SQL-Abfrageanalyse
Verfolgen, analysieren und verbessern Sie SQL-Server-Abfragen und -Indizes mit Unterstützung durch einen KI-Assistenten
Leistungsoptimierung mit einem SQL Analyzer
Die Optimierung von SQL kann die Gesamtdatenbankleistung beschleunigen. Eine effiziente Datenbankoptimierung kann jedoch Kenntnisse der wichtigsten SQL-Anweisungen, wichtigsten Wartetypen, SQL-Pläne, blockierten Abfragen, Ressourcenkonflikte und der Auswirkungen fehlender Indizes erfordern.
SolarWinds® Database Performance Analyzer (DPA) ist ein SQL Query Analyzer Tool, mit dem Sie SQL-Anweisungen besonders schnell analysieren und Leistungsprobleme erkennen und beheben können.
Informationen für die Abfrageanalyse mit SQL-Leistungsüberwachung rund um die Uhr
Mit dem DPA SQL Analyzer Tool von SolarWinds sollen die Leistungsdaten in einer einheitlichen Ansicht konsolidiert werden, damit Sie die Hauptursache für eine langsame Abfrage mit drei bis vier Klicks ermitteln können.
Mit DPA erhalten Sie die Möglichkeit zur Rund-um-die-Uhr-Überwachung von SQL Server, Oracle, DB2 und SAP ASE auf physischen Servern und unter VMware mit einer Last von unter 1 %.
Ressourcenbereitstellung auf die Datenbankleistung abstimmen
DPA hilft dabei, die Ressourcenbereitstellung auf die Datenbankleistung abzustimmen. Dies liefert Benutzern die benötigten Informationen, um Empfehlungen für neue Hardware besser zu reglementieren. Sie können identifizieren, wie sich die Ressourcenbereitstellung evtl. auf die Datenbankantwortzeit auswirkt. SolarWinds DPA kann Entwicklern außerdem eine einzigartige Perspektive auf die VMware-Infrastruktur und deren Auswirkungen auf die Datenbankleistung bieten.
Verwalten Sie eine umfangreiche Datenbanklandschaft? Mit der DPA REST API können Sie die operativen Aufgaben automatisieren – Instanzen registrieren, Monitore starten und stoppen, Lizenzen zuweisen und Anmerkungen hinzufügen – mithilfe von Python- oder PowerShell-Skripten. Es stellt eine sichere Verbindung zum DPA-Server her und ist vollständig über eine integrierte Swagger-Schnittstelle dokumentiert, damit Sie Endpunkte erkunden und Aufrufe testen können, bevor Sie auch nur eine einzige Zeile Automatisierung schreiben.
Nützliche, praktisch umsetzbare Tipps von einem SQL Query Performance Analyzer erhalten
DPA nutzt Wartezeitanalysen und Anomalieerkennung auf Basis von maschinellem Lernen, um eine umfassende historische Aufzeichnung der Performance-Aktivität zu erstellen.
Der im DPA-SQL-Abfrage-Performance-Analyzer integrierte Table Tuning Advisor kann Entwicklern außerdem dabei helfen, Probleme zu identifizieren, die sofortige Aufmerksamkeit erfordern, und klare, umsetzbare Empfehlungen geben.
Wenn Advisoren nicht ausreichen, geht AI Query Assist noch einen Schritt weiter. Der Abfragetext und der Ausführungsplan werden erfasst, in einer sicheren Umgebung mit Maskierung personenbezogener Daten durch SolarWinds Artificial Intelligence verarbeitet und als vollständig überarbeitete Abfrage zurückgegeben – einschließlich einer Aufschlüsselung der vorgenommenen Änderungen, der Gründe für die voraussichtlich bessere Leistung sowie eines direkten Vergleichs der ursprünglichen und der optimierten SQL-Abfrage. Weniger Testversion und Fehler, schnellere mittlere Zeit bis zur Lösung.
Anzeige von Leistungsdetails für Abfragen in der Produktion mit einem SQL Database Analyzer
Mit dem Zugriff auf Abfrageleistung auf Produktionsservern kann die SQL-Leistung verbessert werden, da Sie Informationen über die Anwendungsleistung in die Entwicklungszyklen einfließen lassen können.
SQL Server Query Analyzer von DPA überwacht Entwicklungs-, Test- und Produktionsserver mit einer Last von unter 1 %. Mithilfe des DPA-Dashboards können Entwickler einen Drilldown zu Produktionsdatenbanken ausführen, um mehr über die Leistung von Code herauszufinden.
Weitere Informationen zur SQL Server-Abfrageanalyse
Fragen Sie sich manchmal…
Die SQL-Abfrageanalyse ist vielseitig und nicht auf nur ein Ziel beschränkt. Hier sind einige Bereiche, in denen sie sich in verschiedenen Aspekten der Arbeit als wertvoll erweist.
Fehlerbehebung bei langsamen Abfragen unter Last
Ihre App schleicht dahin, und die Benutzer melden sich bereits bei Ihnen. Die Wartezeitanalyse von SolarWinds DPA filtert das Grundrauschen heraus und zeigt direkt auf die Abfragen, die die meisten Ressourcen verbrauchen – unabhängig davon, ob der Engpass bei der CPU, der E/A, dem Arbeitsspeicher oder bei Sperrkonflikten liegt. Mit wenigen Klicks wechseln Sie von „Etwas ist langsam“ zu „Diese bestimmte Abfrage ist das Problem, und das ist der Grund“.
Erkennen von Leistungsregressionen nach Bereitstellungen
Eine Version wird am Freitag ausgeliefert. Bis Montag benötigt eine Abfrage, die in 50 ms ausgeführt wurde, 2 Sekunden. Die historische Aufzeichnung von DPA – mit bis zu fünf Jahren an Leistungsdaten – ermöglicht Ihnen den Vergleich des Abfrageverhaltens vor und nach dem Bereitstellungszeitfenster, sodass Sie genau feststellen können, was sich geändert hat, ohne sich auf Ihr Bauchgefühl oder Spekulationen im Krisenmodus zu verlassen.
Überwachung der Datenbankaktivität für die Kapazitätsplanung
Die SQL-Abfrageanalyse bietet eine umfassende Ansicht der Ausführungshäufigkeit, der Trends beim Ressourcenverbrauch und des Verhaltens bei Spitzenlast im Zeitverlauf. Diese Daten sind von unschätzbarem Wert, wenn Sie neue Hardware begründen, Ressourcen zwischen Host und Gast neu zuweisen oder verstehen möchten, ob ein Leistungsproblem strukturell oder situativ ist.
Überprüfen von Abfrageänderungen und Indexaktualisierungen
Nachdem Sie eine Abfrage geändert oder einen neuen Index erstellt haben: Wie erkennen Sie, ob das einen Unterschied gemacht hat? DPA stellt Ausführungsmetriken von vor und nach Ihrer Änderung nebeneinander bereit, sodass Sie sich auf konkrete Daten statt auf anekdotische Belege oder Annahmen über Leistungsverbesserungen unter Last verlassen können.
Proaktive Optimierung, bevor Probleme die Benutzer erreichen
Nicht jedes SQL-Problem kündigt sich lautstark an. Die Anomalieerkennung von DPA mit maschinellem Lernen deckt Abfragen mit allmählich steigenden Ausführungszeiten oder wachsendem Ressourcenverbrauch auf – so hat Ihr Team Zeit für eine proaktive Optimierung, statt erst hektisch zu reagieren, wenn schließlich etwas ausfällt.
Die SQL-Abfrageanalyse ist vielseitig und nicht auf nur ein Ziel beschränkt. Hier sind einige Bereiche, in denen sie sich in verschiedenen Aspekten der Arbeit als wertvoll erweist.
Fehlerbehebung bei langsamen Abfragen unter Last
Ihre App schleicht dahin, und die Benutzer melden sich bereits bei Ihnen. Die Wartezeitanalyse von SolarWinds DPA filtert das Grundrauschen heraus und zeigt direkt auf die Abfragen, die die meisten Ressourcen verbrauchen – unabhängig davon, ob der Engpass bei der CPU, der E/A, dem Arbeitsspeicher oder bei Sperrkonflikten liegt. Mit wenigen Klicks wechseln Sie von „Etwas ist langsam“ zu „Diese bestimmte Abfrage ist das Problem, und das ist der Grund“.
Erkennen von Leistungsregressionen nach Bereitstellungen
Eine Version wird am Freitag ausgeliefert. Bis Montag benötigt eine Abfrage, die in 50 ms ausgeführt wurde, 2 Sekunden. Die historische Aufzeichnung von DPA – mit bis zu fünf Jahren an Leistungsdaten – ermöglicht Ihnen den Vergleich des Abfrageverhaltens vor und nach dem Bereitstellungszeitfenster, sodass Sie genau feststellen können, was sich geändert hat, ohne sich auf Ihr Bauchgefühl oder Spekulationen im Krisenmodus zu verlassen.
Überwachung der Datenbankaktivität für die Kapazitätsplanung
Die SQL-Abfrageanalyse bietet eine umfassende Ansicht der Ausführungshäufigkeit, der Trends beim Ressourcenverbrauch und des Verhaltens bei Spitzenlast im Zeitverlauf. Diese Daten sind von unschätzbarem Wert, wenn Sie neue Hardware begründen, Ressourcen zwischen Host und Gast neu zuweisen oder verstehen möchten, ob ein Leistungsproblem strukturell oder situativ ist.
Überprüfen von Abfrageänderungen und Indexaktualisierungen
Nachdem Sie eine Abfrage geändert oder einen neuen Index erstellt haben: Wie erkennen Sie, ob das einen Unterschied gemacht hat? DPA stellt Ausführungsmetriken von vor und nach Ihrer Änderung nebeneinander bereit, sodass Sie sich auf konkrete Daten statt auf anekdotische Belege oder Annahmen über Leistungsverbesserungen unter Last verlassen können.
Proaktive Optimierung, bevor Probleme die Benutzer erreichen
Nicht jedes SQL-Problem kündigt sich lautstark an. Die Anomalieerkennung von DPA mit maschinellem Lernen deckt Abfragen mit allmählich steigenden Ausführungszeiten oder wachsendem Ressourcenverbrauch auf – so hat Ihr Team Zeit für eine proaktive Optimierung, statt erst hektisch zu reagieren, wenn schließlich etwas ausfällt.
Leistung mit einem SQL Server Query Analyzer verbessern
Database Performance Analyzer for SQL Server
- Konzentration auf die Antwortzeit, um Engpässe zu identifizieren und die Ursachen für Verlangsamungen zu verstehen
- Nutzung einer einzigen Informationsquelle für Datenbanken und Infrastruktur
- Verwenden der Anomalieerkennung basierend auf maschinellem Lernen (Machine Learning, ML), um zu erkennen, wenn sich die Leistung von den Vorgaben unterscheidet