Khi người dùng hoặc ứng dụng đưa ra yêu cầu đối với cơ sở dữ liệu, nó sẽ sử dụng tài nguyên trên hệ thống đó. Khi số lượng yêu cầu tăng lên, bạn có thể gặp phải tình trạng chờ tài nguyên. Những sự chờ đợi này dẫn đến tắc nghẽn hiệu suất và, trong trường hợp cơ sở dữ liệu được triển khai trên đám mây, chi phí hàng tháng sẽ tăng thêm! Khi chẩn đoán tắc nghẽn hiệu suất, bước đầu tiên là hiểu tài nguyên nào bị ảnh hưởng.
Việc có thể ánh xạ nút thắt hiệu suất trở lại thời gian chờ tài nguyên cụ thể, sau đó đến mã cụ thể và cuối cùng là khối lượng công việc của người dùng cụ thể sẽ cho phép bạn tìm ra nguyên nhân gốc rễ và giải quyết nút thắt cổ chai vĩnh viễn.
Ví dụ:bạn có thể phát hiện ra rằng một ứng dụng đang chạy chậm vì CPU được sử dụng quá mức trên máy chủ cơ sở dữ liệu vì Matt trong bộ phận mua hàng đang chạy báo cáo tồn kho trong cơ sở dữ liệu của nhà máy.
Spotlight Cloud’s Workload Analyzer là công cụ giúp điều này trở nên khả thi với tính năng điều hướng thân thiện với người dùng.
Cách sử dụng Trình phân tích khối lượng công việc của Spotlight Cloud
Để bắt đầu, bạn có thể chọn khung thời gian quan tâm. Spotlight Cloud lưu trữ một năm dữ liệu, vì vậy bạn có thể quay lại bất kỳ thời điểm nào hoặc phạm vi thời gian nào trong năm qua.
Sau đó, bạn có tùy chọn lọc theo tài nguyên. Ví dụ:nếu bạn biết sự cố liên quan đến CPU, bạn có thể chọn tài nguyên CPU. Làm như vậy sẽ lọc ra thông tin liên quan đến tất cả các tài nguyên khác, chẳng hạn như I / O, khóa và bộ nhớ, loại bỏ hiệu quả nhiễu trắng và giúp dễ dàng tìm ra nguyên nhân gốc rễ hơn.
Trang mặc định của trình phân tích khối lượng công việc
Đi sâu vào thứ nguyên cơ sở dữ liệu và nó sẽ sắp xếp thứ tự các cơ sở dữ liệu hàng đầu tiêu thụ nhiều tài nguyên nhất từ cao đến thấp và đánh bóng chúng tương ứng. Cơ chế phân loại này được duy trì qua mỗi lần lặp lại của một cuộc khảo sát.
Tìm hiểu kỹ về thứ nguyên cơ sở dữ liệu
Hơn nữa, bạn nên đi sâu vào cơ sở dữ liệu bán hàng vì điều quan trọng là phải biết cụ thể hành vi của hàng đợi trong cơ sở dữ liệu tiêu thụ hàng đầu là gì. Trong ví dụ này, có vẻ như phần lớn khối lượng công việc được chiếm bởi tài nguyên CPU (45,7 phần trăm) và I / O (30,2 phần trăm) và tốc độ của chúng gần ở mức .48 giây / s và .43 giây / s.
Tìm hiểu kỹ về thứ nguyên cơ sở dữ liệu bán hàng
Song song, việc chọn CPU sẽ lọc ra các tài nguyên khác và mang lại kết quả đọc tùy chỉnh, chỉ dành cho CPU. Khả năng cô lập một khối lượng công việc cụ thể rất hữu ích vì nó sàng lọc trực quan các chỉ số gây mất tập trung, cho phép bạn chỉ tập trung vào những gì được ưu tiên. Ngoài ra, các chỉ số hiệu suất có thể được lập biểu đồ chồng lên nhau để bạn có thể nhìn thấy các mối tương quan một cách trực quan.
Chỉ báo hiệu suất chính được lọc cho chỉ thống kê CPU
Tiếp theo, đi sâu vào các lô T-SQL. Điều này cho phép chúng tôi tìm ra lô nào trong cơ sở dữ liệu bán hàng bị đánh thuế nhiều nhất. 
Tìm hiểu sâu về các lô T-SQL
Bởi vì lô này sử dụng nhiều CPU, điều quan trọng là phải biết truy vấn nào trong lô đó là thủ phạm gây ra chi phí bổ sung. Sử dụng văn bản T-SQL kết hợp với kế hoạch thực thi cho thấy rằng toán tử Sắp xếp là nguyên nhân. SQL Optimizer dự báo rằng khoản phí ước tính là 97 phần trăm. Thêm chỉ mục có thể giúp tối ưu hóa hiệu suất.
Câu lệnh T-SQL
Kế hoạch thực hiện và phân tích chi phí của các hoạt động đã thực hiện
Lưu ý rằng bộ chọn tài nguyên có thể được định cấu hình để làm nổi bật một tài nguyên khi việc sử dụng nó vi phạm một ngưỡng được xác định trước. Ví dụ:bạn có thể đặt bộ chọn để đánh dấu các tài nguyên I / O nếu thời gian chờ là hơn 30 phần trăm.
Điều chỉnh cấu hình bộ chọn tài nguyên cho tài nguyên I / O
Đã áp dụng cấu hình cập nhật cho bộ chọn tài nguyên I / O
