Conseils de réglage des performances pour le pool SQL serverless Azure Synapse Analytics
S’applique à : Azure Synapse Analytics
Cet article vous aide à améliorer les performances du pool SQL serverless Azure Synapse Analytics.
Remarque
Passez en revue la liste des problèmes connus qui sont actuellement actifs ou récemment résolus dans Azure Synapse Analytics.
Consultez les sections suivantes pour plus d’informations sur la façon d’obtenir des performances optimales et d’empêcher les défaillances liées aux contraintes de ressources sur vos pools SQL serverless Azure Synapse Analytics.
Meilleures pratiques et guides de résolution des problèmes
Les informations et les stratégies contenues dans les articles suivants peuvent vous aider à obtenir les meilleures performances de votre pool SQL serverless. Nous vous recommandons d’utiliser ces articles pour passer en revue les cas d’usage et résoudre les problèmes courants.
- Meilleures pratiques pour le pool SQL serverless dans Azure Synapse Analytics
- Résoudre les problèmes de pool SQL serverless dans Azure Synapse Analytics
Comprendre la mise à l’échelle sur un pool SQL serverless
Les pools SQL serverless ne nécessitent pas de sélectionner manuellement la taille appropriée. Le système ajuste automatiquement la taille en fonction de vos besoins de requête, et gère ainsi l’infrastructure et sélectionne la taille appropriée pour votre solution.
Conseils d’optimisation des performances pour les fichiers Delta Lake
Pour plus d’informations sur le réglage des performances pour les fichiers Delta Lake, consultez les ressources suivantes :
- Page de documentation Delta Lake.
- Qu’est-ce que Delta Lake ?
- Interroger des fichiers Delta Lake à l’aide d’un pool SQL serverless dans Azure Synapse Analytics
Conseils d’optimisation des performances pour les fichiers CSV
Lorsque vous interrogez des fichiers CSV sur un pool SQL serverless, la tâche la plus importante pour garantir des performances élevées consiste à créer des statistiques sur les tables externes. Bien que les statistiques soient automatiquement créées sur les fichiers Parquet et CSV, et accessibles à l’aide OPENQUERY()
de , la lecture des fichiers CSV à l’aide de tables externes vous oblige à créer manuellement des statistiques.
Pour plus d’informations sur le rôle des statistiques dans l’interrogation de fichiers CSV dans des pools SQL serverless, consultez les articles suivants :
- Interrogation de fichiers CSV
- Statistiques dans un pool SQL serverless
- Créer manuellement des statistiques pour les fichiers CSV
- Délai d’attente expiré
Recommandations pour l’utilisation de Power BI et d’autres outils de création de rapports
Nous vous recommandons les meilleures pratiques suivantes lorsque vous utilisez Power BI et d’autres outils de création de rapports :
- Toujours case activée l’emplacement de votre locataire.
- Configurez un cache pour une meilleure expérience utilisateur.
- Évitez de retourner des millions d’enregistrements dans un tableau de bord.
- Utilisez des actualisations planifiées pour éviter les exécutions de requêtes parallèles qui drainent les ressources du pool sql serverless.
- Utilisez Spark pour pré-agréger les requêtes analytiques courantes. Cette approche « écrire une fois/lire plusieurs » peut éviter les requêtes lourdes qui sont exécutées en continu.
- Pour les jointures entre différents magasins de données : utilisez des filtres pour éviter les volumes Big Data qui ont été déplacés dans votre infrastructure Azure.
- Utilisez le
Latin1_General_100_BIN2_UTF8
classement pour les types de données caractère. Ce classement évite de transférer toutes les données du stockage vers votre pool SQL serverless en poussant les filtres lorsque les outils lisent à partir du stockage. - Utilisez la taille la plus optimale si vous convertissez ou convertissez des données en
char
ouvarchar
pendant l’exécution d’une requête. Dans la mesure du possible, évitez d’utiliserVARCHAR(MAX)
. - L’inférence automatique convertit les types de données dans un format qui peut ne pas être optimal. Utilisez la clause pour optimiser les
WITH
types de données. - Les Azure Synapse ressources du pool sql serverless ont des limites. L’exécution simultanée de requêtes consomme des ressources. Il est courant de voir des tableaux de bord Power BI (PBI) atteindre des limites de ressources lorsque plusieurs actualisations se produisent en parallèle. Les actualisations planifiées et les tests de charge peuvent aider à éviter ce problème. En outre, l’utilisation de plusieurs espaces de travail Azure Synapse peut répondre à des exigences de concurrence plus importantes.
- Vous pouvez exécuter la requête
sys.columns
ou utilisersp_describe_first_result_set
etselect top 0 from <view>
pour case activée les types de données après avoir créé une vue. Cette approche est plus rapide et moins coûteuse que l’utilisation deSELECT * FROM...
. - Utilisez le générateur d’instructions pour créer automatiquement des formats de colonnes optimaux pour votre requête.
- Utilisez la
OPENJSON
fonction pour exposer des données JSON imbriquées sous forme de colonnes. Toutefois, si vous utilisez également laAS JSON
commande , le type de colonne doit êtreNVARCHAR(MAX)
. Cette approche n’est pas idéale pour les performances. La meilleure option consiste à utiliser laWITH
clause pour exposer des tableaux imbriqués en tant que colonnes. - La clé de partition du magasin transactionnel Cosmos DB n’est pas utilisée dans le magasin analytique. Dans Azure Synapse Link, vous pouvez désormais modéliser vos données transactionnelles pour optimiser l’ingestion des données et les lectures de points.
Conseils supplémentaires et meilleures pratiques
Catégorie | Actions ou documentation recommandées |
---|---|
Exploration des données |
Stockage Azure Stocker les résultats des requêtes sur le stockage Azure Entrepôt de données logique |
OPENROWSET et tables externes |
FONCTION OPENROWSET Tables externes Procédures stockées Views Transformations de données |
Fonctionnalités T-SQL disponibles dans les pools SQL serverless | Fonctionnalités T-SQL dans les pools Azure Synapse |
Exclusion de responsabilité de tiers
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