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Azure Synapse Analytics 监视数据参考
本文包含此服务的所有监视参考信息。
请参阅监视 Azure Synapse Analytics，详细了解可为 Azure Synapse Analytics 收集的数据以及如何使用这些数据。
指标
本部分列出了为此服务自动收集的所有平台指标。 这些指标也是 Azure Monitor 中支持的所有平台指标的全局列表的一部分。
有关指标保留的信息，请参阅 Azure Monitor 指标概述。
Microsoft.Synapse/workspaces 支持的指标
下表列出了可用于 Microsoft.Synapse/workspaces 资源类型的指标。
- 并非所有列都显示了每个表中。
- 某些列可能超出了页面的查看区域。 选择“展开表”以查看所有可用列。
表标题
- 类别 - 指标组或分类。
- 指标 - 在 Azure 门户中显示的指标显示名称。
- REST API 中的名称 - 在 REST API 中引用的指标名称。
- 单位 - 度量单位。
- 聚合 - 默认的聚合类型。 有效值：平均值（平均）、最小值（最小值）、最大值（最大值）、总计（总和）、计数。
- 维度 - 适用于指标的维度。
- 时间粒度 - 对指标采样的间隔。 例如，
PT1M表示该指标每分钟采样一次，PT30M表示每 30 分钟一次，PT1H表示每小时一次，以此类推。 - DS 导出 - 是否可通过诊断设置将指标导出到 Azure Monitor 日志。 要了解如何导出指标的信息，请参阅在 Azure Monitor 中创建诊断设置。
| 类别 | 指标 | REST API 中的名称 | Unit | 聚合 | 维度 | 时间粒度 | DS 导出 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 内置 SQL 池 | 已处理的数据（字节） 查询处理的数据量 |
BuiltinSqlPoolDataProcessedBytes |
字节 | 总计 | <无> | PT1M | 否 |
| 内置 SQL 池 | 登录尝试数 成功或失败的登录尝试计数 |
BuiltinSqlPoolLoginAttempts |
计数 | 平均值、最小值、最大值、总计 | Result |
PT1M | 否 |
| 内置 SQL 池 | 已结束的请求数 成功、失败或取消的请求计数 |
BuiltinSqlPoolRequestsEnded |
计数 | 平均值、最小值、最大值、总计 | Result |
PT1M | 否 |
| 集成 | 已结束活动运行数 成功、失败或取消的集成活动计数 |
IntegrationActivityRunsEnded |
计数 | 计数、总计 | Result、、FailureTypeActivity、ActivityType、Pipeline |
PT1M、PT1H | 否 |
| 集成 | 链接连接事件数 Synapse Link 连接事件（包括启动、停止和失败）的数量。 |
IntegrationLinkConnectionEvents |
计数 | 总计 | EventType, LinkConnectionName |
PT1M | 否 |
| 集成 | 链接已处理行数 Synapse Link 处理的已更改行计数。 |
IntegrationLinkProcessedChangedRows |
计数 | 总计 | TableName, LinkConnectionName |
PT1M | 否 |
| 集成 | 链接已处理的数据量（字节） Synapse Link 处理的数据量（以字节为单位）。 |
IntegrationLinkProcessedDataVolume |
字节 | 总计 | TableName、 LinkTableStatus、、 LinkConnectionName |
PT1M | 否 |
| 集成 | 链接延迟（秒） Synapse Link 数据处理延迟（以秒为单位）。 |
IntegrationLinkProcessingLatencyInSeconds |
计数 | 最大值、最小值、平均值 | LinkConnectionName |
PT1M | 否 |
| 集成 | 链接表格事件 Synapse Link 表事件（包括快照、删除和失败）的数量。 |
IntegrationLinkTableEvents |
计数 | 总计 | TableName、 EventType、、 LinkConnectionName |
PT1M | 否 |
| 集成 | 已结束管道运行数 成功、失败或取消的集成管道运行计数 |
IntegrationPipelineRunsEnded |
计数 | 计数、总计 | Result、 FailureType、、 Pipeline |
PT1M、PT1H | 否 |
| 集成 | 已结束触发器运行数 成功、失败或取消的集成触发器计数 |
IntegrationTriggerRunsEnded |
计数 | 计数、总计 | Result、 FailureType、、 Trigger |
PT1M、PT1H | 否 |
| 流式处理作业 | 积压的输入事件数（预览） 这是美国东部和西欧区域中提供的预览指标。 积压的输入事件源的数量。 |
SQLStreamingBackloggedInputEventSources |
计数 | 总计 | SQLPoolName、、SQLDatabaseNameJobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 流式处理作业 | 数据转换错误数（预览） 这是美国东部和西欧区域中提供的预览指标。 无法转换为预期输出架构的输出事件的数量。 可以将错误策略更改为“删除”，以删除遇到此情况的事件。 |
SQLStreamingConversionErrors |
计数 | 总计 | SQLPoolName、、SQLDatabaseNameJobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 流式处理作业 | 输入反序列化错误数（预览） 这是美国东部和西欧区域中提供的预览指标。 不可反序列化的输入事件数。 |
SQLStreamingDeserializationError |
计数 | 总计 | SQLPoolName、、SQLDatabaseNameJobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 流式处理作业 | 早期输入事件数（预览） 这是美国东部和西欧区域中提供的预览指标。 根据提前到达策略，应用程序时间被视为早于到达时间的输入事件数。 |
SQLStreamingEarlyInputEvents |
计数 | 总计 | SQLPoolName、、SQLDatabaseNameJobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 流式处理作业 | 输入事件数（字节）（预览） 这是美国东部和西欧区域中提供的预览指标。 流式处理作业收到的数据量（以字节为单位）。 这可以用于验证正在发送到输入源的事件。 |
SQLStreamingInputEventBytes |
计数 | 总计 | SQLPoolName、、SQLDatabaseNameJobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 流式处理作业 | 输入事件数（预览） 这是美国东部和西欧区域中提供的预览指标。 输入事件数。 |
SQLStreamingInputEvents |
计数 | 总计 | SQLPoolName、、SQLDatabaseNameJobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 流式处理作业 | 收到的输入源数（预览） 这是美国东部和西欧区域中提供的预览指标。 每秒输入事件源的数量。 |
SQLStreamingInputEventsSourcesPerSecond |
计数 | 总计 | SQLPoolName、、SQLDatabaseNameJobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 流式处理作业 | 延迟输入事件数（预览） 这是美国东部和西欧区域中提供的预览指标。 根据延迟到达策略，应用程序时间被视为晚于到达时间的输入事件数。 |
SQLStreamingLateInputEvents |
计数 | 总计 | SQLPoolName、、SQLDatabaseNameJobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 流式处理作业 | 无序事件数（预览） 这是美国东部和西欧区域中提供的预览指标。 事件中心输入适配器收到的无序事件中心事件（序列化消息）的数目，系统根据事件排序策略来删除这些事件，或者为其提供一个经过调整的时间戳。 |
SQLStreamingOutOfOrderEvents |
计数 | 总计 | SQLPoolName、、SQLDatabaseNameJobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 流式处理作业 | 输出事件数（预览） 这是美国东部和西欧区域中提供的预览指标。 输出事件数。 |
SQLStreamingOutputEvents |
计数 | 总计 | SQLPoolName、、SQLDatabaseNameJobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 流式处理作业 | 水印延迟（预览） 这是美国东部和西欧区域中提供的预览指标。 输出水印延迟（秒）。 |
SQLStreamingOutputWatermarkDelaySeconds |
计数 | 最大值、最小值、平均值 | SQLPoolName、、SQLDatabaseNameJobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 流式处理作业 | 以百分比表示的资源利用率（预览） 这是美国东部和西欧区域中提供的预览指标。 以百分比表示的资源利用率。 高利用率指示作业使用的资源数接近分配的最大资源数。 |
SQLStreamingResourceUtilization |
百分比 | 最大值、最小值、平均值 | SQLPoolName、、SQLDatabaseNameJobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
| 流式处理作业 | 运行时错误数（预览） 这是美国东部和西欧区域中提供的预览指标。 与查询处理相关的错误总数（不包括引入事件或输出结果时发现的错误）。 |
SQLStreamingRuntimeErrors |
计数 | 总计 | SQLPoolName、、SQLDatabaseNameJobName、LogicalName、PartitionId、ProcessorInstance |
PT1M | 否 |
Azure Synapse Link 指标
Azure Synapse Link 向 Azure Monitor 发出以下指标：
| 指标 | 聚合类型 | 说明 |
|---|---|---|
| Link 连接事件 | Sum | Synapse Link 连接事件（包括启动、停止和失败）的数量 |
| Link 延迟（以秒为单位） | 最大值、最小值、平均值 | Synapse Link 数据处理延迟（以秒为单位） |
| Link 已处理的数据量（字节） | Sum | Synapse Link 处理的数据量（以字节为单位） |
| Link 已处理的行 | Sum | Synapse Link 处理的行计数 |
| Link 表事件 | Sum | Synapse Link 表事件（包括快照、删除和失败）的数量 |
Microsoft.Synapse/workspaces/bigDataPools 支持的指标
下表列出了可用于 Microsoft.Synapse/workspaces/bigDataPools 资源类型的指标。
- 并非所有列都显示了每个表中。
- 某些列可能超出了页面的查看区域。 选择“展开表”以查看所有可用列。
表标题
- 类别 - 指标组或分类。
- 指标 - 在 Azure 门户中显示的指标显示名称。
- REST API 中的名称 - 在 REST API 中引用的指标名称。
- 单位 - 度量单位。
- 聚合 - 默认的聚合类型。 有效值：平均值（平均）、最小值（最小值）、最大值（最大值）、总计（总和）、计数。
- 维度 - 适用于指标的维度。
- 时间粒度 - 对指标采样的间隔。 例如，
PT1M表示该指标每分钟采样一次，PT30M表示每 30 分钟一次，PT1H表示每小时一次，以此类推。 - DS 导出 - 是否可通过诊断设置将指标导出到 Azure Monitor 日志。 要了解如何导出指标的信息，请参阅在 Azure Monitor 中创建诊断设置。
| 类别 | 指标 | REST API 中的名称 | Unit | 聚合 | 维度 | 时间粒度 | DS 导出 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Apache Spark 池 | 分配的 vCore 数 为 Apache Spark 池分配的 Vcore 数 |
BigDataPoolAllocatedCores |
计数 | 最大值、最小值、平均值、总计 | SubmitterId |
PT1M | 否 |
| Apache Spark 池 | 分配的内存 (GB) 为 Apach Spark 池分配的内存 (GB) |
BigDataPoolAllocatedMemory |
计数 | 最大值、最小值、平均值、总计 | SubmitterId |
PT1M | 否 |
| Apache Spark 池 | 活动的 Apache Spark 应用程序数 活动 Apache Spark 池应用程序总计 |
BigDataPoolApplicationsActive |
计数 | 最大值、最小值、平均值 | JobState |
PT1M | 否 |
| Apache Spark 池 | 已结束的 Apache Spark 应用程序数 已结束的 Apache Spark 池应用程序的计数 |
BigDataPoolApplicationsEnded |
计数 | 总计 | JobType, JobResult |
PT1M | 否 |
Microsoft.Synapse/workspaces/kustoPools 支持的指标
下表列出了可用于 Microsoft.Synapse/workspaces/kustoPools 资源类型的指标。
- 并非所有列都显示在每个表中。
- 某些列可能超出了页面的查看区域。 选择“展开表”以查看所有可用列。
表标题
- 类别 - 指标组或分类。
- 指标 - 在 Azure 门户中显示的指标显示名称。
- REST API 中的名称 - 在 REST API 中引用的指标名称。
- 单位 - 度量单位。
- 聚合 - 默认的聚合类型。 有效值：平均值（平均）、最小值（最小值）、最大值（最大值）、总计（总和）、计数。
- 维度 - 适用于指标的维度。
- 时间粒度 - 对指标采样的间隔。 例如，
PT1M表示该指标每分钟采样一次，PT30M表示每 30 分钟一次，PT1H表示每小时一次，以此类推。 - DS 导出 - 是否可通过诊断设置将指标导出到 Azure Monitor 日志。 要了解如何导出指标的信息，请参阅在 Azure Monitor 中创建诊断设置。
| 类别 | 指标 | REST API 中的名称 | Unit | 聚合 | 维度 | 时间粒度 | DS 导出 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 引入运行状况和性能 | Batch Blob 计数 聚合批处理中用于引入的数据源数。 |
BatchBlobCount |
计数 | 平均值、最大值、最小值 | Database |
PT1M | 是 |
| 引入运行状况和性能 | 批处理持续时间 引入流中聚合阶段的持续时间。 |
BatchDuration |
秒 | 平均值、最大值、最小值 | Database |
PT1M | 是 |
| 引入运行状况和性能 | 已处理的批处理 引入的聚合批处理数。 批处理类型：批处理是否达到批处理策略设置的批处理时间、数据大小或文件数限制 |
BatchesProcessed |
计数 | 总计、平均值、最大值、最小值 | Database, SealReason |
PT1M | 是 |
| 引入运行状况和性能 | 批次大小 引入的聚合批处理中未压缩的预期数据大小。 |
BatchSize |
字节 | 平均值、最大值、最小值 | Database |
PT1M | 是 |
| 引入运行状况和性能 | 已删除的 Blob 被组件永久拒绝的 blob 数。 |
BlobsDropped |
计数 | 总计、平均值、最小值、最大值 | Database、 ComponentType、、 ComponentName |
PT1M | 是 |
| 引入运行状况和性能 | 已处理的 Blob 组件处理的 blob 数。 |
BlobsProcessed |
计数 | 总计、平均值、最小值、最大值 | Database、 ComponentType、、 ComponentName |
PT1M | 是 |
| 引入运行状况和性能 | 收到的 Blob 组件从输入流接收的 blob 数。 |
BlobsReceived |
计数 | 总计、平均值、最小值、最大值 | Database、 ComponentType、、 ComponentName |
PT1M | 是 |
| 群集运行状况 | 缓存利用率（已弃用） 群集范围内的利用率级别。 该指标已弃用并仅用于后向兼容，应改用“缓存利用率因数”指标。 |
CacheUtilization |
百分比 | 平均值、最大值、最小值 | <无> | PT1M | 是 |
| 群集运行状况 | 缓存利用率因子 群集中专用于热缓存的已利用磁盘空间的百分比。 100% 表示分配给热数据的磁盘空间得到了充分利用。 在缓存大小方面无需执行任何操作。 超过 100% 表示群集的磁盘空间不够大，无法容纳缓存策略定义的热数据。 为确保所有热数据都有足够的空间，需减少热数据量或横向扩展群集。建议启用自动缩放。 |
CacheUtilizationFactor |
百分比 | 平均值、最大值、最小值 | <无> | PT1M | 是 |
| 导出运行状况和性能 | 连续导出最大延迟 群集中连续导出作业报告的延迟（分钟） |
ContinuousExportMaxLatenessMinutes |
计数 | 最大值 | <无> | PT1M | 是 |
| 导出运行状况和性能 | 连续导出 - 导出的记录数 导出的记录数，在导出操作期间对每个写入的存储项目激发 |
ContinuousExportNumOfRecordsExported |
计数 | 总计 | ContinuousExportName, Database |
PT1M | 是 |
| 导出运行状况和性能 | 连续导出挂起计数 做好执行准备的挂起的连续导出作业数 |
ContinuousExportPendingCount |
计数 | 最大值 | <无> | PT1M | 是 |
| 导出运行状况和性能 | 连续导出结果 指示连续导出是成功还是失败 |
ContinuousExportResult |
计数 | 计数 | ContinuousExportName、 Result、、 Database |
PT1M | 是 |
| 群集运行状况 | CPU CPU 使用率级别 |
CPU |
百分比 | 平均值、最大值、最小值 | <无> | PT1M | 是 |
| 引入运行状况和性能 | 发现延迟 由数据连接（如果存在）报告。 从消息被排队或事件被创建到数据连接发现它的时间（以秒为单位）。 此时间未包括在 Azure 数据资源管理器总引入持续时间中。 |
DiscoveryLatency |
秒 | 平均值 | ComponentType, ComponentName |
PT1M | 是 |
| 引入运行状况和性能 | 已删除的事件 数据连接永久删除的事件数。 将发送包含失败原因的引入结果指标。 |
EventsDropped |
计数 | 总计、平均值、最小值、最大值 | ComponentType, ComponentName |
PT1M | 是 |
| 引入运行状况和性能 | 已处理的事件 群集处理的事件数 |
EventsProcessed |
计数 | 总计、平均值、最小值、最大值 | ComponentType, ComponentName |
PT1M | 是 |
| 引入运行状况和性能 | 收到的事件 数据连接接收的事件数。 |
EventsReceived |
计数 | 总计、平均值、最小值、最大值 | ComponentType, ComponentName |
PT1M | 是 |
| 导出运行状况和性能 | 导出利用率 导出利用率 |
ExportUtilization |
百分比 | 最大值 | <无> | PT1M | 是 |
| 群集运行状况 | FollowerLatency 追随者数据库会同步领导者数据库中的更改。 由于同步的缘故，数据可用性方面会存在几秒钟到几分钟的数据延迟。此指标度量延迟时间的长短。 延迟时间取决于先导数据库元数据的总体大小。这是一个群集级别的指标：追随者捕获所追随的所有数据库的元数据。 此指标表示进程的延迟。 |
FollowerLatency |
毫秒 | 平均值、最大值、最小值 | State, RoleInstance |
PT1M | 是 |
| 引入运行状况和性能 | 引入延迟 引入数据的延迟，根据从群集中收到数据，到数据可供查询的时间来测得。 引入延迟周期决于引入方案。 |
IngestionLatencyInSeconds |
秒 | 平均值、最大值、最小值 | IngestionKind |
PT1M | 是 |
| 引入运行状况和性能 | 引入结果 失败或成功被引入的源的总数。 通过按状态拆分指标，你可获取有关引入操作状态的详细信息。 |
IngestionResult |
计数 | 总计 | IngestionResultDetails, FailureKind |
PT1M | 是 |
| 群集运行状况 | 引入利用率 群集中已使用引入槽的比率 |
IngestionUtilization |
百分比 | 平均值、最大值、最小值 | <无> | PT1M | 是 |
| 引入运行状况和性能 | 引入量 引入群集的数据总量 |
IngestionVolumeInMB |
字节 | 总计、最大值 | Database |
PT1M | 是 |
| 群集运行状况 | 实例计数 实例总计数 |
InstanceCount |
计数 | Average、Maximum、Minimum、Count、Total | <无> | PT1M | 是 |
| 群集运行状况 | 保持活动状态 完整性检查表明群集对查询做出了响应 |
KeepAlive |
计数 | 平均值 | <无> | PT1M | 是 |
| 具体化视图运行状况和性能 | 具体化视图年龄 具体化视图生存期（分钟） |
MaterializedViewAgeMinutes |
计数 | 平均值 | Database, MaterializedViewName |
PT1M | 是 |
| 具体化视图运行状况和性能 | 具体化视图年龄 具体化视图生存期（秒） |
MaterializedViewAgeSeconds |
秒 | 平均值、最小值、最大值 | Database, MaterializedViewName |
PT1M | 是 |
| 具体化视图运行状况和性能 | 具体化视图数据丢失 指示具体化视图中潜在的数据丢失 |
MaterializedViewDataLoss |
计数 | 最大值 | Database、 MaterializedViewName、、 Kind |
PT1M | 是 |
| 具体化视图运行状况和性能 | 具体化视图盘区重新生成 区重新生成数 |
MaterializedViewExtentsRebuild |
计数 | 平均值 | Database, MaterializedViewName |
PT1M | 是 |
| 具体化视图运行状况和性能 | 具体化视图运行状况 具体化视图的运行状况（1 表示正常，0 表示不正常） |
MaterializedViewHealth |
计数 | 平均值 | Database, MaterializedViewName |
PT1M | 是 |
| 具体化视图运行状况和性能 | 增量中的具体化视图记录 视图的非具体化部分中的记录数 |
MaterializedViewRecordsInDelta |
计数 | 平均值 | Database, MaterializedViewName |
PT1M | 是 |
| 具体化视图运行状况和性能 | 具体化视图结果 具体化过程的结果 |
MaterializedViewResult |
计数 | 平均值 | Database、 MaterializedViewName、、 Result |
PT1M | 是 |
| 查询性能 | 查询持续时间 队列持续时间（秒） |
QueryDuration |
毫秒 | 平均值、最大值、最小值、总计 | QueryStatus |
PT1M | 是 |
| 查询性能 | 查询结果 总查询数。 |
QueryResult |
计数 | 计数 | QueryStatus |
PT1M | 否 |
| 引入运行状况和性能 | 队列长度 组件队列中挂起的消息数。 |
QueueLength |
计数 | 平均值 | ComponentType |
PT1M | 是 |
| 引入运行状况和性能 | 队列最早的消息 从插入队列中最早的消息开始的时间（以秒为单位）。 |
QueueOldestMessage |
计数 | 平均值 | ComponentType |
PT1M | 是 |
| 引入运行状况和性能 | 接收的数据大小字节数 数据连接接收的数据的大小。 这是数据流的大小，或者原始数据大小（如果有）。 |
ReceivedDataSizeBytes |
字节 | Average、Total | ComponentType, ComponentName |
PT1M | 是 |
| 引入运行状况和性能 | 阶段延迟 从发现消息到报告组件接收到消息进行处理的累计时间（发现时间是在消息排队等待引入队列时或被数据连接发现时设置的）。 |
StageLatency |
秒 | 平均值 | Database, ComponentType |
PT1M | 是 |
| 流式引入 | 流式引入数据速率 流式引入数据速率 |
StreamingIngestDataRate |
字节 | 平均值、最小值、最大值 | <无> | PT1M | 是 |
| 流式引入 | 流式引入持续时间 流引入持续时间（毫秒） |
StreamingIngestDuration |
毫秒 | 平均值、最小值、最大值 | <无> | PT1M | 是 |
| 流式引入 | 流式引入结果 流引入结果 |
StreamingIngestResults |
Count | 计数 | Result |
PT1M | 是 |
| 流式引入 | 流式引入利用率 与最大并发流引入请求数相比，流式引入利用率是实际执行的并发流式引入请求的百分比。 |
StreamingIngestUtilization |
百分比 | 平均值、最大值、最小值 | <无> | PT1M | 是 |
| 查询性能 | 并发查询总数 并发查询总数 |
TotalNumberOfConcurrentQueries |
计数 | 平均值、最大值、最小值 | <无> | PT1M | 是 |
| 群集运行状况 | 盘区总数 数据盘区总数 |
TotalNumberOfExtents |
计数 | 平均值、最大值、最小值 | <无> | PT1M | 是 |
| 群集运行状况 | 受限制的命令总数 受限制的命令总数 |
TotalNumberOfThrottledCommands |
计数 | 平均值、最大值、最小值、总计 | CommandType |
PT1M | 是 |
| 查询性能 | 受限制的查询总数 受限制的查询总数 |
TotalNumberOfThrottledQueries |
计数 | 平均值、最大值、最小值、总计 | <无> | PT1M | 是 |
| 查询性能 | 弱一致性延迟 上一次元数据同步与下一次元数据同步之间的最大延迟（在 DB/节点范围内） |
WeakConsistencyLatency |
秒 | 平均值、最大值、最小值 | Database, RoleInstance |
PT1M | 是 |
Microsoft.Synapse/workspaces/scopePools 支持的指标
下表列出了可用于 Microsoft.Synapse/workspaces/scopePools 资源类型的指标。
- 并非所有列都显示在每个表中。
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表标题
- 类别 - 指标组或分类。
- 指标 - 在 Azure 门户中显示的指标显示名称。
- REST API 中的名称 - 在 REST API 中引用的指标名称。
- 单位 - 度量单位。
- 聚合 - 默认的聚合类型。 有效值：平均值（平均）、最小值（最小值）、最大值（最大值）、总计（总和）、计数。
- 维度 - 适用于指标的维度。
- 时间粒度 - 对指标采样的间隔。 例如，
PT1M表示该指标每分钟采样一次，PT30M表示每 30 分钟一次，PT1H表示每小时一次，以此类推。 - DS 导出 - 是否可通过诊断设置将指标导出到 Azure Monitor 日志。 要了解如何导出指标的信息，请参阅在 Azure Monitor 中创建诊断设置。
| 类别 | 指标 | REST API 中的名称 | Unit | 聚合 | 维度 | 时间粒度 | DS 导出 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SCOPE 池 | SCOPE 作业的 PN 持续时间 每个 SCOPE 作业使用的 PN（进程节点）持续时间（毫秒） |
ScopePoolJobPNMetric |
毫秒 | 最大值、最小值、平均值、总计、计数 | JobType, JobResult |
PT1M | 是 |
| SCOPE 池 | SCOPE 作业的排队持续时间 每个 SCOPE 作业使用的排队持续时间（毫秒） |
ScopePoolJobQueuedDurationMetric |
毫秒 | 最大值、最小值、平均值、总计、计数 | JobType |
PT1M | 是 |
| SCOPE 池 | SCOPE 作业的运行持续时间 每个 SCOPE 作业使用的运行持续时间（毫秒） |
ScopePoolJobRunningDurationMetric |
毫秒 | 最大值、最小值、平均值、总计、计数 | JobType, JobResult |
PT1M | 是 |
Microsoft.Synapse/workspaces/sqlPools 支持的指标
下表列出了可用于 Microsoft.Synapse/workspaces/sqlPools 资源类型的指标。
- 并非所有列都显示了每个表中。
- 某些列可能超出了页面的查看区域。 选择“展开表”以查看所有可用列。
表标题
- 类别 - 指标组或分类。
- 指标 - 在 Azure 门户中显示的指标显示名称。
- REST API 中的名称 - 在 REST API 中引用的指标名称。
- 单位 - 度量单位。
- 聚合 - 默认的聚合类型。 有效值：平均值（平均）、最小值（最小值）、最大值（最大值）、总计（总和）、计数。
- 维度 - 适用于指标的维度。
- 时间粒度 - 对指标采样的间隔。 例如，
PT1M表示该指标每分钟采样一次，PT30M表示每 30 分钟一次，PT1H表示每小时一次，以此类推。 - DS 导出 - 是否可通过诊断设置将指标导出到 Azure Monitor 日志。 要了解如何导出指标的信息，请参阅在 Azure Monitor 中创建诊断设置。
| 类别 | 指标 | REST API 中的名称 | Unit | 聚合 | 维度 | 时间粒度 | DS 导出 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SQL 专用池 | 活动查询数 活动查询数。 如果使用此指标时不进行筛选和拆分，会显示系统上运行的所有活动查询 |
ActiveQueries |
计数 | 总计 | IsUserDefined |
PT1M | 否 |
| SQL 专用池 | 自适应缓存命中百分比 度量工作负荷使用自适应缓存的效果。 将此指标与缓存命中百分比指标一起使用，以确定是要扩展以增加容量还是重新运行工作负荷以生成缓存 |
AdaptiveCacheHitPercent |
百分比 | 最大值、最小值、平均值 | <无> | PT1M | 否 |
| SQL 专用池 | 自适应缓存使用百分比 度量工作负荷使用自适应缓存的效果。 将此指标与缓存已用百分比指标一起使用，以确定是要扩展以增加容量还是重新运行工作负荷以生成缓存 |
AdaptiveCacheUsedPercent |
百分比 | 最大值、最小值、平均值 | <无> | PT1M | 否 |
| SQL 专用池 | 连接 SQL 池的总登录数 |
Connections |
计数 | 总计 | Result |
PT1M | 是 |
| SQL 专用池 | 防火墙阻止的连接数 防火墙规则阻止的连接计数。 重新访问 SQL 池的访问控制策略，并在计数较高时监视这些连接 |
ConnectionsBlockedByFirewall |
计数 | 总计 | <无> | PT1M | 否 |
| SQL 专用池 | CPU 使用百分比 SQL 池中所有节点的 CPU 使用率 |
CPUPercent |
百分比 | 最大值、最小值、平均值 | <无> | PT1M | 否 |
| SQL 专用池 | DWU 限制 SQL 池的服务级别目标 |
DWULimit |
计数 | 最大值、最小值、平均值 | <无> | PT1M | 否 |
| SQL 专用池 | 已用的 DWU 整个 SQL 池中使用情况的高级表示形式。 按“DWU 限制”*“DWU 百分比”来度量 |
DWUUsed |
计数 | 最大值、最小值、平均值 | <无> | PT1M | 否 |
| SQL 专用池 | DWU 使用百分比 整个 SQL 池中使用情况的高级表示形式。 通过选择 CPU 百分比与数据 IO 百分比这二者中的最大值来度量 |
DWUUsedPercent |
百分比 | 最大值、最小值、平均值 | <无> | PT1M | 否 |
| SQL 专用池 | 本地 tempdb 已用百分比 所有计算节点上的本地 tempdb 利用率 - 每五分钟发出一次值 |
LocalTempDBUsedPercent |
百分比 | 最大值、最小值、平均值 | <无> | PT1M | 否 |
| SQL 专用池 | 已用内存百分比 SQL 池中所有节点的内存使用率 |
MemoryUsedPercent |
百分比 | 最大值、最小值、平均值 | <无> | PT1M | 否 |
| SQL 专用池 | 排队的查询数 达到最大并发限制后排队请求的累计计数 |
QueuedQueries |
计数 | 总计 | IsUserDefined |
PT1M | 否 |
| SQL 专用池 - 工作负荷管理 | 工作负荷组活动查询 工作负荷组中的活动查询。 如果使用此指标时不进行筛选和拆分，会显示系统上运行的所有活动查询 |
WLGActiveQueries |
计数 | 总计 | IsUserDefined, WorkloadGroup |
PT1M | 否 |
| SQL 专用池 - 工作负荷管理 | 工作负荷组查询超时 已超时的工作负荷组查询。只有在查询开始执行查询后，此指标才报告查询超时（不包括由于锁定或资源等待而导致的等待时间） |
WLGActiveQueriesTimeouts |
计数 | 总计 | IsUserDefined, WorkloadGroup |
PT1M | 否 |
| SQL 专用池 - 工作负荷管理 | 按最大资源百分比列出的工作负荷组分配 显示每个工作负荷组的相对于“有效上限资源百分比”的资源分配百分比。 此指标提供工作负荷组的有效利用率 |
WLGAllocationByEffectiveCapResourcePercent |
百分比 | 最大值、最小值、平均值 | IsUserDefined, WorkloadGroup |
PT1M | 否 |
| SQL 专用池 - 工作负荷管理 | 按系统百分比列出的工作负荷组分配 相对于整个系统的资源分配百分比 |
WLGAllocationBySystemPercent |
百分比 | 最大值、最小值、平均值、总计 | IsUserDefined, WorkloadGroup |
PT1M | 否 |
| SQL 专用池 - 工作负荷管理 | 有效上限资源百分比 工作负荷组的有效上限资源百分比。 如果存在其他 min_percentage_resource > 0 的工作负荷组，effective_cap_percentage_resource 按比例降低 |
WLGEffectiveCapResourcePercent |
百分比 | 最大值、最小值、平均值 | IsUserDefined, WorkloadGroup |
PT1M | 否 |
| SQL 专用池 - 工作负荷管理 | 有效最小资源百分比 在考虑了服务级别和工作负荷组设置的情况下，允许的有效最小资源百分比设置。 在较低的服务级别可将有效 min_percentage_resource 调整为更高 |
WLGEffectiveMinResourcePercent |
百分比 | 最小值、最大值、平均值、总计 | IsUserDefined, WorkloadGroup |
PT1M | 否 |
| SQL 专用池 - 工作负荷管理 | 工作负荷组排队查询 达到最大并发限制后排队请求的累计计数 |
WLGQueuedQueries |
计数 | 总计 | IsUserDefined, WorkloadGroup |
PT1M | 否 |
详细信息
专用 SQL 池衡量计算数据仓库单位 (DWU) 的性能。
MemoryUsedPercent和CPUPercent等指标不是显示各个节点的详细信息（例如每个节点的内存或每个节点的 CPU 数量），而是显示一段时间内的总体使用趋势。 这些趋势可帮助管理员了解专用 SQL 池实例的使用情况。 内存或 CPU 占用情况的变化可能会触发诸如纵向扩展或纵向缩减 DWU 或调查可能需要优化的查询等操作。DWUUsed仅表示 SQL 池中的大致使用情况，而不是综合利用率指标。 若要确定是要纵向扩展还是纵向缩减，请考虑 DWU 可能会影响的所有因素，例如并发性、内存、tempdb 大小和自适应缓存容量。 以不同的 DWU 设置运行工作负荷，以确定哪种设置最适合业务目标。即使数据仓库处于空闲状态，
MemoryUsedPercent也会反映利用率，而不会反映活动工作负荷内存消耗。 跟踪此指标以及 tempdb 大小和 Gen2 缓存，以确定是否需要缩放更多缓存容量以提高工作负荷性能。为特定数据仓库（而不是服务器本身）报告失败和成功的连接。
指标维度
有关指标维度定义的信息，请参阅多维指标。
此服务具有以下与其指标关联的维度。
Microsoft.Synapse/workspaces
Result、、FailureType、ActivityType、、 TriggerTableNameSQLDatabaseNameSQLPoolNamePartitionIdEventTypeLogicalNameLinkTableStatusJobNameLinkConnectionNamePipelineActivityProcessorInstance
使用 IntegrationActivityRunsEnded、IntegrationPipelineRunsEnded、IntegrationTriggerRunsEnded 和 BuiltinSqlPoolDataRequestsEnded 指标的 Result 维度按 Succeeded、Failed 或 Canceled 最终状态进行筛选。
Microsoft.Synapse/workspaces/bigDataPools
SubmitterId、、JobStateJobType、、JobResult
Microsoft.Synapse/workspaces/kustoPools
Database、SealReason、、ComponentNameComponentType、ContinuousExportName、 ResultEventStatusStateRoleInstanceIngestionResultDetailsFailureKindMaterializedViewNameKindResultQueryStatusComponentTypeCommandType
Microsoft.Synapse/workspaces/scopePools
JobType, JobResult
Microsoft.Synapse/workspaces/sqlPools
IsUserDefined, Result
资源日志
本部分列出了可为此服务收集的资源日志类型。 本部分拉取自 Azure Monitor 支持的所有资源日志类别类型列表。
Microsoft.Synapse/workspaces 支持的指标
| Category | 类别显示名称 | 日志表 | 支持基本日志计划 | 支持引入时间转换 | 示例查询 | 导出成本 |
|---|---|---|---|---|---|---|
BuiltinSqlReqsEnded |
已结束的内置 Sql 池请求 | SynapseBuiltinSqlPoolRequestsEnded 已结束的 Azure Synapse 内置无服务器 SQL 池请求数。 |
否 | 是 | 否 | |
GatewayApiRequests |
Synapse 网关 API 请求 | SynapseGatewayApiRequests Azure Synapse 网关 API 请求。 |
否 | 是 | 否 | |
IntegrationActivityRuns |
集成活动运行 | SynapseIntegrationActivityRuns Synapse 集成活动运行的日志数。 |
否 | 是 | 是 | |
IntegrationPipelineRuns |
集成管道运行 | SynapseIntegrationPipelineRuns Synapse 集成管道运行的日志数。 |
否 | 是 | 是 | |
IntegrationTriggerRuns |
集成触发器运行 | SynapseIntegrationTriggerRuns Synapse 集成触发器运行的日志数。 |
否 | 是 | 是 | |
SQLSecurityAuditEvents |
SQL 安全审核事件 | SQLSecurityAuditEvents Azure Synapse SQL 审核日志。 |
否 | 是 | 否 | |
SynapseLinkEvent |
Synapse Link 事件 | SynapseLinkEvent 有关 Synapse Link 的信息，包括链接状态和链接表状态。 |
否 | 否 | 查询 | 是 |
SynapseRbacOperations |
Synapse RBAC 操作 | SynapseRbacOperations Azure Synapse 基于角色的访问控制 (SRBAC) 操作。 |
否 | 是 | 否 |
注意
SynapseBuiltinSqlPoolRequestsEnded 事件仅针对从存储读取数据的查询发出。 它不会针对仅处理元数据的查询发出。
Microsoft.Synapse/workspaces/bigDataPools 支持的指标
| Category | 类别显示名称 | 日志表 | 支持基本日志计划 | 支持引入时间转换 | 示例查询 | 导出成本 |
|---|---|---|---|---|---|---|
BigDataPoolAppEvents |
大数据池应用程序执行指标 | 否 | No | 是 | ||
BigDataPoolAppsEnded |
已结束的大数据池应用程序 | SynapseBigDataPoolApplicationsEnded 已结束的 Apache Spark 应用程序的相关信息。 |
否 | 是 | 否 | |
BigDataPoolBlockManagerEvents |
大数据池块管理器事件 | 否 | No | 是 | ||
BigDataPoolDriverLogs |
大数据池驱动程序日志 | 否 | No | 是 | ||
BigDataPoolEnvironmentEvents |
大数据池环境事件 | 否 | No | 是 | ||
BigDataPoolExecutorEvents |
大数据池执行程序事件 | 否 | No | 是 | ||
BigDataPoolExecutorLogs |
大数据池执行程序日志 | 否 | No | 是 | ||
BigDataPoolJobEvents |
大数据池作业事件 | 否 | No | 是 | ||
BigDataPoolSqlExecutionEvents |
大数据池 Sql 执行事件 | 否 | No | 是 | ||
BigDataPoolStageEvents |
大数据池阶段事件 | 否 | No | 是 | ||
BigDataPoolTaskEvents |
大数据池任务事件 | 否 | No | 是 |
Microsoft.Synapse/workspaces/kustoPools 支持的资源日志
| Category | 类别显示名称 | 日志表 | 支持基本日志计划 | 支持引入时间转换 | 示例查询 | 导出成本 |
|---|---|---|---|---|---|---|
Command |
命令 | SynapseDXCommand Azure 数据资源管理器 synapse 命令执行摘要。 日志包括 DatabaseName、State、Duration，可用于监视在群集上调用的命令 |
否 | No | 是 | |
FailedIngestion |
失败的引入 | 否 | No | 是 | ||
IngestionBatching |
引入批处理 | SynapseDXIngestionBatching Azure 数据探索 synapse 引入批处理操作。 这些日志包含准备引入的批处理的详细统计信息（持续时间、批大小和 Blob 计数） |
否 | No | 是 | |
Journal |
期刊 | 否 | No | 是 | ||
Query |
查询 | SynapseDXQuery Azure 数据资源管理器 synpase 查询执行摘要。 日志包括 DatabaseName、State、Duration，可用于监视在群集上调用的查询 |
否 | No | 是 | |
SucceededIngestion |
成功的引入 | SynapseDXSucceededIngestion 成功的引入操作日志提供有关成功完成的引入操作的信息。 日志包括数据源详细信息，这些详细信息与 |
否 | 是 | 是 | |
TableDetails |
表详细信息 | SynapseDXTableDetails Azure 数据资源管理器 Synpase 表详细信息 |
否 | No | 是 | |
TableUsageStatistics |
表使用情况统计信息 | SynapseDXTableUsageStatistics Azure 日期资源管理器 synapse 表使用情况统计信息。 日志包括 DatabaseName、TableName、可用于监视群集表使用情况的用户 |
否 | No | 是 |
Microsoft.Synapse/workspaces/scopePools 支持的资源日志
| Category | 类别显示名称 | 日志表 | 支持基本日志计划 | 支持引入时间转换 | 示例查询 | 导出成本 |
|---|---|---|---|---|---|---|
ScopePoolScopeJobsEnded |
作用域池作用域作业已结束 | SynapseScopePoolScopeJobsEnded SCOPE 结束事件，包括 SCOPE 作业结果和有关作业的信息。 |
否 | No | 是 | |
ScopePoolScopeJobsStateChange |
作用域池作用域作业状态更改 | 否 | No | 是 |
Microsoft.Synapse/workspaces/sqlPools 支持的指标
| Category | 类别显示名称 | 日志表 | 支持基本日志计划 | 支持引入时间转换 | 示例查询 | 导出成本 |
|---|---|---|---|---|---|---|
DmsWorkers |
Dms 辅助角色 | SynapseSqlPoolDmsWorkers 在 Azure Synapse 专用 SQL 池中完成 DMS 步骤的辅助角色的相关信息。 |
是 | 是 | 否 | |
ExecRequests |
Exec 请求 | SynapseSqlPoolExecRequests Azure Synapse 专用 SQL 池中的 SQL 请求或查询的相关信息。 |
是 | 是 | 否 | |
RequestSteps |
请求步骤 | SynapseSqlPoolRequestSteps 在 Azure Synapse 专用 SQL 池中编写给定 SQL 请求或查询的请求步骤的相关信息。 |
是 | 是 | 否 | |
SqlRequests |
Sql 请求 | SynapseSqlPoolSqlRequests Azure Synapse 专用 SQL 池中 SQL 请求/查询步骤的查询分发的相关信息。 |
是 | 是 | 否 | |
SQLSecurityAuditEvents |
Sql 安全审核事件 | SQLSecurityAuditEvents Azure Synapse SQL 审核日志。 |
否 | 是 | 否 | |
Waits |
等待 | SynapseSqlPoolWaits 在 Azure Synapse 专用 SQL 池中执行 SQL 请求/查询期间遇到的等待（包括传输队列上的锁和等待）状态的相关信息。 |
是 | 是 | 否 |
动态管理视图 (DMV)
有关这些日志的详细信息，请查看以下内容：
- sys.dm_pdw_exec_requests
- sys.dm_pdw_request_steps
- sys.dm_pdw_dms_workers
- sys.dm_pdw_waits
- sys.dm_pdw_sql_requests
若要查看适用于 Synapse SQL 的 DMV 列表，请参阅 Synapse SQL 中支持的系统视图。
Azure Monitor 日志表
本节列出了与此服务相关的 Azure Monitor 日志表，日志分析可使用 Kusto 查询来查询这些表。 这些表包含资源日志数据，此外还可能包含其他数据，具体取决于所收集并路由到这些表的内容。
Synapse 工作区
Microsoft.Synapse/workspaces
- AzureActivity
- SynapseRbacOperations
- SynapseGatewayApiRequests
- SynapseSqlPoolExecRequests
- SynapseSqlPoolRequestSteps
- SynapseSqlPoolDmsWorkers
- SynapseSqlPoolWaits
- SynapseSqlPoolSqlRequests
- SynapseIntegrationPipelineRuns
- SynapseLinkEvent
- SynapseIntegrationActivityRuns
- SynapseIntegrationTriggerRuns
- SynapseBigDataPoolApplicationsEnded
- SynapseBuiltinSqlPoolRequestsEnded
- SQLSecurityAuditEvents
- SynapseScopePoolScopeJobsEnded
- SynapseScopePoolScopeJobsStateChange
- SynapseDXCommand
- SynapseDXFailedIngestion
- SynapseDXIngestionBatching
- SynapseDXQuery
- SynapseDXSucceededIngestion
- SynapseDXTableUsageStatistics
- SynapseDXTableDetails
可用的 Apache Spark 配置
| 配置名称 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
| spark.synapse.logAnalytics.enabled | false | 若要为 Spark 应用程序启用 Log Analytics 接收器，为 true。 否则为 false。 |
| spark.synapse.logAnalytics.workspaceId | - | 目标 Log Analytics 工作区 ID。 |
| spark.synapse.logAnalytics.secret | - | 目标 Log Analytics 工作区机密。 |
| spark.synapse.logAnalytics.keyVault.linkedServiceName | - | Log Analytics 工作区 ID 和密钥的密钥保管库链接服务名称。 |
| spark.synapse.logAnalytics.keyVault.name | - | Log Analytics ID 和密钥的密钥保管库名称。 |
| spark.synapse.logAnalytics.keyVault.key.workspaceId | SparkLogAnalyticsWorkspaceId | Log Analytics 工作区 ID 的密钥保管库机密名称。 |
| spark.synapse.logAnalytics.keyVault.key.secret | SparkLogAnalyticsSecret | Log Analytics 工作区的 Key Vault 机密名称 |
| spark.synapse.logAnalytics.uriSuffix | ods.opinsights.azure.com | 目标 Log Analytics 工作区的 URI 后缀。 如果工作区不在 Azure 全球中，则需要根据相应的云更新 URI 后缀。 |
| spark.synapse.logAnalytics.filter.eventName.match | - | 可选。 以逗号分隔的 Spark 事件名称，你可指定要收集的事件。 例如：SparkListenerJobStart,SparkListenerJobEnd |
| spark.synapse.logAnalytics.filter.loggerName.match | - | 可选。 以逗号分隔的 log4j 记录器名称，你可指定要收集的日志。 例如：org.apache.spark.SparkContext,org.example.Logger |
| spark.synapse.logAnalytics.filter.metricName.match | - | 可选。 以逗号分隔的 Spark 指标名称后缀，你可指定要收集的指标。 例如：jvm.heap.used |
注意
- 对于由世纪互联运营的 Microsoft Azure，参数
spark.synapse.logAnalytics.uriSuffix应为ods.opinsights.azure.cn。 - 对于 Azure 政府，
spark.synapse.logAnalytics.uriSuffix参数应为ods.opinsights.azure.us。 - 对于除 Azure 以外的任何云，
spark.synapse.logAnalytics.keyVault.name参数应为 Key Vault 的完全限定的域名 (FQDN)。 例如，对于 AzureUSGovernment 应是AZURE_KEY_VAULT_NAME.vault.usgovcloudapi.net。
活动日志
链接表列出了可在此服务的活动日志中记录的操作。 这些操作是活动日志中所有可能的资源提供程序操作的子集。
有关活动日志条目架构的详细信息，请参阅活动日志架构。
相关内容
- 有关监视 Synapse Analytics 的说明，请参阅监视 Azure Synapse Analytics。
- 请参阅使用 Azure Monitor 监视 Azure 资源，详细了解如何监视 Azure 资源。