הסבר אפשרויות פריסה
Azure SQL Database, פלטפורמה כשירות (PaaS), מציע מדרגיות גבוהה ותחזוקה מינימלית, מה שהופך אותו לפתרון מצוין עבור עומסי עבודה ספציפיים. הוא מותאם לפיתוח אפליקציות חדש, ומספק למפתחים גמישות משמעותית בבניית שירותים חדשים ומציע אפשרויות פריסה פרטניות בקנה מידה גדול. פתרון זה לתחזוקה נמוכה הוא אידיאלי עבור עומסי עבודה שונים, ומבטיח פיתוח יישומים יעיל ויעיל.
הבנת מודלי פריסה
בעת פריסת מסד נתונים של Azure SQL, קיימים שני מודלים ראשיים של פריסה: מסד נתונים יחיד ובריכות אלסטיות. במודל מאגרים אלסטיים, משאבים משותפים בין מסדי נתונים מרובים בתוך אותו מאגר, בעוד שהמשאבים מנוהלים באופן עצמאי עבור כל מסד נתונים במודל מסד הנתונים.
בדומה למחשבים וירטואליים, ניתן לפרוס מסד נתונים של SQL בשיטות שונות, כולל PowerShell, Azure CLI או פורטל Azure.
מסד נתונים יחיד
מודל הפריסה הפשוט ביותר של מסד נתונים הוא הדרך הפשוטה ביותר להשתמש במסד נתוני SQL של Azure. במודל זה, אתה מנהל כל מסד נתונים בנפרד במונחים של קנה מידה וגודל נתונים. לכל מסד נתונים יש משאבים ייעודיים משלו, גם אם מסדי נתונים מרובים נפרסים באותו שרת לוגי.
באפשרותך לנטר את ניצול המשאבים של כל מסד נתונים באמצעות פורטל Azure. תכונה זו מאפשרת לך לעקוב בקלות אחר הביצועים של מסדי הנתונים שלך ולהעריך אותם.
בריכות אלסטיות
מאגרים אלסטיים מאפשרים לך להקצות משאבי אחסון וחישוב לקבוצה של מסדי נתונים, דבר המפשט את הניהול בהשוואה לטיפול בכל מסד נתונים בנפרד. קל יותר לשנות את קנה המידה שלהם מאשר מסדי נתונים אחדים, ככל ששינויים במאגר אלסטי מכווננים משאבים באופן אוטומטי עבור כל מסדי הנתונים הכלולים.
מודל זה חסכוני עבור תוכנה כיישומי שירות, ככל שהמשאבים משותפים בין כל מסדי הנתונים. באפשרותך לקבוע את התצורה של משאבים באמצעות מודל הרכישה מבוסס DTU או מבוסס-vCore.
חשוב לנטר משאבים באופן רציף כדי לזהות דקר בביצועים שעשויים להשפיע על מסדי נתונים אחרים במאגר. בדיקה חוזרת של אסטרטגיית ההקצאה שלך באופן קבוע מבטיחה מספיק משאבים עבור כל מסדי הנתונים.
בריכות אלסטיות אידיאליות לארכיטקטורה מרובת משתתפים בעלות ניצול ממוצע נמוך, כאשר לכל דייר יש עותק מסד נתונים משלו.
הבנת מודלי רכישה
לאחר שבחרת את מודל הפריסה המתאים עבור מסד הנתונים של SQL, השלב הבא הוא לבחור את מודל הרכישה המתאים ביותר לדרישות עומס העבודה ולתקציב שלך. Azure SQL Database מציע שני מודלים לרכישה: מודל vCore ומודל מבוסס DTU. לכל מודל יש יתרונות משלו, ולכן חשוב להבין איזה מודל תואם בצורה הטובה ביותר לדרישות עומס העבודה ולשיקולי העלות שלך.
מבוסס-vCore
זהו מודל הרכישה המומלץ, שבו ניתן לפענח משאבי מחשוב ואחסון. משמעות הדבר היא שניתן לשנות את קנה המידה של משאבי האחסון ולחשוב אותם בנפרד זה מזה. גמישות זו מבטיחה שתוכל להתאים משאבים בהתאם לצרכים הספציפיים שלך מבלי להשפיע על רכיבים אחרים.
במודל הרכישה מבוסס-vCore, העלויות שלך תלויות בכמה גורמים, כולל רמות השירות, תצורת החומרה, מספר סוגי vCores וכמות הזיכרון, אחסון מסד נתונים שמור ואחסון גיבוי בפועל.
הערה
לקבלת פרטי תמחור, עיין בדף התמחור של Azure SQL Database.
רמת שירות היא תצורה מוגדרת מראש הקובעת את הביצועים, סוג האחסון, הזמינות העליונה, אפשרויות שחזור מאסון ואת הזמינות של תכונות מסוימות עבור מסד הנתונים שלך.
מודל הרכישה של vCore מציע שלוש אפשרויות של רמות שירות:
| רמות שירות | יכולת |
|---|---|
| מטרה כללית | רמות שירות אלה מיועדות לפעולות פחות אינטנסיביות ומציעה איזון חסכוני בין אפשרויות חישוב ואחסון. הוא כולל הן רמות הקצאה והן רמות חישוב ללא שרת, ומספק גמישות לעמוד בדרישות משתנות של עומס עבודה תוך מיטוב התקציב. |
| קריטי לעסק | רמה זו אידיאלית לאפליקציות שדורשת השהיה נמוכה ואחסון בעל ביצועים גבוהים. הוא תומך In-Memory OLTP וכולל עותק משוכפל מוכלל לקריאה בלבד. בנוסף, הוא מציע זיכרון נוסף לכל ליבה ומשתמש באחסון SSD מקומי, מה שהופך אותו לא אידיאלי עבור עומסי עבודה רגישים לביצועים. |
| גווני יתר | רמה זו מותאמת ליישומים עם מסדי נתונים גדולים ודרישות תפוקה גבוהה. Hyperscale מציג תכונות מתקדמות של שינוי קנה מידה אופקי, ומאפשר הוספה של צמתי חישוב ככל שגודל הנתונים גדל. הוא נתמך באופן בלעדי במסדי נתונים של SQL יחיד ומאפשר שינוי קנה מידה משמעותי של משאבי אחסון ומחשוב מעבר למגבלות של רמות השירות General Purpose ו- Business Critical. |
מבוסס DTU
במודל ה- DTU, קיימות שלוש רמות שירות: Basic, Standard ו- Premium. משאבי החישוב והאחסון תלויים ברמת ה- DTU, ומציעים מגוון יכולות ביצועים עם מגבלות אחסון קבועות, שמירת גיבוי ועלויות.
לדוגמה, אם מסד הנתונים שלך מגיע למגבלת האחסון המרבית שלו, יהיה עליך להגדיל את קיבולת ה- DTU, גם אם ניצול החישוב נמוך. כמו כן, פעולות שינוי קנה מידה במסד הנתונים של Azure SQL עלולות לגרום להפרעות חיבור קצרות בסוף התהליך. מצב זה עשוי להתרחש בשני תרחישים עיקריים:
- מאתחל פעולת שינוי קנה מידה הדורשת מעבר לגיבוי בעת כשל פנימי.
- הוספה או הסרה של מסדי נתונים מה מאגר אלסטי.
הערה
כדי לטפל בשגיאות חיבור, יישם לוגיקת ניסיון חוזר נכונה ביישום שלך.
הבנת אופן התמיכה בין מודלי הפריסה והרכישה היא חיונית למיטוב הביצועים וליעילות העלות. על-ידי בחירת השילוב הנכון בקפידה, באפשרותך להבטיח כי פריסת מסד הנתונים של Azure SQL עומדת בדרישות היישום שלך תוך שמירה על התקציב.
לדוגמה, אם תבחר במודל הפריסה היחיד של מסד הנתונים, ייתכן שתעדיף את מודל הרכישה של vCore עבור גמישותו בקנה מידה של משאבי מיחשוב ואחסון באופן עצמאי. עם זאת, אם תבחר במודל הפריסה של מאגר אלסטי, מודל הרכישה המבוסס על DTU יכול להיות חסכוני יותר, מכיוון שהוא מאפשר לך לשתף משאבים בין מסדי נתונים מרובים בתוך המא מאגר.
ביצוע גיבוי ושחזור
Azure מספק יכולות גיבוי ושחזור חלקות עבור מסד נתונים של SQL. להלן כמה תכונות עיקריות:
גיבוי רציף
מסד הנתונים של Azure SQL מבטיח גיבויים קבועים, ומעתיק אותם ברציפות לאחסון גיאוגרפי עודף של גישת קריאה (RA-GRS). גיבויים מלאים מתרחשים מדי שבוע, גיבויים משלים כל 12 עד 24 שעות, גיבוי יומן טרנזקציות כל 5 עד 10 דקות.
Geo-Restore
עם גיבויים יתירות גיאוגרפית כברירת מחדל, באפשרותך לשחזר בקלות מסדי נתונים לאזורים שונים, אפשרות שימושית עבור תרחישי שחזור מאסון מחמירים פחות. אחסון הגיבוי חויב בנפרד אך נוצר ללא עלות נוספת עם הגודל המרבי של רמות הנתונים שנבחרו. משך השחזור הגיאוגרפי תלוי בגודל מסד הנתונים, ביומני טרנזקציות ובבקשות שחזור בו-זמניות.
הערה
שחזור גיאוגרפי זמין כאשר מאפיין יתירות אחסון הגיבוי מוגדר כאחסון גיבוי יתיר גיאוגרפי.
שחזור נקודת זמן (PITR)
מאפשר לך לקבוע תצורה של מדיניות שמירה ספציפית של נקודה בזמן עבור כל מסד נתונים, בטווח שבין 1 ל- 35 ימים (ברירת המחדל היא שבעה ימים). באפשרותך גם לשחזר מסדי נתונים לנקודה ספציפית בזמן בתוך אותו שרת באמצעות פורטל Azure, PowerShell, CLI או REST API.
Long-Term שמירה (LTR)
שמירה לטווח ארוך שימושית עבור תרחישים הדורשים ממך להגדיר את מדיניות השמירה מעבר למה ש- Azure מציע. באפשרותך להגדיר מדיניות שמירה למשך עד 10 שנים, ואפשרות זו אינה זמינה כברירת מחדל.
לקבלת מידע נוסף אודות גיבויים אוטומטיים, ראה גיבויים אוטומטיים - מסד נתונים של Azure SQL ומופע מנוהל של Azure SQL.
הפוך כוונון אוטומטי לזמין
כוונון אוטומטי הוא תכונה מוכללת רבת-עוצמה אשר מחילה למיטוב למיטוב ביצועי השאילתה שלך. הוא מזהה באופן אוטומטי הזדמנויות כוונון ומיישם אותן כדי לשפר את יעילות מסד הנתונים שלך.
נכון לעכשיו, כוונון אוטומטי כולל את התכונות הבאות:
- זיהוי שאילתות יקרות
- אכיפת תוכנית הביצוע הטוב האחרון
- הוספת אינדקסים
- מסיר אינדקסים
שירותי Azure משתמשים באלגוריתמים מתקדמים כדי לקבוע את האינדקסים הטובים ביותר עבור דפוסי השאילתות שלך. אינדקסים אלה נבדקים תחילה על עותק של מסד הנתונים שלך לפני שהם מוחלים על הסביבה החית, ומבטיחים הפרעה מינימלית.
כל מסדי הנתונים מקבלים בירושה את התצורה שלהם משרת האב, ובאפשרותך להפוך תכונה זו ללא זמינה בקלות במידת הצורך. גמישות זו מאפשרת למפתחים לשמור על השליטה תוך יתרונות של שיפורי ביצועים אוטומטיים.
שימוש בשאילתה אלסטית
שאילתה אלסטית מאפשרת לך להפעיל שאילתות T-SQL על-פני מסדי נתונים מרובים במסד נתונים של SQL. תכונה זו שימושית עבור יישומים המשתמשים בשמות תלת-חלקים וארבעה חלקים שלא ניתן לשנות, והיא משפרת את הניוד על-ידי קידום ההעברה.
שאילתות אלסטיות תומכות בתרחישי חלוקה למחיצות הבאים:
| רמות שירות | יכולת |
|---|---|
| חלוקה אנכית למחיצות | נקראות גם שאילתות מרובות מסדי נתונים. הנתונים מחולקים למחיצות באופן אנכי על-פני מסדי נתונים מרובים עם סכימות שונות. לדוגמה, ייתכן שיש לך מסד נתונים אחד עבור נתוני לקוחות ומסד נתונים אחר עבור פרטי תשלום. חלוקה אנכית למחיצות מאפשרת לך להפעיל שאילתות חוצות מסדי נתונים בין מסדי נתונים אלה. |
| חלוקה למחיצות אופקית | ידוע גם כשברים. הנתונים מחולקים למחיצות באופן אופקי כדי להפיץ שורות על-פני כמה מסדי נתונים מופצים בקנה מידה רחב, וכל אלה משתפים את אותה סכימה. טופולוגיה זו תומכת הן במודלים של דייר יחיד והן במודלים מרובי משתתפים. |
גמישות זו הופכת שאילתות אלסטיות לכלי רב-עוצמה לניהול והשאילתה של נתונים במסדי נתונים מרובים.
קביעת תצורה של משימות אלסטיות
תכונת המשימה אלסטי משמשת כתחליף של SQL Server Agent עבור Azure SQL Database, בדומה לתכונה Multi Server Administration במופע מקומי של SQL Server.
באמצעות משימות אלסטיות, באפשרותך לבצע פקודות T-SQL בין פריסות יעד שונות, כולל מסדי נתונים של SQL, בריכות אלסטיות של מסדי נתונים של SQL וממסדי נתונים של SQL במפות סלעיות. משאבי מסד נתונים אלה יכולים להתפרס על-פני מנויים ואזורים שונים של Azure. יכולת הביצוע המקבילה שימושית להפיכת משימות תחזוקה של מסד נתונים לאוטומטיות, כדי להבטיח יעילות ועקביות בפריסות השונות.
העברת נתונים באמצעות סינכרון נתוני SQL
סינכרון נתוני SQL מאפשר סינכרון מצטבר של נתונים בין מסדי נתונים מרובים, בין אם הם פועלים במסד נתונים של SQL או ב- SQL Server מקומי. תכונה זו שימושית להורדת עומסי עבודה אינטנסיביים של ייצור למסד נתונים נפרד לפעולות ניתוח או פעולות לא מתוכננות.
סינכרון נתונים פועל על טופולוגיית רכזת, שבה מסד נתונים אחד בקבוצת הסינכרון מוגדר כרכזת. קבוצת הסינכרון יכולה לכלול מסדי נתונים מרובים של חברים, והסינכרון מתרחש בין מסד הנתונים של הרכזת ומסדי הנתונים של החברים הבודדים. מתבצע מעקב אחר שינויים באמצעות גורמים מפעילים של הוספה, עדכון ומחיקה באמצעות טבלה היסטורית שנוצרה במסד הנתונים של המשתמשים.
בעת יצירת קבוצת סינכרון, עליך לציין מסד נתונים לאחסון המטה-נתונים של קבוצת הסינכרון. מסד נתונים זה של מטה-נתונים יכול להיות חדש או קיים, כל עוד הוא נמצא באותו אזור שבו נמצאת קבוצת הסינכרון שלך.
לקבלת מידע נוסף אודות אופן קביעת התצורה של סינכרון נתוני SQL, ראה ערכת לימוד: הגדרת סינכרון נתוני SQL בין מסדי נתונים במסד נתונים של Azure SQL וב- SQL Server.