text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
détecté une baisse des performances de la base de données actuelle par rapport à la
base de référence des sept jours précédents.
De plus, il existe peut-être une situation dans laquelle le niveau tarifaire de votre
abonnement de base a été passé à un niveau inférieur, puis repassé à un niveau
supérieur sur une courte p... | [
-0.011371348984539509,
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-0.01179162971675396,
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Intelligent Insights a généralement besoin d’une heure pour effectuer l’analyse de la
cause racine du problème de performances. Si vous ne parvenez pas à localiser votre
Conseil
Sélectionnez l’organigramme pour télécharger sa version PDF. | [
-0.024762772023677826,
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Commentaires
Cette page a-t-elle été utile ?
Indiquer des commentaires sur le produit
problème dans Intelligent Insights et s’il s’agit d’un problème critique, utilisez le
Magasin des requêtes pour identifier manuellement la cause racine du problème de
performances. (En règle générale, ces problèmes ont moins d’une heu... | [
0.009285890497267246,
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Utiliser le journal de diagnostic des
performances Intelligent Insights pour
détecter les problèmes de performance
d’Azure SQL Database et d’Azure SQL
Managed Instance
18/06/2025
S’applique à :
Azure SQL Database
Azure SQL Managed Instance
Cette page fournit des informations sur l’utilisation du journal de diagnostic d... | [
-0.02989266626536846,
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0.024127596989274025,
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0.0... | {
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} |
La propriété d’identification des problèmes ( issueId_d ) permet de suivre de manière unique
les problèmes de performances jusqu’à ce qu’elle soit résolue. Dans le journal, les
enregistrements d’événements multiples se rapportant au même problème partagent le même
ID de problème.
En plus de l’ID de problème, le journal... | [
-0.019617443904280663,
0.008004426956176758,
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0.06665928661823273,
0.027570437639951706,
0.04052230343222618,
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0.... | {
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} |
resource
"Category": "SQLInsights", // fixed property
"Level" : "Informational", // fixed property
"OperationName" : "Insight", // fixed property
ID du problème et base de données concernés
"intervalStartTime_t": "2017-9-25 11:00", // start of the issue reported time
stamp
"intervalEndTme_t":"2017-9-25 12:00", // end ... | [
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
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} |
Les problèmes de performance détectés sont signalés avec la structure de propriété de
détection suivante :
JSON
Les modèles de performances détectables et les détails générés dans le journal de diagnostic
figurent dans le tableau suivant.
La category propriété décrit la catégorie de modèles de performances détectables... | [
-0.030945714563131332,
-0.006007250398397446,
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-0.013093979097902775,
0.056587304919958115,
-0.003220577258616686,
0.03538564220070839,
0.0050547984428703785,
-0.046407658606767654,
-0.059126876294612885,
0.0033433688804507256,
-0.030127519741654396,
-0.0400825738906860... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
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} |
Modèles de performances détectables
Détails générés
Contention de verrous de page
Interroger les hachages de requêtes à l’origine de la
contention
Index manquant
Hachages de requête
Nouvelle requête
Hachage de requête des nouvelles requêtes
Statistiques d’attente inhabituelles
Types d’attente inhabituels
Hachages de re... | [
-0.011678716167807579,
-0.026817088946700096,
-0.05684492364525795,
-0.023329025134444237,
0.039126209914684296,
0.014757527969777584,
0.014469117857515812,
0.026121310889720917,
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-0.07237052917480469,
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-0.0754491314291954,
... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
2 représente une contribution modérée et 1 représente la
contribution la plus faible. La valeur d’impact peut être utilisée comme entrée pour
l’automatisation d’alerte personnalisée, en fonction de vos besoins spécifiques. Les requêtes de
propriété affectées ( QueryHashes ) fournissent une liste des hachages de requête... | [
-0.0036374202463775873,
-0.024312783032655716,
-0.015403509140014648,
-0.0345764085650444,
0.02287495695054531,
0.034214556217193604,
0.005131503567099571,
0.02902131713926792,
-0.06089397519826889,
-0.03934182971715927,
-0.025557318702340126,
-0.011626784689724445,
-0.03519847244024277,
-... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
La section suivante du journal Intelligent Insights fournit des informations sur les requêtes
particulières qui ont été affectées par les problèmes de performances détectés. Ces
informations sont divulguées sous la forme d’un tableau d’objets incorporés dans la impact_s
propriété. La propriété d’impact se compose d’ent... | [
-0.029140980914235115,
-0.02600501850247383,
-0.017603909596800804,
-0.012011093087494373,
0.023007629439234734,
0.025941409170627594,
0.06203465536236763,
0.04633355513215065,
-0.038594674319028854,
-0.057735033333301544,
-0.011567835696041584,
-0.04731401056051254,
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... | {
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} |
: [{
"entity" : {
"Type" : "Query", // type of entity - query
"Value" : "query hash value", // for example "0x9102EXZ4" query hash value },
"Metric" : "DurationIncreaseSeconds", // measured metric and the measurement unit
(in this case seconds)
"Value" : 110 // value of the measured metric (in this case seconds)
}]
Me... | [
-0.008742006495594978,
0.012859980575740337,
-0.005887772422283888,
0.019981661811470985,
0.0305803082883358,
0.044961947947740555,
0.05794388800859451,
0.014205632731318474,
-0.009086144156754017,
-0.024741455912590027,
-0.029562387615442276,
-0.015335637144744396,
-0.04790173098444939,
-... | {
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"total_pages": 6953
} |
La dernière partie du journal de diagnostic des performances Intelligent Insights se rapporte à
l’analyse automatisée de la cause racine du problème de détérioration des performances ayant
été identifié. Les informations apparaissent dans un langage accessible dans la propriété
d'analyse des causes profondes ( rootCaus... | [
-0.052119944244623184,
0.005150781478732824,
-0.011115617118775845,
-0.017269441857933998,
0.09083857387304306,
0.007648895960301161,
0.07609937340021133,
0.01617552526295185,
-0.009211154654622078,
-0.05187546834349632,
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0.0... | {
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} |
Utiliser le traitement par lot pour améliorer
les performances des applications Azure
SQL Database et Azure SQL Managed
Instance
13/06/2025
S’applique à :
Azure SQL Database
Azure SQL Managed Instance
Les opérations de traitement par lot améliorent considérablement les performances et la
scalabilité de vos applications... | [
-0.007084179669618607,
-0.030335400253534317,
0.021611608564853668,
0.03638991340994835,
0.07428886741399765,
0.03183471038937569,
0.027005577459931374,
0.054305605590343475,
-0.02386999875307083,
-0.07412726432085037,
-0.012852367013692856,
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-0.06739312410354614,
0.03... | {
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} |
l’accès à Azure SQL
Database et à Azure SQL Managed Instance, en particulier si vous accédez à Azure SQL
Database ou Azure SQL Managed Instance à partir de l’extérieur du même centre de
données Microsoft Azure.
Compte tenu des caractéristiques multilocataires d'Azure SQL Database et Azure SQL
Managed Instance, l'effica... | [
0.003942608833312988,
0.004095028154551983,
0.0002286530943820253,
0.027729321271181107,
0.07611226290464401,
0.019352950155735016,
0.019042326137423515,
0.05379920080304146,
-0.020379364490509033,
-0.06629473716020584,
0.00044310034718364477,
-0.038002822548151016,
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} |
quotas prédéfinis, Azure SQL Database and Azure SQL Managed Instance peuvent réduire
le débit ou répondre par des exceptions de limitation. Les mesures d'efficacité telles que
le traitement par lot vous permettent d'accomplir davantage avant d'atteindre ces limites.
Le traitement par lots est également efficace pour le... | [
-0.010433326475322247,
-0.033669013530015945,
-0.006555701605975628,
0.03957170620560646,
0.06672265380620956,
0.022772280499339104,
0.021918868646025658,
0.04667693004012108,
-0.02716693840920925,
-0.06005290150642395,
-0.02129286341369152,
-0.025843096897006035,
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0.0... | {
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} |
effet subtil côté serveur subtil qui
Stratégies de traitement par lots
Remarque relative aux résultats de minutage fournis dans cet
article
７ Notes
Les résultats ne sont pas des benchmarks, mais sont destinés à afficher des performances
relatives. Les minutages reposent sur une moyenne calculée à partir d’au moins 10 s... | [
-0.020374702289700508,
-0.0023115593940019608,
0.016545085236430168,
0.006612209137529135,
0.05512647330760956,
0.051039669662714005,
0.014769068919122219,
0.00627537164837122,
-0.037220679223537445,
-0.036905158311128616,
0.04891769960522652,
0.018388666212558746,
-0.03299029916524887,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1106,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "771",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
améliore les performances. Les transactions peuvent être ajoutées avec seulement quelques
lignes de code, afin de fournir un moyen rapide d’améliorer les performances des opérations
séquentielles.
Examinez le code C# suivant qui contient une séquence d’opérations d’insertion et de mise à
jour sur une table simple.
C#
L... | [
0.006105478852987289,
0.006866547279059887,
-0.011320800520479679,
-0.0034418085124343634,
0.05655539035797119,
0.0074752927757799625,
0.030405841767787933,
0.03612006828188896,
-0.048260223120450974,
-0.07894835621118546,
-0.032517965883016586,
-0.010161973536014557,
-0.0787140503525734,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1107,
"contains_sku": false,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Les transactions sont en fait utilisées dans ces deux exemples. Dans le premier exemple,
chaque appel individuel est une transaction implicite. Dans le deuxième exemple, une
transaction explicite encapsule tous les appels. Conformément à la documentation du journal
des transactions à écriture anticipée, les enregistrem... | [
-0.00414713378995657,
-0.0010820877505466342,
-0.03318549692630768,
0.026489591225981712,
0.08667304366827011,
0.01626250520348549,
0.012804435566067696,
0.0405045785009861,
-0.03703279793262482,
-0.032936375588178635,
-0.006329759489744902,
-0.02363993600010872,
-0.043038010597229004,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1108,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Opérations
Sans transaction (ms)
Avec transaction (ms)
100
2 145
341
1 000
21 479
2756
Compte tenu des résultats des tests précédents, l’encapsulation d’une seule opération dans
une transaction a réellement pour effet de réduire les performances. Mais lorsque vous
augmentez le nombre d’opérations dans une même transact... | [
0.007421214133501053,
-0.024385420605540276,
-0.024295523762702942,
0.02374761365354061,
0.09020012617111206,
0.010346628725528717,
0.02903321012854576,
0.04638596251606941,
-0.029067512601614,
-0.06183747202157974,
0.011776230297982693,
-0.045637257397174835,
-0.07498041540384293,
-0.0073... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1109,
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"document_title": "Sql_Database",
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"source": "774",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
afin de tirer parti des avantages du traitement par lots côté client, tels que les paramètres
table.
Pour plus d’informations sur les transactions dans ADO.NET, consultez Transactions locales
dans ADO.NET.
Les paramètres table prennent en charge les types de tables définis par l’utilisateur en tant que
paramètres dans ... | [
-0.0025770002976059914,
0.021978233009576797,
0.0029879282228648663,
-0.005480098072439432,
0.05096714571118355,
0.05088580772280693,
-0.006896419450640678,
0.0037679041270166636,
-0.03778510168194771,
-0.05778219923377037,
0.03548680245876312,
-0.00046503712655976415,
-0.04721672087907791,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1110,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "774",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
définir un type de table. L’instruction Transact-SQL suivante crée un type de table nommé
MyTableType .
SQL
Dans le code, vous créez un DataTable avec les mêmes noms et types exacts du type de table.
Transmettez-le DataTable en tant que paramètre lors d'une requête textuelle ou d'un appel de
procédure stockée. L’exem... | [
-0.014476359821856022,
0.006985411513596773,
-0.03034166619181633,
0.009616034105420113,
0.031493913382291794,
0.019258201122283936,
0.0564950592815876,
0.03296351805329323,
0.004934912081807852,
-0.06957802921533585,
-0.0016358614666387439,
0.00036315707257017493,
-0.07671383768320084,
0.... | {
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"chunk_index": 1111,
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"document_title": "Sql_Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Pour améliorer l’exemple précédent, utilisez une procédure stockée au lieu d’une commande
de texte. La commande Transact-SQL suivante crée une procédure stockée qui accepte le
SimpleTestTableType paramètre table.
SQL
Modifiez ensuite la SqlCommand déclaration d’objet dans l’exemple de code précédent en
procédant comm... | [
-0.047838207334280014,
0.00895643513649702,
-0.03515241667628288,
-0.008371222764253616,
0.06672143191099167,
0.04610114172101021,
0.03667595237493515,
0.030330905690789223,
-0.03357977792620659,
-0.08294016122817993,
-0.003137323772534728,
-0.00858386605978012,
-0.05998581647872925,
0.004... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1112,
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"document_title": "Sql_Database",
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"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "776",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Opérations
Local vers Azure (ms)
Azure (même centre de données)
10 000
23 830
3 586
Le gain de performances associé au traitement par lots est immédiatement évident. Dans le
test séquentiel précédent, 1 000 opérations ont pris 129 secondes en dehors du centre de
données et 21 secondes à partir du centre de données. Tou... | [
-0.007876748219132423,
-0.009287122637033463,
-0.019864382222294807,
-0.0018575406866148114,
0.059844840317964554,
0.02713404968380928,
0.03819103538990021,
0.0709967389702797,
-0.02820340357720852,
-0.05968226492404938,
-0.0023407675325870514,
-0.07049130648374557,
-0.06434924900531769,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1113,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
aux opérations de l’article Table-Valued Parameters.
Les résultats de test ad hoc suivants montrent les performances du traitement par lots avec
SqlBulkCopy en millisecondes.
Opérations
Local vers Azure (ms)
Azure (même centre de données)
1
433
57
10
441
32
100
636
53
1 000
2 535
341
10 000
21605
2 737
Dans les taille... | [
-0.010495017282664776,
0.013392629101872444,
-0.03574472665786743,
0.02199668623507023,
0.06901022791862488,
0.04050154611468315,
0.011321297846734524,
0.029074519872665405,
-0.013730286620557308,
-0.06642410159111023,
-0.0063503822311758995,
-0.07379356026649475,
-0.08576560765504837,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1114,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "778",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Cet exemple vise à illustrer le concept de base. Un scénario plus réaliste effectuerait une boucle
via les entités nécessaires à la construction simultanée de la chaîne de requête et des
paramètres de commande. Vous êtes limité à un total de 2 100 paramètres de requête, ce qui
limite le nombre total de lignes qui peuve... | [
-0.020295972004532814,
0.02520441822707653,
-0.027698995545506477,
0.003374240593984723,
0.06340967118740082,
0.021023180335760117,
0.03899550810456276,
0.027465010061860085,
-0.0233991090208292,
-0.07559823989868164,
-0.004886748734861612,
-0.02709267847239971,
-0.05192182958126068,
-0.01... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1115,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "779",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
La classe DataAdapter vous permet de modifier un objet DataSet et ensuite de soumettre les
modifications sous forme d'opérations INSERT , UPDATE , et DELETE . Si vous utilisez le
DataAdapter de cette manière, il est important de noter que des appels distincts sont effectués
pour chaque opération différente. Pour amé... | [
-0.025982771068811417,
-0.02402724139392376,
-0.015704041346907616,
0.024530690163373947,
0.061478741466999054,
-0.0023947209119796753,
0.019866393879055977,
0.01676812767982483,
-0.026973729953169823,
-0.07278763502836227,
-0.023690013214945793,
-0.01947331801056862,
-0.08733592927455902,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1116,
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"document_title": "Sql_Database",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "780",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
pour les requêtes par lots n’est pas recommandée.
Les sections suivantes fournissent des conseils supplémentaires sur l'utilisation du traitement
par lot dans les applications Azure SQL Database et Azure SQL Managed Instance.
En fonction de votre architecture, le traitement par lots peut vous obliger à faire un comprom... | [
-0.01681387424468994,
-0.037600405514240265,
0.009809997864067554,
0.03287069499492645,
0.05579657107591629,
0.012702370062470436,
-0.0007198007078841329,
0.060576312243938446,
-0.04611986130475998,
-0.0638059601187706,
-0.013800278306007385,
-0.024928992614150047,
-0.07810395210981369,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1117,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "780",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
existe un risque plus élevé lorsque vous mettez en mémoire tampon les lignes avant de les
envoyer à la base de données dans une fenêtre de temps spécifiée.
Ce compromis doit vous amener à évaluer le type d’opérations que vous souhaitez traiter par
lots. Optez pour une approche plus agressive (lots plus volumineux et in... | [
-0.019161472097039223,
0.021451398730278015,
-0.02674749679863453,
0.011472153477370739,
0.05191020667552948,
0.03859306126832962,
-0.007306411396712065,
0.03176306560635567,
-0.04693945497274399,
-0.017129627987742424,
0.03919422999024391,
-0.007804635912179947,
-0.06993988901376724,
0.02... | {
"azure_component": "storage",
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"document_title": "Sql_Database",
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"source": "781",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
vos données
et tailles de lot spécifiques afin de vérifier ces résultats.
Autre facteur à prendre en compte : si le lot total devient trop volumineux, Azure SQL Database
ou Azure SQL Managed Instance risque de subir des limitations et de refuser de valider le lot.
Pour obtenir les meilleurs résultats, testez votre scén... | [
-0.0005705247749574482,
-0.006125305779278278,
-0.0021281817462295294,
0.026698896661400795,
0.06094636768102646,
0.010392592288553715,
0.002072125906124711,
0.021522914990782738,
-0.03365681320428848,
-0.03457580879330635,
-0.009913650341331959,
0.00035064926487393677,
-0.05598265677690506,... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1119,
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"document_title": "Sql_Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
l’exécution afin de permettre des modifications rapides compte tenu des performances ou des
erreurs obtenues.
Enfin, équilibrez la taille du lot en fonction des risques liés au traitement par lots. Si vous
obtenez des erreurs temporaires ou si le rôle échoue, tenez compte des conséquences
associées à une nouvelle tenta... | [
0.0020193448290228844,
0.01292151864618063,
-0.03337714448571205,
-0.015712065622210503,
0.04297223687171936,
0.05366801470518112,
0.031833525747060776,
0.03730883449316025,
-0.046472806483507156,
-0.024514973163604736,
0.04255230352282524,
-0.012065688148140907,
-0.0755973681807518,
-0.00... | {
"azure_component": "storage",
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"is_summary": false,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Si vous ciblez différentes tables ou bases de données, il est possible de voir un gain de
performances avec cette stratégie. Le partitionnement ou les fédérations de bases de données
constitue un scénario possible pour une telle approche. Le partitionnement utilise plusieurs
bases de données et achemine des données dif... | [
-0.029438752681016922,
0.012131493538618088,
-0.022393789142370224,
0.02030015178024769,
0.06492795795202255,
0.04279693588614464,
-0.02014068141579628,
0.03349149599671364,
-0.06475915014743805,
-0.05660909786820412,
0.03311692923307419,
-0.025101961567997932,
-0.05248748138546944,
0.0179... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1121,
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"service_name": "SQL Database",
"source": "783",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
une procédure stockée, vous pouvez utiliser la commande SET
NOCOUNT ON au début de la procédure. Cette instruction supprime le retour du nombre de lignes
affectées dans la procédure. Toutefois, dans nos tests, l’utilisation de SET NOCOUNT ON n’avait
aucun effet ou réduisait les performances. The test stored procedure... | [
-0.02691110596060753,
0.014802583493292332,
-0.02314681001007557,
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0.07229454070329666,
0.06555159389972687,
-0.0012837561080232263,
0.034345097839832306,
-0.04342198744416237,
-0.0647786408662796,
-0.012113009579479694,
0.009204867295920849,
-0.05105742812156677,
-0.0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
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} |
Bien que certains scénarios apparaissent comme des candidats évidents pour le traitement par
lots, il existe de nombreux scénarios qui peuvent tirer parti des avantages d’un traitement par
lots différé. Ce type de traitement induit toutefois un risque plus élevé de perte des données
en cas de défaillance inattendue. Il... | [
-0.035436950623989105,
-0.016156667843461037,
-0.023102954030036926,
0.004786103963851929,
0.03350112587213516,
0.001973068108782172,
0.006947524379938841,
0.047903578728437424,
-0.08320917189121246,
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... | {
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} |
détails de navigation utilisateur. Elle contient
des informations de base, telles que l’identifiant utilisateur, l’URL consultée et l’heure d’accès.
C#
La NavHistoryDataMonitor classe est chargée de mettre en mémoire tampon les données de
navigation utilisateur vers la base de données. Il contient une méthode,
RecordU... | [
-0.038155894726514816,
-0.010407701134681702,
-0.004789531230926514,
-0.02250692807137966,
0.04837464913725853,
-0.016591891646385193,
0.04904678836464882,
0.03241930902004242,
-0.05407770723104477,
-0.056122276932001114,
0.006060934625566006,
-0.02575346641242504,
-0.03958389535546303,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
C#
Le gestionnaire convertit tous les éléments mis en mémoire tampon en type de paramètre
table et transfère ensuite ce type à une procédure stockée chargée de traiter le lot. Le code
suivant montre la définition complète pour les classes NavHistoryDataEventArgs et
NavHistoryDataMonitor .
C#
Le gestionnaire convertit ... | [
-0.07959267497062683,
-0.019897639751434326,
-0.032992634922266006,
-0.02751559391617775,
0.03344046697020531,
0.02585504576563835,
0.02002541348338127,
0.017942005768418312,
-0.03079945407807827,
-0.06728731840848923,
-0.002048155525699258,
-0.026706377044320107,
-0.05065969005227089,
0.0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Pour utiliser cette classe de mise en mémoire tampon, l’application crée un objet statique
NavHistoryDataMonitor . Chaque fois qu’un utilisateur accède à une page, l’application appelle
le NavHistoryDataMonitor .Méthode RecordUserNavigationEntry . La logique de mise en
mémoire tampon se poursuit pour envoyer ces entr... | [
-0.06661202013492584,
0.008286867290735245,
-0.05039151757955551,
-0.020718179643154144,
0.0404171422123909,
0.018517587333917618,
0.009990690276026726,
0.03592204302549362,
-0.07427072525024414,
-0.05640499293804169,
-0.00862877070903778,
-0.021510068327188492,
-0.03505423292517662,
0.014... | {
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} |
suivante crée la PurchaseOrder table avec quatre colonnes : OrderID , OrderDate , CustomerID et
Status .
SQL
Chaque commande contient un ou plusieurs achats de produits. Ces informations sont
capturées dans la PurchaseOrderDetail table. La Transact-SQL suivante crée la
PurchaseOrderDetail table avec cinq colonnes : ... | [
-0.04444189742207527,
0.020723238587379456,
0.005156740080565214,
-0.00017863072571344674,
0.06147346273064613,
0.022925063967704773,
0.03393995389342308,
0.03513127565383911,
0.013008191250264645,
-0.04967283830046654,
-0.018680023029446602,
-0.016709499061107635,
-0.019073016941547394,
-... | {
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"total_pages": 6953
} |
Vous devez ensuite définir ensuite une procédure stockée qui accepte les tables de ces types.
Cette procédure permet à une application d’effectuer localement un traitement par lots sur un
ensemble de commandes et de détails de commandes en un seul appel. L’instruction Transact-
SQL suivante fournit la déclaration de pr... | [
-0.03784550353884697,
0.03987456113100052,
-0.02199259027838707,
0.010322351939976215,
0.07814547419548035,
0.05538773909211159,
0.00761451106518507,
0.011666803620755672,
-0.016548296436667442,
-0.08059301227331161,
0.0055464887991547585,
0.0023421072401106358,
-0.04022339731454849,
-0.00... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Dans cet exemple, la table définie @IdentityLink localement stocke les valeurs réelles OrderID
des lignes nouvellement insérées. Ces identificateurs d’ordre sont différents des valeurs
temporaires OrderID dans les paramètres @orders et @details de type table. Pour cette raison,
la @IdentityLink table connecte ensuit... | [
-0.0247514471411705,
0.03525231033563614,
-0.0083681121468544,
0.009810404852032661,
0.06311053037643433,
0.03757324069738388,
0.02192889153957367,
0.010363727807998657,
-0.0071009621024131775,
-0.07501515746116638,
-0.004225677810609341,
-0.03313636779785156,
-0.05546461418271065,
-0.0002... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
D
JOIN @IdentityLink L ON L.SubmittedKey = D.OrderID;
GO
declare @orders as PurchaseOrderTableType;
declare @details as PurchaseOrderDetailTableType;
INSERT @orders
([OrderID], [OrderDate], [CustomerID], [Status])
VALUES(1, '1/1/2013', 1125, 'Complete'),
(2, '1/13/2013', 348, 'Processing'),
(3, '1/12/2013', 2504, 'Ship... | [
-0.0001488057168899104,
0.012310292571783066,
0.015495406463742256,
0.008418097160756588,
0.10799752175807953,
0.040796712040901184,
0.0463816374540329,
-0.009152641519904137,
0.013160527683794498,
-0.03863874822854996,
0.015068946406245232,
-0.01725134812295437,
-0.05280442535877228,
0.01... | {
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"chunk_index": 1130,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "789",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Cet exemple montre que les opérations de base de données encore plus complexes, telles que
les opérations maître/détail, peuvent être traitées par lots à l’aide des paramètres table.
Un autre scénario de traitement par lots implique la mise à jour simultanée de lignes existantes
et l’insertion de nouvelles lignes. Cett... | [
-0.035129062831401825,
0.03094114363193512,
-0.007997958920896053,
0.010683872736990452,
0.0598609559237957,
0.03569147363305092,
0.028603650629520416,
0.029348082840442657,
-0.05951102823019028,
-0.06540893763303757,
-0.03879842907190323,
-0.032373178750276566,
-0.07565218210220337,
-0.00... | {
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"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "790",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
UPSERT
CREATE TABLE [dbo].[Employee](
[EmployeeID] [int] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
[FirstName] [nvarchar](50) NOT NULL,
[LastName] [nvarchar](50) NOT NULL,
[SocialSecurityNumber] [nvarchar](50) NOT NULL,
CONSTRAINT [PrimaryKey_Employee] PRIMARY KEY CLUSTERED
([EmployeeID] ASC ))
CREATE TYPE EmployeeTableType AS TABLE
( E... | [
-0.02923918142914772,
0.009659484960138798,
-0.015300423838198185,
0.03287222608923912,
0.09460606426000595,
0.03587811067700386,
0.06345705687999725,
-0.013926667161285877,
-0.0431048646569252,
-0.07026500254869461,
-0.004083823412656784,
-0.029035372659564018,
-0.09812411665916443,
0.021... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1132,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "790",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
paramètre table, @employees, de type EmployeeTableType. Le contenu de la @employees
table n’est pas affiché ici.
SQL
Pour plus d’informations, consultez la documentation et les exemples fournis pour l’instruction
MERGE. Bien que la même tâche puisse être effectuée dans un appel de procédure stockée en
plusieurs étapes ... | [
-0.009636247530579567,
0.0053498693741858006,
-0.040997158735990524,
0.040382348001003265,
0.06553544104099274,
0.05904547497630119,
0.044601812958717346,
0.012533331289887428,
-0.010834905318915844,
-0.09726080298423767,
-0.02103614993393421,
-0.040051721036434174,
-0.06897254288196564,
0... | {
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"chunk_index": 1133,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "791",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
prenant soin de tester votre scénario :
Pour < 100 lignes, utilisez une seule commande paramétrable INSERT .
Pour < 1 000 lignes, utilisez des paramètres de type table.
MERGE Employee AS target
USING (SELECT [FirstName], [LastName], [SocialSecurityNumber] FROM @employees)
AS source ([FirstName], [LastName], [SocialSec... | [
-0.03972327709197998,
0.022974206134676933,
-0.007630749139934778,
0.029736030846834183,
0.06806271523237228,
0.021653955802321434,
0.04341960698366165,
-0.012846296653151512,
-0.041664984077215195,
-0.09251075237989426,
-0.031108452007174492,
-0.014964123256504536,
-0.05847708508372307,
0... | {
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"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "791",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Pour >= 1 000 lignes, utilisez SqlBulkCopy .
Pour les opérations de mise à jour et de suppression, utilisez des paramètres table avec
une logique de procédure stockée qui affecte l’opération correcte à chaque ligne du
paramètre table.
Conseils relatifs à la taille de lot :
Utilisez les plus grandes tailles de lot possi... | [
-0.01273570116609335,
-0.017824992537498474,
-0.02974134497344494,
-0.008734791539609432,
0.05455922335386276,
0.040341682732105255,
0.005130689591169357,
0.060174647718667984,
-0.03161783516407013,
-0.04908456653356552,
0.0055960617028176785,
-0.04452376812696457,
-0.07470714300870895,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1135,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "792",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Charger des données d’un fichier CSV sur
Azure SQL Database ou SQL Managed
Instance (fichiers plats)
18/06/2025
S’applique à :
Azure SQL Database
Azure SQL Managed Instance
Vous pouvez utiliser l’utilitaire bcp de ligne de commande pour importer des données à partir
d’un fichier CSV dans Azure SQL Database ou Azure SQ... | [
-0.018206175416707993,
-0.024661710485816002,
-0.019272413104772568,
0.013766150921583176,
0.059916187077760696,
0.009977428242564201,
0.01830342970788479,
0.05673684552311897,
0.002153150737285614,
-0.05504648759961128,
-0.024628229439258575,
-0.021399790421128273,
-0.05886109173297882,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1136,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "793",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Ouvrez le Bloc-notes et copiez les lignes de données suivantes dans un nouveau fichier texte,
puis enregistrez ce fichier dans votre répertoire temporaire local. C:\Temp\DimDate2.txt Ces
données sont au format ASCII.
txt
(Facultatif) Pour exporter vos données à partir d’une base de données SQL Server, ouvrez une
invit... | [
-0.02036413364112377,
-0.00852513499557972,
-0.002233051462098956,
0.01435829047113657,
0.07275138795375824,
-0.003879268653690815,
0.012507271021604538,
0.02845916897058487,
-0.04005781188607216,
-0.05369427055120468,
-0.010131945833563805,
-0.018287446349859238,
-0.06318327784538269,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1137,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
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"service_name": "SQL Database",
"source": "794",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Utilisez cette commande pour vérifier que les données ont été chargées correctement :
Invite de commandes Windows
Le résultat doit avoir l’aspect suivant :
DateId
CalendarQuarter
FiscalQuarter
20150101
1
3
20150201
1
3
20150301
1
3
20150401
2
4
20150501
2
4
20150601
2
4
20150701
3
1
20150801
3
1
20150801
3
1
20151001
4... | [
-0.05056775361299515,
0.011900604702532291,
-0.010576806031167507,
0.01931828446686268,
0.06301987916231155,
-0.0026180155109614134,
0.04207205772399902,
0.017187928780913353,
-0.05751490592956543,
-0.04814726859331131,
-0.015621806494891644,
0.01858893223106861,
-0.03923630714416504,
-0.0... | {
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"source": "795",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Paramétrer les performances des
applications et des bases de données
dans Azure SQL Database
Article • 23/01/2025
S’applique à :
Base de données Azure SQL
Base de données SQL dans Fabric
Une fois que vous avez identifié un problème de performance auquel vous êtes
confronté avec Azure SQL Database ou base de données Fab... | [
0.009477230720221996,
0.03551844134926796,
0.003547514323145151,
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0.08072741329669952,
0.04436478763818741,
0.05427613854408264,
0.02646840736269951,
-0.000048016499931691214,
-0.08570224791765213,
0.011336547322571278,
-0.07106821984052658,
-0.052561912685632706,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
application. Avec le modèle de paiement de la capacité à la demande, vous pouvez
paramétrer votre application pour utiliser les ressources minimales requises
immédiatement, au lieu de surprovisionner massivement du matériel en vous appuyant
sur des hypothèses de plans de croissance à venir pour une application (qui son... | [
0.010708354413509369,
0.007916031405329704,
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0.07062029838562012,
0.06599659472703934,
0.019642330706119537,
0.030657732859253883,
-0.054012689739465714,
-0.07496972382068634,
0.0033633026760071516,
-0.020516226068139076,
-0.05439870432019234,
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"source": "797",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
effectuent trop
d’opérations d’accès aux données qui sont sensibles à la latence du réseau. Il vous
faudra peut-être modifier ces types d’applications pour réduire le nombre
d’opérations d’accès aux données de la base de données. Par exemple, vous
pouvez améliorer les performances applicatives à l’aide de techniques co... | [
0.006976524367928505,
0.007082432974129915,
-0.020348120480775833,
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0.08495277166366577,
0.035272080451250076,
0.010918679647147655,
0.03524398058652878,
-0.05206814035773277,
-0.06626922637224197,
-0.016772566363215446,
-0.006244859658181667,
-0.07072644680738449,
-0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
travail. Pour plus d’informations, consultez les sections Partitionnement entre
plusieurs bases de données et Partitionnement fonctionnel.
Applications présentant des requêtes non optimales
Il se peut que les applications dont les requêtes sont mal paramétrées ne tirent pas
parti d’une taille de calcul supérieure. Cela... | [
-0.00861118733882904,
0.028323663398623466,
-0.031561557203531265,
0.016527052968740463,
0.07926426827907562,
0.03985736891627312,
0.01687541976571083,
0.030242132022976875,
-0.02502235397696495,
-0.09944787621498108,
-0.004151930566877127,
-0.04473461955785751,
-0.0463746041059494,
0.0018... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
aux bonnes pratiques de paramétrage SQL Server traditionnelles, mais
certaines sont spécifiques à Azure SQL Database. Dans certains cas, vous pouvez
examiner les ressources utilisées par une base de données afin de déterminer des zones
à paramétrer davantage et d’étendre les techniques traditionnelles SQL Server afin
q... | [
-0.022278303280472755,
0.028380796313285828,
-0.021025490015745163,
0.01806490123271942,
0.06507210433483124,
0.03821517154574394,
0.03773851320147514,
0.017143964767456055,
-0.004864891991019249,
-0.06981829553842545,
0.030749481171369553,
-0.061749838292598724,
-0.0452706553041935,
-0.00... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
petite échelle mais se dégrader notablement avec des volumes de données au niveau de
la production. La cause la plus courante de ce problème est l’absence d’index appropriés
pour satisfaire des filtres ou d’autres restrictions dans une requête. Souvent, cela se
manifeste comme une analyse de table là où une recherche d... | [
-0.027384500950574875,
-0.0020758991595357656,
-0.031896285712718964,
0.04031982645392418,
0.09304564446210861,
0.023437445983290672,
0.03138335049152374,
0.031263336539268494,
-0.04790447652339935,
-0.07807086408138275,
0.015447692945599556,
-0.012304157949984074,
-0.06077004596590996,
0.... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
SQL
Dans cet exemple, la requête a entraîné cette suggestion :
SQL
Après sa création, cette même instruction SELECT sélectionne un plan différent, qui
utilise une recherche en lieu et place d’une analyse, puis exécute plus efficacement le
plan :
L’insight clé est que la capacité d’E/S d’un système partagé est plus limi... | [
-0.054017867892980576,
0.027428260073065758,
0.004489095415920019,
0.005253286100924015,
0.051106344908475876,
0.005402127746492624,
0.03816119581460953,
0.03745967149734497,
-0.03936311602592468,
-0.07247945666313171,
-0.03216751664876938,
-0.007619609124958515,
-0.04561445862054825,
-0.0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
du système dans les ressources de chaque taille de calcul des niveaux de service. Des
choix appropriés de conception physique de base de données peuvent
considérablement améliorer la latence des requêtes individuelles, le débit des requêtes
simultanées que vous pouvez traiter par unité d’échelle, et réduire les coûts n... | [
-0.027219433337450027,
-0.003837894182652235,
-0.01797272451221943,
0.02202795073390007,
0.0674307569861412,
0.0469009093940258,
0.019413946196436882,
0.04847222939133644,
-0.02477007731795311,
-0.10238476097583771,
0.02353532426059246,
-0.03920090198516846,
-0.045607853680849075,
-0.00762... | {
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"service_name": "SQL Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
optimal. Bien que cette stratégie mène
souvent à un plan de requête qui est beaucoup plus rapide qu’un plan compilé sans
valeurs de paramètre connues, elle fonctionne actuellement de manière imparfaite dans
Azure SQL Database. (Une nouvelle fonctionnalité de performances intelligentes des
requêtes introduite avec SQL S... | [
0.0018965681083500385,
-0.007812221068888903,
-0.0061241639778018,
0.014990939758718014,
0.08387036621570587,
0.037105463445186615,
0.03766889497637749,
0.03314853832125664,
-0.015766654163599014,
-0.10541150718927383,
0.0007428472745232284,
-0.034230317920446396,
-0.037797775119543076,
-0... | {
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"contains_sku": false,
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
vous montre également que, si vous utilisez un indicateur de requête, vous pouvez
réduire la durée d’exécution de la requête et le nombre de ressources requises pour
votre base de données :
SQL
Le code de configuration crée des données asymétriques (ou distribuées de manière
irrégulière) dans la table t1 . Le plan de r... | [
-0.021528096869587898,
0.028363270685076714,
-0.009171845391392708,
-0.0030963020399212837,
0.08337663114070892,
0.053392332047224045,
0.015571520663797855,
0.022386496886610985,
-0.0163307785987854,
-0.0862417072057724,
-0.00024313879839610308,
-0.027947142720222473,
-0.07051557302474976,
... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
choix en moyenne. Ensuite, le plan de requête génère deux procédures stockées
identiques, sauf que celle-ci présente un indicateur spécifique de requête.
SQL
Nous vous recommandons d’attendre au moins 10 minutes avant de commencer la
partie 2 de l’exemple, de manière à ce que les résultats soient différents dans les
do... | [
-0.016636110842227936,
0.023903708904981613,
-0.0483720637857914,
-0.01376676931977272,
0.08582364022731781,
0.03292304277420044,
0.01155929546803236,
0.02442779578268528,
-0.009564054198563099,
-0.09604333341121674,
0.0076499744318425655,
-0.005549055524170399,
-0.04629986733198166,
-0.01... | {
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"document_title": "Sql_Database",
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"source": "803",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
< 1000
BEGIN
EXEC psp1 @param1=2;
TRUNCATE TABLE t1;
SET @i += 1;
END
EXEC psp2 @param2=1;
TRUNCATE TABLE t1;
DECLARE @i int = 0;
WHILE @i < 1000
BEGIN
EXEC psp2 @param2=2;
TRUNCATE TABLE t1;
SET @i += 1;
END | [
-0.03550362586975098,
0.04239997640252113,
-0.0175639595836401,
0.00923024769872427,
0.08549753576517105,
0.007395596243441105,
-0.015812156721949577,
-0.027874130755662918,
-0.03532103821635246,
-0.06543220579624176,
-0.002297616098076105,
0.002795869018882513,
-0.05834900587797165,
0.007... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1150,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "803",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Étant donné que nous avons exécuté la procédure avec la valeur 1 , le plan obtenu était
optimal pour la valeur 1 , mais non optimal pour toutes les autres valeurs dans la table.
Le résultat n’est probablement pas ce que vous attendriez en sélectionnant chaque plan
de manière aléatoire, car le plan s’exécute plus lent... | [
-0.020198624581098557,
0.03918403014540672,
-0.019737854599952698,
-0.004723883233964443,
0.07182178646326065,
0.036704178899526596,
0.005122343078255653,
0.035680998116731644,
-0.03424884378910065,
-0.08734090626239777,
-0.013295028358697891,
0.011658054776489735,
-0.04243835061788559,
-0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1151,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "804",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
SQL
Vous pouvez examiner sys.resource_stats pour déterminer si la ressource d’un test
donnée utilise plus ou moins de ressource qu’un autre test. Lorsque vous comparez les
données, espacez les tests dans le temps pour qu’ils ne soient pas groupés dans la
même fenêtre temporelle de cinq minutes dans la vue sys.resource... | [
-0.01920577883720398,
0.012915113940834999,
-0.0082800118252635,
0.02656821347773075,
0.0707641988992691,
0.061752818524837494,
0.021717550233006477,
0.020469455048441887,
-0.038040969520807266,
-0.06170354411005974,
-0.006459689699113369,
0.0035166060552001,
-0.047963548451662064,
-0.0060... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1152,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "805",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Pour réduire la surcharge liée à la création de connexions d’applications fréquentes dans
Azure SQL Database, le regroupement de connexions est disponible dans les
fournisseurs de données. Le regroupement de connexions est activé dans ADO.NET par
défaut, par exemple. Le regroupement de connexions permet à une applicati... | [
-0.006723298225551844,
-0.03690953925251961,
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pour les erreurs temporaires.
Les mécanismes d’authentification basés sur les jetons, tels que l’authentification
Microsoft Entra ID, doivent générer de nouveaux jetons lors de l’expiration. Les
connexions physiques dans les pools avec des jetons expirés doivent être fermées
et de nouvelles connexions physiques créées.... | [
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Ajuster les durées de vie des jetons :Configurer les stratégies d’expiration des
jetons dans Microsoft Entra ID de manière à être au moins égales à la durée de
vie attendue des connexions logiques dans votre application. Bien qu’il ne soit
pas nécessaire, l’ajustement de l’expiration du jeton permet d’équilibrer la
séc... | [
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} |
liés
aux bases de données très volumineuses dans Azure SQL Database quand vous ne
pouvez pas utiliser le niveau de service Hyperscale.
Meilleures pratiques pour les architectures de
base de données très volumineuse dans Azure
SQL Database
７ Notes
Les pools élastiques ne sont pas disponibles pour Azure SQL Managed Insta... | [
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Azure SQL Database s’exécutant sur du matériel, les limites de capacité pour une base
de données individuelle sont inférieures à celles d’une installation SQL Server locale
traditionnelle. Certains clients utilisent des techniques de partitionnement pour diffuser
les opérations de base de données sur plusieurs bases de... | [
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dans les limites de son niveau de service.
Bien que le partitionnement de base de données ne réduise pas la capacité des
ressources globales pour une solution, cette technique est très efficace pour prendre en
charge des solutions volumineuses réparties sur plusieurs bases de données. Chaque
base de données peut s’exéc... | [
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} |
suivi des bons de commande, les procédures stockées et les vues indexées/matérialisées
pour la gestion de rapports de fin de mois et d’autres fonctions. Cette technique facilite
l’administration de la base de données pour des opérations comme la sauvegarde, mais
elle nécessite également que vous redimensionniez le maté... | [
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envisagez d’utiliser l’option pour traiter par lot les requêtes ad hoc, ou pour les
compiler en tant que procédures stockées. Si vous traitez par lot les requêtes ad hoc,
vous pouvez envoyer en une fois plusieurs requêtes dans un seul lot à la base de
données. Si vous compilez les requêtes ad hoc dans une procédure sto... | [
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différentes. L’identification de la charge de travail adaptée pour la réduction de
l’utilisation des ressources nécessite de trouver le bon équilibre entre cohérence et
performances.
Certaines applications de base de données contiennent des charges de travail à lecture
intensive. Les couches de mise en cache peuvent co... | [
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la manière d’améliorer les performances et l’intégrité de la base de données.
Certains conseils suggèrent des modifications de configuration et opérationnelles
basées sur les meilleures pratiques, tandis que d’autres conseils recommandent des
modifications de conception adaptées à votre charge de travail, telles que l’... | [
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} |
Commentaires
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Indiquer des commentaires sur le produit
Surveiller Azure SQL Database
Query Performance Insight pour Azure SQL Database
Supervision des performances à l’aide des vues de gestion dynamique
observateur de base de données
Diagnostiquer et résoudre les problèmes de processeur é... | [
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} |
Configurer l’exportation en continu des
données télémétriques de diagnostic :
Azure SQL Database et Azure SQL
Managed Instance
Article • 16/08/2024
S’applique à :
Azure SQL Database
Azure SQL Managed Instance
Dans cet article, vous allez découvrir les métriques de performances et les journaux des
ressources pour Azur... | [
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"total_pages": 6953
} |
Télémétrie de diagnostic pour les bases de données
Prise en
charge
d’Azure SQL
Database
Prise en
charge
d’Azure SQL
Managed
Instance
Métriques de base : Pourcentage DTU/CPU, Limite DTU/CPU,
Pourcentage de lecture de données physiques, Pourcentage
d’écriture du journal, Connexions réussies/en échec/bloquées
par pare-feu... | [
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} |
d’une base de données.
Oui
Non
Blocks : contient des informations sur les événements bloquants
au niveau d’une base de données.
Oui
Non
Deadlocks : contient des informations sur les événements
Deadlock au niveau d’une base de données.
Oui
Non
AutomaticTuning : contient des informations sur les
recommandations de réglag... | [
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} |
Télémétrie de diagnostic pour les bases de données
Prise en
charge
d’Azure SQL
Database
Prise en
charge
d’Azure SQL
Managed
Instance
Gestion des charges de travail : disponible pour Azure Synapse
uniquement. Pour plus d’informations, consultez Azure Synapse
Analytics – Supervision du portail de gestion des charges de
t... | [
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"total_pages": 6953
} |
Créer une plateforme de journalisation et de télémétrie personnalisée : la
nature hautement évolutive d’abonnement et de publication des hubs
d’événements Azure vous permet d’ingérer de manière flexible les métriques et
les journaux de ressources dans une plateforme de télémétrie personnalisée.
Pour plus d’informations... | [
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"service_name": "SQL Database",
"source": "815",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Vous pouvez activer et gérer la journalisation des métriques et de la télémétrie de
diagnostic à l’aide de l’une des méthodes suivantes :
Portail Azure
PowerShell
Azure CLI
API REST Azure Monitor
Modèle Azure Resource Manager
Le menu Paramètres de diagnostic du Portail Azure vous permet d’activer et de
configurer la di... | [
-0.00941383931785822,
0.013445645570755005,
-0.016541101038455963,
-0.025906141847372055,
0.058976106345653534,
0.015174961648881435,
0.03248799219727516,
0.015277812257409096,
-0.01017435546964407,
-0.062462132424116135,
-0.0163625106215477,
-0.0023059912491589785,
-0.038564532995224,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1169,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "816",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Vous pouvez configurer une ressource de pool élastique de sorte qu’elle collecte la
télémétrie de diagnostic suivante :
Ressource
Supervision des données de télémétrie
Pool
élastique
Métriques de base : pourcentage eDTU/UC, limite eDTU/UC, pourcentage de
lecture de données physiques, pourcentage d’écriture du journal, ... | [
0.004393554292619228,
0.0009285620762966573,
-0.029237424954771996,
-0.009902006946504116,
0.0752733126282692,
0.07483308017253876,
-0.013461613096296787,
0.026621855795383453,
-0.02161037176847458,
-0.08547129482030869,
-0.019535215571522713,
-0.006223099771887064,
-0.018014002591371536,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1170,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "817",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
4. Entrez un nom de paramètre pour référence personnelle.
5. Sélectionnez la ressource de destination pour les données de diagnostic de
streaming : Archiver dans un compte de stockage, Diffuser vers un hub
d’événements ou Envoyer à Log Analytics.
6. Pour Log Analytics, sélectionnez Configurer et créez un espace de trav... | [
-0.004817382898181677,
0.0022473521530628204,
-0.022507566958665848,
-0.016242578625679016,
0.08175112307071686,
0.07948896288871765,
-0.02073845826089382,
0.020336708053946495,
-0.040074724704027176,
-0.10684701800346375,
-0.02204166166484356,
-0.009540109895169735,
-0.04234524071216583,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1171,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "818",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
8. Sélectionnez Enregistrer.
9. En outre, configurez la diffusion en continu de la télémétrie de diagnostic
pour chaque base de données au sein du pool élastique que vous souhaitez
surveiller en suivant les étapes décrites dans la section suivante.
Vous pouvez configurer une ressource de base de données gérée de sorte ... | [
-0.00707534234970808,
0.021444344893097878,
-0.013314813375473022,
0.010093842633068562,
0.09897761046886444,
0.03459976240992546,
0.021677112206816673,
0.004244041629135609,
-0.010067039169371128,
-0.0911666601896286,
0.008322248235344887,
-0.006539513822644949,
-0.014739872887730598,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1172,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "819",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Ressource
Supervision des données de télémétrie
unique ou mise
en pool
Pourcentage d’écriture du journal, Connexions réussies/en
échec/bloquées par pare-feu, Pourcentage de sessions, Pourcentage de
workers, Stockage, Pourcentage de stockage, Pourcentage de stockage
XTP et blocages.
Pour activer la diffusion en continu ... | [
0.015652602538466454,
-0.00196591904386878,
-0.03746684640645981,
-0.0067209480330348015,
0.09213440865278244,
0.051711004227399826,
-0.0036999820731580257,
0.013643326237797737,
-0.024559924378991127,
-0.07781538367271423,
-0.019930023699998856,
-0.035380538552999496,
-0.05267789959907532,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1173,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "820",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
diagnostic de base de données : SQLInsights, AutomaticTuning,
QueryStoreRuntimeStatistics, QueryStoreWaitStatistics, Errors,
DatabaseWaitStatistics, Timeouts, Blocks et Deadlocks.
8. Pour une expérience de supervision avancée à la minute, cochez la case pour
les métriques de base. | [
-0.01501339953392744,
0.009749284014105797,
-0.011415127664804459,
0.011973109096288681,
0.07073043286800385,
-0.00986400805413723,
0.02385164052248001,
0.010088630020618439,
-0.04356497898697853,
-0.04800078645348549,
-0.013647890649735928,
-0.016811460256576538,
-0.05348202958703041,
-0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1174,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "821",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
9. Sélectionnez Enregistrer.
10. Répétez ces étapes pour chaque base de données que vous voulez superviser.
Vous pouvez configurer une ressource d’instance gérée de sorte qu’elle collecte la
télémétrie de diagnostic suivante :
Ressource
Supervision des données de télémétrie
instance
gérée
ResourceUsageStats contient le... | [
-0.006886140443384647,
0.01527087390422821,
-0.03411931172013283,
0.006107354536652565,
0.09175150096416473,
0.04184746742248535,
0.013121280819177628,
-0.005705914460122585,
-0.04768279194831848,
-0.08300737291574478,
-0.028794946148991585,
0.0011763822985813022,
-0.06308835744857788,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1175,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "822",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
4. Entrez un nom de paramètre pour référence personnelle.
5. Sélectionnez la ressource de destination pour les données de diagnostic de
streaming : Archiver dans un compte de stockage, Diffuser vers un hub
d’événements ou Envoyer à Log Analytics.
6. Pour Log Analytics, sélectionnez Configurer et créez un espace de trav... | [
-0.005743866320699453,
0.001246754894964397,
-0.025628266856074333,
-0.01781677082180977,
0.08352293074131012,
0.08201399445533752,
-0.019871866330504417,
0.01450926810503006,
-0.046471238136291504,
-0.10727487504482269,
-0.025533299893140793,
-0.005291933659464121,
-0.0388629250228405,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1176,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "823",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
9. En outre, configurez la diffusion en continu de la télémétrie de diagnostic
pour chaque base de données d’instance au sein de l’instance gérée que vous
souhaitez surveiller en suivant les étapes décrites dans la section suivante.
Vous pouvez configurer une ressource de base de données d’instance gérée de
sorte qu’el... | [
-0.010584983974695206,
0.024531425908207893,
-0.008987140841782093,
-0.0038746423088014126,
0.07909107953310013,
0.038436293601989746,
0.03484807908535004,
-0.005167139694094658,
-0.00930009689182043,
-0.07721558958292007,
0.008113018237054348,
-0.017760608345270157,
-0.04189082607626915,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1177,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "824",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
4. Entrez un nom de paramètre pour référence personnelle.
5. Sélectionnez la ressource de destination pour les données de diagnostic de
streaming : Archiver dans un compte de stockage, Diffuser vers un hub
d’événements ou Envoyer à Log Analytics.
6. Activez les cases à cocher pour la télémétrie de diagnostic de la base... | [
-0.02243845723569393,
-0.0010341823799535632,
-0.0006947278161533177,
0.00021952476527076215,
0.06254523247480392,
0.05701013281941414,
-0.003024796489626169,
0.010142733342945576,
-0.028826938942074776,
-0.08634956181049347,
-0.01730738952755928,
-0.01761440373957157,
-0.03392343968153,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1178,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "825",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
QueryStoreWaitStatistics et Errors.
7. Sélectionnez Enregistrer.
8. Répétez ces étapes pour chaque base de données d’instance que vous
souhaitez superviser.
Les métriques et les journaux de ressources d’Azure SQL Database et d’Azure SQL
Managed Instance qui sont transmis en continu vers un espace de travail Log Analyti... | [
0.0030806693248450756,
0.023419734090566635,
-0.014310305938124657,
0.023948367685079575,
0.08912637829780579,
0.03269985318183899,
0.04879043251276016,
0.01632036827504635,
-0.031052522361278534,
-0.0627567321062088,
-0.013353989459574223,
-0.017933636903762817,
-0.0744975283741951,
0.026... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1179,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "826",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
cloud qui supervise à grande échelle les performances des bases de données uniques,
pools élastiques, bases de données mises en pool, instances gérées et bases de données
d'instance entre plusieurs abonnements. Elle peut vous aider à collecter et visualiser des
métriques de performances et intègre des fonctions d’intel... | [
0.017802506685256958,
0.041901107877492905,
-0.01794935204088688,
0.0026861282531172037,
0.09469158947467804,
0.023153087124228477,
0.023739662021398544,
0.040785208344459534,
-0.019054848700761795,
-0.07348713278770447,
-0.03287981450557709,
-0.05845305696129799,
-0.06260887533426285,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1180,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "827",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
2. Sélectionnez Créer dans l’écran de présentation de la solution.
3. Complétez le formulaire Azure SQL Analytics avec les informations
supplémentaires demandées : nom de l’espace de travail, abonnement, groupe de
ressources, emplacement et niveau tarifaire.
4. Sélectionnez OK pour confirmer, puis Créer.
Vous devez con... | [
-0.01226486824452877,
0.015944145619869232,
-0.013550275936722755,
0.011918390169739723,
0.09883490204811096,
0.042174868285655975,
-0.006917444057762623,
0.027276668697595596,
-0.00600696774199605,
-0.1065283864736557,
-0.008277137763798237,
-0.003397010499611497,
-0.059974417090415955,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1181,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "828",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Vous pouvez utiliser SQL Analytics comme un tableau de bord hiérarchique pour afficher
vos ressources de base de données.
Pour découvrir comment utiliser Azure SQL Analytics, consultez Surveiller à l’aide
de SQL Analytics.
Pour savoir comment configurer des alertes dans SQL Analytics, consultez Créer
des alertes pour l... | [
-0.03642687574028969,
0.018386494368314743,
-0.009366796351969242,
-0.00720546068623662,
0.043946877121925354,
0.017469298094511032,
0.02751806005835533,
0.06560096144676208,
-0.02566501870751381,
-0.0630786269903183,
-0.021144835278391838,
-0.05139872059226036,
-0.07539304345846176,
0.025... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1182,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "829",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
leur propre
calendrier. Pour plus d’informations sur Event Hubs, consultez :
À propos d’Azure Event Hubs
Prise en main des hubs d’événements
Vous pouvez utiliser des métriques de streaming dans Event Hubs pour :
Afficher l’intégrité du service en procédant au streaming des données de chemin
réactif vers Power BI
Utilis... | [
-0.02504519373178482,
-0.03505202382802963,
0.0037203750107437372,
0.01766306534409523,
0.03882557898759842,
0.004757010377943516,
0.02952573075890541,
0.06002138555049896,
-0.04989524930715561,
-0.043964747339487076,
-0.010466205887496471,
-0.05641802400350571,
-0.08443651348352432,
0.024... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1183,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "829",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
En utilisant Event Hubs, Stream Analytics et PowerBI, vous pouvez facilement
transformer vos données de métriques et de diagnostic en informations en temps
réel sur vos services Azure. Pour une vue d’ensemble de la manière de configurer
un concentrateur d’événements, de traiter les données avec Stream Analytics, et
d’u... | [
-0.024888690561056137,
-0.03798859938979149,
-0.03404541313648224,
-0.009452611207962036,
0.044434621930122375,
0.01995398849248886,
0.0037916800938546658,
0.048114608973264694,
-0.03799445927143097,
-0.02083495818078518,
-0.02062026411294937,
-0.039560288190841675,
-0.075145423412323,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1184,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "830",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
journaux de
ressources, un conteneur de stockage est créé dans le compte de stockage que vous
avez sélectionné lorsque les premières lignes de données sont disponibles. La structure
des objets blob est la suivante :
PowerShell
Envoyer à Stockage Azure
Schéma des métriques et des journaux de ressources
dans le compte de... | [
-0.02337741106748581,
-0.011919801123440266,
0.001494940952397883,
0.039594799280166626,
0.08182796835899353,
0.046742841601371765,
0.00599480839446187,
0.04443708434700966,
-0.027334198355674744,
-0.020123692229390144,
-0.0046019172295928,
-0.018698181957006454,
-0.06518646329641342,
0.00... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1185,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "830",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Ou, plus simplement :
PowerShell
Par exemple, un nom d’objet blob pour les métriques de base pourrait être :
PowerShell
Le nom d’un objet blob destiné à stocker les données d’un pool élastique se présente
comme suit :
PowerShell
Si vous sélectionnez Event Hubs ou un compte de stockage, vous pouvez spécifier une
stratég... | [
-0.046347521245479584,
0.005163783207535744,
0.004299627151340246,
0.011707358993589878,
0.07305026054382324,
0.036213651299476624,
-0.006487047765403986,
0.05168471485376358,
-0.052876513451337814,
-0.055153850466012955,
-0.007196859922260046,
0.001546527841128409,
-0.046415966004133224,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1186,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "831",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Si vous utilisez Azure SQL Analytics, vous pouvez superviser votre ingestion de données
en sélectionnant Espace de travail OMS dans le menu de navigation d’Azure SQL
Analytics, puis Utilisation et Coûts estimés.
Les données de télémétrie de supervision disponibles pour les bases de données
uniques, les bases de données... | [
0.025166645646095276,
0.038122039288282394,
-0.04085468128323555,
-0.013660975731909275,
0.05530538782477379,
0.0065112910233438015,
0.017087912186980247,
0.06038521230220795,
-0.011223619803786278,
-0.06275858730077744,
-0.016259996220469475,
-0.03218761458992958,
-0.05785263329744339,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1187,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": true,
"service_name": "SQL Database",
"source": "832",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Ressource
Métriques
Base de
données unique
et mise en pool
Pourcentage DTU, Limite DTU, Pourcentage UC, Pourcentage de lecture de
données physiques, Pourcentage d’écriture du journal, Connexions réussies/en
échec/bloquées par pare-feu, Pourcentage de sessions, Pourcentage de
workers, Stockage, Pourcentage de stockage, ... | [
0.0013604949926957488,
0.008554064668715,
-0.04685399308800697,
0.03630087897181511,
0.06167786568403244,
0.02476518042385578,
0.009246890433132648,
0.07012426108121872,
-0.015856722369790077,
-0.04223667457699776,
-0.0007990204030647874,
-0.039686672389507294,
-0.05073782801628113,
0.0252... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1188,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "833",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
et plus ou 200 DTU et plus pour les modèles d’achat DTU.
Cette métrique est disponible pour les bases de données utilisant le modèle d’achat
vCore avec 2 vCores et plus ou 200 DTU et plus pour les modèles d’achat DTU. Cette
Métriques de base pour les bases de données uniques et mises en
pool
ﾉ
Agrandir le tableau
Métr... | [
-0.017100680619478226,
0.011931412853300571,
-0.001834516297094524,
0.03091985546052456,
0.038455888628959656,
0.01638273522257805,
0.0016558946808800101,
0.04075974225997925,
-0.019595779478549957,
-0.03083197772502899,
0.043376218527555466,
0.012557843700051308,
-0.05474665388464928,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1189,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "833",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
métrique n’est actuellement pas disponible pour les pools SQL Synapse Analytics.
Les détails des données de télémétrie disponibles pour tous les journaux sont
documentés dans les tableaux suivants. Pour en savoir plus, consultez la télémétrie de
diagnostic prise en charge.
Propriété
Description
TenantId
Votre ID d’abon... | [
0.0038354680873453617,
-0.007336718030273914,
-0.02104787714779377,
0.01313590444624424,
0.04736628755927086,
0.006854862906038761,
0.026835890486836433,
0.03826385363936424,
-0.0063576409593224525,
-0.036949098110198975,
-0.0043500917963683605,
-0.02436108887195587,
-0.05954207852482796,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 1190,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "834",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Subsets and Splits
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