最近のセッションでは、Query StoreとSSMS Copilotを組み合わせてSQLパフォーマンスの問題を調査する方法が実演されました。デモでは、テーブルを成長させ、パフォーマンスの変化や異なるクエリ実行プランを引き起こしたPHPプログラムが使用されました。重要な観察結果として、同じPlan IDの下でクエリの実行時間が劇的に増加し、プラン内の劣化を示唆していました。セッションでは、CopilotがAskモードからAgentモードへと進化しながら調査をガイドする方法と、これらのプロセスを再利用可能なスキルとしてキャプチャする方法が示されました。Query Storeは履歴パフォーマンスデータを提供し、Copilotはこれらのデータの分析と次のステップの決定を支援しました。実践的なデモンストレーションでは、PHPプログラムを使用して、テーブルにレコードを段階的に追加することで様々なパフォーマンスの問題をシミュレートしました。データ量が増加するにつれて、dbo.GiveNotesクエリの実行プランとパフォーマンスは進化しました。詳細な比較により、新しいプランが導入される前でさえ、あるPlan IDのCPU、期間、論理読み取りが大幅に増加したことが明らかになりました。調査は、変更のタイムラインを構築し、ワークロードの貢献者の集計された影響を理解することに焦点を当てました。加重平均は、異なる間隔と実行回数にわたるパフォーマンスを正確に評価するために重要でした。論理読み取りの増加は、データ処理とアクセスパスの問題を示唆していました。セッションでは、Copilotとの3つの対話方法が探求されました。ガイド付きの質問のためのAskモード、自律的な診断のためのAgentモード、標準化された調査のための再利用可能なAgent Skillsです。SQL Performance Investigatorパックが開発され、エージェントに貢献者の特定、プラン履歴の分析、プラン内の劣化の確認、選択性、統計、インデックスの調査を指示しました。提案されたインデックスが評価されましたが、その実際の改善には、比較可能なワークロードに対するさらなる検証が必要でした。中心的な教訓は、パフォーマンスの変化を理解するには、プラン間の違いと単一プランの履歴内のバリエーションの両方を調べる必要があるということでした。