SQL 분석기를 사용하여 성능 조정 및 개선
SQL 튜닝은 전체 데이터베이스 성능을 가속화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 효과적인 데이터베이스 튜닝을 위해서는 상위 SQL 문, 상위 대기 유형, SQL 문, 차단된 쿼리, 리소스 경합 및 누락된 인덱스의 영향을 이해해야 할 수 있습니다.
SolarWinds®Database Performance Analyzer (DPA)는 SQL 문을 분석하고 성능 문제를 식별 및 해결하는 가장 빠른 방법을 제공하도록 설계된 SQL 쿼리 분석기 도구입니다.
24/7 SQL 성능 모니터링을 통해 쿼리 분석을 알림
SolarWinds DPA SQL 분석기 도구는 성능 데이터를 통합 뷰로 통합하도록 설계되었으므로 약 3~4번의 클릭으로 느린 쿼리의 근본 원인을 보다 쉽게 분리할 수 있습니다.
DPA를 사용하면 SQL Server, Oracle, IBM Db2, SAP ASE, SAP HANA 및 PostgreSQL, MySQL, MariaDB와 같은 오픈소스 데이터베이스에 대해 24시간 에이전트리스 모니터링을 할 수 있습니다. DPA는 물리적 서버, 가상화된 VMware 환경 또는 클라우드(AWS, Azure 및 Google Cloud 포함)에서 실행되는 인스턴스를 모니터링하며, 모니터링 대상 시스템에 미치는 영향은 1% 미만입니다.
데이터베이스 성능에 맞게 리소스 프로비저닝 조정
DPA는 리소스 프로비저닝을 데이터베이스 성능에 맞추는 데 도움이 되며, 리소스 프로비저닝이 데이터베이스 응답 시간에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 식별하는 데 도움을 주어 하드웨어 권장 사항에 대해 보다 규범적인 데 필요한 정보를 사용자에게 제공합니다. SolarWinds DPA는 또한 개발자에게 VMware 인프라와 데이터베이스 성능에 미치는 영향에 대한 고유한 관점을 제공할 수 있습니다.
대규모 데이터베이스 환경을 운영하고 있습니까? DPA REST API를 사용하면 인스턴스 등록, 모니터 시작 및 중지, 라이선스 할당, 주석 추가 등 운영 관련 작업을 Python 또는 PowerShell 스크립트를 통해 자동화할 수 있습니다. DPA 서버에 안전하게 연결되며, 내장된 Swagger 인터페이스를 통해 완벽하게 문서화되어 있어, 자동화 코드를 작성하기 전에 엔드 포인트를 탐색하고 호출을 테스트할 수 있습니다.
SQL 쿼리 성능 분석기에서 명확하고 실행 가능한 조언을 얻어보세요
DPA는 대기 시간 분석 및 기계 학습 기반 이상 탐지를 사용하여 성능 활동의 풍부한 기록 데이터를 구축합니다.
DPA SQL 쿼리 성능 분석기에 내장된 테이블 튜닝 어드바이저는 개발자가 즉각적인 주의가 필요한 문제를 식별하고 명확하고 실행 가능한 조언을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.
어드바이저가 충분하지 않을 때, AI 쿼리 지원이 한 단계 더 나아갑니다. 쿼리 텍스트와 실행 계획을 받아, PII 마스킹이 적용된 안전한 환경에서 SolarWinds 인공지능을 통해 처리한 후, 변경 내역, 성능 향상 이유, 그리고 원본과 최적화된 SQL을 나란히 비교한 결과를 포함한 완전히 재작성된 쿼리를 반환합니다. 시행착오를 줄여 평균 해결 시간을 단축할 수 있습니다.
SQL 데이터베이스 분석기를 사용하여 프로덕션에서 실행 중인 쿼리에 대한 성능 세부 정보 보기
프로덕션 서버에서 쿼리 성능에 액세스하면 애플리케이션 성능 통찰력을 개발 주기에 통합하는 데 도움이 될 수 있으므로 SQL 성능을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
DPA의 SQL Server 쿼리 분석기는 로드가 1% 미만인 개발, 테스트 및 프로덕션 서버를 모니터링하도록 설계되었습니다. DPA 대시보드 내에서 개발자는 프로덕션 데이터베이스로 드릴다운하여 코드가 어떻게 작동하는지 더 잘 이해할 수 있습니다.
SQL Server 쿼리 분석에 대해 자세히 알아보기
다음 사항이 궁금하십니까…
SQL Server 쿼리 분석기를 사용하여 성능을 향상시킵니다.
Database Performance Analyzer for SQL Server
- 병목 현상을 식별하고 속도 저하의 원인을 더 잘 이해하기 위해 응답 시간에 집중합니다
- 데이터베이스 및 인프라 전반에 걸쳐 사실의 단일 소스를 확보하세요
- 성능이 예상한 것과 다른 경우를 파악하기 위해 기계 학습으로 이상 감지 기능을 사용하십시오