text stringlengths 0 3.99k | embedding listlengths 768 768 | metadata dict |
|---|---|---|
La vue sys.dm_db_resource_stats affiche les données récentes d’utilisation des
ressources par rapport aux limites de la taille de calcul. Les pourcentages d’UC, d’E/S de
données, d’écritures dans les journaux, de threads de travail et d’utilisation de la
mémoire par rapport à la limite sont enregistrés pour chaque int... | [
-0.03744744881987572,
0.017667457461357117,
-0.014977988786995411,
-0.0007650050101801753,
0.05495516583323479,
0.034018345177173615,
0.02067588083446026,
0.04438876360654831,
-0.031358640640974045,
-0.0561126209795475,
0.004704378545284271,
-0.0009163040085695684,
-0.05134446918964386,
-0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
profil de ressource de l’application, vous pouvez décider que P2 est la taille de calcul
permettant de garantir que la charge de travail est toujours adaptée. Si vous prévoyez
une croissance de l’application au fil du temps, vous avez tout intérêt à avoir une
mémoire-tampon de ressources supplémentaires, afin que l’app... | [
-0.010067803785204887,
0.037777092307806015,
-0.023382356390357018,
-0.023317156359553337,
0.06945071369409561,
0.06783026456832886,
-0.017049290239810944,
0.0005586498300544918,
-0.00868898630142212,
-0.08594395220279694,
0.022285565733909607,
-0.006259419955313206,
-0.035701677203178406,
... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
soit effectuée le jour
même. Une application de cette catégorie peut probablement utiliser une taille de calcul
P1. Vous pouvez tirer parti du fait qu’il y a des périodes pendant la journée où
l’utilisation des ressources est moindre, ce qui signifie que toute période de pointe peut
déborder sur l’un des creux plus tar... | [
-0.00040470174280926585,
0.02840479463338852,
-0.019262056797742844,
-0.007730849552899599,
0.06297943741083145,
0.0394594743847847,
0.005023269914090633,
0.02891785278916359,
-0.03484751656651497,
-0.05947059020400047,
0.016361020505428314,
-0.011969094164669514,
-0.045832112431526184,
0.... | {
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} |
SQL
L’exemple suivant vous montre différentes manières d’utiliser la vue du catalogue
sys.resource_stats pour obtenir des informations sur la façon dont votre base de
données utilise les ressources :
1. Pour examiner l’utilisation des ressources de la semaine dernière pour la base de
données utilisateur userdb1 , vous... | [
0.002583534922450781,
0.05086884647607803,
0.007110081613063812,
-0.000700238102581352,
0.06662282347679138,
0.003929011523723602,
0.03764207288622856,
0.04452778398990631,
-0.052898555994033813,
-0.07139266282320023,
-0.017521459609270096,
-0.016705114394426346,
-0.051137957721948624,
-0.... | {
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} |
3. Avec les informations ci-dessus relatives aux valeurs moyennes et maximales de
chaque métrique de ressources, vous pouvez évaluer l’adéquation entre votre
charge de travail et la taille de calcul que vous avez choisie. En général, les valeurs
moyennes de sys.resource_stats vous offrent une bonne référence à utilise... | [
-0.0023497301153838634,
0.013416525907814503,
-0.0270075760781765,
-0.0015711255837231874,
0.054660990834236145,
0.03854668140411377,
0.016407104209065437,
0.03872343525290489,
-0.03499239683151245,
-0.05055321007966995,
0.014516442082822323,
0.0015688134590163827,
-0.039629869163036346,
0... | {
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"total_pages": 6953
} |
également examiner toutes les plages
de valeurs d’utilisation des ressources, et déterminer, d’après le pourcentage,
combien de fois la charge de travail de votre base de données pourrait
s’adapter à la taille de calcul inférieure. La requête suivante génère le
pourcentage d’adéquation par dimension de ressource, selon... | [
0.014634111896157265,
0.03635237365961075,
-0.00028995692264288664,
-0.03215993568301201,
0.06316196173429489,
0.05621403828263283,
0.01680842600762844,
0.026745446026325226,
-0.0466541163623333,
-0.024708716198801994,
-0.019765784963965416,
-0.02038455568253994,
-0.06346692144870758,
-0.0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
En fonction du niveau de service de votre base de données, vous pouvez
décider si votre charge de travail peut s’adapter à la taille de calcul inférieure.
Si l’objectif de charge de travail de votre base de données est de 99,9 % et
que la requête précédente retourne des valeurs supérieures à 99,9 % pour les
trois dimen... | [
-0.014383669011294842,
0.028283458203077316,
-0.01800200343132019,
-0.020332837477326393,
0.021241653710603714,
0.004562299698591232,
0.005107862874865532,
0.03232447803020477,
-0.011341162025928497,
-0.026659393683075905,
-0.014530029147863388,
-0.0019047969253733754,
-0.057805560529232025,... | {
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"document_title": "Sql_Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
AND database_name = 'sample' --remove to see all databases
GROUP BY database_name;
ﾉ
Agrandir le tableau
SELECT database_name,
100*((COUNT(database_name) - SUM(CASE WHEN avg_cpu_percent >=
100 THEN 1 ELSE 0 END) * 1.0) / COUNT(database_name)) AS 'CPU Fit
Percent',
100*((COUNT(database_name) - SUM(CASE WHE... | [
0.018574388697743416,
0.0446513332426548,
0.025810426101088524,
-0.03576372563838959,
0.08529666066169739,
0.01708463951945305,
0.021205808967351913,
0.0035111752804368734,
-0.05740008130669594,
-0.025388507172465324,
-0.011637898162007332,
-0.011417281813919544,
-0.08643695712089539,
-0.0... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Ces pourcentages correspondent au nombre d’échantillons que votre charge
de travail fait rentrer sous la taille de calcul actuelle. Si cette requête retourne
une valeur inférieure à 99,9 % pour l’une des trois dimensions de ressources,
votre charge de travail moyenne échantillonnée a dépassé les limites. Passez
à la ta... | [
0.015662072226405144,
-0.008792215026915073,
-0.00530488695949316,
0.02226620726287365,
0.045473434031009674,
0.051203735172748566,
0.010820860043168068,
0.05208509415388107,
-0.029007989913225174,
-0.06495101004838943,
0.010321707464754581,
-0.02291949838399887,
-0.06855036318302155,
-0.0... | {
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"total_pages": 6953
} |
see all databases
GROUP BY database_name;
sys.dm_elastic_pool_resource_stats
SELECT dso.elastic_pool_name,
AVG(eprs.avg_cpu_percent) AS avg_cpu_percent,
MAX(eprs.avg_cpu_percent) AS max_cpu_percent,
AVG(eprs.avg_data_io_percent) AS avg_data_io_percent,
MAX(eprs.avg_data_io_percent) AS max_d... | [
-0.009085707366466522,
-0.006846529897302389,
0.022380949929356575,
0.013660903088748455,
0.08181948959827423,
0.0409424751996994,
0.021324697881937027,
0.018674468621611595,
-0.042161691933870316,
-0.05041514337062836,
-0.015617082826793194,
-0.052260711789131165,
-0.07701779901981354,
0.... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Si vous constatez qu’une utilisation des ressources approche les 100 % pendant une
période importante, vous devrez peut-être examiner l’utilisation des ressources pour les
bases de données individuelles dans le même pool élastique afin de déterminer la
contribution de chaque base de données à l’utilisation des ressourc... | [
0.028610151261091232,
-0.007205006200820208,
0.008860859088599682,
0.011462816968560219,
0.07177663594484329,
0.07394435256719589,
0.027683958411216736,
0.053055375814437866,
-0.06660516560077667,
-0.060649167746305466,
0.024296781048178673,
-0.05401521548628807,
-0.057186465710401535,
-0.... | {
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"total_pages": 6953
} |
Il s’agit simplement d’un instantané à un point unique dans le temps. Pour obtenir une
meilleure compréhension de votre charge de travail et des exigences liées aux
demandes simultanées, il vous faut collecter plusieurs échantillons au fil du temps.
Cet exemple montre comment trouver le taux de requête moyen pour une b... | [
-0.018042653799057007,
-0.00551706412807107,
-0.021415352821350098,
0.009585296735167503,
0.043021395802497864,
0.016677049919962883,
0.034321803599596024,
0.03061877191066742,
-0.049617283046245575,
-0.07278461009263992,
-0.0015588481910526752,
0.001388904987834394,
-0.04498076066374779,
... | {
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} |
Pour voir le nombre de sessions simultanément actives, exécutez cette requête sur votre
base de données :
SQL
Cette requête retourne un décompte ponctuel. Si vous collectez plusieurs échantillons
au fur et à mesure, vous bénéficierez d’une meilleure compréhension de l’utilisation de
votre session.
Cet exemple retourne ... | [
-0.008397581987082958,
0.003448447212576866,
-0.0037669851444661617,
-0.022736212238669395,
0.03923511132597923,
0.02811543643474579,
0.02609497308731079,
0.02731764316558838,
-0.02255503088235855,
-0.0837714672088623,
-0.011277876794338226,
-0.0219085905700922,
-0.07048632949590683,
-0.00... | {
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
La requête suivante renvoie la taille des données de votre base de données (en
mégaoctets) :
SQL
La requête suivante retourne la taille d’objets individuels (en mégaoctets) dans votre
base de données :
SQL
Cette section vous aide à identifier les requêtes individuelles qui consomment le plus
d’UC.
Si la consommation du... | [
-0.044178858399391174,
-0.020257219672203064,
-0.011448423378169537,
-0.02755201980471611,
0.061324723064899445,
0.04426845908164978,
-0.0012958860024809837,
0.049461256712675095,
-0.04401900991797447,
-0.060562361031770706,
0.0006509587401524186,
-0.047551993280649185,
-0.0626194030046463,
... | {
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"chunk_index": 3604,
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"source": "2580",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Utilisez la requête suivante pour identifier les principales requêtes par code de hachage
de requête :
SQL
Utilisez la requête suivante pour identifier ces requêtes :
SQL
De nombreuses requêtes individuelles consomment une quantité
cumulée d’UC élevée
PRINT '-- top 10 Active CPU Consuming Queries (aggregated)--';
SELEC... | [
-0.006756788119673729,
0.0035800060722976923,
-0.012490276247262955,
-0.03560599684715271,
0.056701429188251495,
0.044636912643909454,
0.032395120710134506,
0.04979921877384186,
-0.00883648544549942,
-0.07418062537908554,
-0.027977420017123222,
-0.039141204208135605,
-0.06077554449439049,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 3605,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "2581",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
OBJECT_NAME(ST.objectid, ST.dbid) 'ObjectName',
SUBSTRING(REPLACE(REPLACE(SUBSTRING(ST.text, (req.statement_start_offset /
2)+1, ((CASE statement_end_offset WHEN -1 THEN DATALENGTH(ST.text)ELSE
req.statement_end_offset END-req.statement_start_offset)/ 2)+1), CHAR(10), '
'), CHAR(13), ' '), 1, 512) AS statement_text... | [
-0.020864522084593773,
0.021112658083438873,
-0.04782339930534363,
-0.00949507299810648,
0.04877043142914772,
0.03686355799436569,
0.019797977060079575,
0.02140728570520878,
-0.00247538392432034,
-0.04132499918341637,
-0.009300796315073967,
0.027321020141243935,
-0.07976891845464706,
-0.00... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 3606,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "2581",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Si le problème s’est produit dans le passé et que vous souhaitez effectuer une analyse
de la cause racine, utilisez Magasin de requêtes. Les utilisateurs ayant accès à la base de
données peuvent utiliser T-SQL pour interroger les données du Magasin de requêtes.
Par défaut, le Magasin des requêtes capture les statistiqu... | [
0.01603720150887966,
0.03245416283607483,
-0.04289114102721214,
-0.03982581943273544,
0.04620290547609329,
0.02224096469581127,
0.060948826372623444,
0.04236423969268799,
-0.003178112208843231,
-0.05912123620510101,
-0.010367756709456444,
-0.031878430396318436,
-0.05358118563890457,
0.0045... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 3607,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "2582",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
number_of_distinct_query_ids
,SUM(CASE
WHEN rs.execution_type_desc = 'Aborted'
THEN count_executions
ELSE 0
END) AS Aborted_Execution_Count
,SUM(CASE
WHEN rs.execution_type_desc = 'Regular'
THEN cou... | [
-0.008279101923108101,
-0.011467892676591873,
-0.028097618371248245,
-0.03531298786401749,
0.06294220685958862,
0.03738714009523392,
0.06069063022732735,
-0.0127986129373312,
-0.015673404559493065,
-0.018543004989624023,
-0.013668607920408249,
0.015881145372986794,
-0.08171722292900085,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 3608,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "2582",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
2. Une fois que vous avez identifié les requêtes problématiques, vous devez les
paramétrer pour réduire leur consommation d’UC. Vous pouvez également choisir
d’augmenter la taille de calcul de la base de données ou du pool élastique pour
contourner le problème.
Pour plus d’informations sur la gestion des problèmes de p... | [
-0.017527969554066658,
0.004908506292849779,
-0.05892132595181465,
-0.02407287247478962,
0.05586501210927963,
0.07225591689348221,
0.038883332163095474,
0.04704129695892334,
-0.01275749783962965,
-0.07691463828086853,
-0.018184298649430275,
-0.04626496508717537,
-0.05488545447587967,
-0.02... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 3609,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "2583",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Lors de l’identification des problèmes de performances d’entrée/sortie (E/S) de
stockage, les principaux types d’attente sont les suivants :
PAGEIOLATCH_*
Pour les problèmes d’E/S de fichier de données (y compris PAGEIOLATCH_SH ,
PAGEIOLATCH_EX , PAGEIOLATCH_UP ). Si le nom du type d’attente contient IO, cela
indique u... | [
0.0001374543207930401,
0.018504567444324493,
-0.059205733239650726,
0.0040856595151126385,
0.06960707157850266,
0.05742029845714569,
0.02293243817985058,
0.04859642684459686,
-0.053875330835580826,
-0.029115036129951477,
-0.014940610155463219,
-0.03743017464876175,
-0.06497707962989807,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 3610,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "2584",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Pour identifier les principales requêtes par temps d’attente liés aux E/S, vous pouvez
utiliser la requête suivante sur le Magasin des requêtes pour afficher les deux dernières
heures d’activité suivie :
SQL
Vous pouvez également utiliser la vue sys.query_store_runtime_stats, en vous
concentrant sur les requêtes avec d... | [
0.00937566440552473,
0.020803047344088554,
-0.03692803531885147,
-0.02739601768553257,
0.06427405774593353,
0.03964024409651756,
0.039850521832704544,
0.027337489649653435,
-0.03198579326272011,
-0.06562632322311401,
-0.01981942355632782,
-0.03681274130940437,
-0.05249640345573425,
-0.0037... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 3611,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "2585",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
sys.query_store_wait_stats AS waits ON
waits.plan_id=p.plan_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats_interval
AS rsi ON rsi.runtime_stats_interval_id=waits.runtime_stats_interval_id
WHERE wait_category_desc='Buffer IO' AND
rsi.start_time>=DATEADD(HOUR, -2, GETUTCDATE()... | [
-0.016302159056067467,
0.03180896118283272,
-0.006761003285646439,
-0.023883018642663956,
0.06596795469522476,
0.0376463457942009,
0.02958027273416519,
0.008462253957986832,
-0.03410248085856438,
-0.04635419324040413,
-0.013494960963726044,
-0.01317391823977232,
-0.046162210404872894,
-0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 3612,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "2585",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
SQL
-- Top transaction log consumers
-- Adjust the time window by changing
-- rsi.start_time >= DATEADD(hour, -2, GETUTCDATE())
WITH AggregatedLogUsed
AS (SELECT q.query_hash,
SUM(count_executions * avg_cpu_time / 1000.0) AS total_cpu_ms,
SUM(count_executions * avg_cpu_time / 1000.0) /
SUM(count_... | [
-0.003399758832529187,
0.035448357462882996,
0.023783117532730103,
-0.06909758597612381,
0.08920127898454666,
-0.01894625835120678,
0.06221028044819832,
0.0271379966288805,
0.009269339963793755,
-0.0409005768597126,
-0.014038163237273693,
-0.007087962236255407,
-0.05777508765459061,
-0.004... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 3613,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "2586",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
SUM( CASE
WHEN rs.execution_type_desc = 'Regular' THEN
count_executions
ELSE 0
END
) AS Regular_Execution_Count,
SUM( CASE
WHEN rs.execution_type_desc = 'Exception' THEN
... | [
-0.006589733995497227,
-0.003930394537746906,
-0.019567573443055153,
-0.03064049407839775,
0.05638748034834862,
0.05302228033542633,
0.056400738656520844,
0.0007441104389727116,
-0.040020182728767395,
-0.026904484257102013,
-0.015478434972465038,
0.017104916274547577,
-0.08608268946409225,
... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 3614,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "2586",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
= p.query_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats AS rs ON rs.plan_id =
p.plan_id
INNER JOIN sys.query_store_runtime_stats_interval AS rsi ON
rsi.runtime_stats_interval_id = rs.runtime_stats_interval_id
WHERE rs.execution_type_desc IN ( 'Regular', 'Aborted', 'Exception' )
AND rsi.sta... | [
-0.011038419790565968,
0.022548368200659752,
-0.013293127529323101,
-0.024148045107722282,
0.073504738509655,
0.019151858985424042,
0.04669593647122383,
-0.027045458555221558,
0.00520952045917511,
-0.040193770080804825,
-0.033911850303411484,
-0.011861682869493961,
-0.06012902781367302,
0.... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 3615,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "2586",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Les types d’attente courants associés à des problèmes liés à tempdb sont PAGELATCH_*
(et non PAGEIOLATCH_* ). Toutefois, les attentes PAGELATCH_* ne signifient pas toujours
qu’il y a une contention tempdb . Cette attente peut également signifier que vous êtes
confronté à une contention sur la page de données de l'obj... | [
-0.00458831200376153,
0.015627121552824974,
-0.05890168249607086,
0.029419446364045143,
0.021965371444821358,
0.0009760915418155491,
0.05788756161928177,
0.05141659453511238,
-0.029882879927754402,
-0.04939386621117592,
-0.02749508246779442,
-0.03717811778187752,
-0.10128650814294815,
0.00... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 3616,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "2587",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Toutes les bases de données dans un pool élastique partagent la même base de
données tempdb . Une utilisation élevée de l’espace tempdb par une base de données
peut affecter d’autres bases de données dans le même pool élastique.
Utilisez la requête suivante pour identifier les principales requêtes qui utilisent des
va... | [
0.0071503338403999805,
0.04203811287879944,
-0.034560926258563995,
0.002192589920014143,
0.0686439722776413,
0.020139165222644806,
0.029094520956277847,
0.04355691745877266,
-0.022952143102884293,
-0.07305014878511429,
-0.013815467245876789,
-0.04119881987571716,
-0.0366705022752285,
-0.01... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 3617,
"contains_sku": true,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "2588",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
SQL
SELECT DB_NAME(dtr.database_id) 'database_name',
sess.session_id,
atr.name AS 'tran_name',
atr.transaction_id,
transaction_type,
transaction_begin_time,
database_transaction_begin_time,
transaction_state,
is_user_transaction,
sess.open_transaction_coun... | [
0.020481932908296585,
0.012691052630543709,
-0.05480407923460007,
-0.01002043578773737,
0.07919074594974518,
-0.01227586716413498,
0.054969314485788345,
0.01627970114350319,
0.012712954543530941,
-0.05596062168478966,
-0.03139500692486763,
0.012297133915126324,
-0.08809860050678253,
-0.009... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 3618,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "2589",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Si votre type d’attente supérieur est RESOURCE_SEMAPHORE , vous pouvez avoir un
problème d’attente d’allocation de mémoire où les requêtes ne peuvent pas commencer
à s’exécuter jusqu’à ce qu’elles obtiennent une allocation de mémoire suffisamment
volumineuse.
Utilisez la requête suivante pour déterminer si une attente ... | [
-0.048110347241163254,
0.008830462582409382,
-0.07882212102413177,
0.004113749135285616,
0.04647309333086014,
0.049348749220371246,
0.05218994617462158,
0.03615221753716469,
-0.030305378139019012,
-0.06040767580270767,
-0.011048538610339165,
-0.019129646942019463,
-0.08212823420763016,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 3619,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "2590",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Tout d’abord, modifiez le script ci-dessous pour mettre à jour les valeurs pertinentes de
start_time et end_time . Ensuite, exécutez la requête suivante pour identifier les
instructions de consommation élevée de la mémoire :
SQL
Utilisez la requête suivante pour identifier les 10 principales allocations de mémoire
act... | [
-0.029191065579652786,
0.04090248793363571,
-0.01877465657889843,
-0.026149891316890717,
0.05674823001027107,
0.023655131459236145,
0.01860062964260578,
0.025048527866601944,
0.0027547841891646385,
-0.07241234928369522,
-0.016376301646232605,
-0.01587938703596592,
-0.05742959305644035,
0.0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 3620,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "2591",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
r.cpu_time,
r.total_elapsed_time,
r.reads,
r.writes,
r.logical_reads,
r.row_count,
wait_time,
wait_type,
r.command,
OBJECT_NAME(txt.objectid, txt.dbid) 'Object_Name',
TRIM(REPLACE(REPLACE(SUBSTRING(SUBSTRING(TEXT,
(r.statement_start_offset / 2) + 1,... | [
0.0009658391936682165,
0.019104894250631332,
-0.030802816152572632,
0.0037922989577054977,
0.06507989764213562,
0.030344394966959953,
0.04882161319255829,
0.018404394388198853,
0.0014320601476356387,
-0.027938326820731163,
-0.007210694253444672,
0.017532138153910637,
-0.0809616893529892,
0... | {
"azure_component": "storage",
"chunk_index": 3621,
"contains_sku": false,
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--Date and time
when this query requested the memory grant.
mg.grant_time, --NULL means
memory has not been granted
mg.requested_memory_kb / 1024.0 requested_memory_mb, --Total
requested amount of memory in megabytes
mg.granted_memory_kb / 1024.0 AS grante... | [
-0.04031733050942421,
-0.010528958402574062,
-0.035209737718105316,
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0.017456915229558945,
0.037679366767406464,
0.035962074995040894,
-0.029265355318784714,
-0.03138116002082825,
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} |
--Non-unique ID
of the resource semaphore on which this query is waiting.
mg.wait_time_ms, --Wait time in
milliseconds. NULL if the memory is already granted.
CASE mg.is_next_candidate --Is this process the next candidate for a
memory grant
WHEN 1 THEN
... | [
-0.037357281893491745,
-0.01813901588320732,
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"total_pages": 6953
} |
La vue sys.dm_exec_connections permet de récupérer des informations sur les
connexions établies avec une base de données spécifique, ainsi que les détails de
chaque connexion. Si une base de données se trouve dans un pool élastique et que
vous disposez d’autorisations suffisantes, la vue retourne l’ensemble de connexio... | [
-0.04825592413544655,
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sys.dm_exec_query_stats. La vue contient une ligne par instruction de requête dans le
plan en cache et la durée de vie des lignes est liée au plan lui-même. Lorsqu'un plan est
supprimé du cache, les lignes correspondantes sont éliminées de cette vue. Si une
requête n’a pas de plan mis en cache, par exemple parce que OP... | [
-0.015391401946544647,
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"total_pages": 6953
} |
Des requêtes lentes ou longues peuvent contribuer à une consommation excessive de
ressources et être la conséquence de requêtes bloquées. La cause du blocage peut être
une conception médiocre d’application, de mauvais plans de requête, le manque d’index
utiles, et ainsi de suite.
Vous pouvez utiliser la vue sys.dm_tran... | [
-0.002829469507560134,
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} |
Les deux dernières autorisations sont incluses dans l’autorisation VIEW SERVER STATE . Les
autorisations d’affichage de l’état du serveur sont accordées via l’abonnement aux rôles
serveur correspondants. Pour déterminer les autorisations requises pour interroger une
DMV spécifique, consultez Vues de gestion dynamique e... | [
-0.008448952808976173,
-0.0027057218831032515,
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0.019207090139389038,
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Commentaires
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No | [
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0.02949809841811657,
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0.05851869657635689,
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Surveiller Azure SQL Database avec des
métriques et des alertes
Article • 22/04/2025
S’applique à :
Azure SQL Database
Vous pouvez utiliser des métriques Azure Monitor pour surveiller la consommation et l’intégrité
des ressources de pool élastique et de base de données. Vous pouvez utiliser des alertes pour
envoyer des... | [
0.02896115370094776,
-0.0061981105245649815,
0.0015378741081804037,
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0.062307097017765045,
0.04128582403063774,
0.03143946826457977,
0.07183127850294113,
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0.00... | {
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"total_pages": 6953
} |
Sous Métriques clés, sélectionnez Afficher toutes les métriques ou n’importe où dans le
graphique pour ouvrir Metrics Explorer. Sur la page Métriques, vous pouvez afficher toutes les
autres métriques disponibles pour la ressource de base de données ou de pool élastique. Dans
Metrics Explorer, vous pouvez modifier l’int... | [
0.0013038592878729105,
-0.0038195603992789984,
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0.04316657409071922,
-0.0003947843215428293,
0.07470156252384186,
-0.040659911930561066,
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} |
Nom de
métrique
ID de métrique
Description
consultez Consommation de ressources par les
charges de travail utilisateur et les processus
internes.
Pourcentage
de processeur
de
l’instance SQL
sql_instance_cpu_percent
Cette métrique indique la consommation totale de
l’UC par les charges de travail utilisateur et système,
... | [
0.010157623328268528,
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0.019175341352820396,
0.04248815402388573,
0.006869257893413305,
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0... | {
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"total_pages": 6953
} |
consommation de threads
de worker par rapport à la limite de charge de travail
utilisateur d'une base de données ou d'un pool
élastique, exprimée en pourcentage.
Pourcentage
DTU
dtu_consumption_percent
Cette métrique indique la consommation de DTU par
rapport à la limite de la charge de travail de
l'utilisateur d'une b... | [
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0.06307128816843033,
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} |
Nom de
métrique
ID de métrique
Description
d'informations, consultez Diagnostiquer et résoudre
les problèmes d'utilisation élevée du processeur
(CPU) sur Azure SQL Database.
DTU utilisées
dtu_used
Cette métrique indique le nombre de DTU utilisés
par une base de données ou un pool élastique.
Processeur
d'application
fac... | [
0.013730967417359352,
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0.043177150189876556,
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0.0294... | {
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} |
élastique.
Espace de
données
utilisé
storage
Pour les bases de données, cette métrique indique la
quantité d’espace de stockage utilisée dans les
fichiers de données d’une base de données.
Espace de
données
utilisé
storage_used
Pour les pools élastiques, cette métrique indique la
quantité d’espace de stockage utilisée ... | [
0.0022395572159439325,
-0.0010553067550063133,
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0.0... | {
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"total_pages": 6953
} |
Nom de
métrique
ID de métrique
Description
élastique. Pour plus d’informations, consultez la
section Gérer l’espace de fichiers pour les bases de
données dans Azure SQL Database.
Pourcentage
d'espace de
données
utilisé
storage_percent
Pour les bases de données, cette métrique indique la
quantité d’espace de stockage ut... | [
0.0061898184940218925,
-0.006581322755664587,
-0.0341961644589901,
0.010474197566509247,
0.06896589696407318,
0.02744494378566742,
0.01697470434010029,
0.05086711794137955,
-0.036262061446905136,
-0.044903602451086044,
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-0.04070731997489929,
-0.05206998437643051,
0.004... | {
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"chunk_index": 3635,
"contains_sku": false,
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"total_pages": 6953
} |
journal
tempdb
tempdb_log_used_percent
Cette métrique indique la consommation de l'espace
du journal des transactions dans la base de données
tempdb par rapport à la taille maximale du journal,
exprimée en pourcentage. Pour plus d’informations,
consultez la section tempdb dans Azure SQL
Database.
Connexions
réussies
c... | [
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"document_title": "Sql_Database",
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"service_name": "SQL Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Nom de
métrique
ID de métrique
Description
peut être divisée en deux dimensions, Error et
ValidatedDriverNameAndVersion , pour afficher le
nombre de tentatives de connexion échouées en
raison d'une erreur spécifique, ou à partir d'un pilote
client spécifique.
Échec des
connexions :
erreurs
utilisateur
connection_faile... | [
-0.025266945362091064,
0.004856100771576166,
-0.05857444927096367,
0.009606719017028809,
0.0529753603041172,
0.027941804379224777,
0.06116876006126404,
0.05145969241857529,
-0.03757297247648239,
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-0.07540873438119888,
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"total_pages": 6953
} |
pour les connexions. Une minute
est considérée comme un temps d'arrêt ou une indisponibilité si toutes les tentatives continues
des utilisateurs d'établir une connexion à la base de données pendant cette minute échouent
en raison d'un problème de service. S’il existe une indisponibilité intermittente, la durée de
l’ind... | [
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-0.014259016141295433,
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0.013412397354841232,
0.07196415215730667,
0.01996006816625595,
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} |
Si toutes les connexions échouent en raison d’erreurs utilisateur, la disponibilité est de
100 %.
En l’absence de tentatives de connexion, la disponibilité est de 100 %.
Si toutes les connexions échouent en raison d’erreurs système, la disponibilité est de 0 %.
Actuellement, les données de métrique de disponibilité ne ... | [
-0.02395988442003727,
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ou descendre en puissance la base de données ou le pool élastique
Géoréplication planifiée ou basculement forcé
Groupe de basculement planifié ou basculement forcé
Base de données secondaire géographique en phase d’amorçage
Base de données en état de restauration en raison d’une limite de restauration dans le
temps (PI... | [
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"total_pages": 6953
} |
Vous pouvez créer des règles d’alerte pour vous avertir que la valeur d’une métrique ou de
plusieurs métriques se situe en dehors d’une plage prévue.
Vous pouvez définir l’étendue d’une règle d’alerte de plusieurs manière pour répondre à vos
besoins. Par exemple, l’étendue de la règle d’alerte peut être définie sur :
U... | [
0.017859162762761116,
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-0.03479664772748947,
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"total_pages": 6953
} |
la section Vue d’ensemble des
alertes Azure Monitor. Pour vous familiariser avec les alertes de métriques, consultez les
sections Alertes de métriques, Gérer les règles d'alerte et Groupes d'action.
Les métriques et les seuils optimaux à utiliser dans les règles d'alerte varient en fonction du
large éventail de charges... | [
0.020213140174746513,
-0.00033716560574248433,
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0.043080300092697144,
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... | {
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"total_pages": 6953
} |
Nom de la règle
d’alerte
Métrique (signal)
Logique d'alerte
Quand évaluer
Gravité
suggérée
Utilisation élevée du
processeur de
l'utilisateur
Pourcentage de
processeur
Seuil : Static
Agrégation :
Average
opérateur :
Greater than
valeur seuil : 90
Vérifier chaque :
1 minute
Période de
rétroaction : 10
minutes
2 -
Avertis... | [
-0.0023845022078603506,
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0.003537823911756277,
0.06565264612436295,
0.04910444840788841,
-0.059180084615945816,
-0.01902814768254757,
0.016352074220776558,
-0.03518623858690262,
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-0... | {
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} |
- Informatif
Peu d’espace pour
les données
Pourcentage d'espace
de données utilisé
Seuil : Static
Agrégation :
Minimum
opérateur :
Greater than
valeur seuil : 95
Vérifier chaque :
15 minute
Période de
rétroaction : 15
minutes
1 - Erreur
Espace du journal
tempdb insuffisant
Pourcentage
d’Utilisation du
Journal Tempdb
S... | [
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0.046046867966651917,
0.03369193524122238,
-0.04749782755970955,
-0.0266739372164011,
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0.0351... | {
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"total_pages": 6953
} |
Nom de la règle
d’alerte
Métrique (signal)
Logique d'alerte
Quand évaluer
Gravité
suggérée
Total
Opérateur :
Greater than
Sensibilité du
seuil : Medium
rétroaction : 1
hour
Échec des
connexions (erreurs
utilisateur)
Échec des
connexions : erreurs
utilisateur
Seuil : Dynamic
Agrégation :
Total
Opérateur :
Greater than
S... | [
-0.024840684607625008,
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0.03273974731564522,
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0.008553896099328995,
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0.006... | {
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"source": "2607",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
anormales susceptibles de nécessiter une attention particulière. Les
règles d’alerte basées sur des seuils dynamiques ne se déclenchent pas tant que des données
historiques suffisantes n’ont pas été collectées pour établir des modèles normaux. Pour plus
d'informations, consultez la section Seuils dynamiques dans les al... | [
-0.01893836073577404,
-0.012379692867398262,
-0.021549709141254425,
-0.040277495980262756,
0.038481201976537704,
-0.021455908194184303,
0.045076340436935425,
0.016672607511281967,
-0.0351160392165184,
-0.04142502695322037,
-0.02033703215420246,
0.037122953683137894,
-0.06417002528905869,
0... | {
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"total_pages": 6953
} |
Vue d’ensemble des métriques Azure Monitor
Surveiller les charges de travail Azure SQL avec l’observateur de base de données (aperçu)
Analyser les métriques avec l’Explorateur de métriques Azure Monitor
Explication de l’agrégation et de l’affichage des indicateurs Azure Monitor
Vue d’ensemble des alertes Azure Monitor
... | [
0.016872670501470566,
-0.012552643194794655,
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0.0573946088552475,
0.002293041907250881,
-0.06936389952898026,
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"total_pages": 6953
} |
Comment gérer une base de données
Hyperscale
Article • 19/02/2025
S’applique à :
Azure SQL Database
Ce niveau de service Hyperscale fournit un stockage hautement scalable et un niveau de
performances de calcul qui tire partie de l’architecture Azure pour effectuer un scale-out
du stockage et des ressources de calcul d’... | [
-0.0220661498606205,
0.029767906293272972,
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0.01407399121671915,
0.0679987445473671,
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-0.06703855842351913,
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} |
1. Accédez à la base de données dans le Portail Azure.
2. Dans la barre de navigation gauche, sélectionnez Vue d’ensemble.
3. Passez en revue la section Notifications en bas du volet droit. Si des
opérations sont en cours, une notification s’affiche.
4. Sélectionnez la notification pour en afficher les détails.
5. Le v... | [
-0.025887776166200638,
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0.012805580161511898,
-0.01178707368671894,
0.04980803653597832,
0.014080869033932686,
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0.022266823798418045,
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-0.06797078251838684,
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0.02... | {
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"total_pages": 6953
} |
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1. Accédez à votre serveur logique dans le Portail Azure.
2. Dans la barre de navigation gauche, sélectionnez Vue d’ensemble.
3. Descendez jusqu’à la liste des ressources en bas du volet. La fenêtre affiche les
SQL pools élastiques et... | [
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0.07712548226118088,
0.026791084557771683,
0.03377477079629898,
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-0.022222813218832016,
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0.0259... | {
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"service_name": "SQL Database",
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"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Convertir une base de données existante
en Hyperscale
Article • 18/04/2025
Vous pouvez convertir une base de données existante dans Azure SQL Database en Hyperscale
à l’aide du portail Azure, d’Azure CLI, de PowerShell ou de Transact-SQL.
Le processus de conversion est divisé en deux étapes : la conversion de la base d... | [
-0.015049917623400688,
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0.02689453773200512,
0.07980233430862427,
0.007377197500318289,
0.03883928060531616,
0.015318621881306171,
-0.004991914611309767,
-0.054592885076999664,
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0.027... | {
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"document_title": "Sql_Database",
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"source": "2612",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
connaîtront qu’une
courte période de temps d’arrêt, généralement moins d’une minute.
Pour convertir une base de données qui fait partie d’une relation de géoréplication, en tant que
réplica principal ou secondaire, en Hyperscale, vous devez d’abord mettre fin à la
géoréplication entre le réplica principal et le réplica... | [
-0.02456529624760151,
-0.009424661286175251,
-0.001811342779546976,
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0.04025610163807869,
-0.002438196213915944,
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} |
La conversion directe du niveau de service de base vers Hyperscale n’est pas prise en charge.
Pour effectuer cette conversion, commencez par remplacer la base de données par n’importe
quel niveau de service autre que Basic (par exemple, Usage général), puis passez à la
conversion en Hyperscale.
Pour convertir une base ... | [
-0.02820727601647377,
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2. Dans la barre de navigation de gauche, sélectionnez Informatique + stockage.
3. Sélectionnez la liste déroulante niveau de service pour développer les options des
niveaux de service.
a. Si vous utilisiez l’offre gratuite Azure SQL Database, sélectionnez le bouton pour
supprimer l’offre de base de données gratuite . ... | [
-0.04189920052886009,
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-0.036749545484781265,
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} |
pour votre base de données sous le niveau de service Hyperscale.
9. Sélectionnez le curseur Réplicas secondaires à haute disponibilité si vous souhaitez
changer le nombre de réplicas sous le niveau de service Hyperscale.
10. Sélectionnez Appliquer.
11. Surveillez la conversion dans le portail Azure.
a. Accédez à la bas... | [
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0.0029196422547101974,
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Comment gérer une base de données Hyperscale
Comment inverser la migration d’une base de données à partir d’Hyperscale
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-0.015810847282409668,
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0.023954467847943306,
0.004286576993763447,
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} |
Reverse migrate a database from
Hyperscale
11/02/2025
Applies to:
Azure SQL Database
You can migrate an existing Hyperscale database in Azure SQL Database to the General
Purpose service tier using the Azure portal, the Azure CLI, PowerShell, or Transact-SQL.
Reverse migration to the General Purpose service tier allow... | [
-0.034746285527944565,
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} |
General Purpose elastic pool if needed.
For databases that don't qualify for reverse migration, the only way to migrate from
Hyperscale to a non-Hyperscale service tier is to export/import using a bacpac file or
other data movement technologies (Bulk Copy, Azure Data Factory, Azure Databricks,
SSIS, etc.) Bacpac export... | [
-0.043742164969444275,
-0.03297575190663338,
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-0.004267632961273193,
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} |
smaller Hyperscale databases (up to 150 GB) is supported using SSMS and SqlPackage
version 18.4 and later. For larger databases, bacpac export/import might take a long time,
and can fail for various reasons.
Unlike regular service level objective change operations in Hyperscale, migrating to Hyperscale
and reverse migr... | [
-0.026472613215446472,
-0.016841595992445946,
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} |
data storage blobs that must be retained to be able to restore the backup.
You can convert a database to Hyperscale and reverse migrate back to General Purpose
multiple times. Only backups from the current and once-previous tier of your database are
available for restore. If you have moved from the General Purpose serv... | [
-0.03971616551280022,
-0.0242075826972723,
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-0.016040487214922905,
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} |
The Azure portal enables you to reverse migrate to the General Purpose service tier by
modifying the pricing tier for your database.
1. Navigate to the database in the Azure portal.
2. In the left navigation bar, select Compute + storage.
3. Select the Service tier dropdown list to expand the options for service tiers.... | [
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} |
How to manage a Hyperscale database
Convert an existing database to Hyperscale
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-0.025149982422590256,
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} |
Créer une base de données Hyperscale
redondante interzone
13/06/2025
S’applique à :
Azure SQL Database
Cet article montre comment créer une base de données Hyperscale redondante interzone en
créant une base de données, en créant une géo-réplica ou en utilisant une copie de base de
données.
Utilisez Azure PowerShell ou ... | [
-0.008676804602146149,
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} |
interzone à l’aide de la géoréplication active. Le géo-réplica peut se trouver dans la même
région ou dans une autre région que la base de données Hyperscale existante.
Spécifiez le paramètre -ZoneRedundant pour activer la redondance de zone pour votre
base de données secondaire Hyperscale. La base de données secondai... | [
-0.021312007680535316,
-0.060099177062511444,
-0.014338137581944466,
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"total_pages": 6953
} |
Démarrage rapide : Créer une base de données Hyperscale dans Azure SQL Database
Niveau de service Hyperscale
Questions fréquentes (FAQ) sur le niveau Hyperscale dans Azure SQL Database
Réplicas secondaires Hyperscale
Questions fréquentes (FAQ) sur les réplicas nommés Hyperscale Azure SQL Database
New-AzSqlDatabaseCopy ... | [
-0.032925963401794434,
-0.007050848565995693,
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0.059096887707710266,
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-0.07026966661214828,
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0.035... | {
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"total_pages": 6953
} |
Diagnostics de résolution des problèmes
de performances Hyperscale SQL
28/04/2025
S’applique à :
Azure SQL Database
Pour résoudre les problèmes de performances dans une base de données Hyperscale, la
méthodologies générales de réglage des performances SQL est le point de départ de toute
investigation de performances. C... | [
-0.025249352678656578,
0.03172575309872627,
0.01758815534412861,
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"total_pages": 6953
} |
pour la mémoire Premium. Pour le matériel de série standard, le débit maximum de
journalisation est de 100 Mo/s par base de données. Pour les pools élastiques, le taux maximal
de journalisation est de 150 Mio/s par pool pour le matériel optimisé en mémoire de série
Premium et de 125 Mio/s par pool pour les autres matér... | [
-0.034314632415771484,
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} |
Type d’attente
Raison
RBIO_RG_DESTAGE
Consommation différée des journaux par le stockage des journaux à long
terme
RBIO_RG_REPLICA
Consommation différée des journaux par une réplique secondaire HA ou
une réplique nommée
RBIO_RG_GEOREPLICA
Consommation différée des journaux de logs par un réplica géographique
secondaire... | [
-0.043036043643951416,
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-0.002484227530658245,
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0.02295570634305477,
-0.05215375870466232,
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} |
pool de mémoires
tampons (en mémoire) et dans le cache d’extension de pool de mémoires tampons résilient
(RBPEX) local qui contient un sous-ensemble des pages de données les plus fréquemment
consultées. Ce cache SSD local est dimensionné proportionnellement à la taille de calcul.
Chaque serveur de pages, d’autre part, ... | [
-0.06253568083047867,
-0.017631232738494873,
-0.03578317537903786,
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0.002615465549752116,
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} |
Plusieurs vues de gestion dynamique (DMV) et événements étendus contiennent des colonnes
et des champs qui spécifient le nombre de lectures à distante à partir d’un serveur de pages,
qui peuvent être comparées au nombre total de lectures. Le Magasin des requêtes capture
également les lectures du serveur de pages dans l... | [
-0.035843539983034134,
-0.014819424599409103,
-0.004868065472692251,
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Dans Azure SQL Database, le sys.dm_io_virtual_file_stats() DMF est un moyen de surveiller les
statistiques d’E/S de base de données, telles que les E/S par seconde, le débit et la latence. Les
caractéristiques d’E/S dans Hyperscale sont différentes en raison de son architecture distribuée
. Dans cette section, nous nou... | [
-0.004674782510846853,
-0.018278377130627632,
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} |
ratio et RBPEX cache hit ratio base , disponibles dans la
DMV sys.dm_os_performance_counters.
Lorsque les lectures sont émises par le moteur de base de données sur une réplique de
calcul, elles peuvent être servies par le cache SSD local, par les serveurs de pages, ou par
une combinaison des deux si plusieurs pages so... | [
0.00818725861608982,
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0.0687781348824501,
0.014851645566523075,
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} |
Lorsqu’un réplica de calcul demande une page à un LSN particulier à partir d’un serveur
de pages, si le serveur de pages n’a pas encore rattrapé le LSN demandé, la lecture sur le
réplica de calcul attend que le serveur de pages se rattrape avant le retour de la page.
Pour toute lecture sur une réplique de calcul à part... | [
-0.041875895112752914,
-0.013944846577942371,
-0.042557064443826675,
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0.05952845886349678,
0.01358088105916977,
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} |
de
pages correspondants.
Les opérations d'écriture sur la réplique de calcul sont principalement effectuées dans le
cache SSD local ( file_id 0). Pour les écritures supérieures à 8 Ko, autrement dit celles
effectuées à l’aide de de collecte-écriture, chaque opération d’écriture est traduite en
plusieurs écritures indi... | [
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-0.019299203529953957,
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} |
Contrairement aux groupes de disponibilité AlwaysOn, lorsqu’une transaction est validée
sur la réplique principale de calcul, les enregistrements de journal ne sont pas consignés
sur la réplique secondaire. Dans Hyperscale, le journal des transactions est renforcé dans
le service de journalisation et appliqué aux répli... | [
-0.01978638768196106,
-0.037538621574640274,
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0.03239346295595169,
0.01104653812944889,
0.02237597107887268,
-0.059326618909835815,
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} |
colonne indique que la gouvernance des ressources limite le stockage local en IOPS.
Si cela est corrélé avec un problème de performances, ajustez la charge de travail pour générer
moins d’E/S ou augmentez la taille de calcul pour augmenter la gouvernance des ressources
nombre maximal d’E/S par seconde de donnéeslimite.... | [
-0.02537330612540245,
-0.03575385734438896,
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"total_pages": 6953
} |
Pour savoir comment optimiser les performances d’Azure SQL Database, consultez
Ajustement des performances de requêtes dans Azure SQL Database
Pour savoir comment optimiser les performances en utilisant le magasin de requêtes,
consultez Surveillance des performances à l’aide du magasin de requêtes
Pour obtenir des scri... | [
0.00004315181649872102,
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0.020871585234999657,
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0.03489486128091812,
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Utiliser des pools élastiques Hyperscale
à l’aide d’outils en ligne de commande
Article • 12/09/2024
S’applique à :
Azure SQL Database
Dans cet article, découvrez comment créer, mettre à l’échelle et déplacer des bases de
données dans un pool élastique Hyperscale à l’aide d’outils en ligne de commande
comme Azure CLI ... | [
-0.002645942848175764,
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} |
L'exemple suivant crée un pool élastique Hyperscale redondant de zone avec
quatre vCores et une réplica de pool secondaire :
Azure CLI
Vous pouvez utiliser Azure CLI ou Azure PowerShell pour effectuer un scale-up d’un pool
élastique Hyperscale existant.
Utilisez la commande az sql elastic-pool update pour effectuer un ... | [
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} |
Utilisez la commande az sql elastic-pool update pour effectuer un scale-out d’un
pool élastique Hyperscale existant en ajoutant un réplica de pool secondaire ou un
scale-in d’un pool élastique en supprimant les réplicas de pool secondaires.
L’exemple suivant met à l’échelle un pool élastique Hyperscale existant pour ut... | [
-0.014226824045181274,
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} |
Vous pouvez utiliser Azure CLI ou Azure PowerShell pour changer de niveau d'un pool
élastique existant de Gen5 vers le matériel de série Premium.
Actuellement indisponible via Azure CLI. Utilisez Azure PowerShell ou le portail
Azure.
Vous pouvez utiliser Azure CLI ou Azure PowerShell pour convertir une base de données
... | [
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rest
Commandes CLI Azure SQL Database
Cmdlets PowerShell Azure SQL Database
API REST pour les pools élastiques Azure SQL Database
Vue d’ensemble des pools élastiques Hyperscale
PATCH
https://management.azure.com/subscriptions/{subscr... | [
0.019692400470376015,
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} |
Écrire un audit sur un compte de stockage
situé derrière un réseau virtuel et un pare-
feu
11/06/2025
S’applique à :
Azure SQL Database
Azure Synapse Analytics
L’audit pour Azure SQL Database et Azure Synapse Analytics prend en charge l’écriture
d’événements de base de données sur un compte Stockage Azure situé derrièr... | [
-0.01174219511449337,
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} |
les conditions préalables suivantes sont requises :
Arrière-plan
Prérequis
Un compte de stockage universel v2. Si vous disposez d’un compte de stockage
universel v1 ou d’un compte de stockage blob, mettez-les à niveau vers un compte de
stockage universel v2. Pour plus d’informations, consultez Types de comptes de stock... | [
-0.025176066905260086,
-0.01280635129660368,
0.02549699880182743,
0.02258683182299137,
0.10217206180095673,
0.03288428112864494,
-0.026595354080200195,
0.006734715774655342,
-0.018789032474160194,
-0.05130602791905403,
-0.02116468735039234,
-0.028948118910193443,
-0.050761643797159195,
0.0... | {
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"service_name": "SQL Database",
"source": "2636",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Connectez-vous au Portail Azure
avec votre abonnement. Accédez au groupe de ressources
et au serveur.
1. Sélectionnez Audit sous le titre Sécurité. Sélectionnez Activé.
2. Sélectionnez Stockage. Sélectionnez le compte de stockage dans lequel les journaux
seront enregistrés. Le compte de stockage doit respecter les con... | [
-0.025551501661539078,
0.00013727751502301544,
-0.01025401707738638,
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0.01584823802113533,
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"service_name": "SQL Database",
"source": "2637",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
5. Sélectionnez Enregistrer sur vos paramètres d’audit.
Vous avez correctement configuré l’audit pour écrire dans un compte de stockage situé
derrière un réseau virtuel ou un pare-feu.
En guise d’alternative à l’utilisation du Portail Azure, vous pouvez utiliser des commandes REST
pour configurer l’audit afin d’écrire ... | [
-0.025239592418074608,
0.005833741743117571,
-0.019093194976449013,
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0.05156725272536278,
0.062456876039505005,
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-0.... | {
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"service_name": "SQL Database",
"source": "2638",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
HTML
Corps de la demande
JSON
2. Attribuez le rôle Contributeur aux données blob du stockage au serveur hébergeant la
base de données que vous avez inscrite auprès de Microsoft Entra ID à l’étape
précédente.
Pour connaître les étapes détaillées, consultez Attribuer des rôles Azure à l’aide du portail
Azure.
3. Configur... | [
-0.01761804334819317,
-0.017064176499843597,
-0.01339390967041254,
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"service_name": "SQL Database",
"source": "2639",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Corps de la demande
JSON
Créer ou mettre à jour une stratégie d’audit de base de données (Set-
AzSqlDatabaseAudit)
Créer ou mettre à jour une stratégie de serveur (Set-AzSqlServerAudit)
Vous pouvez configurer l’audit pour écrire des événements de base de données sur un compte
de stockage derrière le réseau virtuel et l... | [
-0.027378443628549576,
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"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "2640",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
PowerShell : Créer un point de terminaison de service virtuel et une règle de réseau virtuel
pour Azure SQL Database
Règles de réseau virtuel : opérations avec les API REST
Utiliser des points de terminaison de service de réseau virtuel et des règles pour serveurs
dans Azure SQL Database | [
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"source": "2641",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Configurer Advanced Threat Protection
pour Azure SQL Database
16/06/2025
S’applique à :
Azure SQL Database
SQL Advanced Threat Protection pour Azure SQL Database détecte des activités anormales
indiquant des tentatives inhabituelles et potentiellement dangereuses d’accès ou d’exploitation
de bases de données. Advanced ... | [
-0.005247050896286964,
0.005867634434252977,
-0.00044132862240076065,
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0.06795477867126465,
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0.000003672208549687639,
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"chunk_index": 3690,
"contains_sku": false,
"document_title": "Sql_Database",
"file_path": "./azure_docs\\SQL_Database.pdf",
"is_summary": false,
"service_name": "SQL Database",
"source": "2642",
"source_file": "SQL_Database.pdf",
"total_pages": 6953
} |
Subsets and Splits
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