Azure SQL veritabanı ve SQL yönetilen örnek tanılama telemetrisine akış vermeyi yapılandırmaConfigure streaming export of Azure SQL Database and SQL Managed Instance diagnostic telemetry

Uygulama hedefi: Azure SQL veritabanı Azure SQL yönetilen örneği

Bu makalede, analiz için birkaç hedefden birine dışarı aktarabilirsiniz. Azure SQL veritabanı için performans ölçümleri ve kaynak günlükleri hakkında bilgi edineceksiniz.In this article, you will learn about the performance metrics and resource logs for Azure SQL Database that you can export to one of several destinations for analysis. Azure portal, PowerShell, Azure CLı, REST API ve Azure Resource Manager şablonları aracılığıyla bu tanılama telemetrisini akışa alma işlemini nasıl yapılandıracağınızı öğreneceksiniz.You will learn how to configure the streaming export of this diagnostic telemetry through the Azure portal, PowerShell, Azure CLI, the REST API, and Azure Resource Manager templates.

Ayrıca, bu tanılama telemetrisini akışındaki ve bu seçenekler arasından seçim yapabileceğiniz hedefler hakkında bilgi edineceksiniz.You will also learn about the destinations to which you can stream this diagnostic telemetry and how to choose among these choices. Hedef seçenekleriniz şunlardır:Your destination options include:

Dışarı aktarma için tanılama telemetrisiDiagnostic telemetry for export

Dışarı aktarmak için kullanabileceğiniz tanılama telemetrisi arasındaki en önemli nokta Akıllı İçgörüler (Sqlinsıghts) günlüğssdır.Most important among the diagnostic telemetry that you can export is the Intelligent Insights (SQLInsights) log. Akıllı içgörüler , yapay zeka aracılığıyla veritabanı kullanımını sürekli olarak izlemek ve zayıf performansa neden olan olayları saptamak için yerleşik zeka kullanır.Intelligent Insights uses built-in intelligence to continuously monitor database usage through artificial intelligence and detect disruptive events that cause poor performance. Algılandıktan sonra, sorunun akıllı değerlendirmesiyle Akıllı İçgörüler bir günlük üreten ayrıntılı bir analiz gerçekleştirilir.Once detected, a detailed analysis is performed that generates a Intelligent Insights log with an intelligent assessment of the issue. Bu değerlendirme, veritabanı performans sorununun bir kök neden analizinden oluşur ve mümkün olduğunda performans iyileştirmeleri için öneriler içerir.This assessment consists of a root cause analysis of the database performance issue and, where possible, recommendations for performance improvements. İçeriğini görüntülemek için bu günlüğün akış dışarı aktarmayı yapılandırmanız gerekir.You need to configure the streaming export of this log to view its contents.

Akıllı İçgörüler günlüğünün dışa aktarılmasını akışa ek olarak, çeşitli performans ölçümlerini ve ek veritabanı günlüklerini de dışarı aktarabilirsiniz.In addition to streaming the export of the Intelligent Insights log, you can also export a variety of performance metrics and additional database logs. Aşağıdaki tabloda, çeşitli hedeflerden birine akış verme için yapılandırabileceğiniz performans ölçümleri ve kaynak günlükleri açıklanmaktadır.The following table describes the performance metrics and resources logs that you can configure for streaming export to one of several destinations. Bu tanılama telemetrisi, tek veritabanları, elastik havuzlar ve havuza alınmış veritabanları, yönetilen örnekler ve örnek veritabanları için yapılandırılabilir.This diagnostic telemetry can be configured for single databases, elastic pools and pooled databases, and managed instances and instance databases.

Veritabanları için tanılama telemetrisiDiagnostic telemetry for databases Azure SQL veritabanı desteğiAzure SQL Database support Azure SQL Yönetilen Örneği desteğiAzure SQL Managed Instance support
Temel ölçümler: DTU/CPU YÜZDESI, DTU/CPU sınırı, fiziksel veri okuma yüzdesi, günlük yazma yüzdesi, başarılı/başarısız/engellenen güvenlik duvarı bağlantıları, oturum yüzdesi, çalışan yüzdesi, depolama, depolama alanı yüzdesi ve XTP depolama yüzdesi içerir.Basic metrics: Contains DTU/CPU percentage, DTU/CPU limit, physical data read percentage, log write percentage, Successful/Failed/Blocked by firewall connections, sessions percentage, workers percentage, storage, storage percentage, and XTP storage percentage. YesYes HayırNo
Örnek ve uygulama gelişmiş: tempdb sistem veritabanı verilerini ve günlük dosyası boyutunu ve kullanılan tempdb yüzde günlük dosyasını içerir.Instance and App Advanced: Contains tempdb system database data and log file size and tempdb percent log file used. YesYes HayırNo
QueryStoreRuntimeStatistics: CPU kullanımı ve sorgu süresi istatistikleri gibi sorgu çalışma zamanı istatistikleri hakkındaki bilgileri içerir.QueryStoreRuntimeStatistics: Contains information about the query runtime statistics such as CPU usage and query duration statistics. YesYes YesYes
Querystorewaitstatistics: CPU, günlük ve kilitleme gibi sorgu bekleme istatistikleri (sorgularınızın ne kadar bekledikleriniz) hakkındaki bilgileri içerir.QueryStoreWaitStatistics: Contains information about the query wait statistics (what your queries waited on) such are CPU, LOG, and LOCKING. YesYes YesYes
Hatalar: BIR veritabanındaki SQL hatalarıyla ilgili bilgileri içerir.Errors: Contains information about SQL errors on a database. YesYes YesYes
Databasewaitstatistics: bir veritabanının farklı bekleme türlerini beklerken ne kadar zaman harcadığını gösteren bilgiler içerir.DatabaseWaitStatistics: Contains information about how much time a database spent waiting on different wait types. YesYes HayırNo
Zaman aşımları: bir veritabanındaki zaman aşımları hakkında bilgi içerir.Timeouts: Contains information about timeouts on a database. YesYes HayırNo
Bloklar: bir veritabanındaki olayları engelleme hakkında bilgi içerir.Blocks: Contains information about blocking events on a database. YesYes HayırNo
Kilitlenmeler: bir veritabanındaki kilitlenme olayları hakkında bilgi içerir.Deadlocks: Contains information about deadlock events on a database. YesYes HayırNo
Otomatik ayarlama: birveritabanı için otomatik ayarlama önerileri hakkındaki bilgileri içerir.AutomaticTuning: Contains information about automatic tuning recommendations for a database. YesYes HayırNo
Sqlinsıghts: bir veritabanının performansına akıllı içgörüler içerir.SQLInsights: Contains Intelligent Insights into performance for a database. Daha fazla bilgi için bkz. akıllı içgörüler.To learn more, see Intelligent Insights. YesYes YesYes

Not

Tanılama ayarları, ana, msdb, model, kaynak ve tempdb veritabanları gibi sistem veritabanları için yapılandırılamaz.Diagnostic settings cannot be configured for the system databases, such are master, msdb, model, resource and tempdb databases.

Akış dışa aktarma hedefleriStreaming export destinations

Bu tanılama telemetrisi, analiz için aşağıdaki Azure kaynaklarından birine akışla eklenebilir.This diagnostic telemetry can be streamed to one of the following Azure resources for analysis.

  • Log Analytics çalışma alanı:Log Analytics workspace:

    Log Analytics çalışma alanına akan veriler SQL Analyticstarafından tüketilebilir.Data streamed to a Log Analytics workspace can be consumed by SQL Analytics. SQL Analytics, veritabanlarının performans raporları, uyarılar ve risk azaltma önerilerini içeren akıllı bir şekilde izlenmesini sağlayan bir yalnızca bulut izleme çözümüdür.SQL Analytics is a cloud only monitoring solution that provides intelligent monitoring of your databases that includes performance reports, alerts, and mitigation recommendations. Bir Log Analytics çalışma alanına akan veriler, toplanan diğer izleme verileriyle analiz edilebilir ve ayrıca uyarılar ve görselleştirmeler gibi diğer Azure Izleyici özelliklerinden yararlanmanızı sağlarData streamed to a Log Analytics workspace can be analyzed with other monitoring data collected and also enables you to leverage other Azure Monitor features such as alerts and visualizations

  • Azure Event Hubs:Azure Event Hubs:

    Azure Olay Hub 'ınaakan veriler aşağıdaki işlevleri sağlar:Data streamed to an Azure Event Hubprovides the following functionality:

  • Azure depolama:Azure Storage:

    Azure depolama 'ya akan veriler, önceki iki akış seçeneğinin maliyetinin bir bölümü boyunca çok miktarda tanılama telemetrisini arşivlemenize olanak sağlar.Data streamed to Azure Storage enables you to archive vast amounts of diagnostic telemetry for a fraction of the cost of the previous two streaming options.

Bu hedeflerin birine akan bu tanılama telemetrisi, daha kolay performans izleme için kaynak kullanımını ve sorgu yürütme istatistiklerini ölçmek için kullanılabilir.This diagnostic telemetry streamed to one of these destinations can be used to gauge resource utilization and query execution statistics for easier performance monitoring.

Diyagramda, bilgileri Azure SQL Analytics, Olay Hub 'ına ve depolamaya ileten Azure Tanılama telemetri gönderen yönetilen örneklerde birçok SQL veritabanı ve veritabanı gösterilmektedir.

Tanılama telemetrinin akış dışa aktarılmasını etkinleştirin ve yapılandırınEnable and configure the streaming export of diagnostic telemetry

Aşağıdaki yöntemlerden birini kullanarak ölçümleri ve tanılama telemetrisi günlüğünü etkinleştirebilirsiniz:You can enable and manage metrics and diagnostic telemetry logging by using one of the following methods:

  • Azure portalAzure portal
  • PowerShellPowerShell
  • Azure CLIAzure CLI
  • Azure İzleyici REST API'siAzure Monitor REST API
  • Azure Resource Manager şablonuAzure Resource Manager template

Not

Güvenlik telemetrisinden denetim günlüğü akışını etkinleştirmek için bkz. Azure izleyici günlüklerinde ve azure Event Hubs, Veritabanınız için denetim ayarlama ve günlükleri denetleme.To enable audit log streaming of security telemetry, see Set up auditing for your database and auditing logs in Azure Monitor logs and Azure Event Hubs.

Tanılama telemetrisini akışa alma işlemini yapılandırmaConfigure the streaming export of diagnostic telemetry

Tanılama telemetrinin akışını etkinleştirmek ve yapılandırmak için Azure portal Tanılama ayarları menüsünü kullanabilirsiniz.You can use the Diagnostics settings menu in the Azure portal to enable and configure streaming of diagnostic telemetry. Ayrıca, tanılama telemetrinin akışını yapılandırmak için PowerShell, Azure CLı, REST APIve Kaynak Yöneticisi şablonlarını kullanabilirsiniz.Additionally, you can use PowerShell, the Azure CLI, the REST API, and Resource Manager templates to configure streaming of diagnostic telemetry. Tanılama telemetrisini akışa almak için aşağıdaki hedefleri ayarlayabilirsiniz: Azure depolama, Azure Event Hubs ve Azure Izleyici günlükleri.You can set the following destinations to stream the diagnostic telemetry: Azure Storage, Azure Event Hubs, and Azure Monitor logs.

Önemli

Tanılama telemetrinin akış dışa aktarılması varsayılan olarak etkin değildir.The streaming export of diagnostic telemetry is not enabled by default.

Azure portal tanılama telemetrinin akış dışa aktarılmasını yapılandırmaya yönelik adım adım yönergeler ve PowerShell ve Azure CLı ile aynı şekilde çalışmak için betikler için aşağıdaki sekmelerden birini seçin.Select one of the following tabs for step-by-step guidance for configuring the streaming export of diagnostic telemetry in the Azure portal and for scripts for accomplishing the same with PowerShell and the Azure CLI.

Azure SQL veritabanı 'nda elastik havuzlarElastic pools in Azure SQL Database

Aşağıdaki tanılama telemetrisini toplamak için bir elastik havuz kaynağı ayarlayabilirsiniz:You can set up an elastic pool resource to collect the following diagnostic telemetry:

KaynakResource Telemetri izlemeMonitoring telemetry
Elastik havuzElastic pool Temel ölçümler EDTU/CPU yüzdesi, EDTU/CPU sınırı, fiziksel veri okuma yüzdesi, günlük yazma yüzdesi, oturum yüzdesi, çalışan yüzdesi, depolama, depolama yüzdesi, depolama sınırı ve XTP depolama yüzdesi içerir.Basic metrics contains eDTU/CPU percentage, eDTU/CPU limit, physical data read percentage, log write percentage, sessions percentage, workers percentage, storage, storage percentage, storage limit, and XTP storage percentage.

Esnek havuzlar ve havuza alınmış veritabanları için tanılama telemetrinin akışını yapılandırmak için her birini ayrı ayrı yapılandırmanız gerekir:To configure streaming of diagnostic telemetry for elastic pools and pooled databases, you need to separately configure each separately:

  • Elastik havuz için tanılama telemetrinin akışını etkinleştirmeEnable streaming of diagnostic telemetry for an elastic pool
  • Elastik havuzdaki her veritabanı için tanılama telemetrinin akışını etkinleştirmeEnable streaming of diagnostic telemetry for each database in elastic pool

Elastik havuz kapsayıcısının, tek tek havuza alınmış her veritabanı telemetrisinden ayrı bir telemetri vardır.The elastic pool container has its own telemetry separate from each individual pooled database's telemetry.

Esnek havuz kaynağı için tanılama telemetrinin akışını etkinleştirmek için şu adımları izleyin:To enable streaming of diagnostic telemetry for an elastic pool resource, follow these steps:

  1. Azure portal ' deki elastik havuz kaynağına gidin.Go to the elastic pool resource in Azure portal.

  2. Tanılama ayarları' nı seçin.Select Diagnostics settings.

  3. Önceki ayarlar yoksa tanılamayı aç ' ı seçin veya önceki bir ayarı düzenlemek Için ayarı Düzenle ' yi seçin.Select Turn on diagnostics if no previous settings exist, or select Edit setting to edit a previous setting.

    Elastik havuzlar için tanılamayı etkinleştir

  4. Kendi başvurunuz için bir ayar adı girin.Enter a setting name for your own reference.

  5. Akış Tanılama verileri için bir hedef kaynak seçin: depolama hesabına Arşivle, bir olay hub 'ına akış veya Log Analytics gönderme.Select a destination resource for the streaming diagnostics data: Archive to storage account, Stream to an event hub, or Send to Log Analytics.

  6. Log Analytics için, Yapılandır ' ı seçin ve yeni çalışma alanı oluştur ' u seçerek yeni bir çalışma alanı oluşturun veya mevcut bir çalışma alanı seçin.For log analytics, select Configure and create a new workspace by selecting +Create New Workspace, or select an existing workspace.

  7. Elastik havuz tanılama telemetrisi için onay kutusunu seçin: temel ölçümler.Select the check box for elastic pool diagnostic telemetry: Basic metrics. Elastik havuzlar için tanılamayı yapılandırmaConfigure diagnostics for elastic pools

  8. Kaydet’i seçin.Select Save.

  9. Ayrıca, sonraki bölümde açıklanan adımları izleyerek izlemek istediğiniz elastik havuzda bulunan her bir veritabanı için tanılama telemetrinin akışını yapılandırın.In addition, configure streaming of diagnostic telemetry for each database within the elastic pool you want to monitor by following steps described in the next section.

Önemli

Esnek havuz için tanılama telemetrisini yapılandırmanın yanı sıra, esnek havuzdaki her veritabanı için de tanılama telemetrisini yapılandırmanız gerekir.In addition to configuring diagnostic telemetry for an elastic pool, you also need to configure diagnostic telemetry for each database in the elastic pool.

Azure SQL veritabanı 'ndaki veritabanlarıDatabases in Azure SQL Database

Aşağıdaki tanılama telemetrisini toplamak için bir veritabanı kaynağı ayarlayabilirsiniz:You can set up a database resource to collect the following diagnostic telemetry:

KaynakResource Telemetri izlemeMonitoring telemetry
Tek veya havuza alınmış veritabanıSingle or pooled database Temel ölçümler DTU YÜZDESI, DTU kullanımı, DTU SıNıRı, CPU yüzdesi, fiziksel veri okuma yüzdesi, günlük yazma yüzdesi, başarılı/başarısız/engellenen güvenlik duvarı bağlantıları, oturum yüzdesi, çalışan yüzdesi, depolama, depolama alanı yüzdesi, XTP depolama yüzdesi ve kilitlenmeleri içerir.Basic metrics contains DTU percentage, DTU used, DTU limit, CPU percentage, physical data read percentage, log write percentage, Successful/Failed/Blocked by firewall connections, sessions percentage, workers percentage, storage, storage percentage, XTP storage percentage, and deadlocks.

Tek veya havuza alınmış bir veritabanı için tanılama telemetrinin akışını etkinleştirmek için şu adımları izleyin:To enable streaming of diagnostic telemetry for a single or a pooled database, follow these steps:

  1. Azure SQL veritabanı kaynağına gidin.Go to Azure SQL database resource.

  2. Tanılama ayarları' nı seçin.Select Diagnostics settings.

  3. Önceki ayarlar yoksa tanılamayı aç ' ı seçin veya önceki bir ayarı düzenlemek Için ayarı Düzenle ' yi seçin.Select Turn on diagnostics if no previous settings exist, or select Edit setting to edit a previous setting. Tanılama telemetrisini akışa almak için en fazla üç paralel bağlantı oluşturabilirsiniz.You can create up to three parallel connections to stream diagnostic telemetry.

  4. Tanılama verilerinin paralel akışını birden çok kaynağa yapılandırmak için Tanılama ayarı Ekle ' yi seçin.Select Add diagnostic setting to configure parallel streaming of diagnostics data to multiple resources.

    Tek ve havuza alınmış veritabanları için tanılamayı etkinleştirme

  5. Kendi başvurunuz için bir ayar adı girin.Enter a setting name for your own reference.

  6. Akış Tanılama verileri için bir hedef kaynak seçin: depolama hesabına Arşivle, bir olay hub 'ına akış veya Log Analytics gönderme.Select a destination resource for the streaming diagnostics data: Archive to storage account, Stream to an event hub, or Send to Log Analytics.

  7. Standart, olay tabanlı izleme deneyimi için, veritabanı tanılama günlüğü telemetrisi için aşağıdaki onay kutularını seçin: Sqlinsıghts, automatictuning, QueryStoreRuntimeStatistics, querystorewaitstatistics, hatalar, databasewaitstatistics, zaman aşımları, bloklar ve kilitlenmeler.For the standard, event-based monitoring experience, select the following check boxes for database diagnostics log telemetry: SQLInsights, AutomaticTuning, QueryStoreRuntimeStatistics, QueryStoreWaitStatistics, Errors, DatabaseWaitStatistics, Timeouts, Blocks, and Deadlocks.

  8. Gelişmiş, tek dakikalık tabanlı izleme deneyimi için temel ölçümler onay kutusunu seçin.For an advanced, one-minute-based monitoring experience, select the check box for Basic metrics.

    Azure SQL veritabanı için tanılamayı yapılandırma

  9. Kaydet’i seçin.Select Save.

  10. İzlemek istediğiniz her veritabanı için bu adımları tekrarlayın.Repeat these steps for each database you want to monitor.

İpucu

İzlemek istediğiniz her bir tek ve havuza alınmış veritabanı için bu adımları yineleyin.Repeat these steps for each single and pooled database you want to monitor.

Azure SQL yönetilen örneği örnekleriInstances in Azure SQL Managed Instance

Aşağıdaki tanılama telemetrisini toplamak için bir yönetilen örnek kaynağı ayarlayabilirsiniz:You can set up a managed instance resource to collect the following diagnostic telemetry:

KaynakResource Telemetri izlemeMonitoring telemetry
Yönetilen örnekManaged instance Resourceusagestats sanal çekirdekler sayısını, ortalama CPU YÜZDESINI, GÇ isteklerini, okunan/yazılan bayt, ayrılmış depolama alanını ve kullanılan depolama alanını içerir.ResourceUsageStats contains vCores count, average CPU percentage, IO requests, bytes read/written, reserved storage space, and used storage space.

Yönetilen örnek ve örnek veritabanları için tanılama telemetrinin akışını yapılandırmak için, her birini ayrı ayrı yapılandırmanız gerekir:To configure streaming of diagnostic telemetry for managed instance and instance databases, you will need to separately configure each:

  • Yönetilen örnek için tanılama telemetrinin akışını etkinleştirEnable streaming of diagnostic telemetry for managed instance
  • Her örnek veritabanı için tanılama telemetrinin akışını etkinleştirEnable streaming of diagnostic telemetry for each instance database

Yönetilen örnek kapsayıcısının her bir örnek veritabanının telemetrisinden ayrı kendi telemetrisi vardır.The managed instance container has its own telemetry separate from each instance database's telemetry.

Yönetilen örnek kaynağı için tanılama telemetrinin akışını etkinleştirmek için şu adımları izleyin:To enable streaming of diagnostic telemetry for a managed instance resource, follow these steps:

  1. Azure portal yönetilen örnek kaynağına gidin.Go to the managed instance resource in Azure portal.

  2. Tanılama ayarları' nı seçin.Select Diagnostics settings.

  3. Önceki ayarlar yoksa tanılamayı aç ' ı seçin veya önceki bir ayarı düzenlemek Için ayarı Düzenle ' yi seçin.Select Turn on diagnostics if no previous settings exist, or select Edit setting to edit a previous setting.

    Yönetilen örnek için tanılamayı etkinleştir

  4. Kendi başvurunuz için bir ayar adı girin.Enter a setting name for your own reference.

  5. Akış Tanılama verileri için bir hedef kaynak seçin: depolama hesabına Arşivle, bir olay hub 'ına akış veya Log Analytics gönderme.Select a destination resource for the streaming diagnostics data: Archive to storage account, Stream to an event hub, or Send to Log Analytics.

  6. Log Analytics için, Yapılandır ' ı seçin ve yeni çalışma alanı oluştur ' u seçerek yeni bir çalışma alanı oluşturun veya mevcut bir çalışma alanını kullanın.For log analytics, select Configure and create a new workspace by selecting +Create New Workspace, or use an existing workspace.

  7. Örnek tanılama telemetrisi: Resourceusagestats için onay kutusunu seçin.Select the check box for instance diagnostic telemetry: ResourceUsageStats.

    Yönetilen örnek için tanılamayı yapılandırma

  8. Kaydet’i seçin.Select Save.

  9. Ayrıca, sonraki bölümde açıklanan adımları izleyerek, izlemek istediğiniz yönetilen örnek içindeki her örnek veritabanı için tanılama telemetrinin akışını yapılandırın.In addition, configure streaming of diagnostic telemetry for each instance database within the managed instance you want to monitor by following the steps described in the next section.

Önemli

Yönetilen bir örnek için tanılama telemetrisini yapılandırmaya ek olarak, her örnek veritabanı için de tanılama telemetrisini yapılandırmanız gerekir.In addition to configuring diagnostic telemetry for a managed instance, you also need to configure diagnostic telemetry for each instance database.

Azure SQL yönetilen örneğindeki veritabanlarıDatabases in Azure SQL Managed Instance

Aşağıdaki tanılama telemetrisini toplamak için bir örnek veritabanı kaynağı ayarlayabilirsiniz:You can set up an instance database resource to collect the following diagnostic telemetry:

KaynakResource Telemetri izlemeMonitoring telemetry
Örnek veritabanıInstance database Resourceusagestats sanal çekirdekler sayısını, ortalama CPU YÜZDESINI, GÇ isteklerini, okunan/yazılan bayt, ayrılmış depolama alanını ve kullanılan depolama alanını içerir.ResourceUsageStats contains vCores count, average CPU percentage, IO requests, bytes read/written, reserved storage space, and used storage space.

Bir örnek veritabanı için tanılama telemetrinin akışını etkinleştirmek için şu adımları izleyin:To enable streaming of diagnostic telemetry for an instance database, follow these steps:

  1. Yönetilen örnek içinde örnek veritabanı kaynağına gidin.Go to instance database resource within managed instance.

  2. Tanılama ayarları' nı seçin.Select Diagnostics settings.

  3. Önceki ayarlar yoksa tanılamayı aç ' ı seçin veya önceki bir ayarı düzenlemek Için ayarı Düzenle ' yi seçin.Select Turn on diagnostics if no previous settings exist, or select Edit setting to edit a previous setting.

    • Veri akışı tanılama telemetrisine kadar en fazla üç (3) paralel bağlantı oluşturabilirsiniz.You can create up to three (3) parallel connections to stream diagnostic telemetry.
    • Tanılama verilerinin paralel akışını birden çok kaynağa yapılandırmak için + Tanılama ayarı Ekle ' yi seçin.Select +Add diagnostic setting to configure parallel streaming of diagnostics data to multiple resources.

    Örnek veritabanları için tanılamayı etkinleştir

  4. Kendi başvurunuz için bir ayar adı girin.Enter a setting name for your own reference.

  5. Akış Tanılama verileri için bir hedef kaynak seçin: depolama hesabına Arşivle, bir olay hub 'ına akış veya Log Analytics gönderme.Select a destination resource for the streaming diagnostics data: Archive to storage account, Stream to an event hub, or Send to Log Analytics.

  6. Veritabanı tanılama telemetrisi için onay kutularını seçin: Sqlinsıghts, QueryStoreRuntimeStatistics, Querystorewaitstatistics ve hatalar.Select the check boxes for database diagnostic telemetry: SQLInsights, QueryStoreRuntimeStatistics, QueryStoreWaitStatistics, and Errors. Örnek veritabanları için tanılamayı yapılandırmaConfigure diagnostics for instance databases

  7. Kaydet’i seçin.Select Save.

  8. İzlemek istediğiniz her örnek veritabanı için bu adımları tekrarlayın.Repeat these steps for each instance database you want to monitor.

İpucu

İzlemek istediğiniz her örnek veritabanı için bu adımları tekrarlayın.Repeat these steps for each instance database you want to monitor.

SQL Analytics 'e akışStream into SQL Analytics

Azure SQL veritabanı ve Azure SQL yönetilen örnek ölçümleri ve bir Log Analytics çalışma alanına akan kaynak günlükleri Azure SQL Analytics tarafından tüketilebilir.Azure SQL Database and Azure SQL Managed Instance metrics and resource logs that are streamed into a Log Analytics workspace can be consumed by Azure SQL Analytics. Azure SQL Analytics, tek veritabanlarının, elastik havuzların ve havuza alınan veritabanlarının performansını ve yönetilen örnekleri ve örnek veritabanlarını ölçeklendirmekte ve birden çok aboneliğe göre izleyen bir bulut çözümüdür.Azure SQL Analytics is a cloud solution that monitors the performance of single databases, elastic pools and pooled databases, and managed instances and instance databases at scale and across multiple subscriptions. Performans ölçümlerini toplamanıza ve görselleştirmenize yardımcı olabilir ve performans sorunlarını gidermek için yerleşik zeka sahiptir.It can help you collect and visualize performance metrics, and it has built-in intelligence for performance troubleshooting.

Azure SQL Analytics genel bakış

Yüklemeye genel bakışInstallation overview

Aşağıdaki adımları gerçekleştirerek, bir veritabanı ve veritabanı koleksiyonları koleksiyonunu Azure SQL Analytics izleyebilirsiniz:You can monitor a collection of databases and database collections with Azure SQL Analytics by performing the following steps:

  1. Azure Marketi 'nden bir Azure SQL Analytics çözümü oluşturun.Create an Azure SQL Analytics solution from the Azure Marketplace.
  2. Çözümde bir Log Analytics çalışma alanı oluşturun.Create a Log Analytics workspace in the solution.
  3. Tanılama telemetrisini çalışma alanına akışa almak için veritabanlarını yapılandırın.Configure databases to stream diagnostic telemetry into the workspace.

Azure portal Tanılama Ayarları sekmesindeki yerleşik Log Analytics gönder seçeneğini kullanarak bu tanılama telemetrinin akış dışa aktarılmasını yapılandırabilirsiniz.You can configure the streaming export of this diagnostic telemetry by using the built-in Send to Log Analytics option in the diagnostics settings tab in the Azure portal. PowerShell cmdlet 'leri, Azure CLI, Azure izleyici REST APIveya Kaynak Yöneticisi şablonlarıaracılığıyla tanılama ayarlarını kullanarak da bir Log Analytics çalışma alanına akışı etkinleştirebilirsiniz.You can also enable streaming into a Log Analytics workspace by using diagnostics settings via PowerShell cmdlets, the Azure CLI, the Azure Monitor REST API, or Resource Manager templates.

Azure SQL Analytics kaynağı oluşturmaCreate an Azure SQL Analytics resource

  1. Azure Market 'te Azure SQL Analytics arayın ve seçin.Search for Azure SQL Analytics in Azure Marketplace and select it.

    Portalda Azure SQL Analytics arama

  2. Çözümün genel bakış ekranında Oluştur ' u seçin.Select Create on the solution's overview screen.

  3. Azure SQL Analytics formunu, gereken ek bilgilerle girin: çalışma alanı adı, abonelik, kaynak grubu, konum ve fiyatlandırma katmanı.Fill in the Azure SQL Analytics form with the additional information that is required: workspace name, subscription, resource group, location, and pricing tier.

    Portalda Azure SQL Analytics yapılandırma

  4. Onaylamak için Tamam ' ı seçin ve ardından Oluştur' u seçin.Select OK to confirm, and then select Create.

Kaynakları, ölçümleri ve kaynak günlüklerini kaydedecek şekilde yapılandırmaConfigure the resource to record metrics and resource logs

Tek ve havuza alınmış veritabanları, elastik havuzlar, yönetilen örnekler ve örnek veritabanları için tanılama telemetri akışını ayrı olarak yapılandırmanız gerekir.You need to separately configure diagnostic telemetry streaming for single and pooled databases, elastic pools, managed instances, and instance databases. Kaynak kaydı ölçümlerini Azure portal kullanarak yapılandırmanın en kolay yolu.The easiest way to configure where a resource records metrics is by using the Azure portal. Ayrıntılı adımlar için bkz. Tanılama telemetrinin akış dışa aktarılmasını yapılandırma.For detailed steps, see Configure the streaming export of diagnostic telemetry.

İzleme ve uyarma için Azure SQL Analytics kullanmaUse Azure SQL Analytics for monitoring and alerting

Veritabanı kaynaklarınızı görüntülemek için SQL Analytics 'i hiyerarşik bir pano olarak kullanabilirsiniz.You can use SQL Analytics as a hierarchical dashboard to view your database resources.

Event Hubs'a akış sağlamaStream into Event Hubs

Azure SQL veritabanı ve Azure SQL yönetilen örnek ölçümleri ve kaynak günlüklerini, Azure portal bir olay hub 'ı seçeneğinde yerleşik akışı kullanarak Event Hubs ' a akışını sağlayabilirsiniz.You can stream Azure SQL Database and Azure SQL Managed Instance metrics and resource logs into Event Hubs by using the built-in Stream to an event hub option in the Azure portal. Ayrıca, PowerShell cmdlet 'leri, Azure CLı veya Azure Izleyici REST API aracılığıyla tanılama ayarlarını kullanarak Service Bus kuralı KIMLIĞINI etkinleştirebilirsiniz.You also can enable the Service Bus rule ID by using diagnostics settings via PowerShell cmdlets, the Azure CLI, or the Azure Monitor REST API. Olay Hub 'ının, veritabanınız ve sunucunuz ile aynı bölgede olduğundan emin olun.Be sure that the event hub is in the same region as your database and server.

Event Hubs ölçümler ve kaynak günlükleriyle ne yapmalı?What to do with metrics and resource logs in Event Hubs

Seçili veriler Event Hubs akışa alındıktan sonra, Gelişmiş izleme senaryolarına olanak tanımak için bir adım daha yakınına sahip olursunuz.After the selected data is streamed into Event Hubs, you're one step closer to enabling advanced monitoring scenarios. Event Hubs, bir olay işlem hattının ön kapısı olarak davranır.Event Hubs acts as the front door for an event pipeline. Veriler bir olay hub 'ına toplandıktan sonra, gerçek zamanlı bir analiz sağlayıcısı veya bir depolama bağdaştırıcısı kullanılarak dönüştürülebilir ve depolanabilir.After data is collected into an event hub, it can be transformed and stored by using a real-time analytics provider or a storage adapter. Event Hubs, bir olay akışının üretimini bu olayların kullanımından ayırır.Event Hubs decouples the production of a stream of events from the consumption of those events. Bu şekilde olay tüketicileri, olaylara kendi zamanlamalarıyla erişebilirler.In this way, event consumers can access the events on their own schedule. Event Hubs hakkında daha fazla bilgi için bkz.For more information on Event Hubs, see:

Event Hubs için akan ölçümleri kullanabilirsiniz:You can use streamed metrics in Event Hubs to:

  • Power BI, etkin yol verilerini akışa alarak hizmet durumunu görüntüleyinView service health by streaming hot-path data to Power BI

    Event Hubs, Stream Analytics ve Power BI kullanarak ölçümler ve tanılama verilerinizi Azure hizmetlerinizden neredeyse gerçek zamanlı içgörüler halinde kolayca dönüştürebilirsiniz.By using Event Hubs, Stream Analytics, and Power BI, you can easily transform your metrics and diagnostics data into near real-time insights on your Azure services. Bir olay hub 'ı ayarlama, Stream Analytics ile verileri işleme ve çıkış olarak Power BI kullanma hakkında genel bilgi için bkz. Stream Analytics ve Power BI.For an overview of how to set up an event hub, process data with Stream Analytics, and use Power BI as an output, see Stream Analytics and Power BI.

  • Üçüncü taraf günlüğe kaydetme ve telemetri akışlarına yönelik akış günlükleriStream logs to third-party logging and telemetry streams

    Event Hubs akışı kullanarak, ölçümlerinizi ve kaynak günlüklerinizi çeşitli üçüncü taraf izleme ve Log Analytics çözümlerine aktarabilirsiniz.By using Event Hubs streaming, you can get your metrics and resource logs into various third-party monitoring and log analytics solutions.

  • Özel telemetri ve günlük platformu oluşturmaBuild a custom telemetry and logging platform

    Zaten özel olarak oluşturulmuş bir telemetri platformudur veya bir tane oluşturmayı düşünülüyor musunuz?Do you already have a custom-built telemetry platform or are considering building one? Yüksek düzeyde ölçeklenebilir yayımla-abone ol Event Hubs, ölçümleri ve kaynak günlüklerini esnek bir şekilde almanızı sağlar.The highly scalable publish-subscribe nature of Event Hubs allows you to flexibly ingest metrics and resource logs. Küresel ölçekli bir telemetri platformunda Event Hubs kullanmak için bkz. Dan Rosanova Kılavuzu.See Dan Rosanova's guide to using Event Hubs in a global-scale telemetry platform.

Azure depolama 'ya akışStream into Azure Storage

Azure portal yerleşik Arşivi kullanarak Azure depolama 'da ölçümleri ve kaynak günlüklerini depolama hesabı seçeneğinde saklayabilirsiniz.You can store metrics and resource logs in Azure Storage by using the built-in Archive to a storage account option in the Azure portal. Ayrıca, PowerShell cmdlet 'leri, Azure CLı veya Azure Izleyici REST API aracılığıyla tanılama ayarlarını kullanarak depolamayı etkinleştirebilirsiniz.You can also enable Storage by using diagnostics settings via PowerShell cmdlets, the Azure CLI, or the Azure Monitor REST API.

Depolama hesabındaki ölçüm ve kaynak günlüklerinin şemasıSchema of metrics and resource logs in the storage account

Ölçümleri ve kaynak günlükleri toplamayı ayarladıktan sonra, ilk veri satırları kullanılabilir olduğunda seçtiğiniz depolama hesabında bir depolama kapsayıcısı oluşturulur.After you set up metrics and resource logs collection, a storage container is created in the storage account you selected when the first rows of data are available. Blobların yapısı şu şekilde olur:The structure of the blobs is:

insights-{metrics|logs}-{category name}/resourceId=/SUBSCRIPTIONS/{subscription ID}/ RESOURCEGROUPS/{resource group name}/PROVIDERS/Microsoft.SQL/servers/{resource_server}/ databases/{database_name}/y={four-digit numeric year}/m={two-digit numeric month}/d={two-digit numeric day}/h={two-digit 24-hour clock hour}/m=00/PT1H.json

Ya da daha basit:Or, more simply:

insights-{metrics|logs}-{category name}/resourceId=/{resource Id}/y={four-digit numeric year}/m={two-digit numeric month}/d={two-digit numeric day}/h={two-digit 24-hour clock hour}/m=00/PT1H.json

Örneğin, temel ölçümler için bir blob adı şu olabilir:For example, a blob name for Basic metrics might be:

insights-metrics-minute/resourceId=/SUBSCRIPTIONS/s1id1234-5679-0123-4567-890123456789/RESOURCEGROUPS/TESTRESOURCEGROUP/PROVIDERS/MICROSOFT.SQL/ servers/Server1/databases/database1/y=2016/m=08/d=22/h=18/m=00/PT1H.json

Elastik bir havuzdan veri depolamak için bir blob adı şöyle görünür:A blob name for storing data from an elastic pool looks like:

insights-{metrics|logs}-{category name}/resourceId=/SUBSCRIPTIONS/{subscription ID}/ RESOURCEGROUPS/{resource group name}/PROVIDERS/Microsoft.SQL/servers/{resource_server}/ elasticPools/{elastic_pool_name}/y={four-digit numeric year}/m={two-digit numeric month}/d={two-digit numeric day}/h={two-digit 24-hour clock hour}/m=00/PT1H.json

Veri bekletme ilkesi ve fiyatlandırmaData retention policy and pricing

Event Hubs veya depolama hesabı ' nı seçerseniz bir bekletme ilkesi belirleyebilirsiniz.If you select Event Hubs or a Storage account, you can specify a retention policy. Bu ilke seçilen bir zaman aralığından daha eski olan verileri siler.This policy deletes data that is older than a selected time period. Log Analytics belirtirseniz, bekletme ilkesi seçili fiyatlandırma katmanına bağlıdır.If you specify Log Analytics, the retention policy depends on the selected pricing tier. Bu durumda, sunulan ücretsiz veri alma birimleri her ay çeşitli veritabanlarının ücretsiz olarak izlenmesini etkinleştirebilir.In this case, the provided free units of data ingestion can enable free monitoring of several databases each month. Ücretsiz birimlerin fazla olması halinde tüm tanılama telemetrisi tüketimi maliyette bulunabilir.Any consumption of diagnostic telemetry in excess of the free units might incur costs.

Önemli

Yoğun iş yüklerine sahip etkin veritabanları, boşta veritabanlarından daha fazla veri alma.Active databases with heavier workloads ingest more data than idle databases. Daha fazla bilgi için bkz. Log Analytics fiyatlandırması.For more information, see Log analytics pricing.

Azure SQL Analytics kullanıyorsanız, Azure SQL Analytics gezinti menüsünde OMS çalışma alanı ' nı ve ardından kullanım ve tahmini maliyetler' i seçerek veri alımı kullanımınızı izleyebilirsiniz.If you are using Azure SQL Analytics, you can monitor your data ingestion consumption by selecting OMS Workspace on the navigation menu of Azure SQL Analytics, and then selecting Usage and Estimated Costs.

Ölçümler ve Günlükler kullanılabilirMetrics and logs available

Tek veritabanları, havuza alınmış veritabanları, elastik havuzlar, yönetilen örnek ve örnek veritabanları için kullanılabilen izleme telemetrisi, makalenin bu bölümünde belgelenmiştir.Monitoring telemetry available for single databases, pooled databases, elastic pools, managed instance, and instance databases is documented in this section of the article. SQL Analytics içinde toplanan izleme telemetrisi, Azure izleyici günlük sorguları dilini kullanarak kendi özel analiz ve uygulama geliştirme için kullanılabilir.Collected monitoring telemetry inside SQL Analytics can be used for your own custom analysis and application development using Azure Monitor log queries language.

Temel ölçümlerBasic metrics

Kaynağa göre temel ölçümler hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki tablolara bakın.Refer to the following tables for details about Basic metrics by resource.

Not

Temel ölçümler seçeneği önceden tüm ölçümler olarak bilinirdi.Basic metrics option was formerly known as All metrics. Yapılan değişiklik yalnızca adlandırma amaçlıdır ve izlenen ölçümlerde hiçbir değişiklik yapılmadı.The change made was to the naming only and there was no change to the metrics monitored. Bu değişiklik, gelecekte ek ölçüm kategorilerinin tanıtılmasıyla izin verecek şekilde başlatıldı.This change was initiated to allow for introduction of additional metric categories in the future.

Elastik havuzlar için temel ölçümlerBasic metrics for elastic pools

KaynakResource ÖlçümlerMetrics
Elastik havuzElastic pool eDTU yüzdesi, eDTU kullanımı, eDTU sınırı, CPU yüzdesi, fiziksel veri okuma yüzdesi, günlük yazma yüzdesi, oturum yüzdesi, çalışan yüzdesi, depolama, depolama yüzdesi, depolama sınırı, XTP depolama yüzdesieDTU percentage, eDTU used, eDTU limit, CPU percentage, physical data read percentage, log write percentage, sessions percentage, workers percentage, storage, storage percentage, storage limit, XTP storage percentage

Tek ve havuza alınmış veritabanları için temel ölçümlerBasic metrics for single and pooled databases

KaynakResource ÖlçümlerMetrics
Tek ve havuza alınmış veritabanıSingle and pooled database DTU yüzdesi, DTU kullanımı, DTU sınırı, CPU yüzdesi, fiziksel veri okuma yüzdesi, günlük yazma yüzdesi, başarılı/başarısız/engellenen güvenlik duvarı bağlantıları, oturum yüzdesi, çalışan yüzdesi, depolama, depolama yüzdesi, XTP depolama yüzdesi ve kilitlenmelerDTU percentage, DTU used, DTU limit, CPU percentage, physical data read percentage, log write percentage, Successful/Failed/Blocked by firewall connections, sessions percentage, workers percentage, storage, storage percentage, XTP storage percentage, and deadlocks

Gelişmiş ölçümlerAdvanced metrics

Gelişmiş ölçümler hakkındaki ayrıntılar için aşağıdaki tabloya bakın.Refer to the following table for details about advanced metrics.

ÖlçümMetric Ölçüm görünen adıMetric Display Name AçıklamaDescription
sqlserver_process_core_percent1sqlserver_process_core_percent1 SQL işlem çekirdeği yüzdesiSQL process core percent SQL işlemi için işletim sistemi tarafından ölçülen CPU kullanım yüzdesi.CPU usage percentage for the SQL process, as measured by the operating system.
sqlserver_process_memory_percent1sqlserver_process_memory_percent1 SQL işlem belleği yüzdesiSQL process memory percent SQL işlemi için işletim sistemi tarafından ölçülen bellek kullanım yüzdesi.Memory usage percentage for the SQL process, as measured by the operating system.
tempdb_data_size2tempdb_data_size2 Tempdb veri dosyası boyutu kilobaytTempdb Data File Size Kilobytes Tempdb veri dosyası boyutu kilobayt.Tempdb Data File Size Kilobytes.
tempdb_log_size2tempdb_log_size2 Tempdb günlük dosyası boyutu kilobaytTempdb Log File Size Kilobytes Tempdb günlük dosyası boyutu kilobayt.Tempdb Log File Size Kilobytes.
tempdb_log_used_percent2tempdb_log_used_percent2 Kullanılan tempdb günlüğü yüzdesiTempdb Percent Log Used Kullanılan tempdb günlüğü yüzdesi.Tempdb Percent Log Used.

1 Bu ölçüm, DTU tabanlı satın alma modelleri Için 2 sanal çekirdek ve üzeri Ile Vcore satın alma modeli veya 200 DTU ve üzeri kullanan veritabanlarında kullanılabilir.1 This metric is available for databases using the vCore purchasing model with 2 vCores and higher, or 200 DTU and higher for DTU-based purchasing models.

2 Bu ölçüm, 2 sanal çekirdek ve üzeri Ile Vcore satın alma modelini kullanan veritabanları IÇIN, DTU tabanlı satın alma modelleri IÇIN 200 DTU ve üzeri ile kullanılabilir.2 This metric is available for databases using the vCore purchasing model with 2 vCores and higher, or 200 DTU and higher for DTU-based purchasing models. Bu ölçüm, hiper ölçekli veritabanları veya veri ambarları için şu anda kullanılamıyor.This metric is not currently available for Hyperscale databases or data warehouses.

Temel GünlüklerBasic logs

Tüm Günlükler için kullanılabilen telemetri ayrıntıları aşağıdaki tablolarda belgelenmiştir.Details of telemetry available for all logs are documented in the following tables. Daha fazla bilgi için bkz. desteklenen tanılama telemetrisi.For more information, see supported diagnostic telemetry.

Yönetilen örnekler için kaynak kullanım istatistikleriResource usage stats for managed instances

ÖzellikProperty AçıklamaDescription
TenantIdTenantId Kiracı KIMLIĞINIZYour tenant ID
SourceSystemSourceSystem Always: AzureAlways: Azure
TimeGenerated [UTC]TimeGenerated [UTC] Günlüğün kaydedildiği zaman damgasıTime stamp when the log was recorded
TürType Always: AzureDiagnosticsAlways: AzureDiagnostics
ResourceProviderResourceProvider Kaynak sağlayıcının adı.Name of the resource provider. Always: MICROSOFT. SQLAlways: MICROSOFT.SQL
KategoriCategory Kategorinin adı.Name of the category. Always: ResourceUsageStatsAlways: ResourceUsageStats
KaynakResource Kaynağın adıName of the resource
ResourceTypeResourceType Kaynak türünün adı.Name of the resource type. Always: MANAGEDıNSTANCESAlways: MANAGEDINSTANCES
SubscriptionIdSubscriptionId Veritabanı için abonelik GUID 'SISubscription GUID for the database
adlı yönetilen örnek,ResourceGroup Veritabanı için kaynak grubunun adıName of the resource group for the database
LogicalServerName_sLogicalServerName_s Yönetilen örnek adıName of the managed instance
ResourceIdResourceId Kaynak URI 'SIResource URI
SKU_sSKU_s SQL yönetilen örnek Ürün SKU 'SUSQL Managed Instance product SKU
virtual_core_count_svirtual_core_count_s Kullanılabilir sanal çekirdek sayısıNumber of vCores available
avg_cpu_percent_savg_cpu_percent_s Ortalama CPU yüzdesiAverage CPU percentage
reserved_storage_mb_sreserved_storage_mb_s Yönetilen örnekteki ayrılmış depolama kapasitesiReserved storage capacity on the managed instance
storage_space_used_mb_sstorage_space_used_mb_s Yönetilen örnekte kullanılan depolama alanıUsed storage on the managed instance
io_requests_sio_requests_s IOPS sayısıIOPS count
io_bytes_read_sio_bytes_read_s IOPS bayt okumaIOPS bytes read
io_bytes_written_sio_bytes_written_s Bayt yazılan ıOPSIOPS bytes written

Sorgu deposu çalışma zamanı istatistikleriQuery Store runtime statistics

ÖzellikProperty AçıklamaDescription
TenantIdTenantId Kiracı KIMLIĞINIZYour tenant ID
SourceSystemSourceSystem Always: AzureAlways: Azure
TimeGenerated [UTC]TimeGenerated [UTC] Günlüğün kaydedildiği zaman damgasıTime stamp when the log was recorded
TürType Always: AzureDiagnosticsAlways: AzureDiagnostics
ResourceProviderResourceProvider Kaynak sağlayıcının adı.Name of the resource provider. Always: MICROSOFT. SQLAlways: MICROSOFT.SQL
KategoriCategory Kategorinin adı.Name of the category. Always: QueryStoreRuntimeStatisticsAlways: QueryStoreRuntimeStatistics
OperationNameOperationName İşlemin adı.Name of the operation. Always: QueryStoreRuntimeStatisticsEventAlways: QueryStoreRuntimeStatisticsEvent
KaynakResource Kaynağın adıName of the resource
ResourceTypeResourceType Kaynak türünün adı.Name of the resource type. Always: sunucular/VERITABANLARıAlways: SERVERS/DATABASES
SubscriptionIdSubscriptionId Veritabanı için abonelik GUID 'SISubscription GUID for the database
adlı yönetilen örnek,ResourceGroup Veritabanı için kaynak grubunun adıName of the resource group for the database
LogicalServerName_sLogicalServerName_s Veritabanı için sunucu adıName of the server for the database
ElasticPoolName_sElasticPoolName_s Veritabanı için elastik havuzun adı (varsa)Name of the elastic pool for the database, if any
DatabaseName_sDatabaseName_s Veritabanının adıName of the database
ResourceIdResourceId Kaynak URI 'SIResource URI
query_hash_squery_hash_s Sorgu karmasıQuery hash
query_plan_hash_squery_plan_hash_s Sorgu planı karmasıQuery plan hash
statement_sql_handle_sstatement_sql_handle_s Ekstre SQL tanıtıcısıStatement sql handle
interval_start_time_dinterval_start_time_d 1900-1-1 arasındaki onay işareti sayısında aralığın DateTimeOffset değerini BaşlatStart datetimeoffset of the interval in number of ticks from 1900-1-1
interval_end_time_dinterval_end_time_d 1900-1-1 'den onay işareti sayısı cinsinden aralığın bitiş aralığı.End datetimeoffset of the interval in number of ticks from 1900-1-1
logical_io_writes_dlogical_io_writes_d Toplam mantıksal GÇ yazma sayısıTotal number of logical IO writes
max_logical_io_writes_dmax_logical_io_writes_d Yürütme başına en fazla mantıksal GÇ yazma sayısıMax number of logical IO writes per execution
physical_io_reads_dphysical_io_reads_d Toplam fiziksel GÇ okuma sayısıTotal number of physical IO reads
max_physical_io_reads_dmax_physical_io_reads_d Yürütme başına en fazla mantıksal GÇ okuma sayısıMax number of logical IO reads per execution
logical_io_reads_dlogical_io_reads_d Toplam mantıksal GÇ okuma sayısıTotal number of logical IO reads
max_logical_io_reads_dmax_logical_io_reads_d Yürütme başına en fazla mantıksal GÇ okuma sayısıMax number of logical IO reads per execution
execution_type_dexecution_type_d Yürütme türüExecution type
count_executions_dcount_executions_d Sorgunun yürütmelerinin sayısıNumber of executions of the query
cpu_time_dcpu_time_d Sorgu tarafından mikrosaniye cinsinden tüketilen toplam CPU süresiTotal CPU time consumed by the query in microseconds
max_cpu_time_dmax_cpu_time_d Mikrosaniye cinsinden tek bir yürütme ile en fazla CPU süresi tüketicisiMax CPU time consumer by a single execution in microseconds
dop_ddop_d Paralellik derecenin toplamıSum of degrees of parallelism
max_dop_dmax_dop_d Tek yürütme için kullanılan en yüksek paralellik derecesiMax degree of parallelism used for single execution
rowcount_drowcount_d Döndürülen toplam satır sayısıTotal number of rows returned
max_rowcount_dmax_rowcount_d Tek yürütmede döndürülen en fazla satır sayısıMax number of rows returned in single execution
query_max_used_memory_dquery_max_used_memory_d KB cinsinden kullanılan toplam bellek miktarıTotal amount of memory used in KB
max_query_max_used_memory_dmax_query_max_used_memory_d KB cinsinden tek bir yürütme tarafından kullanılan maksimum bellek miktarıMax amount of memory used by a single execution in KB
duration_dduration_d Mikrosaniye cinsinden toplam yürütme süresiTotal execution time in microseconds
max_duration_dmax_duration_d Tek yürütmenin en fazla yürütme süresiMax execution time of a single execution
num_physical_io_reads_dnum_physical_io_reads_d Toplam fiziksel okuma sayısıTotal number of physical reads
max_num_physical_io_reads_dmax_num_physical_io_reads_d Yürütme başına en fazla fiziksel okuma sayısıMax number of physical reads per execution
log_bytes_used_dlog_bytes_used_d Kullanılan günlük baytlarının toplam miktarıTotal amount of log bytes used
max_log_bytes_used_dmax_log_bytes_used_d Yürütme başına kullanılan günlük baytlarının maksimum miktarıMax amount of log bytes used per execution
query_id_dquery_id_d Sorgu deposundaki sorgunun KIMLIĞIID of the query in Query Store
plan_id_dplan_id_d Sorgu deposundaki planın KIMLIĞIID of the plan in Query Store

Sorgu deposu çalışma zamanı istatistikleri verilerihakkında daha fazla bilgi edinin.Learn more about Query Store runtime statistics data.

Sorgu deposu bekleme istatistikleriQuery Store wait statistics

ÖzellikProperty AçıklamaDescription
TenantIdTenantId Kiracı KIMLIĞINIZYour tenant ID
SourceSystemSourceSystem Always: AzureAlways: Azure
TimeGenerated [UTC]TimeGenerated [UTC] Günlüğün kaydedildiği zaman damgasıTime stamp when the log was recorded
TürType Always: AzureDiagnosticsAlways: AzureDiagnostics
ResourceProviderResourceProvider Kaynak sağlayıcının adı.Name of the resource provider. Always: MICROSOFT. SQLAlways: MICROSOFT.SQL
KategoriCategory Kategorinin adı.Name of the category. Always: QueryStoreWaitStatisticsAlways: QueryStoreWaitStatistics
OperationNameOperationName İşlemin adı.Name of the operation. Always: QueryStoreWaitStatisticsEventAlways: QueryStoreWaitStatisticsEvent
KaynakResource Kaynağın adıName of the resource
ResourceTypeResourceType Kaynak türünün adı.Name of the resource type. Always: sunucular/VERITABANLARıAlways: SERVERS/DATABASES
SubscriptionIdSubscriptionId Veritabanı için abonelik GUID 'SISubscription GUID for the database
adlı yönetilen örnek,ResourceGroup Veritabanı için kaynak grubunun adıName of the resource group for the database
LogicalServerName_sLogicalServerName_s Veritabanı için sunucu adıName of the server for the database
ElasticPoolName_sElasticPoolName_s Veritabanı için elastik havuzun adı (varsa)Name of the elastic pool for the database, if any
DatabaseName_sDatabaseName_s Veritabanının adıName of the database
ResourceIdResourceId Kaynak URI 'SIResource URI
wait_category_swait_category_s Bekleme kategorisiCategory of the wait
is_parameterizable_sis_parameterizable_s Sorgu parametreleştirilebilir miIs the query parameterizable
statement_type_sstatement_type_s Deyimin türüType of the statement
statement_key_hash_sstatement_key_hash_s Ekstre anahtarı karmasıStatement key hash
exec_type_dexec_type_d Yürütme türüType of execution
total_query_wait_time_ms_dtotal_query_wait_time_ms_d Belirli bir bekleme kategorisindeki sorgunun toplam bekleme süresiTotal wait time of the query on the specific wait category
max_query_wait_time_ms_dmax_query_wait_time_ms_d Belirli bir bekleme kategorisinde tek tek yürütmede sorgunun en fazla bekleme süresiMax wait time of the query in individual execution on the specific wait category
query_param_type_dquery_param_type_d 00
query_hash_squery_hash_s Sorgu deposunda sorgu karmasıQuery hash in Query Store
query_plan_hash_squery_plan_hash_s Sorgu deposunda sorgu planı karmasıQuery plan hash in Query Store
statement_sql_handle_sstatement_sql_handle_s Sorgu deposundaki ekstre tanıtıcısıStatement handle in Query Store
interval_start_time_dinterval_start_time_d 1900-1-1 arasındaki onay işareti sayısında aralığın DateTimeOffset değerini BaşlatStart datetimeoffset of the interval in number of ticks from 1900-1-1
interval_end_time_dinterval_end_time_d 1900-1-1 'den onay işareti sayısı cinsinden aralığın bitiş aralığı.End datetimeoffset of the interval in number of ticks from 1900-1-1
count_executions_dcount_executions_d Sorgunun yürütmelerinin sayısıCount of executions of the query
query_id_dquery_id_d Sorgu deposundaki sorgunun KIMLIĞIID of the query in Query Store
plan_id_dplan_id_d Sorgu deposundaki planın KIMLIĞIID of the plan in Query Store

Sorgu deposu bekleme istatistikleri verilerihakkında daha fazla bilgi edinin.Learn more about Query Store wait statistics data.

Hatalar veri kümesiErrors dataset

ÖzellikProperty AçıklamaDescription
TenantIdTenantId Kiracı KIMLIĞINIZYour tenant ID
SourceSystemSourceSystem Always: AzureAlways: Azure
TimeGenerated [UTC]TimeGenerated [UTC] Günlüğün kaydedildiği zaman damgasıTime stamp when the log was recorded
TürType Always: AzureDiagnosticsAlways: AzureDiagnostics
ResourceProviderResourceProvider Kaynak sağlayıcının adı.Name of the resource provider. Always: MICROSOFT. SQLAlways: MICROSOFT.SQL
KategoriCategory Kategorinin adı.Name of the category. Always: hatalarAlways: Errors
OperationNameOperationName İşlemin adı.Name of the operation. Always: ErrorEventAlways: ErrorEvent
KaynakResource Kaynağın adıName of the resource
ResourceTypeResourceType Kaynak türünün adı.Name of the resource type. Always: sunucular/VERITABANLARıAlways: SERVERS/DATABASES
SubscriptionIdSubscriptionId Veritabanı için abonelik GUID 'SISubscription GUID for the database
adlı yönetilen örnek,ResourceGroup Veritabanı için kaynak grubunun adıName of the resource group for the database
LogicalServerName_sLogicalServerName_s Veritabanı için sunucu adıName of the server for the database
ElasticPoolName_sElasticPoolName_s Veritabanı için elastik havuzun adı (varsa)Name of the elastic pool for the database, if any
DatabaseName_sDatabaseName_s Veritabanının adıName of the database
ResourceIdResourceId Kaynak URI 'SIResource URI
İletiMessage Düz metinde hata iletisiError message in plain text
user_defined_buser_defined_b Hata Kullanıcı tanımlı bitiIs the error user defined bit
error_number_derror_number_d Hata koduError code
Önem derecesiSeverity Hatanın önem derecesiSeverity of the error
state_dstate_d Hatanın durumuState of the error
query_hash_squery_hash_s Varsa, başarısız sorgunun sorgu karmasıQuery hash of the failed query, if available
query_plan_hash_squery_plan_hash_s Varsa, başarısız sorgunun sorgu planı karmasıQuery plan hash of the failed query, if available

SQL hata iletilerihakkında daha fazla bilgi edinin.Learn more about SQL error messages.

Veritabanı bekleme istatistikleri veri kümesiDatabase wait statistics dataset

ÖzellikProperty AçıklamaDescription
TenantIdTenantId Kiracı KIMLIĞINIZYour tenant ID
SourceSystemSourceSystem Always: AzureAlways: Azure
TimeGenerated [UTC]TimeGenerated [UTC] Günlüğün kaydedildiği zaman damgasıTime stamp when the log was recorded
TürType Always: AzureDiagnosticsAlways: AzureDiagnostics
ResourceProviderResourceProvider Kaynak sağlayıcının adı.Name of the resource provider. Always: MICROSOFT. SQLAlways: MICROSOFT.SQL
KategoriCategory Kategorinin adı.Name of the category. Always: DatabaseWaitStatisticsAlways: DatabaseWaitStatistics
OperationNameOperationName İşlemin adı.Name of the operation. Always: DatabaseWaitStatisticsEventAlways: DatabaseWaitStatisticsEvent
KaynakResource Kaynağın adıName of the resource
ResourceTypeResourceType Kaynak türünün adı.Name of the resource type. Always: sunucular/VERITABANLARıAlways: SERVERS/DATABASES
SubscriptionIdSubscriptionId Veritabanı için abonelik GUID 'SISubscription GUID for the database
adlı yönetilen örnek,ResourceGroup Veritabanı için kaynak grubunun adıName of the resource group for the database
LogicalServerName_sLogicalServerName_s Veritabanı için sunucu adıName of the server for the database
ElasticPoolName_sElasticPoolName_s Veritabanı için elastik havuzun adı (varsa)Name of the elastic pool for the database, if any
DatabaseName_sDatabaseName_s Veritabanının adıName of the database
ResourceIdResourceId Kaynak URI 'SIResource URI
wait_type_swait_type_s Bekleme türünün adıName of the wait type
start_utc_date_t [UTC]start_utc_date_t [UTC] Ölçülen dönem başlangıç zamanıMeasured period start time
end_utc_date_t [UTC]end_utc_date_t [UTC] Ölçülen dönem bitiş zamanıMeasured period end time
delta_max_wait_time_ms_ddelta_max_wait_time_ms_d Yürütme başına en fazla beklenen süreMax waited time per execution
delta_signal_wait_time_ms_ddelta_signal_wait_time_ms_d Toplam sinyal bekleme süresiTotal signals wait time
delta_wait_time_ms_ddelta_wait_time_ms_d Dönemdeki toplam bekleme süresiTotal wait time in the period
delta_waiting_tasks_count_ddelta_waiting_tasks_count_d Bekleyen görev sayısıNumber of waiting tasks

Veritabanı bekleme istatistiklerihakkında daha fazla bilgi edinin.Learn more about database wait statistics.

Zaman aşımları veri kümesiTime-outs dataset

ÖzellikProperty AçıklamaDescription
TenantIdTenantId Kiracı KIMLIĞINIZYour tenant ID
SourceSystemSourceSystem Always: AzureAlways: Azure
TimeGenerated [UTC]TimeGenerated [UTC] Günlüğün kaydedildiği zaman damgasıTime stamp when the log was recorded
TürType Always: AzureDiagnosticsAlways: AzureDiagnostics
ResourceProviderResourceProvider Kaynak sağlayıcının adı.Name of the resource provider. Always: MICROSOFT. SQLAlways: MICROSOFT.SQL
KategoriCategory Kategorinin adı.Name of the category. Always: zaman aşımlarıAlways: Timeouts
OperationNameOperationName İşlemin adı.Name of the operation. Always: TimeoutEventAlways: TimeoutEvent
KaynakResource Kaynağın adıName of the resource
ResourceTypeResourceType Kaynak türünün adı.Name of the resource type. Always: sunucular/VERITABANLARıAlways: SERVERS/DATABASES
SubscriptionIdSubscriptionId Veritabanı için abonelik GUID 'SISubscription GUID for the database
adlı yönetilen örnek,ResourceGroup Veritabanı için kaynak grubunun adıName of the resource group for the database
LogicalServerName_sLogicalServerName_s Veritabanı için sunucu adıName of the server for the database
ElasticPoolName_sElasticPoolName_s Veritabanı için elastik havuzun adı (varsa)Name of the elastic pool for the database, if any
DatabaseName_sDatabaseName_s Veritabanının adıName of the database
ResourceIdResourceId Kaynak URI 'SIResource URI
error_state_derror_state_d Hata durum koduError state code
query_hash_squery_hash_s Varsa sorgu karmasıQuery hash, if available
query_plan_hash_squery_plan_hash_s Varsa sorgu planı karmasıQuery plan hash, if available

Blok veri kümesiBlockings dataset

ÖzellikProperty AçıklamaDescription
TenantIdTenantId Kiracı KIMLIĞINIZYour tenant ID
SourceSystemSourceSystem Always: AzureAlways: Azure
TimeGenerated [UTC]TimeGenerated [UTC] Günlüğün kaydedildiği zaman damgasıTime stamp when the log was recorded
TürType Always: AzureDiagnosticsAlways: AzureDiagnostics
ResourceProviderResourceProvider Kaynak sağlayıcının adı.Name of the resource provider. Always: MICROSOFT. SQLAlways: MICROSOFT.SQL
KategoriCategory Kategorinin adı.Name of the category. Always: bloklarAlways: Blocks
OperationNameOperationName İşlemin adı.Name of the operation. Always: BlockEventAlways: BlockEvent
KaynakResource Kaynağın adıName of the resource
ResourceTypeResourceType Kaynak türünün adı.Name of the resource type. Always: sunucular/VERITABANLARıAlways: SERVERS/DATABASES
SubscriptionIdSubscriptionId Veritabanı için abonelik GUID 'SISubscription GUID for the database
adlı yönetilen örnek,ResourceGroup Veritabanı için kaynak grubunun adıName of the resource group for the database
LogicalServerName_sLogicalServerName_s Veritabanı için sunucu adıName of the server for the database
ElasticPoolName_sElasticPoolName_s Veritabanı için elastik havuzun adı (varsa)Name of the elastic pool for the database, if any
DatabaseName_sDatabaseName_s Veritabanının adıName of the database
ResourceIdResourceId Kaynak URI 'SIResource URI
lock_mode_slock_mode_s Sorgu tarafından kullanılan kilit moduLock mode used by the query
resource_owner_type_sresource_owner_type_s Kilidin sahibiOwner of the lock
blocked_process_filtered_sblocked_process_filtered_s Engellenen işlem raporu XML 'iBlocked process report XML
duration_dduration_d Mikrosaniye cinsinden kilit süresiDuration of the lock in microseconds

Kilitlenmeler veri kümesiDeadlocks dataset

ÖzellikProperty AçıklamaDescription
TenantIdTenantId Kiracı KIMLIĞINIZYour tenant ID
SourceSystemSourceSystem Always: AzureAlways: Azure
TimeGenerated [UTC]TimeGenerated [UTC] Günlüğün kaydedildiği zaman damgasıTime stamp when the log was recorded
TürType Always: AzureDiagnosticsAlways: AzureDiagnostics
ResourceProviderResourceProvider Kaynak sağlayıcının adı.Name of the resource provider. Always: MICROSOFT. SQLAlways: MICROSOFT.SQL
KategoriCategory Kategorinin adı.Name of the category. Always: kilitlenmelerAlways: Deadlocks
OperationNameOperationName İşlemin adı.Name of the operation. Always: DeadlockEventAlways: DeadlockEvent
KaynakResource Kaynağın adıName of the resource
ResourceTypeResourceType Kaynak türünün adı.Name of the resource type. Always: sunucular/VERITABANLARıAlways: SERVERS/DATABASES
SubscriptionIdSubscriptionId Veritabanı için abonelik GUID 'SISubscription GUID for the database
adlı yönetilen örnek,ResourceGroup Veritabanı için kaynak grubunun adıName of the resource group for the database
LogicalServerName_sLogicalServerName_s Veritabanı için sunucu adıName of the server for the database
ElasticPoolName_sElasticPoolName_s Veritabanı için elastik havuzun adı (varsa)Name of the elastic pool for the database, if any
DatabaseName_sDatabaseName_s Veritabanının adıName of the database
ResourceIdResourceId Kaynak URI 'SIResource URI
deadlock_xml_sdeadlock_xml_s Kilitlenme rapor XML 'iDeadlock report XML

Otomatik ayarlama veri kümesiAutomatic tuning dataset

ÖzellikProperty AçıklamaDescription
TenantIdTenantId Kiracı KIMLIĞINIZYour tenant ID
SourceSystemSourceSystem Always: AzureAlways: Azure
TimeGenerated [UTC]TimeGenerated [UTC] Günlüğün kaydedildiği zaman damgasıTime stamp when the log was recorded
TürType Always: AzureDiagnosticsAlways: AzureDiagnostics
ResourceProviderResourceProvider Kaynak sağlayıcının adı.Name of the resource provider. Always: MICROSOFT. SQLAlways: MICROSOFT.SQL
KategoriCategory Kategorinin adı.Name of the category. Always: otomatik olarak ayarlamaAlways: AutomaticTuning
KaynakResource Kaynağın adıName of the resource
ResourceTypeResourceType Kaynak türünün adı.Name of the resource type. Always: sunucular/VERITABANLARıAlways: SERVERS/DATABASES
SubscriptionIdSubscriptionId Veritabanı için abonelik GUID 'SISubscription GUID for the database
adlı yönetilen örnek,ResourceGroup Veritabanı için kaynak grubunun adıName of the resource group for the database
LogicalServerName_sLogicalServerName_s Veritabanı için sunucu adıName of the server for the database
LogicalDatabaseName_sLogicalDatabaseName_s Veritabanının adıName of the database
ElasticPoolName_sElasticPoolName_s Veritabanı için elastik havuzun adı (varsa)Name of the elastic pool for the database, if any
DatabaseName_sDatabaseName_s Veritabanının adıName of the database
ResourceIdResourceId Kaynak URI 'SIResource URI
RecommendationHash_sRecommendationHash_s Otomatik ayarlama önerisinin benzersiz karmasıUnique hash of Automatic tuning recommendation
OptionName_sOptionName_s Otomatik ayarlama işlemiAutomatic tuning operation
Schema_sSchema_s Veritabanı şemasıDatabase schema
Table_sTable_s Etkilenen tabloTable affected
IndexName_sIndexName_s Dizin adıIndex name
IndexColumns_sIndexColumns_s Sütun adıColumn name
IncludedColumns_sIncludedColumns_s Dahil edilen sütunlarColumns included
EstimatedImpact_sEstimatedImpact_s Otomatik ayarlama önerisi JSON ' inin tahmini etkisiEstimated impact of Automatic tuning recommendation JSON
Event_sEvent_s Otomatik ayarlama olayının türüType of Automatic tuning event
Timestamp_tTimestamp_t Son güncelleme zaman damgasıLast updated timestamp

Akıllı İçgörüler veri kümesiIntelligent Insights dataset

Akıllı içgörüler günlük biçimihakkında daha fazla bilgi edinin.Learn more about the Intelligent Insights log format.

Sonraki adımlarNext steps

Günlüğe kaydetmeyi etkinleştirme ve çeşitli Azure hizmetleri tarafından desteklenen ölçümleri ve günlük kategorilerini anlama hakkında bilgi edinmek için bkz.:To learn how to enable logging and to understand the metrics and log categories supported by the various Azure services, see:

Event Hubs hakkında bilgi edinmek için şunu okuyun:To learn about Event Hubs, read:

Log Analytics 'ten telemetri temelinde uyarıları ayarlamayı öğrenmek için bkz.:To learn how to set up alerts based on telemetry from log analytics see: