クエリー ログ データ コレクタを有効にすると、Teradata DatabaseのPDCRDATA.DBQLogTbl_HstテーブルからDBQLデータを収集します。これにより、ユーザーは、ユーザーおよびアプリケーションによるデータベースの使用状況、クエリー ログおよびアプリケーションのクエリー ポートレットの問題のあるクエリーを確認することができます。
最大1000万行のDBQLデータが毎日収集されます。DBQL行の数が1000万を超える場合、データベース ビューの名前を指定して問い合わせログ データのサブセットをロードし、最も重要なデータのみが収集されるようにすることができます。
- システムリストで、更新するシステムの名前を選択します。
- セットアップリストからData Collectors(データ コレクタ)を選択します。
- クエリー ログのデータ コレクタを選択します。
- (オプション)クエリー ログ コレクタの有効化を有効にするチェック ボックスをオンにすると、データ コレクタがデータ処理を開始できるようになります。
- ログインが表示される場合は、システム タスクの実行に使用するログインを選択します。
- 収集時間で、タイム ゾーンを選択し、データのサマリーを作成する24時間の期間(夜間から夜間)を定義します。
- 次のいずれかを選択して、データ コレクタがデータ収集をいつ開始するかを指定します。
オプション 説明 PDCRの日次ジョブ後 毎日のPDCRジョブ実行から1時間以内にデータを収集する場合に選択します。 日次の時間 選択して、指定されたタイム ゾーンを基準に毎日のデータ コレクションを開始する時間を指定します。 - サマリー データの削除で、以下のうちいずれかのオプションを選択し、カレンダーまたはファイル サイズ保持期間を設定します。概要データとは、システム、ユーザー、アプリケーションまで集計された1日のデータを指します。このデータは、クエリー ログ ポートレットとアプリケーションのクエリー ポートレットのトレンド タブに表示されます。
オプション 説明 日付 - 次の期間後にリタイア チェック ボックスをオンにして、カレンダの保持期間を設定します。
- 数値を入力し、カレンダ値を選択します。
サイズ - 期間チェック ボックスをオンにして、ファイル サイズの保持期間を設定します。
- 数値を入力し、ファイル サイズ制限を選択します。データのクリーン アップで削除されるのは、この数値を超えたテーブル パーティションのみになるので、コレクタによって実際に保持されるデータのサイズは、常に指定した数値より大きくなります。1024バイトを1キロバイトに換算しているため、1 GBは1,073,741,824バイトになります。
- 詳細データの削除で、詳細データを保持する日数を制御する値を入力します(最大999日)。詳細データは、DBQLにログ記録される個別のクエリーを表わします。
この設定では、クエリー ログ ポートレットと アプリケーションのクエリー ポートレットで詳細クエリー情報を表示できる日数を制御します。
- 問題のあるクエリー定義で、以下のうちいずれかのオプションを設定し、問題のあるクエリーを分類する基準を定義します。この設定では、クエリー ログ ポートレットと アプリケーションのクエリー ポートレットで問題があるとしてフラグ付けされたクエリーを制御します。
オプション 説明 CPUスキュー 100までのパーセントを入力し、このパーセントを超えるCPUスキューを持つクエリーに問題のあるクエリーとしてフラグを設定します。 I/Oスキュー 100までのパーセントを入力し、このパーセントを超えるI/Oスキューを持つクエリーに問題のあるクエリーとしてフラグを設定します。 プロダクトジョイン指標 100までの数値を入力し、この数値を超えるプロダクトジョイン指標を持つクエリーに問題のあるクエリーとしてフラグを設定します。 不要I/O指標 100までの数値を入力し、この数値を超える不要なI/Oを持つクエリーに問題のあるクエリーとしてフラグを設定します。 - トレランスに、問題があるとされるクエリーを分類するために使用されるしきい値を設定するための数字を入力します。数値の範囲は0～99999です。
より少ない量のリソースを消費するクエリーのしきい値を増やすことにより、トレランスを増やすと問題のあるクエリーの数が減ります。 詳細については、問題のあるクエリーの式を参照してください。
- トレランスに、問題があるとされるクエリーを分類するために使用されるしきい値を設定するための数字を入力します。
- 行制限ビューで、データベース ビューをdatabaseName.viewName形式で入力します。これは、行数が1000万を超えた場合に重要度が低いデータを排除するために使用できます。
- Apply(適用)をクリックします。