text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
managée du watcher dans le rôle RBAC Key Vault Secrets User. Pour suivre
le principe du privilège minimum, ajoutez cette attribution de rôle pour chaque secret,
plutôt que pour l’intégralité du coffre. La page Contrôle d’accès (IAM) s’affiche
uniquement si le coffre est configuré pour utiliser le modèle d’autorisation ... | [
-0.01827847585082054,
0.02242550626397133,
0.0002858194930013269,
-0.00950073916465044,
0.05810486525297165,
0.0029529924504458904,
0.03796084597706795,
-0.014979568310081959,
-0.020329266786575317,
-0.03939680755138397,
-0.013078407384455204,
0.01175155583769083,
-0.021311333402991295,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 691,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "446",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Pour créer et gérer le schéma de base de données dans le magasin de données et pour ingérer
des données de surveillance, un observateur nécessite l’appartenance au rôle RBAC
administrateurs dans la base de données du magasin de données sur un cluster Azure Data
Explorer ou dans Real-Time Analytics. L’observateur n’a pa... | [
-0.020648755133152008,
0.012315516360104084,
0.0023474073968827724,
-0.00837748497724533,
0.05585209280252457,
-0.008943982422351837,
0.027866382151842117,
0.03343648836016655,
-0.028640465810894966,
-0.060563694685697556,
-0.016354259103536606,
-0.039173856377601624,
-0.048348721116781235,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 692,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "447",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
complet de cette identité dans la zone Rechercher.
4. Sélectionnez l’application d’entreprise pour l’identité managée de l’observateur.
Au lieu d’utiliser le Portail Azure, vous pouvez également permettre d'accéder à la base de
données en utilisant une commande KQL. Utilisez cette méthode pour permettre d'accéder à
une... | [
-0.03254067525267601,
0.008135461248457432,
-0.014820536598563194,
-0.009914729744195938,
0.07131100445985794,
0.00512158265337348,
0.04064202308654785,
0.03880199417471886,
-0.023089652881026268,
-0.06912463158369064,
-0.024526996538043022,
-0.08562950789928436,
-0.06765313446521759,
0.03... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 693,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "447",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
1. Connectez-vous à une base de données sur le cluster Azure Data Explorer en utilisant
Kusto Explorer ou l’interface utilisateur Web
d’Azure Data Explorer.
2. Dans l’exemple de commande KQL suivant, remplacez les trois espaces réservés comme
indiqué dans le tableau :
Kusto
Espace réservé
Remplacement
adx-database-
na... | [
-0.07281604409217834,
-0.00683956453576684,
-0.02317546121776104,
0.006502985488623381,
0.06639864295721054,
-0.016008056700229645,
0.03667178004980087,
0.033177901059389114,
0.020969994366168976,
-0.07474133372306824,
-0.033414311707019806,
-0.04581931233406067,
-0.04208873584866524,
0.02... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 694,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "448",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
trouve toujours dans le même locataire
Microsoft Entra ID que l'identité managée du veilleur.
Par exemple :
Kusto
Pour plus d’informations, consultez Contrôle d’accès en fonction du rôle Kusto.
.add database [adx-database-name-placeholder] admins ('aadapp=identity-
principal-id-placeholder;tenant-primary-domain-placeho... | [
-0.03411577269434929,
0.017427530139684677,
-0.010395633056759834,
0.030084365978837013,
0.06047973036766052,
-0.009635749273002148,
0.041160278022289276,
0.01606561429798603,
-0.018124958500266075,
-0.04845515638589859,
-0.03768724575638771,
-0.028310881927609444,
-0.05818300321698189,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 695,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "448",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Vous pouvez utiliser le Portail Azure ou une commande KQL pour octroyer aux utilisateurs et
aux groupes l’accès à une base de données sur un cluster Azure Data Explorer ou dans
Analytique en temps réel. Pour octroyer l’accès, vous devez être membre du rôle RBAC
Administrateur dans la base de données.
Utilisez une comma... | [
-0.0739782303571701,
-0.016735391691327095,
0.001276630675420165,
-0.0032283084001392126,
0.050879113376140594,
-0.00227039004676044,
0.03313068673014641,
0.048947107046842575,
-0.006503709591925144,
-0.06647488474845886,
-0.02119111642241478,
-0.054414115846157074,
-0.04838406667113304,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 696,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "449",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
de requête, les statistiques d’attente des requêtes, les statistiques de session
et les métadonnées de table peuvent contenir des données potentiellement sensibles,
telles que les noms de table et d’index, le texte de requête, les valeurs des paramètres de
requête, noms de connexion, etc.
En octroyant l’accès à la visu... | [
-0.026912406086921692,
0.007229494862258434,
-0.0023884265683591366,
-0.0015585875371471047,
0.07135196030139923,
0.02022460289299488,
0.019029155373573303,
0.011480633169412613,
-0.037142179906368256,
-0.056104984134435654,
0.005168198607861996,
-0.006254573352634907,
-0.065750852227211,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 697,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "449",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
3. Dans la page Nouveaux principaux, tapez le nom de l’utilisateur ou du groupe dans la
zone Recherche.
4. Sélectionnez l’utilisateur ou le groupe.
Au lieu d’utiliser le Portail Azure, vous pouvez également octroyer aux utilisateurs et aux
groupes l’accès à la base de données en utilisant une commande KQL. L’exemple de... | [
-0.03024359792470932,
0.009552410803735256,
0.007420377805829048,
-0.01789015904068947,
0.06513296067714691,
0.01137910969555378,
0.035706695169210434,
0.05946604907512665,
-0.004349253140389919,
-0.054970063269138336,
-0.013013078831136227,
-0.04308737814426422,
-0.05865947902202606,
0.02... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 698,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "450",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
database [watcher_data_store] viewers
('aadgroup=SQLMonitoringUsers@contoso.com;8537e70e-7fb8-43d3-aac5-8b30fb3dcc4c');
Conseil
Pour vous permettre d’octroyer un accès aux utilisateurs et aux groupes de votre locataire
Microsoft Entra ID, l’authentification inter-locataires est activée dans Analytique en temps
réel ... | [
-0.0193769708275795,
-0.010721349157392979,
0.02592068910598755,
0.03321237862110138,
0.05932551622390747,
0.005399759858846664,
0.027062803506851196,
0.04984212666749954,
-0.004696767311543226,
-0.060432784259319305,
0.00710560055449605,
-0.01753215491771698,
-0.03176447004079819,
0.00973... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 699,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "450",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Vous pouvez mettre à l’échelle votre cluster Azure Data Explorer en fonction des besoins. Par
exemple, vous pouvez effectuer un scale-down de votre cluster vers la référence SKU Extra
small, Dev/test si un contrat de niveau de service (SLA) n’est pas nécessaire, et si le niveau de
performance d’ingestion des données et... | [
-0.02933255024254322,
-0.0012981225736439228,
-0.040012177079916,
-0.007398695684969425,
0.05190960317850113,
0.029314571991562843,
0.019550401717424393,
0.07019123435020447,
-0.03770479932427406,
-0.048114798963069916,
0.0050088344141840935,
-0.058445367962121964,
-0.03881535306572914,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 700,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "451",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
sur votre cluster et observez les
erreurs de régulation.
La latence d’ingestion des données devient constamment plus élevée qu’acceptable.
En général, vous n’avez pas besoin de mettre à l’échelle votre cluster à mesure que la quantité
de données dans le magasin de données augmente au fil du temps. Cela est dû au fait q... | [
-0.02006421610713005,
0.0018522355239838362,
-0.0586719885468483,
-0.01725897379219532,
0.048996664583683014,
0.00455872667953372,
0.004981447476893663,
0.05912242829799652,
-0.0594220869243145,
-0.029920341446995735,
0.0002611516392789781,
-0.011951775290071964,
-0.036011893302202225,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 701,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "451",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Vous pourriez constater que, même après avoir mis à l’échelle le cluster horizontalement,
certaines requêtes ne s’exécutent toujours pas comme prévu. Cela peut se produire si le
niveau de performance des requêtes est limité par les ressources disponibles sur une
instance (nœud) du cluster. Dans ce cas, augmentez vertic... | [
-0.022060541436076164,
-0.005398535169661045,
-0.005602435674518347,
0.016131198033690453,
0.0681447684764862,
0.022823363542556763,
0.0046295467764139175,
0.07366356253623962,
-0.03795812278985977,
-0.07258930802345276,
-0.020472653210163116,
-0.05856125056743622,
-0.05289638042449951,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 702,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "452",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Azure Data Explorer complet. La mise à niveau
conserve toutes les données collectées.
Pour vous assurer que votre observateur continue de fonctionner après la mise à niveau, vous
devez suivre les étapes suivantes :
1. Arrêtez l’observateur.
2. Suivez les étapes de mise à niveau vers un cluster Azure Data Explorer compl... | [
-0.04829946532845497,
-0.02574588730931282,
0.014506468549370766,
0.020030898973345757,
0.05534687638282776,
-0.006141912657767534,
0.01991681382060051,
0.05539574474096298,
-0.05528891831636429,
-0.06041036173701286,
-0.04734719172120094,
-0.024507706984877586,
-0.03931695595383644,
0.026... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 703,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "452",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Si vous n’avez pas besoin des données les plus anciennes, vous pouvez configurer des
stratégies de conservation des données pour les supprimer définitivement et
automatiquement. Par défaut, la conservation des données est définie sur 365 jours dans une
nouvelle base de données sur un cluster Azure Data Explorer ou dans... | [
-0.016256369650363922,
0.019612805917859077,
-0.01607639715075493,
0.029332300648093224,
0.06891702860593796,
0.0004206096054986119,
0.017875125631690025,
0.037040069699287415,
-0.05250898376107216,
-0.07174870371818542,
-0.02077539451420307,
-0.007495468482375145,
-0.03967422619462013,
-0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 704,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "453",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
que de nouvelles tables
dans le magasin de données ou de nouvelles colonnes dans des tables existantes peuvent être
ajoutées automatiquement.
Pour ce faire, l’identité managée actuelle d’un observateur doit être membre du rôle RBAC
Administrateurs dans le magasin de données. La révocation de cette appartenance à ce rôl... | [
-0.040908701717853546,
0.011859116144478321,
-0.012486156076192856,
0.0016281818971037865,
0.05835704132914543,
-0.007023805286735296,
0.008836104534566402,
0.003859977936372161,
-0.08737041056156158,
-0.03864815831184387,
-0.036304619163274765,
-0.019848132506012917,
-0.061737991869449615,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 705,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "453",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
De même, la création de nouveaux objets tels que des tables, des tables externes, des vues
matérialisées, des fonctions, etc. dans le magasin de données observateur n'est pas supportée.
Vous pouvez utiliser des Requêtes croisées entre clusters et entre bases de données pour
interroger des données dans votre magasin de ... | [
-0.006100201513618231,
-0.00045903181307949126,
-0.001078918226994574,
0.02175016701221466,
0.04712207242846489,
0.016061952337622643,
-0.00331533863209188,
0.058174315840005875,
-0.03971165791153908,
-0.0734180137515068,
-0.03546995297074318,
-0.0417211651802063,
-0.07594878226518631,
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} |
de streaming soit activée sur le
cluster Azure Data Explorer contenant la base de données de stockage. L’ingestion de
streaming est automatiquement activée pour le nouveau cluster Azure Data Explorer créé
lorsque vous créez un nouvel observateur. Elle est également activée dans Analytique en temps
réel et sur le cluste... | [
-0.017460767179727554,
-0.016130005940794945,
-0.01689579337835312,
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-0.06872577965259552,
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} |
Si vous souhaitez utiliser un cluster Azure Data Explorer existant, veillez à d’abord activer
l’ingestion de streaming. Cela prend quelques minutes et redémarre le cluster.
Si l’accès public est désactivé sur un cluster Azure Data Explorer, vous devez créer un point de
terminaison privé pour vous connecter au cluster d... | [
-0.01586269587278366,
-0.005700040142983198,
-0.007246270310133696,
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} |
un grand patrimoine Azure SQL, vous devrez peut-être créer plusieurs
observateurs.
Chaque observateur nécessite une base de données sur un cluster Azure Data Explorer ou dans
Analytique en temps réel comme magasin de données. Les observateurs que vous créez
peuvent utiliser une base de données unique comme magasin de d... | [
-0.024796495214104652,
-0.019380783662199974,
0.014389129355549812,
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-0.012294541113078594,
0.03984485939145088,
0.044356148689985275,
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} |
Il existe une vue à volet unique de l’ensemble de votre patrimoine Azure SQL.
Les tableaux de bord de tout observateur affichent toutes les données dans le magasin de
données, même si les données sont collectées par d’autres observateurs.
Les utilisateurs ayant accès au magasin de données ont accès aux données de surve... | [
-0.025112494826316833,
-0.021042540669441223,
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0.06020568311214447,
-0.012298707850277424,
0.018421847373247147,
0.04091436415910721,
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} |
Azure SQL (préversion)
Surveiller les charges de travail Azure SQL avec un observateur de base de données
(préversion)
Collecte de données et jeux de données de l’observateur de base de données (préversion)
Analyser les données de surveillance de l’observateur de base de données (préversion)
Alertes d’observateur de ba... | [
-0.009507914073765278,
-0.011945545673370361,
0.029687343165278435,
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0.03693941980600357,
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} |
Collection de données et jeux de données
de l’observateur de base de données
(aperçu)
Article • 04/05/2025
S’applique à :
Azure SQL Database
Azure SQL Managed Instance
L’observateur de base de données collecte les données de surveillance à partir des vues
système SQL et les ingère dans le magasin de données sous la for... | [
0.003058562520891428,
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0.01516744401305914,
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0.052845753729343414,
-0.020258281379938126,
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"total_pages": 6953
} |
d’ingestion des données sur les tableaux de bord de l’observateur de base
de données, à l’aide du lien des statistiques d’ingestion.
L’activation de l’observateur de base de données n’a probablement pas d’impact observable
sur les performances de la charge de travail de l’application. Les requêtes de surveillance les
p... | [
-0.006167377345263958,
0.04014444723725319,
-0.041701789945364,
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0.043355487287044525,
-0.040945813059806824,
0.03849857300519943,
0.06040337309241295,
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"total_pages": 6953
} |
Pour réduire davantage le risque d’impact sur les charges de travail d’application, toutes
les requêtes de l’observateur de base de données dans Azure SQL Database sont régies
par les ressources en tant que charge de travail interne. En cas de conflit de ressources, la
consommation de ressources par les requêtes de sur... | [
0.0349281020462513,
-0.01063751894980669,
-0.02704528532922268,
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0.05743831396102905,
0.0028983040247112513,
-0.001993246143683791,
0.0552217997610569,
-0.018536075949668884,
-0.07601308822631836,
0.019353244453668594,
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-0.00... | {
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} |
de données d’ancrage fournissent des données de surveillance
pour le pool dans son ensemble.
Les données collectées dans la base de données d’ancrage contiennent des mesures au niveau
du pool ainsi que, pour chaque base de données du pool, certaines mesures de performance
au niveau de la base de données, telles que l’u... | [
-0.000036764169635716826,
0.00033608858939260244,
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0.07188080251216888,
0.039439551532268524,
-0.011814197525382042,
0.028001243248581886,
-0.07273910194635391,
-0.0776267871260643,
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} |
Certaines données de surveillance, telles que l’utilisation de l’UC, de la mémoire et du stockage
au niveau du pool, ainsi que les statistiques d’attente ne sont collectées qu’au niveau du pool
élastique, car elles ne peuvent pas être attribuées à une base de données individuelle dans un
pool. À l’inverse, certaines au... | [
-0.017904138192534447,
-0.0209379680454731,
-0.007774253375828266,
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-0.032610613852739334,
0.05657175928354263,
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} |
dense.
Les clients peuvent choisir de stocker les données de surveillance SQL collectées dans l’un des
trois types de magasin de données :
Surveiller des pools élastiques denses
Conseil
Pour surveiller un pool élastique dense, activez la surveillance au niveau du pool en
ajoutant le pool élastique en tant que cible S... | [
0.005943255964666605,
-0.026597553864121437,
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0.02008889615535736,
-0.015626808628439903,
0.03627939149737358,
-0.04454661160707474,
-0.06672808527946472,
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} |
Une base de données sur un cluster Azure Data Explorer. Par défaut, un nouveau cluster
Azure Data Explorer est créé pour chaque observateur et se trouve dans la même région
Azure que ce dernier.
Les clients peuvent choisir la région Azure spécifique dans une zone géographique Azure
comme emplacement pour leur cluster A... | [
-0.02081873267889023,
-0.015045218169689178,
0.004205887671560049,
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0.07087568193674088,
-0.0057679433375597,
0.02570977434515953,
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} |
Nom du jeu
de données
Nom de table
Fréquence
de collecte
(hh:mm:ss)
Descriptif
Sessions
actives
sqldb_database_active_sessions
00:00:30
Chaque ligne
représente une
session qui exécute
une requête, qui
est bloquante ou
qui a une
transaction
ouverte.
Historique de
sauvegarde
sqldb_database_sql_backup_history
00:05:00
Cha... | [
-0.03967219218611717,
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-0.018832409754395485,
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Nom du jeu
de données
Nom de table
Fréquence
de collecte
(hh:mm:ss)
Descriptif
modifications, telle
que la capture des
changements de
données ou le flux
de modification
(Azure Synapse
Link).
Connectivité
sqldb_database_connectivity
00:00:30
Chaque ligne
représente une
sonde de
connectivité (une
connexion et une
requête... | [
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0.0302925705909729,
-0.012728795409202576,
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Nom du jeu
de données
Nom de table
Fréquence
de collecte
(hh:mm:ss)
Descriptif
Index
manquants
sqldb_database_missing_indexes
00:15:00
Chaque ligne
représente un
index dont la
création est
susceptible
d’améliorer les
performances de la
requête.
Événements
de mémoire
insuffisante
sqldb_database_oom_events
00:01:00
Chaqu... | [
-0.04900440201163292,
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-0.010168964974582195,
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0.06865837424993515,
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Nom du jeu
de données
Nom de table
Fréquence
de collecte
(hh:mm:ss)
Descriptif
Propriétés
sqldb_database_properties
00:05:00
Chaque ligne
représente une
base de données
et inclut des
options de base de
données, des
limites de
gouvernance des
ressources et
d’autres
métadonnées de
base de données.
Statistiques
d’exécutio... | [
-0.038736309856176376,
0.03597673773765564,
-0.0062730140052735806,
0.017183290794491768,
0.06141466647386551,
0.006187246181070805,
0.02437692880630493,
0.0327783077955246,
-0.039906516671180725,
-0.035356368869543076,
-0.007185694761574268,
-0.022013427689671516,
-0.06477545201778412,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 722,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "464",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Nom du jeu
de données
Nom de table
Fréquence
de collecte
(hh:mm:ss)
Descriptif
secondaires
lorsqu’ils sont
collectés sur un
réplica secondaire.
Utilisation
des
ressources
sqldb_database_resource_utilization
00:00:15
Chaque ligne
représente les
statistiques de
consommation de
l’UC, des E/S de
données, des E/S
de journal... | [
-0.049379121512174606,
0.018586236983537674,
-0.025614434853196144,
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0.058976706117391586,
0.023481879383325577,
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-0.03722346946597099,
-0.002104660728946328,
-0.002656240016222,
-0.057963043451309204,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 723,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "465",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Nom du jeu
de données
Nom de table
Fréquence
de collecte
(hh:mm:ss)
Descriptif
des statistiques
cumulatives
d’IOPS, de débit et
de latence pour le
fichier.
Utilisation du
stockage
sqldb_database_storage_utilization
00:01:00
Chaque ligne
représente une
base de données
et inclut son
utilisation du
stockage,
notamment
tem... | [
-0.036021310836076736,
0.031736668199300766,
-0.002434767549857497,
0.0019982410594820976,
0.07647176086902618,
0.034117441624403,
-0.0012199792545288801,
0.03988668695092201,
-0.0628533586859703,
-0.01690623164176941,
-0.00953160785138607,
-0.01116197183728218,
-0.04910682886838913,
0.011... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 724,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "466",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Nom du jeu
de données
Nom de table
Fréquence
de collecte
(hh:mm:ss)
Descriptif
l’instance du
moteur de base de
données. Pour les
bases de données
d’un pool
élastique, seules
les statistiques
d’attente limitées à
l’étendue de la
base de données
sont collectées.
Pour chaque type de cible SQL, les jeux de données ont des ... | [
-0.04736197739839554,
0.04609496891498566,
-0.008963530883193016,
-0.026160886511206627,
0.04190757870674133,
0.007654980290681124,
-0.0026264379266649485,
0.04653182253241539,
-0.06651493906974792,
-0.03483402729034424,
-0.0025963657535612583,
-0.015388541854918003,
-0.039532314985990524,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 725,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "467",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Nom de colonne
Descriptif
subscription_id
L’ID d’abonnement Azure de la base de données SQL.
resource_group_name
Le nom du groupe de ressources de la base de données SQL.
resource_id
ID de ressource Azure de la base de données SQL.
sample_time_utc
Heure à laquelle les valeurs de la ligne ont été observées, au format UT... | [
-0.019829342141747475,
-0.013502915389835835,
-0.015232878737151623,
-0.0024312022142112255,
0.07678098231554031,
0.024894272908568382,
0.03548824042081833,
0.05828475579619408,
-0.012109668925404549,
-0.047831203788518906,
0.011734898202121258,
-0.03463081642985344,
-0.05831027030944824,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 726,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "468",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
jeu de données comporte à la fois des colonnes sample_time_utc et collection_time_utc
s’il contient des échantillons observés avant la collecte de la ligne par l’observateur de base de
données. Sinon, le temps d’observation et l’heure de collecte sont identiques, et le jeu de
données ne contient que la colonne sample_... | [
-0.014501837082207203,
0.012353283353149891,
-0.0007424384821206331,
0.01565595343708992,
0.05898731201887131,
-0.014999090693891048,
0.019143827259540558,
0.06324411928653717,
-0.018015075474977493,
-0.06236270070075989,
0.02686273120343685,
0.003665751311928034,
-0.06733538955450058,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 727,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "468",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
plusieurs lignes, chacune avec une valeur différente end_time . Toutes ces lignes ont la même
valeur collection_time_utc .
Surveiller les charges de travail Azure SQL avec l’observateur de base de données (aperçu)
Démarrage rapide : Créer un observateur pour surveiller Azure SQL (préversion)
Créer et configurer un surv... | [
0.005168119445443153,
-0.012324872426688671,
0.03440329059958458,
0.026697896420955658,
0.04613291844725609,
-0.012819960713386536,
0.046816322952508926,
0.06387510150671005,
0.009981546550989151,
-0.05819712206721306,
-0.0003832118527498096,
-0.03222822770476341,
-0.06441889703273773,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 728,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "469",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Analyser les données de surveillance de
l’observateur de base de données (aperçu)
Article • 04/05/2025
S’applique à :
Azure SQL Database
Azure SQL Managed Instance
Outre l’utilisation de tableaux de bord dans le Portail Azure, ou la création de visualisations
pour afficher et analyser des données de surveillance SQL da... | [
0.005034968722611666,
-0.010946589522063732,
0.008479355834424496,
-0.010014320723712444,
0.06250811368227005,
-0.002145332284271717,
0.04457272216677666,
0.054514314979314804,
-0.016509585082530975,
-0.08271417021751404,
-0.02457338571548462,
-0.04226267337799072,
-0.06567978113889694,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 729,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "470",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
utiliser Kusto Explorer ou l’interface
utilisateur Web d’Azure Data Explorer. Kusto Explorer est un logiciel de bureau Windows
complet, tandis que l’interface utilisateur Web d’Azure Data Explorer vous permet d’exécuter
des requêtes KQL et de visualiser les résultats dans le navigateur sur n’importe quelle
plateforme.
... | [
-0.04150049015879631,
-0.02300896868109703,
-0.0017545486334711313,
-0.014984449371695518,
0.06602435559034348,
0.007496009115129709,
0.03538065776228905,
0.032976653426885605,
-0.0028218019288033247,
-0.04973215609788895,
-0.027193497866392136,
-0.03769911825656891,
-0.042497649788856506,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 730,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "470",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Si vous ne connaissez pas KQL, les ressources suivantes peuvent vous aider à démarrer :
Écrire votre première requête avec le langage de requête Kusto
Démarrage rapide : Interroger des exemples de données
Tutoriel : Découvrir les opérateurs courants
Les exemples suivants peuvent vous aider à écrire vos propres requêtes... | [
-0.015939800068736076,
-0.011901389807462692,
-0.015822511166334152,
0.029777653515338898,
0.05822455883026123,
0.02789587341248989,
0.04018329828977585,
0.05445830151438713,
-0.025669801980257034,
-0.05150625854730606,
-0.012052854523062706,
-0.010337176732718945,
-0.07180790603160858,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 731,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "471",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Dans cet exemple, la requête retourne un jeu regroupant toutes les bases de données, pools
élastiques ou instances managées SQL à partir desquels au moins un échantillon dans le jeu de
donnéesPropriétés correspondant a été collecté au cours du dernier jour. En d’autres termes,
chaque ligne représente une cible de surve... | [
0.004386824555695057,
-0.0035217097029089928,
-0.021924519911408424,
0.016512643545866013,
0.06470149010419846,
0.02340267412364483,
0.04377487301826477,
0.07896079123020172,
-0.01999662071466446,
-0.07297824323177338,
-0.0037579992786049843,
-0.03721145540475845,
-0.05497398227453232,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 732,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "472",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
replica_type
| project-rename last_sample_time_utc = sample_time_utc
| sort by tolower(logical_server_name) asc,
tolower(database_name) asc,
case(
replica_type == "Primary", 0,
replica_type == "Geo-replication forwarder", 1,
replica_type == "Named secondary"... | [
-0.03747674450278282,
-0.040039848536252975,
-0.01821412891149521,
0.013284120708703995,
0.06253024935722351,
0.030656849965453148,
0.043664611876010895,
0.038125090301036835,
-0.0016995237674564123,
-0.05287311598658562,
0.01221949327737093,
-0.03235536441206932,
-0.06623794138431549,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 733,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "472",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
La requête utilise le jeu de donnéesStatistiques d’exécution des requêtes pour renvoyer le
nombre de requêtes les plus importantes que vous avez spécifié, et inclut leur classement selon
toutes les autres métriques de consommation de ressources.
Base de données SQL
let topQueriesBy = "cpu_time"; // Set to one of the fo... | [
-0.018018459901213646,
0.005623891483992338,
0.010723098181188107,
-0.022368814796209335,
0.072891466319561,
0.009611797519028187,
0.017491783946752548,
0.049795739352703094,
-0.04796008765697479,
-0.07796788215637207,
-0.023500077426433563,
-0.02308301441371441,
-0.06593748927116394,
-0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 734,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "473",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
= dcount(logical_server_name),
any_logical_server_name = take_any(logical_server_name),
dcount_elastic_pools = dcount(strcat(logical_server_name, "|",
elastic_pool_name)),
any_elastic_pool_name = take_any(elastic_pool_name),
dcount_databases = dcount(strcat(logical_serve... | [
-0.005353537388145924,
-0.005738477222621441,
-0.01592881605029106,
0.0009324897546321154,
0.05436014384031296,
0.027249151840806007,
0.00782215315848589,
0.06429603695869446,
-0.03173108771443367,
-0.030645929276943207,
-0.012170269154012203,
-0.01024840958416462,
-0.08469130843877792,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 735,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "473",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
logical_io_reads = sum(avg_logical_io_reads * count_executions),
logical_io_writes = sum(avg_logical_io_writes * count_executions),
physical_io_reads = sum(avg_physical_io_reads * count_executions),
num_physical_io_reads = sum(avg_num_physical_io_reads *
count_executions),
... | [
0.013892482034862041,
0.0011447116266936064,
-0.004574909806251526,
-0.017421139404177666,
0.08734206110239029,
0.029943479225039482,
0.035812679678201675,
0.04964335262775421,
-0.009346166625618935,
-0.029773607850074768,
0.016115380451083183,
-0.018610844388604164,
-0.08795750886201859,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 736,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "474",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
database_name = iif(dcount_databases == 1, any_database_name,
strcat(any_database_name, " (+", tostring(dcount_databases - 1), ")")),
query_sql_text,
count_executions,
count_successful_executions,
count_aborted_executions,
count_exception_executions,
duration... | [
0.004699316807091236,
0.014527520164847374,
-0.028794599696993828,
-0.00927971862256527,
0.08583180606365204,
0.0331859365105629,
0.013091418892145157,
0.030374759808182716,
-0.01467210240662098,
-0.027959095314145088,
-0.0003004542086273432,
0.022633155807852745,
-0.08737418800592422,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 737,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "474",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
- 1), ")")),
query_hash
| sort by count_executions desc | extend count_executions_rank =
row_rank_dense(count_executions)
| sort by duration_us desc | extend duration_rank =
row_rank_dense(duration_us)
| sort by cpu_time_us desc | extend cpu_time_rank =
row_rank_dense(cpu_time_us)
| sort by logical_io_read... | [
0.00534583767876029,
0.03179243206977844,
-0.01700351946055889,
-0.0024776430800557137,
0.04996965080499649,
0.0317593589425087,
0.06400785595178604,
-0.011631522327661514,
0.00888407789170742,
-0.05723607540130615,
-0.003900207346305251,
-0.02948022074997425,
-0.048163022845983505,
0.0292... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 738,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "474",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Dans cet exemple, la requête retourne des valeurs de compteur de performances pour un
intervalle de temps qui démarre 30 minutes avant l’heure de fin spécifiée.
Cet exemple utilise des compteurs de performances cumulatifs tels que Total request count et
Query optimizations/sec . Cumulatif signifie que la valeur du com... | [
0.005299659911543131,
0.0023976697120815516,
-0.012370931915938854,
-0.008019006811082363,
0.050447337329387665,
0.0010566710261628032,
0.03857487067580223,
0.047676932066679,
-0.035067345947027206,
-0.048912324011325836,
-0.011777931824326515,
-0.017780492082238197,
-0.04585547000169754,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 739,
"contains_sku": false,
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"service_name": "SQL Database",
"source": "475",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
topQueriesBy =~ "logical_io_reads", toreal(logical_io_reads),
topQueriesBy =~ "logical_io_writes", toreal(logical_io_writes),
topQueriesBy =~ "physical_io_reads", toreal(physical_io_reads),
topQueriesBy =~ "num_physical_io_reads",
toreal(num_physical_io_reads),
t... | [
-0.03249376267194748,
0.025298399850726128,
-0.005224538501352072,
-0.02276751585304737,
0.06936714798212051,
-0.05351218953728676,
0.025991810485720634,
0.07035074383020401,
-0.008876550011336803,
-0.022880367934703827,
-0.0372452549636364,
-0.0017603696323931217,
-0.04156193882226944,
0.... | {
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"chunk_index": 740,
"contains_sku": false,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
différence, ou delta, entre la valeur du compteur dans chaque échantillon et sa valeur dans
l’échantillon précédent pour obtenir le nombre de requêtes et d’optimisations qui se sont
produites depuis l’échantillon précédent, puis visualise ces métriques sur un graphique
temporel.
L’exemple suivant concerne les compteurs... | [
0.007351650390774012,
-0.00475136237218976,
-0.011316088028252125,
0.025820085778832436,
0.07487320899963379,
0.00648412574082613,
0.014288431033492088,
0.0655200406908989,
-0.04060599207878113,
-0.07402072101831436,
0.004784171003848314,
-0.03316674754023552,
-0.04309879243373871,
0.05295... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 741,
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"document_title": "Sql_Database",
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"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "476",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
>= prev(sample_time_utc),
datetime_diff("Millisecond", sample_time_utc, prev(sample_time_utc)),
long(null))
| where isnotempty(delta_sample_time_utc)
| extend value = delta_cntr_value / delta_sample_time_utc * 1000
| summarize requests_per_sec = take_anyif(value, counter_name =~ "Total
request count"),
q... | [
0.002000227803364396,
-0.00930528063327074,
0.00736104603856802,
0.0064111994579434395,
0.07358414679765701,
0.011212487705051899,
0.043628741055727005,
0.031545255333185196,
-0.017478976398706436,
-0.07765605300664902,
0.012229397892951965,
-0.009881042875349522,
-0.060086145997047424,
0.... | {
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"chunk_index": 742,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "476",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
L’exemple suivant utilise le jeu de données Compteurs de performances (détaillé) pour
représenter graphiquement l’utilisation de l’UC pour les pools de ressources utilisateur et
internes ainsi que les groupes de charge de travail dans Azure SQL Database. Pour plus
d’informations, consultez Consommation de ressources pa... | [
0.014857624657452106,
-0.0071587758138775826,
-0.017879851162433624,
0.022875530645251274,
0.05370549112558365,
0.018861666321754456,
0.014817739836871624,
0.07202047854661942,
-0.02010718546807766,
-0.06694985181093216,
0.02410087361931801,
-0.0387636162340641,
-0.04937344416975975,
0.022... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 743,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "477",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
SQL
let logicalServer = @"your-server-name";
let databaseName = @"your-database-name";
let replicaType = "Primary";
let endTime = datetime("2023-12-19 22:10:00");
let startTime = endTime - 30m;
sqldb_database_performance_counters_detailed
| where sample_time_utc between (startTime .. endTime)
| where logical_server_nam... | [
0.02637569047510624,
0.01888323947787285,
0.001611843123100698,
-0.031331658363342285,
0.099308080971241,
0.004363387823104858,
0.05867338180541992,
0.023583993315696716,
-0.00564761646091938,
-0.04205353558063507,
0.002607580041512847,
-0.024052953347563744,
-0.06286264210939407,
0.030991... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 744,
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"source": "477",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Cet exemple montre comment représenter graphiquement les principaux types d’attente SQL
au cours d’un intervalle de temps. La requête calcule le temps d’attente cumulé pour chaque
type d’attente, en millisecondes par seconde de temps écoulé. Vous pouvez ajuster les
variables de requête pour définir l’heure de début et ... | [
0.021787142381072044,
0.002207157202064991,
-0.015566939488053322,
0.04940466210246086,
0.052407000213861465,
0.025824468582868576,
0.060076214373111725,
0.056801844388246536,
-0.04132869467139244,
-0.0646437332034111,
0.0027957987040281296,
-0.041441965848207474,
-0.07269784808158875,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 745,
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"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"source": "478",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
and counter_name in ("CPU usage
%")
| project sample_time_utc, workload_group = instance_name, cpu_percentage =
cntr_value
| render timechart;
Utiliser KQL pour analyser les attentes cumulatives au fil du
temps
Base de données SQL
let logicalServer = @"your-server-name";
let databaseName = @"your-database-name";
let ... | [
0.01119609922170639,
0.014169204980134964,
0.002520864363759756,
-0.026964694261550903,
0.07315747439861298,
0.02193845435976982,
0.05828683078289032,
0.04089092090725899,
-0.01951395347714424,
-0.05099515616893768,
-0.014770044945180416,
-0.03457600250840187,
-0.05115779861807823,
0.04187... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 746,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "478",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Si vous connaissez déjà T-SQL, vous pouvez commencer à interroger et à analyser
immédiatement les données de surveillance SQL sans avoir à apprendre KQL. Toutefois, KQL
est le langage recommandé pour l’interrogation de données dans Azure Data Explorer ou
l’Analyse en temps réel, car il offre une prise en charge inégalé... | [
0.009147212840616703,
-0.00434827757999301,
-0.011000148952007294,
0.0021448356565088034,
0.07807082682847977,
0.010878033936023712,
0.03464670479297638,
0.04019765928387642,
-0.020276181399822235,
-0.05805708467960358,
0.0055798995308578014,
-0.02307896502315998,
-0.049956467002630234,
0.... | {
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"chunk_index": 747,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
join kind=inner top_wait on wait_type
| project-away wait_type1
| make-series wait_ms_per_s = avgif(wait_ms_per_s, isfinite(wait_ms_per_s))
default = long(null) on sample_time_utc from startTime to endTime step
chart_step by wait_type
| project wait_type, sample_time_utc, wait_ms_per_s
| render timechart;
Utiliser T-... | [
0.0252548661082983,
0.009089700877666473,
0.03327256813645363,
0.008099187165498734,
0.06980766355991364,
0.017977915704250336,
0.06219687685370445,
0.027948440983891487,
-0.03746427968144417,
-0.0887463316321373,
-0.003572514746338129,
-0.01881820522248745,
-0.0447683185338974,
0.03450085... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 748,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "479",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Vous pouvez vous connecter à votre base de données Azure Data Explorer ou Real-Time
Analytics à partir de SQL Server Management Studio (SSMS), Visual Studio Code avec
l’extension mssql SQL Server
et d’autres outils courants. Vous pouvez interroger une base de
données Azure Data Explorer ou KQL comme s’il s’agissait d’... | [
-0.006570129189640284,
0.006314405240118504,
-0.016176776960492134,
0.0013781647430732846,
0.049859076738357544,
0.009267279878258705,
0.03774908557534218,
0.05512123554944992,
0.002646641107276082,
-0.07599880546331406,
-0.04632185399532318,
-0.026669403538107872,
-0.060363877564668655,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 749,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "480",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
vos besoins, ou si vous souhaitez convertir vos requêtes T-SQL en KQL pour utiliser
ses fonctionnalités d’analyses avancées.
Utiliser T-SQL pour analyser la consommation des ressources
au fil du temps
Base de données SQL
DECLARE @LogicalServerName sysname = 'your-server-name',
@DatabaseName sysname = 'your-data... | [
0.0075414166785776615,
0.010250300168991089,
0.0011149313068017364,
-0.0012086245696991682,
0.09401153773069382,
0.03971842676401138,
0.05820123106241226,
0.02786945179104805,
-0.01695624552667141,
-0.04235663264989853,
-0.010571256279945374,
-0.024683816358447075,
-0.058387842029333115,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 750,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "480",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Dans cet exemple, la requête retourne un jeu regroupant toutes les bases de données, pools
élastiques ou instances managées SQL à partir desquels au moins un échantillon du jeu de
donnéesPropriétés correspondant a été collecté au cours des 24 dernières heures. En d’autres
termes, chaque ligne représente une cible de su... | [
0.0030829147435724735,
-0.004763719625771046,
-0.00639391178265214,
0.011117996647953987,
0.059974003583192825,
0.016961760818958282,
0.02965671755373478,
0.07385294139385223,
-0.03518710285425186,
-0.05618464574217796,
-0.0005162795423530042,
-0.020626042038202286,
-0.04227587580680847,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 751,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "481",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Cette requête renvoie les requêtes consommant le plus de ressources dans votre patrimoine
Azure SQL. Modifiez la variable @TopQueriesBy pour trouver les requêtes les plus performantes
en fonction de n’importe quelle métrique du Magasin de requêtes, y compris le temps
processeur, le temps écoulé, le nombre d’exécutions... | [
0.0016570863081142306,
-0.019799968227744102,
-0.015434829518198967,
0.004200204741209745,
0.10111771523952484,
0.04003993421792984,
0.03472786769270897,
0.059097155928611755,
-0.005423092283308506,
-0.07916757464408875,
-0.008025105111300945,
-0.05352643132209778,
-0.07559937983751297,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 752,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "482",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
ASC,
LOWER(database_name) ASC,
CASE replica_type
WHEN 'Primary' THEN 0
WHEN 'Geo-replication forwarder' THEN 1
WHEN 'Named secondary' THEN 2
WHEN 'HA secondary' THEN 3
END ASC;
Utiliser T-SQL pour afficher ou interroger des statistiques
... | [
-0.02137354202568531,
0.00693088723346591,
0.001773310941644013,
-0.0246387030929327,
0.08677777647972107,
0.03830450400710106,
0.06448061019182205,
0.017278702929615974,
-0.013669990934431553,
-0.04247654229402542,
0.014932249672710896,
-0.012680637650191784,
-0.048803333193063736,
0.0568... | {
"azure_component": "storage",
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"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "482",
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"total_pages": 6953
} |
clr_time, query_max_used_memory, log_bytes_used, tempdb_space_used,
row_count, dop
*/
@TopQueriesBy varchar(30) = 'cpu_time',
@TopQueries int = 10,
@LogicalServerName sysname = '', -- Optionally filter by logical
server name
@ElasticPoolName sysname = '', -- Optionally filter b... | [
-0.015424300916492939,
0.011689538136124611,
0.012608470395207405,
-0.004057406447827816,
0.08343030512332916,
-0.006622915621846914,
0.04211097210645676,
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-0.048472702503204346,
0.... | {
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"total_pages": 6953
} |
CONCAT(CAST(plan_id AS varchar(11)), IIF(count_plans > 1, CONCAT(' (+',
CAST(count_plans - 1 AS varchar(11)), ')'), '')) AS plan_id,
regular_executions,
aborted_executions,
exception_executions,
cpu_time_us,
duration_us,
logical_io_reads,
physical_io_reads,
num_p... | [
0.0017723581986501813,
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0.08842840790748596,
0.044079769402742386,
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-0.0501054972410202,
... | {
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"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY executions DESC) AS executions_rank,
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY cpu_time_us DESC) AS cpu_time_rank,
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY duration_us DESC) AS duration_rank,
DENSE_RANK() OVER (ORDER BY logical_io_reads DESC) AS
logical_io_reads_rank,
D... | [
-0.025091461837291718,
0.016345828771591187,
-0.03287515789270401,
0.0027616596780717373,
0.05477405712008476,
0.01503423135727644,
0.028377437964081764,
0.014773932285606861,
0.01142178475856781,
-0.025360936298966408,
0.03060879558324814,
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-0.04397102817893028,
0.05... | {
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"total_pages": 6953
} |
COUNT(DISTINCT(logical_server_name)) AS
count_logical_servers,
MAX(logical_server_name) AS logical_server_name,
COUNT(DISTINCT(database_name)) AS count_databases,
MAX(database_name) AS database_name,
COUNT(DISTINCT(query_id)) AS count_queries,
... | [
0.00047090882435441017,
-0.017943155020475388,
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-0.01939437910914421,
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-0.010265910066664219,
-0.06603235751390457,
0... | {
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} |
SUM(avg_cpu_time_us * count_executions) AS cpu_time_us,
SUM(avg_duration_us * count_executions) AS duration_us,
SUM(avg_logical_io_reads * count_executions) AS
logical_io_reads,
SUM(avg_physical_io_reads * count_executions) AS
physical_io_reads,
SUM(... | [
0.03183931112289429,
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-0.03308599442243576,
0.0757460966706276,
0.044040560722351074,
0.05466156452894211,
0.02924402803182602,
0.007149390410631895,
-0.01843417063355446,
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-0.07291314750909805,
-0.00867... | {
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"chunk_index": 758,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Dans cet exemple, la requête renvoie des valeurs de compteur de performances pour les
30 dernières minutes.
Cet exemple utilise des compteurs de performances cumulatifs tels que Total request count et
Query optimizations/sec . Cumulatif signifie que la valeur du compteur continue d’augmenter à
mesure que l’activité de... | [
0.01577494665980339,
-0.01661764085292816,
-0.005891416221857071,
-0.01934676244854927,
0.05445072799921036,
0.025745024904608727,
0.03896136209368706,
0.047421205788850784,
-0.05901449918746948,
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-0.05195872113108635,
0.00... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
=
LOWER(@DatabaseName))
GROUP BY query_hash
) AS rsa
) AS rsar
WHERE @QueryHash = '' OR LOWER(query_hash) = LOWER(@QueryHash)
ORDER BY CASE @TopQueriesBy
WHEN 'executions' THEN executions_rank
WHEN 'cpu_time' THEN cpu_time_rank
WHEN 'duration' THEN dur... | [
-0.005698197055608034,
0.04474818706512451,
0.00045035130460746586,
-0.004538876470178366,
0.06302836537361145,
-0.00894910003989935,
0.04558056965470314,
0.004664154723286629,
-0.018485696986317635,
-0.037985652685165405,
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-0.009328705258667469,
-0.052990224212408066,
... | {
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"chunk_index": 760,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "485",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
DECLARE @LogicalServerName sysname = 'your-server-name',
@DatabaseName sysname = 'your-database-name',
@ReplicaType sysname = 'Primary',
@DurationMinutes int = 30;
SELECT sample_time_utc,
SUM(IIF(
counter_name = 'Total request count',
CAST((cntr_value - prev_cn... | [
-0.0018937683198601007,
-0.009261256083846092,
0.0049567800015211105,
-0.004014843609184027,
0.09293573349714279,
0.006374055054038763,
0.03452286869287491,
0.0085666598752141,
-0.03259292244911194,
-0.0618605799973011,
0.0235628392547369,
-0.007380838971585035,
-0.054617613554000854,
0.04... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
L’exemple suivant concerne les compteurs de performances à un instant donné qui signalent la
valeur observée la plus récente, telle que Active memory grants count , Pending memory grants
count et Processes blocked .
Utiliser T-SQL pour analyser les compteurs de performances à
un instant donné
Base de données SQL
DECLA... | [
-0.009254153817892075,
-0.0076447450555861,
-0.03135017305612564,
-0.029697449877858162,
0.05496043339371681,
-0.02111070416867733,
0.026581590995192528,
0.05013146996498108,
-0.04920775070786476,
-0.04974788427352905,
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-0.018888890743255615,
-0.04030146449804306,
0.0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Dans cet exemple, la requête renvoie les 10 principaux types d’attente par le temps d’attente
cumulé moyen sur un intervalle de 30 minutes. Cumulatif signifie que la requête calcule la
durée totale, en millisecondes, passée en attente sous chaque type d’attente par toutes les
requêtes toutes les secondes. Étant donné q... | [
0.014842335134744644,
-0.007838040590286255,
-0.025414591655135155,
0.00537547143176198,
0.05893686041235924,
0.024736767634749413,
0.0432509183883667,
0.055488575249910355,
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-0.05784744769334793,
0.01... | {
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} |
Surveiller les charges de travail Azure SQL avec l’observateur de base de données (aperçu)
Démarrage rapide : Créer un observateur pour surveiller Azure SQL (préversion)
Créer et configurer un surveillant (aperçu)
Alertes d’Observateur de Base de Données (aperçu)
FAQ au sujet de l’observateur de base de données
Ressour... | [
-0.00040328182512894273,
-0.01823897287249565,
0.016993820667266846,
0.04578095301985741,
0.04585663974285126,
0.014146806672215462,
0.06688930839300156,
0.06933549046516418,
0.01554960012435913,
-0.06987538188695908,
0.003693177131935954,
-0.030172662809491158,
-0.06585530936717987,
-0.01... | {
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} |
Alertes de surveillance de base de données
(aperçu)
Article • 06/05/2025
S’applique à :
Azure SQL Database
Azure SQL Managed Instance
Après avoir créé et configuré un observateur, vous pouvez configurer des alertes Azure
Monitor pour recevoir des notifications sur l’utilisation élevée des ressources, les modèles de
cha... | [
0.019438089802861214,
0.0021174559369683266,
0.03121737763285637,
-0.012894395738840103,
0.05754629150032997,
-0.009265025146305561,
0.05745316296815872,
0.0443529412150383,
-0.02016049437224865,
-0.057382386177778244,
-0.024081144481897354,
-0.01367056556046009,
-0.09932609647512436,
-0.0... | {
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"total_pages": 6953
} |
pour les alertes d’Azure Insights
Pour en savoir plus sur les limitations qui s’appliquent aux alertes dans l’observateur de base
de données, consultez Limitations.
Lorsque vous utilisez des alertes Azure Monitor dans l’observateur de base de données, il est
important de comprendre les termes couramment utilisés :
Règl... | [
-0.003966663498431444,
-0.025766462087631226,
0.015968067571520805,
-0.028975432738661766,
0.05929217487573624,
-0.005522677209228277,
0.04969725012779236,
0.03924262151122093,
-0.011930253356695175,
-0.0423055961728096,
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0.0018127394141629338,
-0.090741366147995,
0.03... | {
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"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "490",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Alert
Se produit lorsqu’une évaluation d’une requête KQL de règle d’alerte déclenche la
logique pour déclencher une alerte. Par exemple, la requête détermine que l’utilisation du
processeur dépasse un seuil.
Modèle de règle d’alerte
Blueprint d’une règle d’alerte intégrée à l’observateur de base de données. Un modèle d... | [
-0.030855489894747734,
-0.01587510108947754,
-0.02538437396287918,
-0.032442644238471985,
0.07257144898176193,
-0.01310710422694683,
0.06271948665380478,
0.029458366334438324,
-0.021919813007116318,
-0.015515638515353203,
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-0.06399334967136383,
0... | {
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"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "491",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Catégorie
Nom
Sévérité
Fréquence
Descriptif
Disponibilité
Sondes de
connectivité ayant
échoué
2 -
Avertissement
5 minutes
Alertes si le nombre de sondes
de connectivité ayant échoué
dépasse un seuil.
Disponibilité
Géoréplication
non saine
1 - Erreur
5 minutes
Alerte si la réplication de
données vers des géoréplicas
pou... | [
-0.04184548184275627,
-0.008351899683475494,
-0.041252635419368744,
-0.004738496616482735,
0.0554574653506279,
0.041137225925922394,
0.04595500975847244,
0.03803599625825882,
-0.047880806028842926,
-0.02798108384013176,
-0.004870899487286806,
0.005444726906716824,
-0.05755383148789406,
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} |
ressource
Événements de
mémoire
insuffisante
3 - Informatif
5 minutes
Alerte s’il existe des
événements hors mémoire dans
une base de données.
Modèles de
charge de
travail
Pic de processus
bloqué
2 -
Avertissement
5 minutes
Alerte si le nombre de
processus bloqués dans une
base de données dépasse un
seuil.
Modèles de
c... | [
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} |
Catégorie
Nom
Sévérité
Fréquence
Descriptif
Modèles de
charge de
travail
Pic de blocage
3 - Informatif
5 minutes
Alerte si le nombre
d’interblocages dans une base
de données dépasse un seuil.
Modèles de
charge de
travail
Pic d’attente de
verrouillage
2 -
Avertissement
5 minutes
Alerte si le temps d’attente
cumulé pour ... | [
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} |
- Erreur
5 minutes
Alerte si le nombre de délais
d’expiration et d’annulation de
requête dans une base de
données dépasse un seuil.
Modèles de
charge de
travail
Pic d’erreur
utilisateur
3 - Informatif
5 minutes
Alerte si le nombre d’erreurs
utilisateur dans une base de
données dépasse un seuil.
Conseil
Vous n’avez pe... | [
0.0030286377295851707,
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-0.005367586854845285,
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0.04473536089062691,
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0.049180611968040466,
0.029885685071349144,
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"total_pages": 6953
} |
Pour accéder au magasin de données d’un observateur, chaque règle d’alerte de recherche
dans les journaux doit avoir une identité managée. Avant de pouvoir créer des règles d’alerte à
partir de modèles d’observateur de base de données, vous devez configurer l’identité de règle
d’alerte par défaut pour l’observateur en ... | [
-0.04533107578754425,
0.00001212154165841639,
-0.012838831171393394,
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0.039446037262678146,
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0.060658976435661316,
0.039948832243680954,
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} |
consultez
Attribuer des rôles Azure en utilisant le portail Azure.
Rôle Lecteur sur la base de données Azure Data Explorer. Pour plus d’informations,
consultez Contrôle d’accès en fonction du rôle.
Si vous modifiez l’identité de règle d’alerte par défaut d’un observateur, la nouvelle identité est
utilisée pour toute no... | [
-0.01934208907186985,
-0.00021158443996682763,
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-0.04291284829378128,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
1. Dans la page Modèles d’alerte d’un observateur, recherchez le modèle que vous
souhaitez utiliser. Les modèles sont regroupés par catégorie, tels que l’utilisation des
ressources, les modèles de charge de travail, etc.
2. Sélectionnez Créer une règle d’alerte.
3. Sélectionnez l’abonnement Azure, le groupe de ressourc... | [
-0.017341064289212227,
-0.015338197350502014,
-0.008736105635762215,
-0.009148351848125458,
0.05300965905189514,
-0.001938384142704308,
0.041704125702381134,
0.060845278203487396,
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"total_pages": 6953
} |
d’utilisation élevée du processeur pour la base de données SQL, le
pool élastique SQL et l’instance managée SQL.
Lors de la création d’une règle d’alerte, veillez à sélectionner le type de cible SQL qui
correspond au type de cibles SQL que vous avez ajoutées à votre observateur. Si
vous surveillez plusieurs types de ci... | [
-0.008127812296152115,
0.0007425675867125392,
-0.01577647589147091,
-0.0026840469799935818,
0.064809650182724,
-0.010764229111373425,
0.028698405250906944,
0.05210215225815773,
-0.03040025196969509,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
5. Sélectionnez Suivant ou Vérifier + créer. Une fois la validation terminée, passez en revue
les détails et sélectionnez Créer.
Une fois qu’une règle d’alerte est créée, vous pouvez la gérer comme n’importe quelle autre
règle d’alerte dans les alertes Azure Monitor. Par exemple, vous pouvez modifier la description
de ... | [
-0.0021501490846276283,
-0.015311420895159245,
-0.006239993032068014,
-0.02983957715332508,
0.07875662297010422,
0.0111905662342906,
0.030640456825494766,
0.030726758763194084,
-0.02473660372197628,
-0.056885551661252975,
-0.023996582254767418,
0.02333487756550312,
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"total_pages": 6953
} |
que la condition n’est plus présente et modifie l’état de l’alerte à Résoudre. À ce stade,
vous recevez une autre notification indiquant que l’alerte est résolue. Pour plus d’informations,
consultez Alertes avec état.
Lorsqu’une alerte se déclenche ou est résolue, et si vous avez ajouté un groupe d’actions
configuré po... | [
-0.007776889484375715,
-0.017805466428399086,
0.004232435021549463,
-0.00029187669861130416,
0.07859713584184647,
0.004484470933675766,
0.03401443362236023,
0.03595384582877159,
-0.03400446102023125,
-0.06451191008090973,
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-0.08593897521495819,
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"total_pages": 6953
} |
Que sont les alertes Azure Monitor ?
Surveiller les charges de travail Azure SQL avec l’observateur de base de données (aperçu)
Démarrage rapide : Créer un observateur pour surveiller Azure SQL (préversion)
Créer et configurer un surveillant (aperçu)
Collecte de données et jeux de données de l’observateur de base de do... | [
0.010395134799182415,
-0.024718189612030983,
0.03413369879126549,
0.023394659161567688,
0.05967932567000389,
0.008105163462460041,
0.04996237903833389,
0.05610315874218941,
0.00019273889483883977,
-0.06659410148859024,
0.006057018879801035,
-0.01652086339890957,
-0.07245378941297531,
-0.01... | {
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"total_pages": 6953
} |
FAQ au sujet de l’observateur de base de
données (aperçu)
S’applique à :
Azure SQL Database
Azure SQL Managed Instance
Cet article fournit des réponses aux questions fréquemment posées au sujet de l’observateur
de base de données pour Azure SQL. Il est destiné aux lecteurs qui ont une compréhension
générale d’Azure SQL... | [
-0.0015316669596359134,
-0.00031164116808213294,
0.026299266144633293,
0.028107965365052223,
0.04931619390845299,
0.001375874038785696,
0.0451146624982357,
0.07540415972471237,
-0.01895887218415737,
-0.09302496910095215,
-0.004788949619978666,
-0.04183127358555794,
-0.09141853451728821,
-0... | {
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} |
d’Azure SQL Database et d’Azure SQL Managed Instance sont pris en
charge.
Pas pour l'instant. Pour connaître les améliorations prévues pour l’observateur de bases de
données, consultez la section de la feuille de route dans l’annonce d’aperçu
de l’observateur
Général
Qu’est-ce que l’observateur de base de données ?
Pe... | [
-0.00006032147939549759,
-0.009424925781786442,
0.0032003845553845167,
0.04678531363606453,
0.03997896984219551,
-0.03552235662937164,
0.04633142799139023,
0.09180053323507309,
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"total_pages": 6953
} |
de bases de données. Pour plus d’informations sur le monitoring des performances pour SQL
Server avec Arc, consultez Surveillance de SQL Server activé par Azure Arc (aperçu).
L’observateur de base de données fournit des visualisations détaillées à l’aide de classeurs
Azure dans le Portail Azure. En outre, vous pouvez c... | [
0.011171403340995312,
0.022975686937570572,
0.00999634899199009,
-0.005334225483238697,
0.03443657606840134,
-0.01325435470789671,
0.03855253756046295,
0.04842556267976761,
-0.019987065345048904,
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-0.0032623617444187403,
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0.0112... | {
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"total_pages": 6953
} |
n’importe quel abonnement au sein du même locataire que l’observateur. Si vous souhaitez
surveiller des cibles SQL dans plusieurs locataires à l’aide d’un magasin de données unique,
créez un observateur dans chaque locataire et utilisez une base de données dans l’analyse en
temps réel ou sur un cluster Azure Data Explo... | [
-0.014802608639001846,
-0.019718211144208908,
-0.0007759130094200373,
-0.01989666186273098,
0.03874807804822922,
0.00926836859434843,
0.028522273525595665,
0.05452634021639824,
-0.04275636002421379,
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-0.025397317484021187,
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-... | {
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"service_name": "SQL Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
du rôle RBAC
de lecteur. Les opérations telles que la création, le démarrage et l’arrêt d’un observateur, ou la
création/suppression de cibles et du magasin de données nécessitent l’attribution des rôles
Observateur
Puis-je créer et configurer un observateur à l’aide de
Bicep, d’un modèle ARM ou de Terraform ?
Puis-je ... | [
-0.01848992146551609,
-0.010798058472573757,
-0.022082408890128136,
0.005332163069397211,
0.032383840531110764,
0.015756145119667053,
0.04114370793104172,
0.04503655061125755,
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Azure RBAC Contributeur ou Propriétaire. L’attribution de rôles peut se faire au niveau de
l’observateur, du groupe de ressources, de l’abonnement ou du groupe d’administration.
Pour accéder aux tableaux de bord, les utilisateurs doivent être affectés au rôle RBAC de
Lecteur sur la ressource d’observateur ou sur une ét... | [
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Vous pouvez utiliser le langage de requête Kusto (KQL) pour interroger ces données. Consultez
Utiliser KQL pour analyser les données de surveillance. KQL offre de nombreux avantages pour
l’analyse des données de télémétrie. Toutefois, vous n’avez pas besoin d’apprendre KQL à
utiliser l’observateur de base de données. V... | [
-0.015710068866610527,
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Cela dépend du jeu de données. Par exemple, les données fréquemment modifiées, telles que
les compteurs de performances, peuvent être collectées toutes les 10 secondes. La plupart du
temps, les données statiques telles que les propriétés de base de données sont collectées à des
intervalles plus longs, par exemple toute... | [
-0.0172150619328022,
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est également prise en charge. Pour plus d’informations, consultez Connectivité
réseau.
L’authentification Microsoft Entra (recommandée) et l’authentification SQL sont toutes deux
prises en charge. Si vous utilisez l’authentification SQL, une configuration supplémentaire est
À quelle fréquence les requêtes de surveilla... | [
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} |
requise pour stocker le nom de connexion et le mot de passe en tant que secrets dans un
coffre de clés.
Les données sont collectées à partir de plus de 70 vues de gestion dynamique (DMV) et
d’affichages catalogue dans des jeux de données pour permettre un monitoring des
performances détaillé du moteur de base de donnée... | [
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} |
Surveiller les charges de travail Azure SQL avec l’observateur de base de données
Démarrage rapide : Créer un observateur pour surveiller Azure SQL
Création et configuration d’un observateur
Collection de données et jeux de données de l’observateur de base de données
Analyser les données de surveillance de l’observateu... | [
0.0008442925754934549,
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} |
Réglage automatique de la base de
données
Article • 24/02/2025
S’applique à :
Base de données SQL
Azure SQL Managed Instance
Base de
données Azure SQL dans Fabric
Le réglage automatique offre des performances optimales et des charges de travail
stables grâce au réglage continu des performances en fonction de l’IA et du... | [
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