데이터베이스 최적화는 두 가지 형식으로 나뉩니다. 첫 번째는 병목 현상을 빠르게 식별하고, 근본 원인을 찾아내며 우선 순위를 지정하는 작업입니다. 두 번째는 찾기 어려운 문제가 큰 문제를 일으키기 전에 강조 표시하여, 성능이 좋지 않은 애플리케이션을 사전에 최적화할 수 있는 솔루션이 필요합니다.
데이터베이스 성능에 대한 리소스 영향은 모니터링하고 이해해야 할 주요 지표입니다. DPA는 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 등, 심층 컴퓨팅 메트릭을 제공합니다. MySQL용 InnoDB 읽기/쓰기 데이터 및 Azure SQL 데이터베이스용 DTU 등의 추가 데이터베이스별 메트릭이 포함됩니다.
데이터베이스 최적화는 두 가지 형식으로 나뉩니다. 첫 번째는 병목 현상을 빠르게 식별하고, 근본 원인을 찾아내며 우선 순위를 지정하는 작업입니다. 두 번째는 찾기 어려운 문제가 큰 문제를 일으키기 전에 강조 표시하여, 성능이 좋지 않은 애플리케이션을 사전에 최적화할 수 있는 솔루션이 필요합니다.
데이터베이스 성능에 대한 리소스 영향은 모니터링하고 이해해야 할 주요 지표입니다. DPA는 CPU, 메모리, 디스크, 네트워크 등, 심층 컴퓨팅 메트릭을 제공합니다. MySQL용 InnoDB 읽기/쓰기 데이터 및 Azure SQL 데이터베이스용 DTU 등의 추가 데이터베이스별 메트릭이 포함됩니다.