレス に通じるものがあるのかと。
(Azure SQL Database serverless は、現時点では最大 4 コアのモデルまでの小さなサイズでの提供となっていますので、スケール面での考え方は異なりますが)
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SQL Server ベースの環境で、プランキャッシュをクリアする場合、次のような構文を使用します。
SQL Database の場合は、DBCC ステートメントが使用できませんので、「ALTER DATABASE」でプランキャッシュのクリアが必要となります。
最近の更新で 「ALTER DATABASE SCOPED CONFIGURATION CLEAR PROCEDURE_CACHE」に、プランハンドルが指定できるようになりましたので、個別のプランのクリアも可能です。
ALTER DATABASE による、プランキャッシュのクリアですが、「データベースの CONTROL 権限」が必要となります。
CONTROL 権限 は、強めの権限となり、一般のユーザーに付与するには高すぎる権限です。
ALTER DATABASE CONFIGURATION だけで大丈夫でした orz
(CONTROL は上記の権限を付与するのに必要なだけでした)
プランキャッシュのクリアが必要なケースとしては
ケースが考えられます。
このようなケースのプランキャッシュのクリアについては、管理者権限を持っていないユーザーでも実施したいケースがあるのではないでしょうか。
本投稿では、そのようなケースが発生した場合の実現方法をまとめてみたいかと。
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SQL Server とデータの送受信を行う際には「TDS」(Tabular Data Stream Protocol) が使用されています。
接続からクエリを実行するまでの流れってどうだったけと思った時には、プロトコルのドキュメントから詳細を確認することができます。
接続までの流れについては、How it works: SQL Serverの接続編 もとても参考になります。