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。
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INSERT を例にしたトランザクションログの内容の確認
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 (
SQL Server のクエリプロファイリングの活用
SQL Server 2016 以降ではクエリプロファイリングにより、実行中のクエリの情報の分析容易性が向上しています。
この機能は、かなり強力であり、実行中のクエリに対して、様々なアプローチが可能となります。
活用の方法として「インデックスの再構築」と組み合わせた方法を紹介したいと思います。
今回は SQL Server 2017 を例としています。
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SQL Server の Wait Resource から実オブジェクトを判断する
SQL Server の sys.dm_exec_requests や、sys.dm_tran_locks 等の DMV では、どのオブジェクトに起因して待機が発生しているかというリソースの情報が出力されることがあります。
本投稿では、待機要因となっているリソースの見方について見ていきます。
英語の情報となりますが、Decoding Key and Page WaitResource for Deadlocks and Blocking が詳しいかと思います。
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待ち事象の情報のカウントアップされるタイミング
SQL Server では、「待ち事象」の情報を確認することでボトルネックの解析の一助とすることができます。
クエリを実行し、処理を実行する際には、次の状態を推移しながら処理が進められます。
「待機状態」に入っている処理については、何らかの処理の実行を阻害する要因があり、実行効率が低下している状態となっていると考えられます。
(阻害する要因はハードウェアリソースの性能限界や、ロックの競合のような論理的な要因等、様々なものがあります)
SQL Server では、DMV やパフォーマンスモニターで待ち事象 (待機状態に入っていた状態) の情報を取得することができますが、それぞれの情報が「どのようなタイミングでカウントアップされるか」ということを意識しておくことは重要なポイントの一つとなります。
それでは、各情報の取得と、待ち事象がカウントアップされるタイミングについて見ていきたいと思います。
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db tech showcase 2019 に登壇しました
この投稿が公開されたときには登壇中だと思いますが、セッションで使用した資料については、SlideShare で公開しています。
後日、db tech showcase のサイト でも資料と動画が公開される予定ですので、実施したデモなどに関しては後日公開の動画からご確認ください。
SQL Database に対して Private Link で接続をしてみる
先日、Private Link がプレビューで公開されました。
現時点で対応しているサービスとしては次のようなものがあります。
During public preview, Private Link supports Azure Storage, Azure Data Lake Storage Gen 2, Azure SQL Database, Azure SQL Data Warehouse, and customer-owned services.
Azure プライベート リンク の価格 に料金も出ていますが、時間と容量の課金がありますので、どの程度のコストがかかるかを把握しておくのもお忘れなく。
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SELECT を NOLOCK で実行しても発生する待ち事象について
先日投稿した SQL Server の「NOLOCK」ヒントは単純なロックを取得しないという動作ではありません の内容に近いものですが。
NOLOCK ロックヒントを設定しても発生する待ち事象について少し書いておきたいと思います。
先日書いた投稿は NOLOCK ロックヒントを使用すると整合性のあるデータへのアクセスが保証されないため、COUNT(*) を実行すると、データの総数が変わっていないが、データの件数が一定しないというものでした。
今回の投稿は「PAGELATCH」による待ちが発生するというものです。
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HADR_THROTTLE_LOG_RATE_MISMATCHED_SLO によるトランザクションログの書き込み性能の低下について
2019/6 に SQL Database の変更が入り、Geo レプリケーションが有効な環境で異なるサービスレベルを使用している場合に、プライマリサーバーの更新に Geo セカンダリサーバーが追いつけなくなると性能調整が行われるようになりました。
- New Active geo-replication optimization is coming to production soon in Azure SQL DB
- セカンダリ データベースの構成
- HADR_THROTTLE_LOG_RATE_MISMATCHED_SLO
この調整が発生すると、どのような I/O 傾向になるのかを把握しておくことは重要です。
Geo レプリケーションのセカンダリが下に構成されているときに発生しますプライマリよりもサイズ (低い SLO) を計算します。 プライマリ データベースは、遅延のログの使用量のため、セカンダリで調整されます。 これは、セカンダリ データベースの変更率が、プライマリ データベースの遅れが不足しているコンピューティング容量を持つことが原因です。
となっているので、ドキュメント上は、プライマリと Geo セカンダリの性能を変えている (Geo セカンダリの方の性能を下に設定している) 場合に、調整が行われる可能性が出てきます。
本投稿では、調整が発生することで、どのような I/O 性能の低下を招くかを見てみたいと思います。
今回、検証で使用したスクリプトについては https://gist.github.com/MasayukiOzawa/e3a2ff81628d074eacf4664e36d5ecfb に残してありますので、興味のある方はカスタマイズして試していただければ。
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