Azure SQL Database – conseiller d’indexation

Encore plus simple que le Query Performance Insigh à utiliser (pour analyser et optimiser les performances de vos bases), le conseiller d’indexation de Azure SQL Database fait parti des outils à activer et à consommer sans modérations !

Le conseiller d’indexation est accessible directement depuis les paramètres d’une base de données, dans le portail d’Azure. Une fois activé, son travail est d’analyser en continu l’utilisation de la base de données ciblée pour conseiller ou appliquer automatiquement (au choix), l’ajout ou la modification d’indexes sur les différentes tables.

 

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Le conseiller d’indexation se basant sur une analyse “dans le temps” de la base de données pour effectuer de manière intelligente des optimisations, il est nécessaire d’attendre au moins 1 semaine pour disposer des premières recommandations. En complément, plus la base sera utilisée, plus des préconisations pertinentes seront effectuées.

Inutile donc d’activer ce service sur une base de développement peu utilisée, aucun résultat n’apparaitra.

 

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Lorsque le conseiller découvre des index pertinents à positionner, il les propose dans l’interface d’administration de l’outil, en les classant en fonction de leur impact évalué sur les performances (faible, modéré, élevé).

Il ne reste plus a l’administrateur qu’a faire appliquer à la console d’administration l’index recommandé, ou a copier le script nécessaire pour l’exécuter lui même.

 

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Il suffit ensuite d’attendre quelques heures (environs 48h), pour que l’index soit appliqué. A ce moment la, l’intelligence d’Azure continue son travail : une fois l’index créé, Azure va vérifier si celui-ci améliore réellement les performances – si c’est le cas, l’index sera définitivement créé, si ce n’est pas le cas, il sera remis dans son état initial. Aucun risque donc à ce niveau de se retrouver dans une situation ou les performances sont dégradées.

 

L’impact réel de l’ index sur la base de données est ensuite disponible dans l’historique des modification, notamment pour découvrir l’économie de consommation de DTU effectuée, le nombre de requêtes améliorées et celles dont les performances ont régressées.

 

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