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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Archive for the ‘SQL Database’ tag
SELECT を NOLOCK で実行しても発生する待ち事象について
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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Azure SQL Database のメトリックの収集方法の基本 (2019/9 版)
Azure SQL Database の各種メトリックを取得する方法ですがいくつかの方法が提供されており、簡単に使いだすことができます。
どのようなものがあり、どこから確認するかを忘れるときが結構ありますので、一度まとめておこうかと。
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Hyperscale のトランザクションログの切り捨てタイミングについて
SQL Database の Single Database では、SQL Database バックアップとは に記載されているタイミングでトランザクションログのバックアップが取得され、ログの切り捨てが行われます。
Hyperscale の各種メトリクスを取得して分析すると気づくのですが、Hyperscale については、定期的な間隔ではなく、使用サイズによってトランザクションログの切り捨てが行われるような動作となっているように見えます。
このサイズが何によって決まっているのかを調べてみました。
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SQL Data Warehouse のテーブルのデータの偏りによる性能影響
SQL Data Warehouse (SQL DW) は、60 のデータベースに分散してデータを格納した分散テーブルを使用して、透過的にデータを検索することで、効率よくデータを分析することができるアーキテクチャとなっています。
データの分散を適切に実施することがが性能を出す際の重要なポイントとなります。
「分散の方式を誤り、一つのデータベースにデータが極端に集中した場合、どのような性能的なデメリットが出るか」を数値的に取得したことがなかったため、確認をしてみました。
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Azure SQL Database の最新情報 (2019/7/13 版)
SQL Database のアップデートがいろいろと発表されましたのでまとめておこうと思います。
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SQL Database Hyperscale におけるセカンダリレプリカ上のデータ参照についての考慮点
SQL Database Hyperscale については、SQL Database Hyperscale の構成や特徴を学習する で一度書きましたが、読み取りセカンダリについても追加で勉強した内容がありますので書いておこうかと。
SQL Database Hyperscale では、セカンダリレプリカの台数を 0 ~ 4 台まで指定することができます。
ハイパースケール データベースではどのような SLA が提供されるか に記載されていますが、セカンダリレプリカの台数に応じて、SLA が異なります。
- 1 台のセカンダリレプリカ : SLA 99.95%
- 2 台以上のセカンダリレプリカ : SLA 99.99%
また、セカンダリの接続ですが、読み取りワークロードのインテリジェントな負荷分散がシステムで行われるか では「ランダムに接続される」ことになっており、複数台のセカンダリレプリカをデプロイしている場合、どのレプリカに接続されるかはランダムとなるようです。
(Build 2019 の内容では、ラウンドロビンとなっていたのですが、私が検証したときにはランダムのような動作となっていました)
今回の本題はそこではなく、「プライマリレプリカで更新 / 追加されたデータがセカンダリレプリカでどのように認識されるか」という点です、
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SQL Database Serverless の自動停止の最小時間が 1 時間に短縮されました (2019/7/6 版)
SQL Database Serverless が提供された当初は、自動停止の期間が「6 時間」だったのですが、これが「1 時間」に変更となったようです。
![]()
日本語のドキュメントはまだ反映されていないようですが、英語版は記載が変更されています。
Azure SQL Database serverless (preview)
デフォルトも 1 時間に変更となったようですね。
できれば 10 数分の期間ぐらいでも設定したいですが、以前の 6 時間よりは使いやすくなったのではないでしょうか。
SQL Database の更新情報 (2019/6/13 版)
6/12 にいくつかの更新が発表されていましたのでまとめて確認しておこうかと。
Advanced Data Security available for SQL Server on Azure Virtual Machines
SQL Server on Azure VM で高度なデータセキュリティ機能が利用可能になりました。
SQL Database では以前から実装されていますが、この技術が IaaS の SQL Server でも使用できるようですね。
機能としては、次の 2 種類が使用できるようになるようです。
- 脆弱性評価
- 高度な脅威検知
次のような情報も併せて公開されていますね。
- Advanced data security for SQL Server is coming to Azure Virtual Machines
- IaaS の SQL サーバー向け Advanced Data Security
脅威検知については、現状は、通常とは異なるアクセスについての検知が利用できるようですが、SQL インジェクションのようなクエリ実行に対しての検知の提供も準備されているようですね。
Azure SQL Database Managed Instance でリージョンのリソース制限のサポートが拡大されました
Managed Instance はサブスクリプション内にデプロイできる数がかなり少なく制限されていたのですが、この制限が緩和されたようです。
以前はこのような制約でしたが、結構緩和されていますね。
最新のリソース制限については こちら を確認していただければ。
General availability: 4 vCore Azure SQL Database managed instances on Gen5 hardware
Gen5 については 4 コアモデルの提供が開始されました。
価格の情報 と リソース制限 の情報も更新されています。
4 コアモデルであれば、今までと比べるとかなりやすく使用できますね。
デモがやりやすくなりうれしい限りです。
Dev/test pricing option for individual Visual Studio subscribers is now available for Azure SQL Database managed instance
こちらもうれしい情報なのですが、Visual Studio サブスクリプションについている Azure サブスクリプションで、Managed Insance が利用できるようになりました。
さらに「開発テスト用従量課金プラン」と同様に 55% ディスカウントされた金額で利用できますので、検証時の費用は結構抑えられそうです。
Azure SQL Database default configuration changing soon
新しいデータベースを作成した際のデフォルトの構成が汎用目的 / 2 vCore / Gen5 のモデルとなりました。
オプションを何も設定せずに CREATE DATABASE すると次のような DB で作成されます。 ![]()
SQL Database のディスクを使用した処理の最小応答時間を取得してみる
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。
- リモートストレージへのアクセス
- 書き込み時 : 5 ~ 7 ミリ秒程度の I/O 待機時間
- 読み込み時 : 5~10 ミリ秒程度の I/O 待機時間
- ローカルストレージへのアクセス :
- 書き込み時 : 1~2 ミリ秒程度の I/O 待機時間
- 読み込み時 : 1~2 ミリ秒程度の I/O 待機時間
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。
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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。
- アプリケーションからのアクセスを考慮した応答時間
- データベース単体の応答時間
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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