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  • SQL Server 自动化运维系列

    需求描述

    在生产环境中,很多情况下需要采集数据,用以定位问题或者形成基线。

    关于SQL Server中的数据采集有着很多种的解决思路,可以采用Trace、Profile、SQLdiag、扩展事件等诸多方案。

    几种方案各有利弊,其中从SQL Server2012版本开始,微软的开始各种整合这些采集方案,力推扩展事件。

    对于上述的数据采集只是一种实现手段,对于采集完数据的存储没有统一的规范,并且对于多服务器的数据采集及汇总没形成统一的规范。

    本篇实现

    1、通过SQL Server自带的数据采集器实现多服务器的性能采集

    2、利用SQL Server数据采集数据仓库(DW)形成运维报表

    3、通过灵活性的配置方式,实现不同服务器不同采集点的数据收集

    <1>基础配置

    以前,有个同事说SQL Server的自动化运维太弱了,并且定位问题也比较麻烦,需要记住各种系统的DMV....各种日志查找....你看看人家MySQL强大的图形化界面提示,让你一眼就能发现当前数据库所存在的问题。

    的确,来看看MySQL所提供的图形化的运维界面

    是他娘的帅气,把整体的平台给划分的很详细:网络、实例状态、存储状态。

    而且还有看上去很优雅的图形化展示界面。

    上述界面所反映的内容,对于问题的查找是相当便利的,在SQL SERVER中就找不到同样的模块。如果有经验的DBA会通过任务管理器、性能监视器、然后配合系统自带个一些个DMV...进行分析....看上去复杂并且很高深的样子。

    其实,在SQL SERVER中,也有类似的功能模块,并且更灵活的实现多台服务器共同采集,下面,我们来看一下详细的使用和配置流程。

    在数据收集上,右键选择“配置管理数据仓库”

     

    SQL SERVER为了能够支撑多台服务器的数据采集任务,鉴于数据量的庞大和用于数据分析的重要性,所以自己创建了一个用于数据分析的数据仓库(DW)

    这里选择好实例,创建好数据仓库就可以。

    提示:为了避免影响生产系统的性能,一般这里建议采用另外一台空闲的实例,专门用于数据采集和性能分析。

    我这里演示,就采用本地的实例进行配置,然后下一步:

    到这一步是管理数据仓库的用户权限,可以配置用户权限,三种权限级别:管理员、可读、可写;

    很简单,配置完成直接下一步,然后就完成了该数据采集的数据仓库的搭建。

    <2>基础配置

    这一步就是设置数据收集了,简单点讲就是要配置收集的数据项有哪些。

    同样是,数据采集上右键,然后选择“设置数据采集”

    然后,下一步就是连接数据仓库,选择缓存目录

    然后,下一步就可以完成,这里SQL SERVER同样的内置了一套数据搜集的模板,会为你收集全部的基本信息,当然,也可以自定义,文章后面介绍。

    来看默认的数据采集的收集项

    自带的默认模板中,分为了查询统计信息,其实这个就对应的实例状态、磁盘存储、服务器活动,除了这下还赠送了一个实用工具信息,这个是用来灵活配置其它几个收集项的。

    可以随时的根据个人喜好启动、停止数据收集动作,酌情采用。

    并且,也可以自己配置收集动作的时间间隔或者状态值。

     

    并且,SQL Server贴心的给内置了一下计划模板,基本涵盖了所有的应用场景。

    然后,你就放心的让它自己去采集就可以了。不爽的时候随时停止就可以。

    剩下来的事就是查看采集数据了,鉴于MYSQL提供了如此精美的图像化展现方式,SQL SERVER同样也有。

    就是它了

    看上去是不是也有那么点意思了,包括:CPU、内存、磁盘IO、网络...

    并且顺带着SQL server等待、SQL语句执行情况等

    然后,针对性能调优的一些语句,也给出了排序包括CPU、运行时间、IO总数、物理读取、逻辑读取等

    当然,我本地的机器本身采集量就很少,并且运行的T-SQL语句就不多,所以图表工具显示的很空旷。

    来看看磁盘存储的

    上述内容大体就这些,自己用的时候再行挖掘吧,本篇提供思路。

    如果经验老道的DBA,我估计上述语句通过系统的DMV都可以查看的到,但是那仅限于有经验的,上述方案为小白降低了维护数据库的成本。

    并且可以在多台服务器中进行采集,集中处理问题。

    结语 

    在本篇介绍利用SQL Server自带的数据收集工具进行数据库运维。关于自定义的数据收集项设置,后一篇介绍吧。

    另外关于数据收集的DW有很多很有用的内容,如果对于大型的平台性能运维,可以借此扩展,形成自己的运维平台。

    关于SQL Server自动化运维和检测的内容很广泛,其中很多都是从日常的经验中出发,一步步的从手动到自动的过程。

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