مشاركة عبر

توصيات لتعزيز أداء البيانات

ينطبق على توصية قائمة اختيار Power Platform هذه قائمة اختيار التشغيل لكفاءة الأداء المصمم جيدًا‬:

PE:08 قم بتحسين أداء البيانات. قم بتحسين مخازن البيانات لاستخدامها المقصود والفعلي في حمل العمل.

يصف هذا الدليل التوصيات الخاصة بتحسين أداء البيانات. إن تحسين أداء البيانات يتعلق بتنقية الكفاءة التي يتعامل معها حمل العمل ويخزن البيانات. عادةً ما تعتمد عملية أو معاملة أو عمليات حساب حمل العمل على استرداد البيانات بسرعة ودقة ومعالجتها وتخزينها. عند تحسين أداء البيانات، يعمل حمل العمل بسلاسة. حيث إن أداء البيانات التي تم اختراقها يعمل على إنشاء تأثير domino لكفاءة أداء ضعيف. يؤدي الفشل في تحسين أداء البيانات إلى رد حالات تأخير وزمن انتقال متزايد وقابلية التوسع التي تم حدها. إنه يعرض كفاءة حمل العمل بالكامل.

التعريفات

المصطلح تعريف
مخزن البيانات مورد يخزن بيانات مثل قاعدة بيانات أو مخزن كائن أو مشاركة ملف.
Index هيكل قاعدة بيانات يوفر وصول سريع للعناصر.
المعالجة التحليلية عبر الإنترنت (OLAP) تقنية تعمل على تنظيم قواعد بيانات الأعمال الكبيرة ودعم التحليل المعقد واستعلامات تحليلية معقدة دون التأثير سلبًا على أنظمة المعاملات.
معالجة المعاملة عبر الإنترنت (OLTP) تقنية تسجل تفاعلات الأعمال عند حدوثها في العمليات اليومية لمؤسسة ما.
تقسيم عملية تقسيم البيانات ماديًا إلى مخازن بيانات منفصلة.
ضبط الاستعلام عملية تعمل على تحسين سرعة استعلام قاعدة البيانات.

استراتيجيات التصميم الأساسية

لتحسين استخدام البيانات، تأكد من أن مخازن البيانات محسنة لاستخدامها المقصود واستخدامها الفعلي في حمل العمل. من الممكن أن يحسن استخدام البيانات المحسنة من أداء الاستعلام وتقليل استهلاك الموارد وتحسين الكفاءة العامة للنظام. ضع فِي الاعتبار الإستراتيجيات التالية:

  • بيانات ملف التعريف. افهم البيانات الخاصة بك وتأكد من أن نموذج البيانات الخاص بك مناسب تمامًا لحمل العمل الخاص بك. فكر في عوامل مثل تقنيات تسوية البيانات وتقسيمها. لضمان استرداد البيانات بشكل فعال، تأكد من تحديد أنواع البيانات المناسبة وتحديد العلاقات بين الجدولين.

  • قم بتحسين أداء الاستعلام. قم بتحليل الاستعلامات التي تعمل في حمل العمل وتحسينها. استخدم التقنيات مثل تحسين الاستعلام والتخزين المؤقت. استخدم طرق العرض على جانب الخادم للتصفية المسبقة للبيانات. لتحديد اختناقات البيانات، استخدم أدوات مراقبة الأداء ثم قم بالتحسينات اللازمة.

  • قم بمراقبة النظام وضبطه بشكل منتظم. راقب باستمرار أداء حمل العمل الخاص بك وقم بالتكرار في تكوين تخزين البيانات وتحسينات الاستعلام. استنادًا إلى أفضل ممارسات ضبط الأداء، قم بتحليل مقاييس النظام وتحديد مجالات التحسين وتنفيذ التغييرات. مع نمو البيانات، قد تحتاج إلى تحديث استعلاماتك لكي تظل في حالة أداء.

بيانات ملف التعريف

يتضمن جمع معلومات البيانات فحص البيانات من مصدر ما وجمع معلومات عنها. الهدف من ذلك هو فهم جودة بيانات حمل العمل وهيكلها وخصائصها. تسمح هذه العملية بتحديد مشكلات مثل القيم المفقودة والتكرار والتنسيقات غير المتسقة وأية مشكلات أخرى.

من أجل جمع معلومات بيانات فعالة، فكر في الاستراتيجيات التالية:

  • افهم بنية البيانات. افحص بنية البيانات الخاصة بك، بما في ذلك الجداول والأعمدة العلاقات. حدد أنواع البيانات وأطوالها والقيود المطبقة على كل عمود. يساعدك تقييم بنية البيانات في فهم كيفية تنظيم البيانات وكيفية ارتباطها بعناصر البيانات الأخرى.

  • قم بتحليل حجم البيانات. قم بتقييم حجم البيانات لفهم الحجم الإجمالي وأنماط النمو. حدد عدد السجلات أو المستندات وحجم الجداول أو المجموعات الفردية. تساعدك هذه المعلومات في تقدير متطلبات التخزين وتحديد مشكلات قابلية التوسع.

  • حدد علاقات البيانات. استكشف العلاقات بين عناصر البيانات. افهم كيفية اتصال البيانات، حتى تتمكن من تحديد كيفية تأثير التغييرات في جدول أو مستند واحد على البيانات ذات الصلة.

  • قم بالوصول إلى جودة البيانات. قم بتقييم جودة البيانات من خلال عوامل التقييم مثل الإكمال والدقة والتناسق والتفرد. حدد عيوب البيانات أو القيم المفقودة أو السجلات المكررة التي قد تؤثر على تكامل البيانات وأداء الاستعلام. وتساعدك هذه الخطوة في تحديد مناطق تنظيف البيانات وتحسينها.

  • احصل على توزيع البيانات. قم بتحليل توزيع القيم داخل كل عمود لتحديد أنماط البيانات. قم بتحديد القيم المتكررة والنادرة والقيم الخارجية وطرق عرض البيانات. لتحسين أداء الاستعلام، قم بتحليل ما إذا كان من المناسب توفير أداء محسن للمفاتيح البديلة.

مراقبة أداء البيانات

تُعد مراقبة أداء البيانات ممارسة تعقب كفاءة مخازن البيانات بتناسق. إنه يتضمن جمع مقاييس الأداء الخاصة بعمليات البيانات وتحليلها واستخدام أدوات مخصصة لحلول مراقبة على مستوى النظام أو خاصة بقاعدة بيانات أو طرف ثالث. تتيح لك مراقبة أداء البيانات الفعالة تحديد الاختناقات المحتملة و تخفيفها على نحو فعال وضمان فعالية العمليات والمهام المتعلقة بالبيانات.

لمراقبة أداء البيانات، فكر في الاستراتيجيات التالية:

  • اجمع المقاييس الخاصة بالبيانات. اجمع المقاييس الأساسية التي ترتبط مباشرةً بأداء البيانات. تتضمن هذه المقاييس أوقات رد الاستعلامات ومعدل نقل البيانات.

  • إعدادتنبيهات البيانات. إعداد التنبيهات خصيصا لمقاييس البيانات. استخدم الحدود أو العيوب المحددة مسبقًا في هذه المقاييس لتشغيل التنبيهات. وتمكنك التنبيهات من تلقي إعلامات عندما تتجاوز مقاييس الأداء النطاقات المقبولة أو إظهار سلوك غير عادي؛ على سبيل المثال، إذا كان استعلام قاعدة البيانات يستغرق وقتًا أطول من المتوقع أو إذا انخفض معدل نقل البيانات بشكل كبير. يمكنك إعداد هذه التنبيهات باستخدام أدوات مراقبة متخصصة أو برامج نصية مخصصة.

  • قم بتشخيص مشكلات أداء البيانات. راجع مقاييس البيانات المجمعة بشكل منتظم لتحديد التدهور أو اختناقات الأداء المحتملة في عمليات البيانات. يمكن أن تكون أدوات الرسوم المرئية أو لوحات المعلومات ذات قيمة في هذه العملية، مما يساعد على تمييز الاتجاهات والاختناقات والقيم الخارجية في أداء البيانات. وبمجرد تحديدها، تحقق من الأسباب الجذرية لهذه المشكلات وضع خطوات إصلاح مناسبة.

تقسيم البيانات

يشتمل التقسيم على تقسيم مجموعات بيانات كبيرة أو أحمال عمل كبيرة إلى مجموعات فرعية أصغر يمكن إدارتها. يعمل التقسيم على تعزيز كفاءة أداء البيانات من خلال توزيع حمل العمل وتحسين المعالجة المتشابهة. كما تضمن أيضًا الوصول إلى البيانات بشكل أكثر فعالية استنادًا إلى احتياجات معينة وأنماط الاستعلام. يمكنك نقل البيانات عموديًا أو أفقيًا (وتسمى تقسيم البيانات أيضًا). على سبيل المثال، في حالة استخدام جداول Dataverse المرنة، فكر في ما ينبغي أن يكون مفتاح التقسيم.

الاستراتيجية تعريف مثال حالات الاستخدام
التقسيم الرأسي قم بتقسيم جدول إلى جداول أصغر من خلال تحديد أعمدة أو حقول معينة لكل تقسيم. ويمثل كل تقسيم مجموعة فرعية من البيانات الكاملة. إذا كان لديك جدول يحتوي على الأعمدة "أ" و"ب" و"ج" و"د"، فإنه يمكنك إنشاء جدول واحد يحتوي على عمودي "أ" و"ب" وجدول آخر يحتوي على عمودي "ج" و"د". - يحتوي جدول على العديد من الأعمدة، ولكن لا تصل الاستعلامات إلى جميع الأعمدة معًا.
- بعض الأعمدة أكبر من غيرها ويمكن أن يزيد فصلها من أداء I/O.
- تحتوي أجزاء بيانات مختلفة على أنماط وصول متنوعة.
التقسيم الأفقي قم بتقسيم البيانات استنادًا إلى صفوف أو نطاقات قيم (تُعرف أيضًا باسم تقسيم البيانات). وتحتوي كل عملية تقسيم على مجموعة فرعية من الصفوف ذات الخصائص المتشابهة. إذا كان لديك جدول بالصفوف من 1 إلى 1000، فقد تقوم بإنشاء تقسيم بالصفوف من 1 إلى 500 وتقسيم آخر بالصفوف من 501 إلى 1000. - حجم مجموعة البيانات كبير جدًا بالنسبة لموقع واحد أو خادم واحد.
- يتم الوصول إلى البيانات استنادًا إلى نطاقات أو عوامل تصفية محددة.
- الحاجة إلى توزيع حمل العمل عبر العقد الفعلية أو الخوادم للحصول على أداء محسن.

لتقسيم بياناتك، فكر في الخطوات التالية:

  • حلل البيانات والاستعلامات. قم بتحليل البيانات وأنماط الاستعلام لتحديد استراتيجيات مناسبة للتقسيم أو تقسيم البيانات. افهم طبيعة البيانات وأنماط الوصول ومتطلبات التوزيع.

  • حدد مفتاح. اختر مفتاح تقسيم أو تقسيم بيانات لتوزيعها بين الأقسام. حدد المفتاح بعناية استنادًا إلى خصائص البيانات ومتطلبات الاستعلام.

  • حدد المنطق. حدد منطق تقسيم أو تقسيم بيانات استنادًا إلى المفتاح الذي تم اختياره. فكر في تقسيم البيانات إلى نطاقات أو استخدام خوارزميات التجزئة أو استخدام أساليب تقسيم أخرى.

تحسين الاستعلامات

يعمل تحسين الاستعلامات على تحسين الاستعلامات لتقليل البيانات المؤهلة والبيانات التي تم إرجاعها. وهذه التعديلات تزيد من كفاءة وسرعة استرداد البيانات. ونتيجة لذلك، يكون لقاعدة البيانات حمل عمل مسهل، وتعمل الموارد بشكل أكثر فعالية، ويتمتع المستخدمون بتفاعلات أكثر سلاسة.

لتحسين استعلامات قاعدة البيانات، فكر في الاستراتيجيات التالية:

  • أعد كتابة الاستعلامات. راجع الاستعلامات المعقدة وحللها لتحديد الفرص لإعادة كتابتها. فكر في منطق استعلام إعادة الهيكلة، أو قم بإزالة العمليات المكررة، أو قم بتبسيط بناء جملة الاستعلام.

  • تجنب مشكلة استعلام N+1. قم بتقليل عدد الإرجاعات إلى قاعدة البيانات باستخدام الصلات وإحضار الدُفعة لاسترداد البيانات ذات الصلة بفعالية.

  • قم بإعادة ترتيب عمليات الربط. قم بتقييم ترتيب الصلة والتفكير في إعادة ترتيبه للتقليل من عدد الصفوف في كل عملية ربط. يمكن أن يؤثر الترتيب الذي تقوم فيه بضم الجداول على أداء الاستعلام.

  • استعلامات ذاكرة التخزين المؤقت. قم بتخزين نتائج الاستعلامات التي يتم تشغيلها باستمرار لإعادة استخدامها بسهولة. يعمل التخزين المؤقت للاستعلام على تقليل الحاجة إلى تشغيل الاستعلام نفسه بشكل متكرر، كما يقلل من الحمل العام لمعالجة الاستعلام.

  • المراقبة والضبط. راقب مقاييس أداء الاستعلام، مثل وقت التشغيل واستخدام الموارد وكذلك معدل نقل الاستعلام. استخدم أدوات تعريف جمع معلومات قاعدة البيانات ووظائف المراقبة لتحديد استعلامات التنفيذ الاستعلامات بشكل سيء. استخدم تلك المعلومات لتحسين أداء الاستعلام.

أرشفة البيانات وإزالتها

إن الأرشفة والإزالة عبارة عن إستراتيجيات تعمل على تسهيل تخزين البيانات. تعمل الأرشفة على تغيير مكان البيانات الأقدم التي يتم الوصول إليها بشكل أقل للوصول إلى سعة تخزينية أكثر فعالية من حيث التكلفة. حيث أن إزالة البيانات بشكل دائم يزيل البيانات المكررة. يسهم كلا الاتجاهين في كفاءة الأداء من خلال تقليل حجم البيانات وزيادة سرعة الوصول إلى البيانات وتقليل أوقات النسخ الاحتياطي والاستعادة.

  • تقليل حجم البيانات: تعني البيانات الأقل أوقات معالجة أسرع ، مما يضمن استجابة سريعة لطلبات المستخدمين.
  • زيادة سرعة الوصول إلى البيانات: تسمح مجموعة البيانات المقتطعة بإجراء استعلامات واسترداد بيانات بشكل أسرع ، مما يؤدي إلى تحسين استجابة النظام.
  • تقليل أوقات النسخ الاحتياطي والاسترداد: تعمل مجموعات البيانات الأصغر على تسريع عمليات النسخ الاحتياطي والاستعادة ، مما يقلل من وقت التوقف عن العمل ويضمن أداء متسقا.

إن الأرشفة والإزالة مفيدة في الحفاظ على أعلى كفاءة أداء في الأنظمة التي تعمل بالبيانات.

تحسين حمل التخزين

إن تحسين حمل التخزين يعني تنظيم الطلبات إلى نظام التخزين. فإنه يساعد على القضاء على الطلبات غير الضرورية وتعزيز استرداد البيانات وتجنب إرباك نظام التخزين. ويضمن تحسين حمل التخزين أن يظل نظام التخزين تفاعليًا مع الطلبات المضمنة ويحافظ على أعلى مستوى من الأداء. قم بتنفيذ استراتيجيات لتقليل أعباء المعالجة الواقعة على مخزن البيانات. لتحسين حمل مخزن البيانات، فكر في الاستراتيجيات التي تتبعها.

استخدام التخزين المؤقت

يعمل التخزين المؤقت على تخزين البيانات التي تم الوصول إليها في منطقة التخزين ذات وصول سريع، مما يجعل استرداد البيانات أسرع من سحبها من المصدر الرئيسي. يعزز هذا الأسلوب من أداء البيانات من خلال خفض أوقات الوصول وتجنب الإحضار المتكرر للبيانات. يحسن التخزين المؤقت من سرعات القراءة وأوقات رد المستخدم، خاصةً بالنسبة للبيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر. هذه الطريقة هي الأكثر فعالية على البيانات الثابتة أو البيانات التي عادةً ما تتغير.

لضمان فعالية التخزين المؤقت المثلى، فكر في عوامل مثل سياسات انتهاء الصلاحية وإستراتيجيات الإخلاء وإدارة حجم التخزين المؤقت. اضبط الإعدادات، مثل وقت البقاء (TTL) للحصول على أداء مثالي. لاستخدام ذاكرة تخزين مؤقت لتحسين حمل التخزين، فكر في الاستراتيجيات التالية:

  • التخزين المؤقت في الذاكرة: قم بإجراء التخزين المؤقت في الذاكرة لتخزين البيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر في الذاكرة لاستردادها بسرعة. يمكنك استخدام هذه التقنية لبيانات التطبيق المكلفة لحساب قاعدة البيانات أو استردادها. يكون التخزين المؤقت في الذاكرة مفيدًا للبيانات التي تقرأها باستمرار ولا تتغير بشكل متكرر. على سبيل المثال، يمكنك استخدام المتغيرات في تدفقات السحابة أو المجموعات في تطبيقات اللوحة لتخزين البيانات مؤقتًا.

  • التخزين المؤقت لاستعلام قاعدة البيانات: استخدم هذه التقنية لتخزين نتائج استعلامات قاعدة البيانات مؤقتا لتجنب تشغيل نفس الاستعلام عدة مرات. يكون التخزين المؤقت لاستعلام قاعدة البيانات مفيدًا لاستعلامات قاعدة البيانات المعقدة والمستهلكة للوقت. عند تخزين نتائج الاستعلام مؤقتًا، يتم إرجاع الطلبات اللاحقة الخاصة بنفس الاستعلام بسرعة. فكر أيضًا في استخدام طرق العرض على جانب الخادم عندما يكون ذلك ممكنًا لتضييق نطاق البيانات المتعلقة باستعلامك.

  • التخزين المؤقت لشبكة تسليم المحتوى: استخدم هذه التقنية لتخزين محتوى الويب مؤقتا على خوادم الشبكة الموزعة لتقليل زمن الانتقال وتحسين تسليم المحتوى. يكون التخزين المؤقت لشبكة تسليم المحتوى فعالاً للمحتوى الثابت، مثل الصور وملفات CSS وملفات JavaScript. تعمل شبكات تسليم المحتوى على تخزين نسخًا من المحتوى في مواقع متعددة حول العالم، حتى يمكن للمستخدمين الوصول إلى المحتوى من خادم يقترب منهم جغرافيًا.

تحسين تحديثات البيانات

يتضمن تحسين تحديثات البيانات تقييم تحديثات البيانات التي يتم تنفيذها لضمان أنها في حالة أداء. يمكن أن تؤثر التحديثات على الأداء أكثر من العمليات الأخرى لأنها قد تؤدي إلى تشغيل عمل غير ضروري وتتسبب في تعارضات تأمين.

لتقييم كيفية تحسين تحديثات البيانات، فكر في:

  • تتغير البيانات. قم بتحسين التنفيذ التلقائي لاستخدام الصور المسبقة للبيانات أو عوامل التصفية لتقليل العمل في حالات عدم حدوث تغيير فعلي. تجنب تشغيل التنفيذ التلقائي للبيانات التي لم يتم تعديلها.

  • الأتمتة. قم بتقييم وقت وكيفية تشغيل التحديثات استنادًا إلى تغييرات البيانات، وتحسين المشغلات لتضمين عامل تصفية. على سبيل المثال، لتشغيل التنفيذ التلقائي فقط عند تعديل حقل معين في مصدر البيانات. قم بتقييم التحديثات التي تؤدي إلى تشغيل التنفيذ التلقائي تدريجيًا عدة مرات. بدلاً من ذلك، فكر فيما إذا كان بإمكانك إنشاء عملية مخصصة للتعامل مع كافة عمليات المعالجة. على سبيل المثال، إذا تم تحديث شحن الطلب وتاريخ الشحن ورقم التعقب بشكل منفصل، يمكن التحديث في نفس الوقت في عملية "ShipOrder" مخصصة.

  • الجمود. قم بتقييم عمليات التحديث البطيء التي قد تتسبب في حدوث مشكلات بسبب عمليات تدفق متعددة تعمل على تحديث نفس البيانات بتسلسل مختلف. وقد تؤدي عدم الكفاءة هذه إلى تأمين حالات التعارض أو حتى حالات التوقف التام المحتملة، مما قد يؤدي إلى إعادة العمل بشكل غير ضروري. قم بتحديث الموارد المختلفة في نفس التسلسل لتقليل الخلاف.

  • تحديثات مجمعة. في حالة تشغيل عمليات على صفوف متعددة من الجدول، فكر في استخدام عمليات مجمعة.

تحسين حركة البيانات ومعالجتها

يتضمن تحسين حركة البيانات ومعالجتها تحسين كفاءة وأداء العمليات ذات الصلة لاستخراج البيانات وتحويلها وتحميلها ومعالجتها. فكر في الجوانب الأساسية التالية لتحسين حركة البيانات ومعالجتها:

  • تحسين الاستخراج والتحويل والتحميل (ETL): تحسين عمليات ETL لتقليل وقت المعالجة. يمكنك تسهيل عملية الاستخراج وتنفيذ خوارزميات التحويل الفعالة وتحسين عملية التحميل. عندما تجعل كل خطوة فعالة، يمكنك تحسين سير العمل الإجمالي.

  • المعالجة المتوازية: استخدم تقنيات المعالجة المتوازية لتحسين الأداء. عند توزيع مهام معالجة البيانات عبر مؤشرات ترابط أو عقد متعددة، يمكنك تقسيم حمل العمل ومعالجته في نفس الوقت، مما يؤدي إلى إجراء معالجة سريعة.

  • معالجة الدفعات: قم بتجميع المهام المتشابهة معا لتقليل النفقات العامة الناتجة عن العمليات المتكررة. قم بمعالجة مهام متعددة في دُفعة واحدة لتقليل وقت المعالجة الإجمالي.

تصميم قرب البيانات

يشير قرب البيانات إلى الموضع الاستراتيجي للبيانات التي تكون أقرب إلى المستخدمين أو الخدمات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر. فتقليل المسافة الفعلية أو المنطقية بين البيانات ومستخدميها يكفل الوصول إلى البيانات على نحو أسرع واستجابة محسنة. لتحسين التصميم للقرب، فكر في هذه الإستراتيجيات:

  • تقييم أنماط الوصول إلى البيانات: قم بتقييم أنماط الوصول إلى حمل العمل والبيانات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر. يمكن أن يساعد هذا التحليل في تحديد مكان وضع البيانات لأقصى حد من الفوائد.

  • اختيار الحلول التي تدعم نقل البيانات: ضع في اعتبارك الحلول التي توفر نقل البيانات الديناميكي بناء على أنماط الوصول المتغيرة، مما يضمن تحديد المواقع المثلى للبيانات.

  • اختيار الحلول التي تدعم مزامنة البيانات: إذا كنت تخدم قاعدة مستخدمين موزعة، فاختر الحلول التي تمكن مزامنة البيانات عبر المناطق المختلفة، لضمان توفر النسخ المتماثلة للبيانات بالقرب من المستخدمين.

المقايضة: إذا تغيرت البيانات الأساسية بشكل متكرر، فقم بتنفيذ آلية إبطال ذاكرة التخزين المؤقت لضمان بقاء البيانات المخزنة مؤقتا محدثة.

تبسيط Power Platform

مراقبة أداء البيانات: لمراقبة أداء البيانات، ضع في اعتبارك استخدام Azure Monitor لجمع وتحليل مقاييس البنية الأساسية والسجلات وبيانات التطبيق. يمكنك دمج Monitor مع خدمات أخرى مثل Application Insights. يوفر Application Insights مراقبة أداء التطبيق ويدعم العديد من الأنظمة الأساسية.

يجمع Application Insights بيانات الاستخدام والأداء. يمكنك استخدام تحليلات السجل لربط هذه البيانات ببيانات التكوين والأداء عبر موارد Azure. يوفر دفق بيانات Application Insights لـ Dataverse حاليًا بيانات الأداء المتعلقة بمكالمات API Dataverse الواردة واستدعاءات تنفيذ المكون الإضافي لـ Dataverse ومكالمات Dataverse SDK.

تحسين أنماط بيانات الاستعلام في تطبيقات اللوحة: اتبع الإرشادات والاقتراحات الموثقة. انظر أنماط بيانات الاستعلام المحسنة في Power Apps.

تحسين كيفية تخصيص أو توسيع أو التكامل مع Dataverse: اتبع أفضل الممارسات والإرشادات الموثقة. انظر أفضل الممارسات والإرشادات عند استخدام Microsoft Dataverse.

تحسين استعلامات قاعدة البيانات وأداء الفهرس: استخدم ميزة رؤية أداء الاستعلام في قاعدة بيانات Azure SQL لتحسين الاستعلامات والجداول وقواعد البيانات. ويمكنك أيضًا استخدام هذه الميزة لتعريف مشكلات أداء الاستعلام واستكشاف الأخطاء وإصلاحها.

بالنسبة لقواعد البيانات الارتباطية، اتبع إرشادات تصميم الفهرس وإرشاد فهرس خادم SQL وإرشاد فهرس Azure Cosmos DB. استخدم قاعدة بيانات SQL لإجراء الضبط التلقائي للاستعلامات لتحسين أدائها.

بالنسبة لقواعد بيانات SQL، يتعين عليك إعادة تنظيم الفهارس أو إعادة بنائها بشكل منتظم. حدد الاستعلامات البطيئة وضبطها لتحسين الأداء. تحتوي العديد من محركات قاعدة البيانات على ميزات ضبط الاستعلام. لمزيد من المعلومات، راجع أفضل الممارسات للحصول على أداء الاستعلام.

يحتوي Azure Cosmos DB على سياسة الفهرسة الافتراضية التي تفهرس كل خاصية من كل عنصر وتفرض فهارس النطاق لأي سلسلة أو رقم. توفر لك هذه السياسة أداء الاستعلام الفعال، وليس عليك إدارة فهارس بشكل مسبق.

تحسين حمل التخزين: تدعم العديد من خدمات قاعدة بيانات Azure النسخ المتماثلة للقراءة. ويختلف توفر وتكوين النسخ المتماثلة للقراءة وفقًا لخدمة قاعدة بيانات Azure. راجع الوثائق الرسمية لكل خدمة لفهم التفاصيل والخيارات.

قائمة اختيار كفاءة الأداء

راجع مجموعة التوصيات الكاملة.

قائمة اختيار كفاءة الأداء

  • Last updated on