Azure Database for MySQL의 성능 권장 사항Performance Recommendations in Azure Database for MySQL

적용 대상: Azure Database for MySQL 5.7, 8.0Applies to: Azure Database for MySQL 5.7, 8.0

성능 권장 사항 기능은 데이터베이스를 분석하여 향상된 성능을 위한 사용자 지정 제안을 만듭니다.The Performance Recommendations feature analyzes your databases to create customized suggestions for improved performance. 권장 사항을 생성하기 위해 분석은 스키마를 비롯한 다양한 데이터베이스 특성을 살펴봅니다.To produce the recommendations, the analysis looks at various database characteristics including schema. 서버에서 쿼리 저장소를 사용 설정하여 성능 권장 구성 기능을 완벽하게 활용합니다.Enable Query Store on your server to fully utilize the Performance Recommendations feature. 성능 스키마가 꺼진 경우 쿼리 저장소를 켜면 performance_schema와 이 기능에 필요한 성능 스키마 계측의 하위 집합이 켜집니다.If performance schema is OFF, turning on Query Store enables performance_schema and a subset of performance schema instruments required for the feature. 성능 권장 사항이 구현되면 성능을 테스트하여 변경에 따른 영향을 평가해야 합니다.After implementing any performance recommendation, you should test performance to evaluate the impact of those changes.

사용 권한Permissions

성능 권장 사항 기능을 사용하여 분석을 실행하는 데 필요한소유자 또는 참가자 권한입니다.Owner or Contributor permissions required to run analysis using the Performance Recommendations feature.

성능 권장 사항Performance recommendations

성능 권장 사항 기능은 서버 전체의 워크로드를 분석하여 성능 향상 가능성이 있는 인덱스를 식별합니다.The Performance Recommendations feature analyzes workloads across your server to identify indexes with the potential to improve performance.

MySQL 서버에 대한 Azure Portal 페이지의 메뉴 표시줄에 있는 지능형 성능 섹션에서 성능 권장 사항을 엽니다.Open Performance Recommendations from the Intelligent Performance section of the menu bar on the Azure portal page for your MySQL server.

성능 권장 사항 방문 페이지

분석을 선택하고 분석을 시작할 데이터베이스를 선택합니다.Select Analyze and choose a database, which will begin the analysis. 워크로드에 따라 분석을 완료하는 데 몇 분이 걸릴 수 있습니다.Depending on your workload, the analysis may take several minutes to complete. 분석이 완료되면 포털에 알림이 표시됩니다.Once the analysis is done, there will be a notification in the portal. 분석은 데이터베이스에 대한 심층 검사를 수행합니다.Analysis performs a deep examination of your database. 사용량이 적은 기간에 분석을 수행하는 것이 좋습니다.We recommend you perform analysis during off-peak periods.

권장 사항 창에는 권장 사항이 있는 경우 그 목록과 해당 권장 사항을 생성한 관련 쿼리 ID가 표시됩니다.The Recommendations window will show a list of recommendations if any were found and the related query ID that generated this recommendation. 쿼리 ID를 사용하여 mysql.query_store 보기를 사용하여 쿼리에 대한 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.With the query ID, you can use the mysql.query_store view to learn more about the query.

성능 권장 사항 새 페이지

이러한 권장 사항은 자동으로 적용되지 않습니다.Recommendations are not automatically applied. 권장 사항을 적용하려면 쿼리 텍스트를 복사하고 선택한 클라이언트에서 실행합니다.To apply the recommendation, copy the query text and run it from your client of choice. 테스트 및 모니터링을 통해 권장 사항을 평가해야 합니다.Remember to test and monitor to evaluate the recommendation.

권장 사항 유형Recommendation types

인덱스 권장 사항Index recommendations

‘인덱스 만들기’ 권장 사항에서는 워크로드에서 가장 빈번하게 실행되거나 시간이 많이 걸리는 쿼리를 가속화하기 위한 새 인덱스를 제안합니다.Create Index recommendations suggest new indexes to speed up the most frequently run or time-consuming queries in the workload. 이 권장 사항 유형을 사용하려면 쿼리 저장소를 사용하도록 설정해야 합니다.This recommendation type requires Query Store to be enabled. 쿼리 저장소는 쿼리 정보를 수집하고 분석에서 권장 사항을 적용하는 데 사용하는 자세한 쿼리 런타임 및 빈도 통계를 제공합니다.Query Store collects query information and provides the detailed query runtime and frequency statistics that the analysis uses to make the recommendation.

쿼리 권장 사항Query recommendations

쿼리 권장 사항은 작업에서 쿼리에 대 한 최적화 및 재작성을 제안 합니다.Query recommendations suggest optimizations and rewrites for queries in the workload. MySQL 쿼리 패턴을 식별 하 고 구문적으로 수정 하 여 시간이 많이 걸리는 쿼리의 성능을 향상 시킬 수 있습니다.By identifying MySQL query anti-patterns and fixing them syntactically, the performance of time-consuming queries can be improved. 이 권장 사항 유형을 사용하려면 쿼리 저장소를 사용하도록 설정해야 합니다.This recommendation type requires Query Store to be enabled. 쿼리 저장소는 쿼리 정보를 수집하고 분석에서 권장 사항을 적용하는 데 사용하는 자세한 쿼리 런타임 및 빈도 통계를 제공합니다.Query Store collects query information and provides the detailed query runtime and frequency statistics that the analysis uses to make the recommendation.

다음 단계Next steps