SSAS-Leistungsüberwachung (SQL Server Analysis Services)

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Sie haben mit SSAS-Verlangsamungen zu kämpfen?

Die Behebung von Leistungsproblemen bei SQL Server Analysis Services (SSAS) kann frustrierend sein, insbesondere für Datenexperten, die neu bei der Plattform sind.

Um SSAS-Leistungsprobleme schnell und ordnungsgemäß zu erkennen und zu beheben, müssen Sie wissen, wo potenzielle Engpässe bestehen und welche Kennzahlen beim Identifizieren der Problembereiche hilfreich sind.

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Das SQL Sentry-Leistungsdashboard zeigt sowohl Windows- als auch SSAS-spezifische Messdaten nebeneinander an, damit Sie einen umfassenden Überblick über die Leistung der Datenplattform erhalten.

Designbezogene Leistungsprobleme

Das Erkennen von Leistungsproblemen, die mit dem Datenbankdesign zusammenhängen, kann schwierig sein, insbesondere, wenn Sie nicht einfach Rücksprache mit dem Team halten können, das das Datenmodell erstellt hat.

SSAS-Neustarts oder ‑Abstürze aus unbekanntem Grund

Wenn Sie unbekannte Dateien in Ihrem SSAS-Protokollordner sehen, wird SSAS möglicherweise neu gestartet, was ein Problem bei der Verarbeitung oder Abfrage verursachen könnte.

Langsame Berichterstellung verzögert die Datenübermittlung

Wenn SSAS gerade dann nur langsam funktioniert, wenn Sie Berichte an Stakeholder übermitteln müssen, muss Ihr System möglicherweise für Workloads mit hoher Parallelität optimiert werden.

Die Suche nach SSAS-Leistungsproblemen kostet Zeit

Wenn die Behebung von SSAS-Leistungsproblemen das Einrichten von Ablaufverfolgungen oder DMV-Abfragen umfasst, verschwenden Sie möglicherweise Zeit, die Sie für strategischere Initiativen aufwenden könnten.

Abfrage und Verarbeitung in SSAS

Abfrage- und Verarbeitungsaktivitäten wirken sich auf die SSAS-Leistung aus, unabhängig davon, ob Sie den mehrdimensionalen oder tabellarischen Modus verwenden. Viele der gleichen Konzepte und Best Practices, die für Abfragen und Sicherungen in relationalen Datenbanken wie SQL Server gelten, können auch für das Verständnis von Abfragen und Verarbeitungen in SSAS herangezogen werden.

Aktivität Beschreibung
 Abfrage
  •  Sprachen, die bei Abfragen in SSAS verwendet werden:
    • MDX (Multidimensional Expressions); am häufigsten im mehrdimensionalen Modus verwendet 
    • DMX (Data Mining Extensions)
    • DAX (Data Analysis Expressions); am häufigsten im tabellarischen Modus verwendet
  • Ähnlich wie bei der Abfrage von relationalen Datenbanken
Verarbeitung
  • Erstellen oder Aktualisieren von Daten und Neuberechnen und Neuorganisieren bestehender Daten, hauptsächlich über XML for Analysis (XMLA)
  • Ähnlich wie bei Sicherungen von relationalen Datenbanken


Suche nach dem Ursprung von SSAS-Leistungsengpässen

SSAS verwendet bei der Ausführung von Abfragen zwei primäre Engines: die Formel-Engine und die Speicher-Engine. Jede der beiden Engines kann die Ursache eines Leistungsengpasses sein; bei der Fehlerbehebung wird identifiziert, auf welche Engine das Problem zurückzuführen ist. In der folgenden Tabelle werden die primären Funktionen der einzelnen Engines aufgeführt.

Engine-Typ Funktionen
Formel-Engine
  • Führt komplexe Berechnungen durch
  • Singlethread wird pro Anforderung ausgeführt
Speicher-Engine
  • Liest Daten und schreibt Daten in den Speicher
  • Im mehrdimensionalen Modus kann sie Daten vom Dateisystem auf dem Server lesen; sowohl physische Datenträger-E/A als auch Windows-Dateicache
  • Im tabellarischen Modus befinden sich die Daten in der Regel bereits im Speicher, es sei denn, es gibt Probleme mit dem Paging oder der Speicherauslastung; normalerweise keine physische E/A
  • Multithread


Als Erstes müssen Sie bei der Ermittlung von Leistungsproblemen ermitteln, ob Verarbeitungs- und Abfrageaktivitäten gleichzeitig stattfinden. Sobald Sie dies ausgeschlossen haben, können SQL Server Profiler-Ablaufverfolgungsereignisse bestimmen, welche Abfrage-Engine – Formel- oder Speicher-Engine – den Engpass verursacht. Die folgende Tabelle enthält Details zu den Profiler-Ablaufverfolgungsereignissen, die bei der Behebung von SSAS-Leistungsproblemen eine wichtige Rolle spielen.

Profiler-Ablaufverfolgungsereignis Indikator für das Ablaufverfolgungsereignis
Befehlsbeginn/‑ende Verarbeitung von Befehlen beginnt und endet
Abfragebeginn/‑ende Abfragen beginnen und enden
Abfrageteilcube/ausführliche Abfrage Dauer der Abfrage der Formel-Engine an die Speicher-Engine (mehrdimensionaler Modus)
Statusberichtbeginn/‑ende Beginn und Ende von Dateilesevorgängen (mehrdimensionaler Modus)
Abrufen der Daten aus Aggregation Dauer des Abrufs von Daten aus Aggregationen. Bei diesen Daten handelt es sich um gespeicherte, vorab berechnete Daten, die typischerweise zur Handhabung der Workload in der Umgebung benötigt werden (mehrdimensionaler Modus)
Beginn/Ende der VertiPaq SE-Abfrage Dauer der Abfrage der Formel-Engine an die Speicher-Engine (tabellarischer Modus)
Beginn/Ende der direkten Abfrage Dauer der Abfrage der relationalen Datenquelle für die Daten

 
Um festzustellen, welche Engine die Ursache des Problems darstellt, addieren Sie die kumulativen Dauerangaben, die für „Abfrageteilcube/ausführliche Abfrage“, „Statusberichtbeginn/‑ende“, „Abrufen der Daten aus Aggregation“, „Beginn/Ende der VertiPaq SE-Abfrage“ und „Ende der direkten Abfrage“ angegeben sind, und vergleichen Sie sie mit der Gesamtzeit für „Abfragebeginn/‑ende“.

Wenn die Gesamtdauer:

  • mindestens 50 % der Gesamtzeit für „Abfragebeginn/‑ende“ beträgt, ist die Speicher-Engine die Ursache des Problems.
  • weniger als 50 % der Gesamtzeit für „Abfragebeginn/‑ende“ beträgt, ist die Formel-Engine die Ursache des Problems.


Wichtige zu untersuchende Bereiche bei der Behebung von Abfrageleistungsproblemen

Neben der Kenntnis der Abfrage-Engine, die die Leistung beeinträchtigt, ist es wichtig, spezifische Abfrage- und Systemattribute zu identifizieren, die zu Leistungsproblemen beitragen.

  • Bei der Verarbeitung werden Ressourcen verwendet, was sich auf die Abfrageleistung auswirkt, wenn Abfragen gleichzeitig durchgeführt werden. Sie sollten sich die folgenden Fragen stellen: Wann findet die Verarbeitung statt? Wie findet die Verarbeitung statt? Wie häufig findet die Verarbeitung statt?
  • Nicht optimierter Code, einschließlich MDX- und DAX-Abfragen, kann umgeschrieben werden, um die Abfrageleistung zu verbessern.
  • Serverressourcen – CPU, Speicher, Datenträger und Netzwerk – können sich negativ auf die Leistung auswirken.


Identifizieren und Beheben von SSAS-Leistungsproblemen

Obwohl SQL Server Performance Monitor (PerfMon) und andere Tools viele Kennzahlen liefern, die beim Identifizieren von Leistungsproblemen nützlich sind, können IT-Teams mit SentryOne SQL Sentry Leistungsprobleme so identifizieren, dass sie die Ursache der Probleme sowohl finden als auch beheben können.

SQL Sentry erfasst und speichert kontinuierlich Messdaten, damit Sie Verlaufsdaten für eine Untersuchung verwenden können. Mit dem Dashboard (siehe unten) können Sie mehrere Kennzahlen über Zeiträume hinweg korrelieren und so von einer vereinfachten Sicht auf potenzielle Problembereiche profitieren.

 SentryOne BI Sentry-Leistungsmessdaten

SQL Sentry-Dashboard

 

„In SQL Sentry können Sie zu jedem beliebigen Zeitpunkt zurückkehren, um festzustellen, was vor sich ging; Sie müssen nicht auf den Server schauen, wenn das Problem auftritt, um es zu untersuchen.“

Steve Wright, SentryOne Director of Solutions Engineering

 

Über das Dashboard können Sie zusätzliche Informationen abrufen, die bei der Fehlerbehebung nützlich sein können. Mit SQL Sentry lässt sich beispielsweise leicht feststellen, ob die Formel-Engine oder die Speicher-Engine das Problem verursacht, indem sowohl die Dauer der Abfrage in jeder Engine in Prozent als auch Rohmessdaten angezeigt werden.

Ein weiteres nützliches Tools ist eine Outlook-ähnliche Kalenderansicht, die alle Abfragen, Prozesse und andere Ereignisse in SAAS beinhaltet. Dieser Kalender kann dabei helfen, potenzielle Ressourcenkonflikte sowie fehlgeschlagene Ereignisse zu identifizieren, die sich möglicherweise auf die Leistung ausgewirkt haben.

 

BI Sentry-Kalenderansicht
SQL Sentry-Kalenderansicht

 
Optimierung von MDX- oder DAX-Abfragen

In einigen Fällen umfassen die identifizierten Leistungsprobleme die Abfrageoptimierung. Wenn eine Optimierung von MDX- oder DAX-Abfragen erforderlich ist, sind vor allem drei primäre Faktoren zu berücksichtigen:

            1. Auswahlmöglichkeiten bei der Abfrageerstellung – Es gibt viele Möglichkeiten, eine Abfrage zu erstellen, und bei einigen ist die Leistung besser als bei anderen. Die in der Abfrage verwendeten Funktionen können einen erheblichen Leistungsunterschied ausmachen. In DAX verwenden zum Beispiel viele Entwickler die Filterfunktion anstelle der Funktion zum Berechnen, weil sie benutzerfreundlicher ist. Die Funktion zum Berechnen verlagert jedoch einen größeren Teil der Aktivität auf die VertiPaq-Speicher-Engine, wodurch die Leistung optimiert wird.
            2. Reihenfolge der Vorgänge – Abgesehen von den gewählten Funktionen kann die Effizienz auch durch die Art und Weise beeinflusst werden, wie eine Abfrage geschrieben ist (d. h. die Reihenfolge der Vorgänge). So kann es zum Beispiel effizienter sein, zuerst eine Berechnung der Daten durchzuführen und dann den Filter nach einer schnellen Suche nach Ergebnissen in der Speicher-Engine anzuwenden.
            3. Verständnis der Daten – Ein fundiertes Verständnis der Daten spielt ebenfalls eine wichtige Rolle bei der Abfrageoptimierung. Teammitglieder müssen die Daten kennen, um zu verstehen, wie die Funktionen und die Reihenfolge der Vorgänge anzuwenden sind, da die Daten und die Umgebung die Leistung beeinflussen. In einigen Fällen ist dies nicht ganz einfach; die Optimierung erfolgt nach der Trial-and-Error-Methode, während neue Erkenntnisse zu den Daten gewonnen werden.

 

Schnelle Erkennung und Behebung von SSAS-Leistungsproblemen mit SQL Sentry

Mit SQL Sentry können Sie die mehrdimensionalen und tabellarischen Modi von SQL Server Analysis Services (SSAS) überwachen, diagnostizieren und optimieren. Mit SQL Sentry erhalten Sie einzigartige Einblicke in SSAS-Leistungsprobleme, einschließlich Engpässen im Zusammenhang mit Arbeitsspeicher- und Speichersystemen, Aggregationsverwendung, nicht optimierten Abfragen sowie Abfrage- und Verarbeitungsaufgaben, die um dieselben Ressourcen konkurrieren.

SQL Sentry bietet erweiterte Unterstützung für den tabellarischen Modus von SSAS und fortlaufende Unterstützung für den mehrdimensionalen Modus, damit Sie häufige SSAS-Leistungsprobleme identifizieren und beheben können.

  • Umfassende Einblicke in die Verarbeitungsaktivität, Leistung und die Auswirkungen auf Workloads

  • Einzigartige Einblicke in die VertiPaq-Arbeitsspeicherlimits und Paging-Richtlinie

  • Ansicht „Top Commands“, mit der Sie Engpässe bei DAX- und MDX-Abfragen identifizieren können

  • Registerkarte „Object Memory Usage“, über die Sie die In-Memory-Komprimierung Ihres Datenmodells optimieren können

 

SQL Sentry liefert praktisch umsetzbare Informationen, damit Sie SSAS-Leistungsengpässe proaktiv angehen können

 

Das SQL Sentry-Leistungsdashboard zeigt sowohl Windows- als auch SSAS-spezifische Messdaten nebeneinander an, damit Sie einen umfassenden Überblick über die Leistung der Datenplattform erhalten. Hier finden Sie weitere Informationen zur erweiterten Unterstützung für SSAS Tabular in SQL Sentry.

SQL Sentry liefert einen umfassenden Überblick über die SSAS-Leistung, sodass Sie Probleme, die weitreichende Auswirkungen auf Ihren gesamten Datenbestand haben, identifizieren und beheben können.

Optimieren der SSAS-Leistung mit leistungsstarken Funktionen

 

SSAS Top Commands

Anzeigen der Gesamtauswirkungen Ihrer MDX-, DAX- oder XMLA-Befehle

Auf der Registerkarte „SQL Sentry Top Commands“ werden die SSAS-Sammlung auf Abfrageebene und alle MDX-, DAX- oder XMLA-Befehle angezeigt, die länger als eine Sekunde ausgeführt wurden. Alle ähnlichen Abfragen wurden erfasst und gruppiert, sodass Sie die Gesamtwirkungen sehen können.

Weitere Informationen

SSAS-Gesamtnutzung

Verwendung relevanter Messdaten für die Behebung von SSAS-Problemen

Die Registerkarte „SQL Sentry SSAS Usage Totals“ enthält Informationen dazu, welche Maßnahmen auf Grundlage der Aktivitätsstufe zu ergreifen sind. Diese Informationen sind in drei verschiedene Gruppen unterteilt:

  • Attribute – zeigt an, welche Attributkombinationen am stärksten betroffen sind, damit Sie feststellen können, ob das Erstellen einer Aggregation die Leistung verbessern würde

  • Aggregationen – zeigt die verwendeten Aggregationen an

  • Partitionen – zeigt die am häufigsten gelesenen Partitionen an

Weitere Informationen

SentryOne BI Sentry Performance Metrics Compressed

SAAS-Leistungsmessdaten

Optimale SSAS-Leistung dank detaillierter, relevanter Messdaten

Die im Performance Analysis-Dashboard in SentryOne BI Sentry angezeigten SSAS-Leistungsmessdaten liefern wertvolle Einblicke in die Ursache von Leistungsproblemen bei SQL Server Analysis Services (SSAS). Mit praktisch umsetzbaren Informationen sparen Sie Zeit bei der Behebung von SSAS-Leistungsproblemen.

Weitere Informationen

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