azure-sql-optimization

Azure SQL Database の最適化

Azure SQL Database 向けのプラットフォーム固有の最適化です。

クイックリファレンス

サービス階層の比較

階層	最適な用途	最大サイズ	主な機能
Basic	開発／テスト、軽いワークロード	2 GB	低コスト
Standard	一般的なワークロード	1 TB	S0-S12 DTU
Premium	高 I/O、低レイテンシ	4 TB	P1-P15 DTU
General Purpose (vCore)	ほとんどのワークロード	16 TB	サーバーレスオプション
Business Critical	高可用性	4 TB	インメモリ、読み取りレプリカ
Hyperscale	大規模データベース	100 TB	ストレージの自動スケーリング

DTU と vCore の比較

項目	DTU	vCore
料金	リソースをまとめて提供	コンピューティングとストレージを個別に提供
制御	限定的	細かく制御可能
予約容量	なし	あり（最大 72% の節約）
サーバーレス	なし	あり（General Purpose）
最適な用途	シンプルなワークロード	予測可能なワークロード、移行済みのワークロード

パフォーマンスの監視

リソース消費量

-- Last 15 minutes (avg 15-second intervals)
SELECT
    end_time,
    avg_cpu_percent,
    avg_data_io_percent,
    avg_log_write_percent,
    avg_memory_usage_percent,
    max_worker_percent,
    max_session_percent
FROM sys.dm_db_resource_stats
ORDER BY end_time DESC;

-- Historical (last 14 days, hourly)
SELECT
    start_time,
    end_time,
    avg_cpu_percent,
    avg_data_io_percent,
    avg_log_write_percent
FROM sys.resource_stats
WHERE database_name = DB_NAME()
ORDER BY start_time DESC;

クエリ パフォーマンスの分析情報

-- Top CPU consumers last hour
SELECT TOP 20
    qt.query_sql_text,
    rs.avg_cpu_time / 1000 AS avg_cpu_ms,
    rs.count_executions,
    rs.avg_cpu_time * rs.count_executions / 1000 AS total_cpu_ms
FROM sys.query_store_query q
JOIN sys.query_store_query_text qt ON q.query_text_id = qt.query_text_id
JOIN sys.query_store_plan p ON q.query_id = p.query_id
JOIN sys.query_store_runtime_stats rs ON p.plan_id = rs.plan_id
JOIN sys.query_store_runtime_stats_interval rsi ON rs.runtime_stats_interval_id = rsi.runtime_stats_interval_id
WHERE rsi.start_time >= DATEADD(hour, -1, GETUTCDATE())
ORDER BY rs.avg_cpu_time * rs.count_executions DESC;

自動チューニング

自動チューニングを有効にする

-- Enable all auto-tuning options
ALTER DATABASE current
SET AUTOMATIC_TUNING (
    FORCE_LAST_GOOD_PLAN = ON,
    CREATE_INDEX = ON,
    DROP_INDEX = ON
);

-- Check current settings
SELECT * FROM sys.database_automatic_tuning_options;

チューニングの推奨事項を表示する

-- Current recommendations
SELECT
    name,
    reason,
    score,
    state_desc,
    is_revertable_action,
    is_executable_action,
    details
FROM sys.dm_db_tuning_recommendations;

推奨事項を適用する

-- Force a specific query plan
EXEC sp_query_store_force_plan @query_id = 12345, @plan_id = 67890;

-- Unforce plan
EXEC sp_query_store_unforce_plan @query_id = 12345, @plan_id = 67890;

Hyperscale の機能

ストレージの自動スケーリング

• 最大 128 TB まで自動的に拡張します
• ストレージを事前にプロビジョニングする必要はありません
• 使用したストレージ分のみ料金が発生します

読み取りスケールアウト

-- Connection string option
ApplicationIntent=ReadOnly

-- In application code
"Server=myserver.database.windows.net;Database=mydb;ApplicationIntent=ReadOnly;..."

名前付きレプリカ

-- Create named replica
ALTER DATABASE MyDatabase
ADD SECONDARY ON SERVER MySecondaryServer
WITH (SERVICE_OBJECTIVE = 'HS_Gen5_2', SECONDARY_TYPE = Named, NAME = N'MyReadReplica');

サーバーレス構成

自動一時停止を構成する

-- Via Azure Portal, CLI, or PowerShell
-- Set auto-pause delay (minutes), min/max vCores

-- Check current usage
SELECT
    cpu_percent,
    auto_pause_delay_in_minutes_configured
FROM sys.dm_db_resource_stats_serverless;

サーバーレスのベストプラクティス

1. 断続的なワークロードに使用する - アイドル期間中のコストを節約できます
2. 適切な最小 vCore 数を設定する - 時間制約のあるアプリのコールドスタートを防ぎます
3. 自動一時停止を監視する - 自動再開によりレイテンシが発生します
4. 一貫したワークロードでは常時稼働を検討する - プロビジョニング済みの方が安価な場合があります

接続の最適化

接続プーリング

// .NET connection string
"Server=tcp:myserver.database.windows.net,1433;Database=mydb;
 Min Pool Size=10;Max Pool Size=100;Connection Timeout=30;"

再試行ロジック

// Azure SQL requires retry logic for transient faults
var options = new SqlRetryLogicOption()
{
    NumberOfTries = 5,
    DeltaTime = TimeSpan.FromSeconds(1),
    MaxTimeInterval = TimeSpan.FromSeconds(30)
};

接続のベストプラクティス

1. 接続プーリングを使用する - 接続のオーバーヘッドを削減します
2. 再試行ロジックを実装する - 一時的な障害（エラー 40613、40197）に対処します
3. リダイレクト接続モードを使用する - 初回接続後のパフォーマンスが向上します
4. 接続を速やかに閉じる - 接続を不必要に保持しないでください

Azure 固有の制限

サポート対象外

• SQL Agent（Azure Functions、Logic Apps を使用してください）
• ファイルからの BULK INSERT（Blob Storage を使用してください）
• リンク サーバー（Elastic Query を使用してください）
• FILESTREAM
• 同じサーバー内のデータベース間クエリ（Elastic Query を使用してください）

回避策

Blob Storage からの一括挿入

-- Create credential
CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL BlobCredential
WITH IDENTITY = 'SHARED ACCESS SIGNATURE',
SECRET = 'your_sas_token';

-- Create external data source
CREATE EXTERNAL DATA SOURCE BlobStorage
WITH (
    TYPE = BLOB_STORAGE,
    LOCATION = 'https://youraccount.blob.core.windows.net/container',
    CREDENTIAL = BlobCredential
);

-- Bulk insert
BULK INSERT MyTable
FROM 'data.csv'
WITH (DATA_SOURCE = 'BlobStorage', FORMAT = 'CSV', FIRSTROW = 2);

データベース間クエリに Elastic Query を使用する

-- On target database
CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = 'password';

CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL ElasticCredential
WITH IDENTITY = 'username', SECRET = 'password';

CREATE EXTERNAL DATA SOURCE RemoteDB
WITH (
    TYPE = RDBMS,
    LOCATION = 'remote-server.database.windows.net',
    DATABASE_NAME = 'RemoteDatabase',
    CREDENTIAL = ElasticCredential
);

CREATE EXTERNAL TABLE dbo.RemoteTable (...)
WITH (DATA_SOURCE = RemoteDB);

コストの最適化

予約容量

• 従量課金と比べて最大 72% 節約できます
• 1 年または 3 年の期間
• 交換／返金の柔軟性

適正なサイズ設定

-- Check if over-provisioned
SELECT
    AVG(avg_cpu_percent) AS avg_cpu,
    MAX(avg_cpu_percent) AS max_cpu,
    AVG(avg_data_io_percent) AS avg_io,
    MAX(avg_data_io_percent) AS max_io
FROM sys.dm_db_resource_stats
WHERE end_time >= DATEADD(day, -7, GETUTCDATE());

-- If avg < 40% consistently, consider downsizing

Hyperscale のコストに関する考慮事項

• コンピューティング：秒単位の課金
• ストレージ：使用済み領域に対する時間単位の課金
• 読み取りレプリカ：追加のコンピューティングコスト
• メモリは自動的に解放されません（適切に監視し、スケーリングしてください）