示例工程数据库教程后端【免费下载链接】sql-server-samplesAzure Data SQL Samples - Official Microsoft GitHub Repository containing code samples for SQL Server, Azure SQL, Azure Synapse, and Azure SQL Edge项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/sql-server-samples点击查看免费下载导读本文以 sql-server-samples 仓库中 UsingAzureRules.md 为核心讲解如何让 SQL Assessment API 在评估 Azure 虚拟机Azure VM上的 SQL Server 实例时启用仅适用于 Azure 环境的专属最佳实践规则。读完本文你将掌握前置 Azure PowerShell 与 Az.ResourceGraph 模块的准备方法、从登录到产出建议的完整评估命令链、评估结果各列字段的解读方式以及 AzSqlVmSize 规则在 ruleset.json 中的真实定义与底层数据获取原理。为什么 Azure VM 上的 SQL Server 需要专属规则SQL Assessment API 是一个用于按最佳实践评估 SQL Server 配置的机制随 API 交付的默认规则集由 SQL Server 团队维护并随新版本持续增强见 README.md。默认规则集面向通用场景本地实例、云上实例皆可但对部署在 Azure VM 上的 SQL Server 而言还有一类规则只有结合 Azure 环境信息才能生效——例如虚拟机规格是否适合承载 SQL Server 工作负载、Azure 数据磁盘的条带化与缓存配置是否合理等。这些规则之所以“专属”是因为它们依赖 Azure 订阅层面的资源元数据虚拟机大小、磁盘布局等而这类数据无法仅凭 SQL Server 实例本身获得。SQL Assessment cmdlet 的设计允许在评估 Azure VM 上的实例时以“本地 SQL Server Azure 环境规则”的双重视角同时工作只要建立了活跃的 Azure 订阅连接评估引擎就会自动加载并运行这些 Azure 专属规则。前置条件模块安装与 Azure 登录在使用 Azure 专属规则之前需要完成两项准备对应原文档第 1、2 步安装两个 PowerShell 模块Azure PowerShell 模块Az 系列模块提供Connect-AzAccount、Set-AzContext等命令Az.ResourceGraph 模块用于向 Azure Resource Graph 发起查询SQL Assessment 需要借助它获取 Azure 资源数据。先登录 Azure 再执行评估在调用 SQL Assessment 对 Azure VM 上的 SQL Server 进行评估之前必须先通过Connect-AzAccount建立 Azure 账户连接。关于会话连接的一个重要注意事项原文档特别强调Azure 账户连接可以跨 PowerShell 会话持久化——即在一个会话中调用过Connect-AzAccount后后续会话可以省略该命令。但在这种场景下SQL Assessment cmdlet 需要显式导入 Az.ResourceGraph 模块否则无法获取 Azure 资源图数据Import-Module Az.ResourceGraph也就是说持久化的是“登录状态”而“模块加载”并不会随登录状态一起保留每个新会话都必须手动执行Import-Module。补充SQL Assessment 的某些高级功能如本文涉及的 Azure 环境类规则依赖较新的 SqlServer PowerShell 模块版本。仓库中的 docs/README.md 提示部分文档描述的功能仅在SqlServer 模块 22.0.30-preview 或更高版本中可用安装时建议使用较新版本模块例如Install-Module -Name SqlServer -AllowClobber -Force见 QuickStart.md。分步执行 Azure VM 上的 SQL Server 评估下面以原文档的完整流程为准展示如何对一台 Azure VM 上的 SQL Server 实例发起评估。此流程中活跃的 Azure 订阅连接使得AzSqlVmSize这类 Azure 专属规则得以启用。第 1 步建立 Azure 账户连接Connect-AzAccount该命令建立与 Azure 账户的连接使后续评估能够通过 Azure Resource Graph 获取资源数据。第 2 步可选切换订阅上下文Set-AzContext My-Pay-As-You-Go当账户下存在多个订阅时可用Set-AzContext指定要使用的订阅示例中为名为My-Pay-As-You-Go的订阅。这一步是可选步骤不执行时使用当前默认上下文。第 3 步可选创建凭据对象$cred Get-CredentialGet-Credential会弹出窗口交互式收集用户名与密码并生成凭据对象$cred用于连接目标 SQL Server 实例。第 4 步选择要评估的 SQL Server 对象$target Get-SqlInstance -ServerInstance Computer002\InstanceName -Credential $credGet-SqlInstance获取指定的 SQL Server 实例对象。其中-ServerInstance Computer002\InstanceName是目标计算机名与实例名的组合注意这里展示的是命名实例写法若为默认实例则直接写服务器名即可-Credential是可选参数可以省略——省略时使用当前 Windows 身份或默认凭据连接。说明Get-SqlInstance、Invoke-SqlAssessment均来自 SqlServer PowerShell 模块这也印证了前置条件中安装/更新 SqlServer 模块的必要性。第 5 步运行评估Invoke-SqlAssessment $targetInvoke-SqlAssessment会为每个输入对象构建检查清单逐项运行规则并返回最佳实践建议列表。评估结束后输出结果类似下面这样来自原文档的示例输出TargetPath : Server[NameContosoAzureSQL] Sev. Message Check ID Origin ---- ------- -------- ------ Medi Amount of single use plans in cache is high (100%). Consider PlansUseRatio Microsoft Ruleset 0.1.202 enabling the Optimize for ad hoc workloads setting on heavy OLTP ad-hoc workloads to conserve resources Low Use memory optimized virtual machine sizes for the best AzSqlVmSize Microsoft Ruleset 0.1.202 performance of SQL Server workloads对同一实例的所有数据库进行评估如果希望不仅评估实例级配置还想评估该实例上所有数据库的配置可以将数据库对象直接管道传递给评估命令该写法来自 QuickStart.md 中针对本地实例的示例同样适用于 Azure VM 场景Get-SqlDatabase -ServerInstance Computer002\InstanceName | Invoke-SqlAssessment解读评估结果四列字段与严重级别原文档对示例输出给出了明确的字段说明整理如下字段含义TargetPath被评估对象。Server[NameContosoAzureSQL]表示承载被评估 SQL Server 实例的服务器名称Sev.严重级别取值可以是Information、Medium、Low或HighMessage实际的最佳实践建议内容即规则触发的推荐操作Check ID规则Rule / Check的名称例如PlansUseRatio、AzSqlVmSizeOrigin规则来源显示规则集名称与版本例如Microsoft Ruleset 0.1.202在上面的示例中PlansUseRatio是一条通用规则它检测到“单次使用计划在缓存中占比过高100%”建议在重 OLTP 即席工作负载上启用“针对即席工作负载进行优化”设置以节约资源而AzSqlVmSize则是仅适用于部署在 Azure VM 上的 SQL Server的规则它检查虚拟机的大小是否为内存优化型memory-optimized。深挖 AzSqlVmSize 规则ruleset.json 中的真实定义AzSqlVmSize并非概念性描述它在仓库的 ruleset.json 中有完整的规则定义这正是理解该规则行为的最佳依据{ id: AzSqlVmSize, itemType: definition, target: { type: Server, platform: Windows, engineEdition: SqlServer, version: [11.0,), machineType: AzureVm }, tags: [ DefaultRuleset, SqlOnVm, Azure, Performance ], displayName: VM size is not memory-optimized, description: Memory optimized VM sizes offer a high memory-to-CPU ratio that is great for relational database servers. The DSv2 11-15, Edsv4 series, the M-, and the Mv2- series offer the optimal memory-to-vCore ratio required for OLTP workloads. Both M series VMs offer the highest memory-to-vCore ratio required for mission critical workloads and is also ideal for data warehouse workloads., message: Use memory optimized virtual machine sizes for the best performance of SQL Server workloads, helpLink: https://docs.microsoft.com/azure/azure-sql/virtual-machines/windows/performance-guidelines-best-practices, level: Information, condition: { imatch: vmSize, (^Standard_DS?1[1-5?_v2$)|(^Standard_E\\d[asi]*(-\\d[sad])?_v[3-4]$)|(^Standard_M\\d[ltms]*(-\\d[ms])?(_v21?)?$)|(^Standard_GS\\d-\\d$) ] }, probes: [ AzVmProps ] }从该定义可以提炼出几个关键实现事实适用范围targettype为Server、platform为Windows、engineEdition为SqlServer、version为11.0,)即 SQL Server 2012 及以上版本并且machineType必须是AzureVm——这正是“仅对 Azure VM 上的 SQL Server 生效”的实现机制。严重级别level为Information与文档所述结果列中的严重级别取值一致。判定条件condition使用imatch不区分大小写的正则匹配将探针返回的vmSize变量与内存优化 VM 系列名模式比对。从正则可以看出被认定为“内存优化”的 VM 系列包括Standard_DS11-15_v2/Standard_DS12-15_v2等 DSv2 系列Standard_DS?1[1-5?_v2Standard_E*_v3/Standard_E*_v4等 Edsv4/E 系列内存优化变体Standard_E\d[asi]*(-\d[sad])?_v[3-4]M 与 Mv2 系列Standard_M\d[ltms]*(-\d[ms])?(_v21?)?GS 系列Standard_GS\d-\d。这些正是规则描述中提到的“高内存-CPU 配比、适合关系型数据库服务器与 OLTP 工作负载”的系列——其中 M 系列还被描述为适合关键任务与数据仓库工作负载该描述同样可见于可读规则清单 DefaultRuleset.csv 中AzSqlVmSize一行。当 VM 大小不匹配这些模式时规则即触发输出“Use memory optimized virtual machine sizes for the best performance of SQL Server workloads”的建议。数据来源probes规则引用探针AzVmProps。在 ruleset.json 中AzVmProps的实现类型为AzMetadata目标同样限定为machineType: AzureVm其implementation.query为 JSONPath 表达式$.compute用于取出 VM 计算规格信息。Azure 专属规则的数据获取原理AzMetadata 与 AzGraph 探针AzSqlVmSize 背后的数据链路体现了 SQL Assessment 在 Azure 环境下的探针设计这在仓库的探针参考文档中有明确说明AzMetadata 探针见 AzMetadataProbe.md类型码AzMetadata返回可通过Azure 实例元数据服务Azure Instance Metadata Service, IMDS获取的数据。IMDS 以 JSON 对象形式返回数据AzMetadata探针通过JSONPath从中提取所需字段——这正是AzVmProps使用$.compute获取 VM 规格进而得到vmSize的原因。文档同时说明当评估远程执行且 Azure Graph 可用时IMDS 会被一条 Kusto 查询模拟替代。AzGraph 探针见 AzGraphProbe.md类型码AzGraph在Azure Resource Graph上运行 Kusto 查询实现属性query为必填项查询中可用符号嵌入参数。示例implementation: { query: Resources | where id ~ resId | project name }这正是前置条件要求安装Az.ResourceGraph 模块并先执行Connect-AzAccount的原因——评估引擎需要借由该模块在 Azure Resource Graph 上执行 Kusto 查询才能拿到 Azure 侧的资源元数据来支撑machineType: AzureVm类规则。若未登录或模块未加载相关探针将无法取数Azure 专属规则自然也就无法参与评估。更多 Azure 环境专属规则与扩展方向machineType: AzureVm机制不止服务于 AzSqlVmSize 一条规则它是规则集里一类“按机器类型定向”的通用过滤能力在 ruleset.json 中可以看到以targetFilter.machineType: AzureVm声明的规则覆盖override例如NtfsBlockSizeNotFormatted位于规则集后段它针对 Azure VM 场景覆盖 NTFS 块大小检查的判定逻辑将引导盘、临时盘等因素纳入考虑仓库的 release-notes.md 中列出的多条 Azure 相关检查也印证了这一点例如Azure 数据磁盘条带化Azure data disk striping、Azure 磁盘缓存Azure disk caching for data files / transaction logs、数据文件位于 Azure 数据磁盘Data files on Azure data disks、tempdb 文件位于 Azure 临时盘Tempdb files on Azure temp drive、为 SQL Server 数据文件使用高级 SSDUse premium SSDs for SQL Server data files等——这些都属于依赖 Azure 资源元数据的专属规则。如果你希望深入了解这些探针的更多细节包括非 SQL 类探针如何从操作系统取数可以继续阅读仓库内的 How-To 索引 下的 UsingNonSQLProbes.md以及 Reference/Probes 目录 中的探针参考文档。小结与建议要让 SQL Assessment API 对 Azure VM 上的 SQL Server 执行“环境感知”的评估关键链路是安装 Azure PowerShell 与 Az.ResourceGraph 模块 → 先 Connect-AzAccount 登录并保持订阅连接 →若跨会话则显式 Import-Module Az.ResourceGraph→ Get-SqlInstance 获取实例 → Invoke-SqlAssessment 执行评估。评估输出中的Origin列会标明规则来源Check ID列则对应规则 ID——你可以在 ruleset.json 中按 ID 检索任意规则的完整定义target 范围、tags、level、condition 与 probes也可以借助 DefaultRuleset.csv 快速浏览全部内置规则的可读描述。对已部署在非内存优化系列 VM 上的 SQL ServerAzSqlVmSize 规则给出的建议可作为 VM 规格选型与性能优化的参考依据。赞分享示例工程数据库教程后端【免费下载链接】sql-server-samplesAzure Data SQL Samples - Official Microsoft GitHub Repository containing code samples for SQL Server, Azure SQL, Azure Synapse, and Azure SQL Edge项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/sql-server-samples点击查看免费下载相关推荐重塑简历制作体验Reactive-Resume如何让专业简历设计变得简单高效重塑简历制作体验Reactive Resume如何让专业简历设计变得简单高效 在求职市场竞争日益激烈的今天一份精心设计的简历往往是打开职业大门的关键。然而示例工程数据库教程后端使用 Ruby (TinyTDS) 在 Ubuntu Linux 上连接 SQL Server 与 Azure SQL Database 实战指南使用 Ruby TinyTDS 在 Ubuntu Linux 上连接 SQL Server 与 Azure SQL Database 实战指南 本指南基于 sq示例工程数据库教程后端Hap QuickTime视频编码器实现10倍性能提升的硬件加速视频编解码架构设计指南Hap QuickTime视频编码器实现10倍性能提升的硬件加速视频编解码架构设计指南 Hap QuickTime视频编码器是一款专为现代图形硬件优化的开源视示例工程数据库教程后端上一篇【亲测免费】 MiddleClick提升效率的鼠标中间点击神器下一篇如何永久保存微信聊天记录WeChatMsg数据管理工具完全指南创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 使用 SQL Assessment API 评估 Azure 虚拟机上的 SQL Server：开启并理解 Azure 专属规则（AzSqlVmSize）实战指南
示例工程数据库教程后端【免费下载链接】sql-server-samplesAzure Data SQL Samples - Official Microsoft GitHub Repository containing code samples for SQL Server, Azure SQL, Azure Synapse, and Azure SQL Edge项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/sql-server-samples点击查看免费下载导读本文以 sql-server-samples 仓库中 UsingAzureRules.md 为核心讲解如何让 SQL Assessment API 在评估 Azure 虚拟机Azure VM上的 SQL Server 实例时启用仅适用于 Azure 环境的专属最佳实践规则。读完本文你将掌握前置 Azure PowerShell 与 Az.ResourceGraph 模块的准备方法、从登录到产出建议的完整评估命令链、评估结果各列字段的解读方式以及 AzSqlVmSize 规则在 ruleset.json 中的真实定义与底层数据获取原理。为什么 Azure VM 上的 SQL Server 需要专属规则SQL Assessment API 是一个用于按最佳实践评估 SQL Server 配置的机制随 API 交付的默认规则集由 SQL Server 团队维护并随新版本持续增强见 README.md。默认规则集面向通用场景本地实例、云上实例皆可但对部署在 Azure VM 上的 SQL Server 而言还有一类规则只有结合 Azure 环境信息才能生效——例如虚拟机规格是否适合承载 SQL Server 工作负载、Azure 数据磁盘的条带化与缓存配置是否合理等。这些规则之所以“专属”是因为它们依赖 Azure 订阅层面的资源元数据虚拟机大小、磁盘布局等而这类数据无法仅凭 SQL Server 实例本身获得。SQL Assessment cmdlet 的设计允许在评估 Azure VM 上的实例时以“本地 SQL Server Azure 环境规则”的双重视角同时工作只要建立了活跃的 Azure 订阅连接评估引擎就会自动加载并运行这些 Azure 专属规则。前置条件模块安装与 Azure 登录在使用 Azure 专属规则之前需要完成两项准备对应原文档第 1、2 步安装两个 PowerShell 模块Azure PowerShell 模块Az 系列模块提供Connect-AzAccount、Set-AzContext等命令Az.ResourceGraph 模块用于向 Azure Resource Graph 发起查询SQL Assessment 需要借助它获取 Azure 资源数据。先登录 Azure 再执行评估在调用 SQL Assessment 对 Azure VM 上的 SQL Server 进行评估之前必须先通过Connect-AzAccount建立 Azure 账户连接。关于会话连接的一个重要注意事项原文档特别强调Azure 账户连接可以跨 PowerShell 会话持久化——即在一个会话中调用过Connect-AzAccount后后续会话可以省略该命令。但在这种场景下SQL Assessment cmdlet 需要显式导入 Az.ResourceGraph 模块否则无法获取 Azure 资源图数据Import-Module Az.ResourceGraph也就是说持久化的是“登录状态”而“模块加载”并不会随登录状态一起保留每个新会话都必须手动执行Import-Module。补充SQL Assessment 的某些高级功能如本文涉及的 Azure 环境类规则依赖较新的 SqlServer PowerShell 模块版本。仓库中的 docs/README.md 提示部分文档描述的功能仅在SqlServer 模块 22.0.30-preview 或更高版本中可用安装时建议使用较新版本模块例如Install-Module -Name SqlServer -AllowClobber -Force见 QuickStart.md。分步执行 Azure VM 上的 SQL Server 评估下面以原文档的完整流程为准展示如何对一台 Azure VM 上的 SQL Server 实例发起评估。此流程中活跃的 Azure 订阅连接使得AzSqlVmSize这类 Azure 专属规则得以启用。第 1 步建立 Azure 账户连接Connect-AzAccount该命令建立与 Azure 账户的连接使后续评估能够通过 Azure Resource Graph 获取资源数据。第 2 步可选切换订阅上下文Set-AzContext My-Pay-As-You-Go当账户下存在多个订阅时可用Set-AzContext指定要使用的订阅示例中为名为My-Pay-As-You-Go的订阅。这一步是可选步骤不执行时使用当前默认上下文。第 3 步可选创建凭据对象$cred Get-CredentialGet-Credential会弹出窗口交互式收集用户名与密码并生成凭据对象$cred用于连接目标 SQL Server 实例。第 4 步选择要评估的 SQL Server 对象$target Get-SqlInstance -ServerInstance Computer002\InstanceName -Credential $credGet-SqlInstance获取指定的 SQL Server 实例对象。其中-ServerInstance Computer002\InstanceName是目标计算机名与实例名的组合注意这里展示的是命名实例写法若为默认实例则直接写服务器名即可-Credential是可选参数可以省略——省略时使用当前 Windows 身份或默认凭据连接。说明Get-SqlInstance、Invoke-SqlAssessment均来自 SqlServer PowerShell 模块这也印证了前置条件中安装/更新 SqlServer 模块的必要性。第 5 步运行评估Invoke-SqlAssessment $targetInvoke-SqlAssessment会为每个输入对象构建检查清单逐项运行规则并返回最佳实践建议列表。评估结束后输出结果类似下面这样来自原文档的示例输出TargetPath : Server[NameContosoAzureSQL] Sev. Message Check ID Origin ---- ------- -------- ------ Medi Amount of single use plans in cache is high (100%). Consider PlansUseRatio Microsoft Ruleset 0.1.202 enabling the Optimize for ad hoc workloads setting on heavy OLTP ad-hoc workloads to conserve resources Low Use memory optimized virtual machine sizes for the best AzSqlVmSize Microsoft Ruleset 0.1.202 performance of SQL Server workloads对同一实例的所有数据库进行评估如果希望不仅评估实例级配置还想评估该实例上所有数据库的配置可以将数据库对象直接管道传递给评估命令该写法来自 QuickStart.md 中针对本地实例的示例同样适用于 Azure VM 场景Get-SqlDatabase -ServerInstance Computer002\InstanceName | Invoke-SqlAssessment解读评估结果四列字段与严重级别原文档对示例输出给出了明确的字段说明整理如下字段含义TargetPath被评估对象。Server[NameContosoAzureSQL]表示承载被评估 SQL Server 实例的服务器名称Sev.严重级别取值可以是Information、Medium、Low或HighMessage实际的最佳实践建议内容即规则触发的推荐操作Check ID规则Rule / Check的名称例如PlansUseRatio、AzSqlVmSizeOrigin规则来源显示规则集名称与版本例如Microsoft Ruleset 0.1.202在上面的示例中PlansUseRatio是一条通用规则它检测到“单次使用计划在缓存中占比过高100%”建议在重 OLTP 即席工作负载上启用“针对即席工作负载进行优化”设置以节约资源而AzSqlVmSize则是仅适用于部署在 Azure VM 上的 SQL Server的规则它检查虚拟机的大小是否为内存优化型memory-optimized。深挖 AzSqlVmSize 规则ruleset.json 中的真实定义AzSqlVmSize并非概念性描述它在仓库的 ruleset.json 中有完整的规则定义这正是理解该规则行为的最佳依据{ id: AzSqlVmSize, itemType: definition, target: { type: Server, platform: Windows, engineEdition: SqlServer, version: [11.0,), machineType: AzureVm }, tags: [ DefaultRuleset, SqlOnVm, Azure, Performance ], displayName: VM size is not memory-optimized, description: Memory optimized VM sizes offer a high memory-to-CPU ratio that is great for relational database servers. The DSv2 11-15, Edsv4 series, the M-, and the Mv2- series offer the optimal memory-to-vCore ratio required for OLTP workloads. Both M series VMs offer the highest memory-to-vCore ratio required for mission critical workloads and is also ideal for data warehouse workloads., message: Use memory optimized virtual machine sizes for the best performance of SQL Server workloads, helpLink: https://docs.microsoft.com/azure/azure-sql/virtual-machines/windows/performance-guidelines-best-practices, level: Information, condition: { imatch: vmSize, (^Standard_DS?1[1-5?_v2$)|(^Standard_E\\d[asi]*(-\\d[sad])?_v[3-4]$)|(^Standard_M\\d[ltms]*(-\\d[ms])?(_v21?)?$)|(^Standard_GS\\d-\\d$) ] }, probes: [ AzVmProps ] }从该定义可以提炼出几个关键实现事实适用范围targettype为Server、platform为Windows、engineEdition为SqlServer、version为11.0,)即 SQL Server 2012 及以上版本并且machineType必须是AzureVm——这正是“仅对 Azure VM 上的 SQL Server 生效”的实现机制。严重级别level为Information与文档所述结果列中的严重级别取值一致。判定条件condition使用imatch不区分大小写的正则匹配将探针返回的vmSize变量与内存优化 VM 系列名模式比对。从正则可以看出被认定为“内存优化”的 VM 系列包括Standard_DS11-15_v2/Standard_DS12-15_v2等 DSv2 系列Standard_DS?1[1-5?_v2Standard_E*_v3/Standard_E*_v4等 Edsv4/E 系列内存优化变体Standard_E\d[asi]*(-\d[sad])?_v[3-4]M 与 Mv2 系列Standard_M\d[ltms]*(-\d[ms])?(_v21?)?GS 系列Standard_GS\d-\d。这些正是规则描述中提到的“高内存-CPU 配比、适合关系型数据库服务器与 OLTP 工作负载”的系列——其中 M 系列还被描述为适合关键任务与数据仓库工作负载该描述同样可见于可读规则清单 DefaultRuleset.csv 中AzSqlVmSize一行。当 VM 大小不匹配这些模式时规则即触发输出“Use memory optimized virtual machine sizes for the best performance of SQL Server workloads”的建议。数据来源probes规则引用探针AzVmProps。在 ruleset.json 中AzVmProps的实现类型为AzMetadata目标同样限定为machineType: AzureVm其implementation.query为 JSONPath 表达式$.compute用于取出 VM 计算规格信息。Azure 专属规则的数据获取原理AzMetadata 与 AzGraph 探针AzSqlVmSize 背后的数据链路体现了 SQL Assessment 在 Azure 环境下的探针设计这在仓库的探针参考文档中有明确说明AzMetadata 探针见 AzMetadataProbe.md类型码AzMetadata返回可通过Azure 实例元数据服务Azure Instance Metadata Service, IMDS获取的数据。IMDS 以 JSON 对象形式返回数据AzMetadata探针通过JSONPath从中提取所需字段——这正是AzVmProps使用$.compute获取 VM 规格进而得到vmSize的原因。文档同时说明当评估远程执行且 Azure Graph 可用时IMDS 会被一条 Kusto 查询模拟替代。AzGraph 探针见 AzGraphProbe.md类型码AzGraph在Azure Resource Graph上运行 Kusto 查询实现属性query为必填项查询中可用符号嵌入参数。示例implementation: { query: Resources | where id ~ resId | project name }这正是前置条件要求安装Az.ResourceGraph 模块并先执行Connect-AzAccount的原因——评估引擎需要借由该模块在 Azure Resource Graph 上执行 Kusto 查询才能拿到 Azure 侧的资源元数据来支撑machineType: AzureVm类规则。若未登录或模块未加载相关探针将无法取数Azure 专属规则自然也就无法参与评估。更多 Azure 环境专属规则与扩展方向machineType: AzureVm机制不止服务于 AzSqlVmSize 一条规则它是规则集里一类“按机器类型定向”的通用过滤能力在 ruleset.json 中可以看到以targetFilter.machineType: AzureVm声明的规则覆盖override例如NtfsBlockSizeNotFormatted位于规则集后段它针对 Azure VM 场景覆盖 NTFS 块大小检查的判定逻辑将引导盘、临时盘等因素纳入考虑仓库的 release-notes.md 中列出的多条 Azure 相关检查也印证了这一点例如Azure 数据磁盘条带化Azure data disk striping、Azure 磁盘缓存Azure disk caching for data files / transaction logs、数据文件位于 Azure 数据磁盘Data files on Azure data disks、tempdb 文件位于 Azure 临时盘Tempdb files on Azure temp drive、为 SQL Server 数据文件使用高级 SSDUse premium SSDs for SQL Server data files等——这些都属于依赖 Azure 资源元数据的专属规则。如果你希望深入了解这些探针的更多细节包括非 SQL 类探针如何从操作系统取数可以继续阅读仓库内的 How-To 索引 下的 UsingNonSQLProbes.md以及 Reference/Probes 目录 中的探针参考文档。小结与建议要让 SQL Assessment API 对 Azure VM 上的 SQL Server 执行“环境感知”的评估关键链路是安装 Azure PowerShell 与 Az.ResourceGraph 模块 → 先 Connect-AzAccount 登录并保持订阅连接 →若跨会话则显式 Import-Module Az.ResourceGraph→ Get-SqlInstance 获取实例 → Invoke-SqlAssessment 执行评估。评估输出中的Origin列会标明规则来源Check ID列则对应规则 ID——你可以在 ruleset.json 中按 ID 检索任意规则的完整定义target 范围、tags、level、condition 与 probes也可以借助 DefaultRuleset.csv 快速浏览全部内置规则的可读描述。对已部署在非内存优化系列 VM 上的 SQL ServerAzSqlVmSize 规则给出的建议可作为 VM 规格选型与性能优化的参考依据。赞分享示例工程数据库教程后端【免费下载链接】sql-server-samplesAzure Data SQL Samples - Official Microsoft GitHub Repository containing code samples for SQL Server, Azure SQL, Azure Synapse, and Azure SQL Edge项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/sq/sql-server-samples点击查看免费下载相关推荐重塑简历制作体验Reactive-Resume如何让专业简历设计变得简单高效重塑简历制作体验Reactive Resume如何让专业简历设计变得简单高效 在求职市场竞争日益激烈的今天一份精心设计的简历往往是打开职业大门的关键。然而示例工程数据库教程后端使用 Ruby (TinyTDS) 在 Ubuntu Linux 上连接 SQL Server 与 Azure SQL Database 实战指南使用 Ruby TinyTDS 在 Ubuntu Linux 上连接 SQL Server 与 Azure SQL Database 实战指南 本指南基于 sq示例工程数据库教程后端Hap QuickTime视频编码器实现10倍性能提升的硬件加速视频编解码架构设计指南Hap QuickTime视频编码器实现10倍性能提升的硬件加速视频编解码架构设计指南 Hap QuickTime视频编码器是一款专为现代图形硬件优化的开源视示例工程数据库教程后端上一篇【亲测免费】 MiddleClick提升效率的鼠标中间点击神器下一篇如何永久保存微信聊天记录WeChatMsg数据管理工具完全指南创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考