DP300-MON#15
Azure SQL Database の Automatic Tuning / IQP について以下の各記述の正誤を判定してください。
| ステートメント | はい | いいえ |
|---|---|---|
FORCE LAST GOOD PLAN は Plan Regression 検出時 に過去 の 良い Plan を 自動 強制 する。 FORCE LAST GOOD PLAN は Automatic Tuning の機能 で Plan Regression を機械学習 で 検出 し 過去 の 良い Plan を 自動 force することで 即時 対処 します。 | ||
Adaptive Joins は Batch Mode のみ で 動作 し Rowstore では 完全 不可 である。 Adaptive Joins は Batch Mode + Columnstore で デフォルト 動作、SQL Server 2019+ では Batch Mode on Rowstore 設定 で Rowstore Index でも動作 します。 | ||
Memory Grant Feedback は クエリ実行 結果 を 学習 し 次回 実行 時 の Memory Grant を自動 調整 する。 Memory Grant Feedback は クエリ Memory 使用量 を観察 し 過剰 / 不足 Memory Grant を 自動 学習 + 調整 することで 性能 と 並行性 を 改善 します。 |
解説
【正解一覧】
| ステートメント | 正解 |
|---|---|
| FORCE LAST GOOD PLAN は Plan Regression 検出時 に過去 の 良い Plan を 自動 強制 する。 | はい |
| Adaptive Joins は Batch Mode のみ で 動作 し Rowstore では 完全 不可 である。 | いいえ |
| Memory Grant Feedback は クエリ実行 結果 を 学習 し 次回 実行 時 の Memory Grant を自動 調… | はい |
【各判定の詳細】
- 「FORCE LAST GOOD PLAN は Plan Regression 検出時 に過去 の…」→ はい: FORCE LAST GOOD PLAN は Automatic Tuning の機能 で Plan Regression を機械学習 で 検出 し 過去 の 良い Plan を 自動 force することで 即時 対処 します。
- 「Adaptive Joins は Batch Mode のみ で 動作 し Rowstore で…」→ いいえ: Adaptive Joins は Batch Mode + Columnstore で デフォルト 動作、SQL Server 2019+ では Batch Mode on Rowstore 設定 で Rowstore Index でも動作 します。
- 「Memory Grant Feedback は クエリ実行 結果 を 学習 し 次回 実行 時 …」→ はい: Memory Grant Feedback は クエリ Memory 使用量 を観察 し 過剰 / 不足 Memory Grant を 自動 学習 + 調整 することで 性能 と 並行性 を 改善 します。
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