配置诊断遥测的流式导出 - Azure SQL 数据库和 Azure SQL 托管实例

适用于：Azure SQL 数据库Azure SQL 托管实例

本文介绍 Azure SQL 数据库的性能指标和资源日志，可以导出到多个目标之一进行分析。 本文介绍如何通过 Azure 门户、PowerShell、Azure CLI、REST API 和 Azure 资源管理器模板配置此诊断遥测的流式导出。

你还将了解可以流式传输此诊断遥测数据的目标，以及如何在这些选项中进行选择。 可供选择的目的地包括：

• Log Analytics
• 事件中心
• Azure 存储

用于导出的诊断遥测

可以导出各种性能指标和其他数据库日志。 下表描述了可以配置为流式导出到多个目标之一的性能指标和资源日志。 可以为单一数据库、弹性池和共用数据库以及 SQL 托管实例及其数据库配置此诊断遥测。

流式数据导出的目标

可以将此诊断遥测流式传输到以下 Azure 资源之一进行分析。

• Log Analytics 工作区：

  将数据流式传输到 Log Analytics 工作区。

• Azure 事件中心 ：

  将数据流式传输到 Azure 事件中心可提供以下功能：

  • 将日志流式传输到第三方日志记录和遥测系统：将所有指标和资源日志流式传输到单个事件中心，以将日志数据通过管道传输到第三方 SIEM 或日志分析工具。
  • 生成自定义遥测和日志记录平台：可利用 Azure 事件中心的高度可扩展的发布-订阅特性灵活地将指标和资源日志引入自定义遥测平台。 有关详细信息，请参阅 Azure 事件中心。

• Azure 存储 ：

  通过将数据流式传输到 Azure 存储，可以存档大量的诊断遥测数据，以节省前两个流式处理选项的成本的一小部分。

可以使用流式传输到这些目标之一的诊断遥测来衡量资源利用和查询执行统计信息，从而轻松监控性能。

启用和配置诊断遥测数据的流式导出

可使用以下方法之一来启用和管理指标与诊断遥测日志记录：

• Azure 门户
• PowerShell
• Azure CLI
• Azure Monitor REST API
• Azure Resource Manager 模板

配置诊断遥测数据的流式导出

使用 Azure 门户中的 “诊断设置” 菜单启用和配置诊断遥测的流式传输。 此外，还可以使用 PowerShell、Azure CLI、REST API 和资源管理器模板来配置诊断遥测数据的流式传输。 可设置以下目标来流式传输诊断遥测数据：Azure 存储、Azure 事件中心和 Azure Monitor 日志。

选择以下选项卡之一，获取有关在 Azure 门户中配置诊断遥测数据的流式导出的分步指导，以及用于在 PowerShell 和 Azure CLI 中实现相同目的的脚本。

流式传输到事件中心

在 Azure 门户中使用内置的“流式传输到事件中心”选项可将 Azure SQL 数据库和 Azure SQL 托管实例指标和资源日志流式传输到事件中心。 还可以通过 PowerShell cmdlet、Azure CLI 或 Azure Monitor REST API 使用诊断设置来启用服务总线规则 ID。 确保事件中心与数据库和服务器位于同一区域。

如何处理事件中心内的指标和资源日志

将选定的数据流式传输到事件中心后，就离启动高级监视方案更进一步了。 事件中心充当事件处理流程的入口。 将数据收集到事件中心后，实时分析提供程序或存储适配器可以转换和存储它。 事件中心将事件流的生成从这些事件的使用中分离出来。 通过这种方式，事件使用者可以访问自己的计划中的事件。 有关事件中心的详细信息，请参阅：

• 关于 Azure 事件中心
• 事件中心入门

您可以使用事件中心中的流式指标来：

• 将日志发送到第三方日志记录和遥测渠道

  使用事件中心流式传输，可将指标和资源日志引入到不同的第三方监视和日志分析解决方案。

• 生成自定义遥测和日志记录平台

  你是否已拥有自定义生成的遥测平台，或者是否正在考虑生成一个遥测平台？ 可以利用事件中心高度可缩放的发布-订阅功能灵活引入指标和资源日志。 有关详细信息，请参阅 Azure 事件中心。

流式传输到 Azure 存储

使用 Azure 门户中内置的“存档到存储帐户”选项，可以在 Azure 存储中存储指标和资源日志。 此外，还可以通过 PowerShell cmdlet、Azure CLI 或 Azure Monitor REST API 使用诊断设置来启用存储。

存储帐户中指标和资源日志的架构

设置指标和资源日志收集后，当第一行数据可用时，将在所选的存储帐户中创建一个存储容器。 这些 Blob 的结构为：

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

或者使用更简单的形式：

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

例如，基本指标的 blob 名称可能是：

insights-metrics-minute/resourceId=/SUBSCRIPTIONS/a0a0a0a0-bbbb-cccc-dddd-e1e1e1e1e1e1/RESOURCEGROUPS/TESTRESOURCEGROUP/PROVIDERS/MICROSOFT.SQL/ servers/Server1/databases/database1/y=2016/m=08/d=22/h=18/m=00/PT1H.json

如果存储弹性池中的数据，Blob 名称类似于：

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

数据保留策略和定价

如果选择事件中心或存储帐户，可以指定保留策略。 此策略删除早于选定时间段的数据。 如果指定 Log analytics，保留策略将取决于所选的定价层。 在这种情况下，提供的免费数据引入单位每月可免费监视多个数据库。 消耗的诊断遥测量如超过免费单位，可能会导致费用产生。

如果使用 Azure SQL Analytics，可以通过在 Azure SQL Analytics 的导航菜单上选择 OMS 工作区 ，然后选择 “使用情况 ”和“ 估计成本”来监视数据引入消耗。

可用的指标和日志

本部分介绍可用于单一数据库、共用数据库、弹性池、托管实例和实例数据库的监视遥测数据。 可以使用 SQL Analytics 内部收集的监视遥测数据进行自己的自定义分析和应用程序开发，方法是使用 Azure Monitor 日志查询 语言。

基本指标

请参阅下表来详细了解按资源列出的基本指标。

弹性池的基本指标

单一数据库和共用数据库的基本指标

高级指标

请参阅下表，详细了解高级指标。

¹ 此指标可用于这样的数据库：使用具有 2 vCore 或更多 vCore 的 vCore 购买模型，或使用具有 200 DTU 或更多 DTU 的基于 DTU 的购买模型。

² 此指标适用于以下数据库：使用 2 个 vCores 及以上的 vCore 购买模型，或使用 200 DTU 及以上的 DTU 基于模型的数据库。 此指标当前不适用于 Synapse Analytics SQL 池。

基本日志

下表记录了可用于所有日志的遥测详细信息。 有关详细信息，请参阅支持的诊断遥测。

托管实例的资源使用情况统计信息

查询存储的运行时统计信息

¹ 若要在查询存储中查找匹配的查询和查询计划，请参阅本文稍后 在查询存储中查找匹配的查询和查询计划 。

² 若要将此值转换为可使用的时间戳，请参阅本文稍后 将间隔开始和结束时间转换为日期/时间值 。

有关详细信息，请参阅 sys.query_store_runtime_stats。

查询存储等待统计信息

¹ 若要在查询存储中查找匹配的查询和查询计划，请参阅本文稍后 在查询存储中查找匹配的查询和查询计划 。

² 若要将此值转换为可使用的时间戳，请参阅本文稍后 将间隔开始和结束时间转换为日期/时间值 。

有关详细信息，请参阅 sys.query_store_wait_stats。

错误数据集

¹ 若要在查询存储中查找匹配的查询和查询计划，请参阅本文稍后 在查询存储中查找匹配的查询和查询计划 。

有关详细信息，请参阅 数据库引擎事件和错误。

数据库等待时间统计数据集

有关数据库等待统计信息的详细信息，请参阅 sys.dm_os_wait_stats。

超时数据集

¹ 若要在查询存储中查找匹配的查询和查询计划，请参阅本文稍后 在查询存储中查找匹配的查询和查询计划 。

阻塞数据集

死锁数据集

自动调优数据集

智能见解数据集

有关详细信息，请参阅 使用 Azure SQL 数据库和 Azure SQL 托管实例性能问题的 Intelligent Insights 性能诊断日志。

例子

答： 将间隔开始和结束时间转换为日期/时间值

以下 Kusto 表达式将 interval_start_time_d 和 interval_end_time_d 数据集中的 和 列从内部值转换为 datetime 值。

| extend interval_start_time_date = interval_start_time_d / 4294967296,
         interval_end_time_date = interval_end_time_d / 4294967296
| extend interval_start_time_time = interval_start_time_d - 4294967296 * interval_start_time_date,
         interval_end_time_time = interval_end_time_d - 4294967296 * interval_end_time_date
| project interval_start_date_time = datetime(1900-1-1) + time(1d) * interval_start_time_date + time(1s) * (interval_start_time_time / 300.0),
          interval_end_date_time = datetime(1900-1-1) + time(1d) * interval_end_time_date + time(1s) * (interval_end_time_time / 300.0)

B. 在查询存储中查找匹配的查询和查询计划

在查询存储query_hash_s和query_plan_hash_s统计信息及错误和超时数据集中，和属性显示为数值。

若要在 查询存储中查找匹配的查询和查询计划，请使用以下 T-SQL 表达式。 它将数值哈希值转换为 用于sys.query_store_query 和 sys.query_store_plan的二进制哈希值。

SELECT CAST(CAST(<hash_value> as BIGINT) AS BINARY(8));

将 <hash_value> 替换为实际的 query_hash_s 或 query_plan_hash_s 数值。

后续步骤

若要了解如何启用日志记录并了解各种 Azure 服务支持的指标和日志类别，请参阅：

• Azure 中的指标概述
• Azure 平台日志概述

若要了解事件中心，请阅读：

• 什么是 Azure 事件中心？
• 事件中心入门