Поиск и применение рекомендаций по производительности

Применимо к: База данных SQL Azure

Рекомендации по производительности, позволяющие оптимизировать работу вашей базы данных в Базе данных SQL Azure или устранить обнаруженные проблемы в рабочей нагрузке, можно найти на портале Azure. На странице Рекомендации по производительности на портале Azure можно найти лучшие рекомендации, упорядоченные по потенциальному воздействию.

Просмотр рекомендаций

Чтобы просмотреть и применить рекомендации по производительности, необходимо изменить разрешения управления доступом на основе ролей Azure (Azure RBAC) в Azure. Разрешения Читатель и Участник баз данных SQL необходимы для просмотра рекомендаций, а разрешения Владелец, Участник баз данных SQL необходимы для выполнения действий: создание, удаление индекса и отмена создания индекса.

Чтобы найти рекомендации по производительности на портале Azure, выполните следующее:

1. Войдите на портал Azure.
2. Щелкните Все службы>Базы данных SQL и выберите свою базу данных.
3. Перейдите на страницу Рекомендации по производительности, чтобы просмотреть доступные рекомендации для выбранной базы данных.

Рекомендации по производительности показаны в таблице, как на приведенном ниже рисунке.

Рекомендации сортируются по их возможному влиянию на производительность и делятся на следующие категории:

Здесь же можно увидеть состояние последних операций. Выберите рекомендацию или состояние, чтобы просмотреть дополнительные сведения.

Ниже приведен пример рекомендации по созданию индекса на портале Azure.

Применение рекомендаций

База данных SQL Azure предоставляет полный контроль над применением рекомендаций с помощью следующих трех параметров:

• применять отдельные рекомендаций по одной;
• включить автоматическую настройку для автоматического применения рекомендаций;
• запустить рекомендованный сценарий T-SQL для выполнения рекомендации в базе данных вручную.

Выберите любую рекомендацию, чтобы просмотреть сведения о ней, а затем выберите "Просмотреть сценарий ", чтобы просмотреть точные сведения о создании рекомендации.

База данных остается в сети, пока применяется рекомендация. Применение рекомендации по производительности или автоматическая настройка никогда не отключает базу данных от сети.

Применение отдельной рекомендации

Рекомендации можно просматривать и применять по одной.

1. На странице Рекомендации выберите рекомендацию.
2. На странице сведений нажмите кнопку "Применить ". Выбранные рекомендации будут применены к базе данных.

Удаление рекомендаций из списка

Если какие-либо рекомендации в списке нужно удалить, отклоните соответствующую рекомендацию, выполнив описанные ниже действия.

1. Выберите рекомендацию из списка Рекомендации, чтобы открыть сведения о ней.
2. Нажмите кнопку "Отменить" на странице сведений .

При необходимости отклоненные рекомендации можно вернуть в список Рекомендации , выполнив следующие действия.

1. На странице рекомендаций выберите "Вид отменен".
2. Выберите отклоненный элемент из списка, чтобы просмотреть сведения о нем.
3. При необходимости выберите отменить отмену, чтобы добавить индекс обратно в основной список рекомендаций.

Включение автоматической настройки

Базу данных можно настроить для автоматического применения рекомендаций. В этом случае появляющиеся рекомендации применяются автоматически. Как и для всех рекомендаций, управляемых службой, если выполнение рекомендации ведет к ухудшению производительности, она отменяется.

1. Перейдите на логический сервер базы данных SQL Azure на портале Azure.

2. В разделе "Интеллектуальная производительность" на странице "Рекомендации" выберите "Автоматизировать":

3. Выберите действия для автоматизации. Выбрав нужную конфигурацию, нажмите кнопку "Применить".

   

Применение рекомендаций вручную с помощью T-SQL

Выберите любую рекомендацию и выберите команду "Просмотреть сценарий". Выполните этот сценарий для базы данных, чтобы применить рекомендацию вручную.

Индексы, которые выполняются вручную, не отслеживаются и проверяются для влияния на производительность службы. Отслеживайте созданные вручную индексы после создания, чтобы убедиться, что они обеспечивают повышение производительности и корректируют или удаляют их при необходимости. Дополнительные сведения о создании индексов см. в статье CREATE INDEX (Transact-SQL). Кроме того, примененные вручную рекомендации останутся активными и будут отображаться в списке рекомендаций в течение 24–48 часов, перед тем, как система автоматически отзовет их. Если вы хотите удалить рекомендацию раньше, вы можете сделать это вручную.

Отмена рекомендаций

Рекомендации с состоянием Ожидание, Проверка или Успешно можно отменить. Рекомендация с состоянием Выполняется не может быть отменена.

1. Выберите рекомендацию в области Журнал настройки, чтобы открыть страницу сведений о рекомендации.
2. Нажмите кнопку "Отмена ", чтобы отменить процесс применения рекомендации.

Мониторинг операций

Применение рекомендаций может происходить не мгновенно. Портал Azure предоставляет сведения о состоянии рекомендации. Ниже перечислены состояния, в которых может находиться индекс.

Выберите рекомендацию в процессе из списка, чтобы просмотреть дополнительные сведения:

Возврат рекомендации

Если для применения рекомендации использовалась страница рекомендаций по производительности (то есть вы не запускали сценарий T-SQL вручную), эта рекомендация будет автоматически отменена, если выяснится, что она понизила производительность. Если по какой-то причине рекомендацию необходимо отменить, выполните указанные ниже действия.

1. Выберите успешно примененную рекомендацию в области Журнал настройки .
2. Выберите "Вернуться" на странице сведений о рекомендации .

Мониторинг влияния на производительность рекомендаций по индексу

После успешной реализации рекомендаций (в настоящее время рекомендаций по операциям с индексами и параметризации запросов) вы можете выбрать Аналитика запросов на странице сведений о рекомендации, чтобы открыть Аналитику производительности запросов для базы данных SQL Azure и посмотреть, как ваши основные запросы влияют на производительность.

Связанный контент

• Автоматическая настройка базы данных
• рекомендации по производительности помощника по базе данных для базы данных SQL Azure
• аналитика производительности запросов для базы данных SQL Azure
• Хранилище запросов