変更要約: DP-300 第3章を深掘り（図ja化・比較表/シナリオ/FAQ/ひっかけ/深掘り段落を全節に追加）
3.1監視とパフォーマンスの可視化
Azure SQL の監視——メトリック（DTU/CPU/IO）・Azure Monitor / Log Analytics・Query Store・動的管理ビュー（DMV）——でパフォーマンスのボトルネックを見つける方法を理解します。
最適化はまず計測（どこが遅いか）から始まります。Azure SQL はメトリックや Query Store、DMV でパフォーマンスを可視化します。
3.1.1監視の手段
- メトリック：DTU/CPU/IO の使用率などを Azure Monitor で可視化し、しきい値でアラートを出す。
- Query Store：クエリの実行履歴・実行プランを記録し、リグレッション（劣化）検出に使う。
- 動的管理ビュー（DMV）：待機統計・ブロッキングなど内部状態を SQL で参照する。
- 診断ログ：Log Analytics に送り KQL で分析・長期保持する。
「クエリの履歴/プラン/劣化検出＝Query Store」「DTU/CPU/IO の可視化とアラート＝メトリック＋Azure Monitor」「待機統計やブロッキング＝DMV」「ログを KQL 分析＝Log Analytics」 は DP-300 で頻出です。まず計測してボトルネックを特定します。
パフォーマンス劣化の原因特定には、Query Store で「以前は速かったが遅くなったクエリ」を探し、プランの変化を比較するのが有効です。
監視は「リソース」と「クエリ」の両面で見ます。リソース面は メトリック（DTU%・CPU%・データ/ログ IO・ワーカー/セッション・デッドロック）を Azure Monitor で可視化し、しきい値 アラート＋アクショングループ で通知。診断ログ（QueryStoreRuntimeStatistics・Errors・Blocks など）は 診断設定 で Log Analytics に送り KQL で深掘りします。クエリ面は Query Store が実行プラン・ランタイム統計・待機統計（wait stats） をデータベース内に保持し、「リグレッションしたクエリ」「最もリソースを消費するクエリ」を可視化、必要なら プラン強制（plan forcing） で安定化します。リアルタイムの内部状態は DMV（sys.dm_exec_requests／sys.dm_os_wait_stats／sys.dm_db_index_usage_stats 等）で確認し、待機タイプから CPU・IO・ロック競合などの原因を切り分けます。ポータルの Intelligent Insights や Database/Query Performance Insight は要点を自動で示します。「まず計測→原因（待機/プラン/インデックス）特定→改善」の順序が鉄則です。
| 見たいもの | 使う手段 | 例 |
|---|---|---|
| リソース使用率の傾向/通知 | メトリック＋Azure Monitor | DTU%/CPU% のしきい値アラート |
| クエリの履歴/プラン/劣化 | Query Store | 遅くなったクエリのプラン比較 |
| 今この瞬間の内部状態 | DMV | 待機統計・ブロッキング連鎖 |
| ログの横断分析/長期保持 | Log Analytics（KQL） | 診断ログを KQL で集計 |
シナリオ： 「先週まで速かったレポートが急に遅い」と報告された。→ Query Store で対象クエリの実行プラン履歴を開き、プランが変わった時点を特定。良かったプランに plan forcing して即時安定化し、根本原因（統計の陳腐化やインデックス不足）を DMV/実行プランで確認して恒久対処します。
FAQ： Q. Query Store と DMV はどう使い分ける？ → A. Query Store は履歴・プラン・劣化の経時分析、DMV は「今この瞬間」の待機/ブロッキング等のライブ状態に向きます。Q. 待機統計は何に使う？ → A. CPU・IO・ロックなどどこで待っているかを示し、ボトルネックの種類を切り分けるのに使います。
ひっかけ： 「過去にさかのぼってクエリのプラン変化を分析するのに DMV を使う」は誤りです。経時のプラン履歴/劣化分析は Query Store。DMV は基本「今この瞬間」の状態（再起動でリセットされるものも）。また「CPU 高騰＝必ずインデックス不足」も誤り（待機統計で IO・ロック等を切り分ける）。
3.1.2この節のまとめ
- 監視＝メトリック/Azure Monitor・Query Store・DMV・Log Analytics
- まず計測してボトルネックを特定
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理解度チェック
（軽い確認用）Q1. クエリの実行履歴や実行プランを記録し、性能劣化（リグレッション）の特定に使える Azure SQL の機能はどれですか？
Q2. DTU/CPU/IO の使用率を可視化し、しきい値超過でアラートを出したい。何を使いますか？
Q3. 待機統計やブロッキングなどデータベースの内部状態を SQL で参照したい。何を使いますか？