Data warehouse de gerenciamento
O data warehouse de gerenciamento é um banco de dados relacional que contém os dados coletados de um servidor representa o destino da coleta de dados. Esses dados são usados para gerar os relatórios dos conjuntos de coleta de Dados do Sistema e também podem ser usados para criar relatórios personalizados.
A infraestrutura do coletor de dados define os trabalhos e os planos de manutenção necessários para implementar as políticas de retenção definidas pelo administrador do banco de dados.
.gif "Observação importante") Importante |
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Para esta versão do coletor de dados, o data warehouse de gerenciamento é criado com o modelo de recuperação simples para minimizar o registro. Você deve implementar o modelo de recuperação adequado para sua organização. |
Implantando e usando o data warehouse
Você pode instalar o data warehouse de gerenciamento na mesma instância do SQL Server que executa o coletor de dados. No entanto, se o desempenho ou os recursos do servidor forem um problema no servidor que está sendo monitorado, você poderá instalar o data warehouse de gerenciamento em outro computador. Para obter mais informações, consulte Introdução ao coletor de dados.
Os esquemas necessários e seus objetos para os conjuntos de coleta do sistema predefinidos são criados quando você gera o data warehouse de gerenciamento. Os esquemas criados são principal e instantâneos.. Um terceiro esquema, custom_snapshots, é criado quando os conjuntos de coleta definidos pelo usuário são criados, o que inclui itens de coleta que usam o tipo de coletor de Consultas T-SQL Genérico.
Esquema principal
O esquema principal descreve as tabelas, os procedimentos armazenados e as exibições usados para organizar e identificar os dados coletados. Essas tabelas são compartilhadas entre todas as tabelas de dados criadas para tipos de coletores individuais. Esse esquema está bloqueado e só pode ser modificado pelo proprietário do banco de dados do data warehouse de gerenciamento. Os nomes das tabelas nesse esquema são prefixados por "core".
A tabela a seguir descreve as tabelas de banco de dados no esquema principal. Essas tabelas de banco de dados permitem que o coletor de dados rastreie o local de origem dos dados, quem os inseriu e quando foram carregados no data warehouse.
Nome da tabela |
Descrição |
|---|---|
core.performance_counter_report_group_items |
Armazena informações sobre como os relatórios do data warehouse de gerenciamento devem agrupar e agregar contadores de desempenho. |
core.snapshots_internal |
Identifica cada novo instantâneo. Uma nova linha é inserida nessa tabela sempre que um pacote de carregamento inicia o carregamento de um novo lote de dados. |
core.snapshot_timetable_internal |
Armazena informações sobre as horas do instantâneo. A hora do instantâneo é armazenada em uma tabela separada porque muitos instantâneos podem ocorrer praticamente ao mesmo tempo. |
core.source.info_internal |
Esta tabela armazena informações sobre a fonte de dados. Esta tabela é atualizada sempre que um novo conjunto de coleta inicia o carregamento de dados no data warehouse. |
core.supported_collector_types_internal |
Contém as IDs dos tipos de coletor registrados que podem carregar dados no data warehouse de gerenciamento. Essa tabela só é atualizada quando o esquema do warehouse é atualizado para suportar um novo tipo de coletor. Quando o data warehouse de gerenciamento é criado, essa tabela é populada com as IDs dos tipos de coletor fornecidos pelo coletor de dados. |
core.wait_categories |
Contém as categorias usadas para agrupar tipos de espera de acordo com a característica wait_type. |
core.wait_types |
Contém os tipos de espera reconhecidos pelo coletor de dados. |
core.purge_info_internal |
Indica que foi feita uma solicitação para parar a remoção de dados do data warehouse de gerenciamento. |
As tabelas precedentes são usadas com tabelas de tipos de coletor para armazenar informações. Por exemplo, o tipo de coletor de Rastreamento SQL Genérico usa as tabelas a seguir para armazenar dados de rastreamento:
core.source_info_internal
core.snapshots_internal
snapshots.trace_info
snapshots.trace_data
Esquema de instantâneos
O esquema de instantâneos descreve os objetos que precisam armazenar e atualizar dados coletados pelos tipos de coletores fornecidos. As tabelas neste esquema são fixas e não precisam ser alteradas durante o tempo de vida do tipo de coletor. Se houver necessidade de alterações, o esquema só poderá ser alterado por membros com função mdw_admin. Essas tabelas são criadas para armazenar os dados coletados pelos conjuntos de coleta de dados do sistema. Para obter mais informações, consulte Conjuntos de coleta de dados do sistema.
As tabelas a seguir ilustram uma parte do esquema do data warehouse de gerenciamento necessária para os conjuntos de coleta de atividades do servidor e estatísticas de consulta.
Tabelas de recurso de nível de sistema
snapshots.os_wait_stats
snapshots.os_latch_stats
snapshots.os_schedulers
snapshots.os_memory_clerks
snapshots.os_memory_nodes
snapshots.sql_process_and_system_memory
Atividade do sistema
- snapshots.active_sessions_and_requests
Estatísticas de consulta
- snapshots.query_stats
Estatísticas de E/S
- snapshots.io_virtual_file_stats
Texto e plano de consulta
snapshots.notable_query_text
snapshots.notable_query_plan
Estatísticas de consultas normalizadas
snapshots.distinct_queries
snapshots.distinct_query_to_handle
Esquema custom_snapshots
Um esquema custom_snapshots descreve novas tabelas e exibições criadas quando os tipos de coletor padrão ou de terceiros são usados para criar conjuntos de coleta definidos pelo usuário. Qualquer tipo de coletor que exija uma nova tabela de dados para um item de coleta pode criar essa tabela neste esquema. Novas tabelas podem ser adicionadas a esse esquema por membros da função mdw_writer. Todas as outras alterações no esquema só poderão ser feitas por membros da função mdw_admin.
Você pode obter informações detalhadas sobre o tipo de dados e o conteúdo de colunas de tabelas do banco de dados lendo a documentação do procedimento armazenado do coletor de dados adequado para cada uma das tabelas.
Práticas recomendadas
Ao trabalhar com o data warehouse de gerenciamento, recomendamos que você siga estas práticas recomendadas:
Não modifique o metadados de tabelas de data warehouse de gerenciamento a menos que você esteja adicionando um tipo de coletor novo.
Não modifique os dados diretamente no data warehouse de gerenciamento. Alterar os dados que coletados invalida a legitimidade dos dados coletados.
Em vez de usar as tabelas diretamente, use os procedimentos armazenados documentados e as funções fornecidas pelo coletor de dados para acessar instância e dados de aplicativo. Os nomes e as definições de tabelas podem ser alterados. Elas são alteradas quando você atualiza o aplicativo e talvez sejam alteradas em futuras versões.