DMV を使用して Azure Synapse Analytics の専用 SQL プールのワークロードを監視する

[アーティクル]
06/01/2023

この記事では、動的管理ビュー (DMV) を使用して、専用 SQL プールでのクエリ実行の調査などのワークロードを監視する方法について説明します。

アクセス許可

このアーティクルの DMV に対してクエリを実行するには VIEW DATABASE STATE または CONTROL アクセス許可のいずれかが必要です。通常は、さらに制限の厳しい VIEW DATABASE STATE のアクセス許可を付与することが推奨されます。

GRANT VIEW DATABASE STATE TO myuser;

接続を監視する

SQL Data Warehouse へのすべてのログインは、sys.dm_pdw_exec_sessionsに記録されます。この DMV には、過去 10,000 件のログインが含まれています。 session_id はプライマリキーであり、新規ログインのたびに順次割り当てられます。

-- Other Active Connections
SELECT * FROM sys.dm_pdw_exec_sessions where status <> 'Closed' and session_id <> session_id();

クエリ実行を監視する

SQL プールで実行されるすべてのクエリは、sys. dm_pdw_exec_requestsに記録されます。この DMV には、実行された過去 10,000 件のクエリが含まれています。 request_id では各クエリが一意に識別されます。これは、この DMV のプライマリキーです。 request_id は、新しいクエリごとに順番に割り当てられ、クエリ ID を表す QID がプレフィックスとして付加されます。この DMV のクエリを特定の session_id で実行すると、そのログインのクエリがすべて表示されます。

注意

ストアドプロシージャでは複数の要求 ID が使用されます。要求 ID は順次割り当てられます。

クエリ実行プラン、および特定のクエリの実行時間を調査するには、次の手順に従います。

手順 1: 調査するクエリを特定する

-- Monitor active queries
SELECT *
FROM sys.dm_pdw_exec_requests
WHERE status not in ('Completed','Failed','Cancelled')
  AND session_id <> session_id()
ORDER BY submit_time DESC;

-- Find top 10 queries longest running queries
SELECT TOP 10 *
FROM sys.dm_pdw_exec_requests
ORDER BY total_elapsed_time DESC;

上記のクエリ結果から、調査するクエリの 要求 ID を書き留めます 。

アクティブな実行中のクエリが多数あるため、中断状態のクエリをキューに入れることができます。これらのクエリは、sys.dm_pdw_waits にも表示されます。その場合は、UserConcurrencyResourceType などの待機を探します。コンカレンシーの制限に関する詳細については、「メモリおよびコンカレンシーの制限」、またはワークロード管理用のリソースクラスに関する記事を参照してください。クエリの待機は、オブジェクトロックなど、他の理由によっても発生します。クエリがリソースを待っている場合は、この記事の下にあるリソースを待機しているクエリの調査に関するトピックをご覧ください。

sys.dm_pdw_exec_requests テーブル内のクエリの検索を簡素化するには、LABEL を使用して、sys.dm_pdw_exec_requests ビューで検索できるクエリにコメントを割り当てます。

-- Query with Label
SELECT *
FROM sys.tables
OPTION (LABEL = 'My Query')
;

-- Find a query with the Label 'My Query'
-- Use brackets when querying the label column, as it is a key word
SELECT  *
FROM    sys.dm_pdw_exec_requests
WHERE   [label] = 'My Query';

手順 2: クエリプランを調査する

要求 ID を使用して、sys.dm_pdw_request_steps からクエリの分散 SQL (DSQL) プランを取得します。

-- Find the distributed query plan steps for a specific query.
-- Replace request_id with value from Step 1.

SELECT * FROM sys.dm_pdw_request_steps
WHERE request_id = 'QID####'
ORDER BY step_index;

DSQL プランに予想よりも時間がかかる場合は、多くの DSQL 手順が存在する複雑なプランであったり、1 つの手順に長い時間を要することが原因であったりする可能性があります。プランにいくつかの移動操作を含む多くの手順が存在する場合は、テーブルのディストリビューションを最適化して、データの移動を削減することを検討してください。テーブルのディストリビューションに関する記事で、クエリを解決するためにデータを移動する必要がある理由について説明しています。その記事では、データ移動を最小限に抑えるためのいくつかの分散方法についても説明しています。

1 つの手順に関する詳細を調査するには、実行時間の長いクエリ手順の operation_type 列を確認し、手順インデックスを書き留めます。

手順 3 の SQL 操作 (OnOperation、RemoteOperation、ReturnOperation) に進みます。
手順 4 の Data Movement 操作 (ShuffleMoveOperation、BroadcastMoveOperation、TrimMoveOperation、PartitionMoveOperation、MoveOperation、CopyOperation) に進みます。

手順 3:分散データベースでの SQL を調査する

要求 ID と手順インデックスを使用して、sys.dm_pdw_sql_requests から詳細情報を取得します。これには、配布されたすべてのデータベースに対するクエリの実行情報が含まれます。

-- Find the distribution run times for a SQL step.
-- Replace request_id and step_index with values from Step 1 and 3.

SELECT * FROM sys.dm_pdw_sql_requests
WHERE request_id = 'QID####' AND step_index = 2;

クエリ手順が実行中の場合は、DBCC PDW_SHOWEXECUTIONPLAN を使用して、特定の配布で実行中の手順に対する SQL Server プランキャッシュから、SQL Server 推定プランを取得できます。

-- Find the SQL Server execution plan for a query running on a specific SQL pool or control node.
-- Replace distribution_id and spid with values from previous query.

DBCC PDW_SHOWEXECUTIONPLAN(1, 78);

手順 4:分散データベース上のデータ移動を調査する

要求 ID と手順インデックスを利用し、sys.dm_pdw_dms_workers から各配布で実行されているデータ移動手順に関する情報を取得します。

-- Find information about all the workers completing a Data Movement Step.
-- Replace request_id and step_index with values from Step 1 and 3.

SELECT * FROM sys.dm_pdw_dms_workers
WHERE request_id = 'QID####' AND step_index = 2;

total_elapsed_time 列で、特定の配布で他の配布よりデータ移動に大幅に時間がかかっていないか確認します。
実行時間の長い配布に対して、rows_processed 列で、その配布から移動された行の数が他の配布より大幅に大きいか確認します。大きい場合、個の検出は、基になるデータの傾斜を示していることがあります。データスキューの原因の 1 つは、多数の NULL 値を持つ列 (行がすべて同じ分布に配置される) に配布することです。このような列に対する配布を回避したり、可能な場合はクエリをフィルター処理して NULL を除外したりすることで、クエリの速度が低下しないようにします。

クエリが実行中の場合は、DBCC PDW_SHOWEXECUTIONPLAN を使用して、特定のディストリビューション内で現在実行中の SQL 手順に対する SQL Server プランキャッシュから、SQL Server 推定プランを取得できます。

-- Find the SQL Server estimated plan for a query running on a specific SQL pool Compute or control node.
-- Replace distribution_id and spid with values from previous query.

DBCC PDW_SHOWEXECUTIONPLAN(55, 238);

待機クエリを監視する

クエリがリソースを待っていることが原因で進行状況に変化がないことがわかった場合は、次のクエリを使用すると、待機対象のすべてのリソースが表示されます。

-- Find queries
-- Replace request_id with value from Step 1.

SELECT waits.session_id,
      waits.request_id,
      requests.command,
      requests.status,
      requests.start_time,
      waits.type,
      waits.state,
      waits.object_type,
      waits.object_name
FROM   sys.dm_pdw_waits waits
   JOIN  sys.dm_pdw_exec_requests requests
   ON waits.request_id=requests.request_id
WHERE waits.request_id = 'QID####'
ORDER BY waits.object_name, waits.object_type, waits.state;

クエリが別のクエリからのリソースを積極的に待っている場合、状態は AcquireResourcesになります。クエリに必要なリソースがすべて揃っている場合、状態は Grantedになります。

tempdb を監視する

tempdb データベースは、クエリ実行中に中間結果を保持するために使用されます。 tempdb データベースの使用率が高いと、クエリのパフォーマンスが低下する可能性があります。構成されているすべての DW100c について、399 GB の tempdb 領域が割り当てられます (DW1000c の合計 tempdb 領域が 3.99 TB になります)。 tempdb の使用状況を監視するためのヒントと、クエリでの tempdb 使用率を減らすためのヒントを以下に示します。

ビューを使用して tempdb を監視する

tempdb の使用状況を監視するには、まず、SQL プール向け Microsoft Toolkit から microsoft.vw_sql_requests ビューをインストールします。その後、次のクエリを実行し、実行したすべてのクエリのノードごとの tempdb 使用状況を確認することができます。

-- Monitor tempdb
SELECT
    sr.request_id,
    ssu.session_id,
    ssu.pdw_node_id,
    sr.command,
    sr.total_elapsed_time,
    exs.login_name AS 'LoginName',
    DB_NAME(ssu.database_id) AS 'DatabaseName',
    (es.memory_usage * 8) AS 'MemoryUsage (in KB)',
    (ssu.user_objects_alloc_page_count * 8) AS 'Space Allocated For User Objects (in KB)',
    (ssu.user_objects_dealloc_page_count * 8) AS 'Space Deallocated For User Objects (in KB)',
    (ssu.internal_objects_alloc_page_count * 8) AS 'Space Allocated For Internal Objects (in KB)',
    (ssu.internal_objects_dealloc_page_count * 8) AS 'Space Deallocated For Internal Objects (in KB)',
    CASE es.is_user_process
    WHEN 1 THEN 'User Session'
    WHEN 0 THEN 'System Session'
    END AS 'SessionType',
    es.row_count AS 'RowCount'
FROM sys.dm_pdw_nodes_db_session_space_usage AS ssu
    INNER JOIN sys.dm_pdw_nodes_exec_sessions AS es ON ssu.session_id = es.session_id AND ssu.pdw_node_id = es.pdw_node_id
    INNER JOIN sys.dm_pdw_nodes_exec_connections AS er ON ssu.session_id = er.session_id AND ssu.pdw_node_id = er.pdw_node_id
    INNER JOIN microsoft.vw_sql_requests AS sr ON ssu.session_id = sr.spid AND ssu.pdw_node_id = sr.pdw_node_id
    LEFT JOIN sys.dm_pdw_exec_requests exr on exr.request_id = sr.request_id
    LEFT JOIN sys.dm_pdw_exec_sessions exs on exr.session_id = exs.session_id
WHERE DB_NAME(ssu.database_id) = 'tempdb'
    AND es.session_id <> @@SPID
    AND es.login_name <> 'sa'
ORDER BY sr.request_id;

Note

データ移動では、tempdb を使用します。データ移動中の tempdb の使用を減らすには、テーブルでデータを均等に分散する分散戦略が使用されていることを確認します。 Azure Synapse SQL Distribution Advisor を使用して、ワークロードに適した分散方法に関する推奨事項を取得します。 T-SQL クエリを使用して tempdb を監視するには、Azure Synapse ツールキットを使用します。

クエリで大量のメモリを消費しているか、tempdb の割り当てに関するエラーメッセージが表示された場合は、非常に大きな CREATE TABLE AS SELECT (CTAS) または INSERT SELECT ステートメントが実行されていることが原因の可能性があります。この場合、最終的なデータ移動操作に失敗します。これは通常、最終的な INSERT SELECT の直前の、分散クエリプランの ShuffleMove 操作として識別できます。 ShuffleMove 操作を監視するには、sys.dm_pdw_request_steps を使用します。

最も一般的な軽減策は、データボリュームが tempdb の制限である 399 GB (100DWU あたり) を超えないように、CTAS ステートメントまたは INSERT SELECT ステートメントを複数の LOAD ステートメントに分割することです。クラスターを大きなサイズに合わせてスケーリングして、tempdb 領域を増やすこともできます。

CTAS ステートメントと INSERT SELECT ステートメントだけでなく、大規模で複雑なクエリがメモリ不足の状態で実行されると、tempdb に書き込まれ、クエリが失敗する可能性があります。 tempdb への書き込みを避けるために、より大きなリソースクラスで実行することを検討してください

メモリを監視する

メモリが、パフォーマンスの低下とメモリ不足の問題の根本原因になることがあります。クエリの実行中に SQL Server のメモリ使用率が制限に達していることがわかった場合は、データウェアハウスのスケーリングを検討してください。

次のクエリでは、ノードあたりの SQL Server のメモリ使用率とメモリ負荷が返されます。

-- Memory consumption
SELECT
  pc1.cntr_value as Curr_Mem_KB,
  pc1.cntr_value/1024.0 as Curr_Mem_MB,
  (pc1.cntr_value/1048576.0) as Curr_Mem_GB,
  pc2.cntr_value as Max_Mem_KB,
  pc2.cntr_value/1024.0 as Max_Mem_MB,
  (pc2.cntr_value/1048576.0) as Max_Mem_GB,
  pc1.cntr_value * 100.0/pc2.cntr_value AS Memory_Utilization_Percentage,
  pc1.pdw_node_id
FROM
-- pc1: current memory
sys.dm_pdw_nodes_os_performance_counters AS pc1
-- pc2: total memory allowed for this SQL instance
JOIN sys.dm_pdw_nodes_os_performance_counters AS pc2
ON pc1.object_name = pc2.object_name AND pc1.pdw_node_id = pc2.pdw_node_id
WHERE
pc1.counter_name = 'Total Server Memory (KB)'
AND pc2.counter_name = 'Target Server Memory (KB)'

トランザクションログのサイズを監視する

次のクエリでは、配布ごとのトランザクションログのサイズが返されます。ログファイルのいずれかが 160 GB に達している場合は、インスタンスのスケールアップまたはトランザクションサイズの制限を検討する必要があります。

-- Transaction log size
SELECT
  instance_name as distribution_db,
  cntr_value*1.0/1048576 as log_file_size_used_GB,
  pdw_node_id
FROM sys.dm_pdw_nodes_os_performance_counters
WHERE
instance_name like 'Distribution_%'
AND counter_name = 'Log File(s) Used Size (KB)'

トランザクションログのロールバックを監視する

クエリが失敗するか、続行するのに長時間かかる場合は、トランザクションのロールバックを確認および監視できます。

-- Monitor rollback
SELECT
    SUM(CASE WHEN t.database_transaction_next_undo_lsn IS NOT NULL THEN 1 ELSE 0 END),
    t.pdw_node_id,
    nod.[type]
FROM sys.dm_pdw_nodes_tran_database_transactions t
JOIN sys.dm_pdw_nodes nod ON t.pdw_node_id = nod.pdw_node_id
GROUP BY t.pdw_node_id, nod.[type]

PolyBase の読み込みを監視する

次のクエリでは、読み込みの進行状況を概算で見積もります。このクエリでは、現在処理中のファイルのみが表示されます。

-- To track bytes and files
SELECT
    r.command,
    s.request_id,
    r.status,
    count(distinct input_name) as nbr_files,
    sum(s.bytes_processed)/1024/1024/1024 as gb_processed
FROM
    sys.dm_pdw_exec_requests r
    inner join sys.dm_pdw_dms_external_work s
        on r.request_id = s.request_id
GROUP BY
    r.command,
    s.request_id,
    r.status
ORDER BY
    nbr_files desc,
    gb_processed desc;

クエリのブロッキングを監視する

次のクエリにより、環境内のブロックされたクエリの上位 500 件が得られます。

--Collect the top blocking
SELECT
    TOP 500 waiting.request_id AS WaitingRequestId,
    waiting.object_type AS LockRequestType,
    waiting.object_name AS ObjectLockRequestName,
    waiting.request_time AS ObjectLockRequestTime,
    blocking.session_id AS BlockingSessionId,
    blocking.request_id AS BlockingRequestId
FROM
    sys.dm_pdw_waits waiting
    INNER JOIN sys.dm_pdw_waits blocking
    ON waiting.object_type = blocking.object_type
    AND waiting.object_name = blocking.object_name
WHERE
    waiting.state = 'Queued'
    AND blocking.state = 'Granted'
ORDER BY
    ObjectLockRequestTime ASC;

待機中とブロック中のクエリからクエリテキストを取得する

次のクエリにより、簡単にトラブルシューティングを行うための、待機中およびブロック中のクエリのクエリテキストと識別子が得られます。

-- To retrieve query text from waiting and blocking queries

SELECT waiting.session_id AS WaitingSessionId,
       waiting.request_id AS WaitingRequestId,
       COALESCE(waiting_exec_request.command,waiting_exec_request.command2) AS WaitingExecRequestText,
       waiting.object_name AS Waiting_Object_Name,
       waiting.object_type AS Waiting_Object_Type,
       blocking.session_id AS BlockingSessionId,
       blocking.request_id AS BlockingRequestId,
       COALESCE(blocking_exec_request.command,blocking_exec_request.command2) AS BlockingExecRequestText,
       blocking.object_name AS Blocking_Object_Name,
       blocking.object_type AS Blocking_Object_Type,
       waiting.type AS Lock_Type,
       waiting.request_time AS Lock_Request_Time,
       datediff(ms, waiting.request_time, getdate())/1000.0 AS Blocking_Time_sec
FROM sys.dm_pdw_waits waiting
       INNER JOIN sys.dm_pdw_waits blocking
       ON waiting.object_type = blocking.object_type
       AND waiting.object_name = blocking.object_name
       INNER JOIN sys.dm_pdw_exec_requests blocking_exec_request
       ON blocking.request_id = blocking_exec_request.request_id
       INNER JOIN sys.dm_pdw_exec_requests waiting_exec_request
       ON waiting.request_id = waiting_exec_request.request_id
WHERE waiting.state = 'Queued'
       AND blocking.state = 'Granted'
ORDER BY Lock_Request_Time DESC;

次のステップ

DMV の詳細については、システムビューに関するページを参照してください。

次の方法で共有

DMV を使用して Azure Synapse Analytics の専用 SQL プールのワークロードを監視する

アクセス許可

接続を監視する

クエリ実行を監視する

手順 1: 調査するクエリを特定する

手順 2: クエリプランを調査する

手順 3:分散データベースでの SQL を調査する

手順 4:分散データベース上のデータ移動を調査する

待機クエリを監視する

tempdb を監視する

ビューを使用して tempdb を監視する

メモリを監視する

トランザクションログのサイズを監視する

トランザクションログのロールバックを監視する

PolyBase の読み込みを監視する

クエリのブロッキングを監視する

待機中とブロック中のクエリからクエリテキストを取得する

次のステップ

フィードバック

その他のリソース

次の方法で共有

DMV を使用して Azure Synapse Analytics の専用 SQL プールのワークロードを監視する

アクセス許可

接続を監視する

クエリ実行を監視する

手順 1: 調査するクエリを特定する

手順 2: クエリ プランを調査する

手順 3:分散データベースでの SQL を調査する

手順 4:分散データベース上のデータ移動を調査する

待機クエリを監視する

tempdb を監視する

ビューを使用して tempdb を監視する

メモリを監視する

トランザクション ログのサイズを監視する

トランザクション ログのロールバックを監視する

PolyBase の読み込みを監視する

クエリのブロッキングを監視する

待機中とブロック中のクエリからクエリ テキストを取得する

次のステップ

フィードバック

その他のリソース

手順 2: クエリプランを調査する

トランザクションログのサイズを監視する

トランザクションログのロールバックを監視する

待機中とブロック中のクエリからクエリテキストを取得する