Migrálás újító csúcstalálkozóra:
Megtudhatja, hogyan növelheti vállalkozása teljesítményét, rugalmasságát és biztonságát az Azure-ba való migrálás és korszerűsítés, amely lehetővé teszi a mesterséges intelligencia teljes körű megvalósítását.Regisztráció
Ezt a böngészőt már nem támogatjuk.
Frissítsen a Microsoft Edge-re, hogy kihasználhassa a legújabb funkciókat, a biztonsági frissítéseket és a technikai támogatást.
Az Azure SQL Database-ben egyszerűen méretezheti az adatbázisokat a rugalmas adatbázis- eszközökkel. Ezek az eszközök és funkciók lehetővé teszik, hogy Azure SQL Database adatbázis-erőforrásait használva megoldásokat hozzon létre a tranzakciós számítási feladatokhoz, különösen az SaaS-alkalmazásokhoz. A rugalmas adatbázis funkciói a következőkből állnak:
Rugalmas feladatok az Azure SQL Database-ben: A feladatok segítségével nagy számú adatbázist kezelhet az Azure SQL Database-ben. Egyszerűen hajthat végre felügyeleti műveleteket, például sémamódosításokat, hitelesítő adatok kezelését, referenciaadat-frissítéseket, teljesítményadatok gyűjtését vagy bérlői (ügyfél-) telemetriai gyűjteményt feladatok használatával.
Rugalmas Azure SQL Database-lekérdezések áttekintése (előzetes verzió) (előzetes verzió): Lehetővé teszi, hogy több adatbázisra kiterjedő Transact-SQL lekérdezést futtasson. Ez lehetővé teszi az olyan jelentéskészítő eszközökhöz való kapcsolódást, mint az Excel, a Power BI, a Tableau stb.
Egy rugalmas adatbázis-feladat T-SQL-szkripteket futtat az összes adatbázison.
A felosztásos egyesítési eszköz az adatok egyik szeletből a másikba való áthelyezésére szolgál.
A rugalmas adatbázis-lekérdezés lehetővé teszi, hogy olyan lekérdezést írjon, amely a szegmenskészlet összes adatbázisára kiterjed.
rugalmas tranzakciók lehetővé teszik több adatbázisra kiterjedő tranzakciók futtatását.
Miért érdemes használni az eszközöket?
A felhőalkalmazások rugalmasságának és skálázásának elérése a virtuális gépek és a blobtárolók számára egyszerű – egyszerűen egységeket adhat hozzá vagy vonhat ki, vagy növelheti a teljesítményt. A relációs adatbázisok állapotalapú adatfeldolgozása azonban továbbra is kihívást jelent. Az alábbi forgatókönyvekben felmerülő kihívások:
A számítási feladat relációs adatbázis-részének kapacitásának növekedése és zsugorítása.
Olyan hotspotok kezelése, amelyek az adatok egy adott részhalmazát érinthetik – például egy foglalt végfelhasználót (bérlőt).
Az ilyen forgatókönyveket hagyományosan az alkalmazás támogatásához nagyobb méretű kiszolgálókba való befektetéssel oldották meg. Ez a lehetőség azonban korlátozott a felhőben, ahol minden feldolgozás előre meghatározott áruhardveren történik. Ehelyett az adatok és a feldolgozás elosztása számos azonos strukturált adatbázis között (a horizontális felskálázási minta, más néven horizontális felskálázás) alternatívát kínál a hagyományos vertikális felskálázási megközelítésekkel szemben mind a költségek, mind a rugalmasság szempontjából.
Vízszintes és függőleges skálázás
Az alábbi ábra a skálázás vízszintes és függőleges dimenzióit mutatja be, amelyek a rugalmas adatbázisok méretezésének alapvető módjai.
A horizontális skálázás az adatbázisok hozzáadását vagy eltávolítását jelenti a kapacitás vagy az általános teljesítmény módosítása érdekében, más néven "horizontális felskálázás". A horizontális skálázás megvalósításának gyakori módja a horizontális horizontális skálázás, amelyben az adatok azonos strukturált adatbázisok gyűjteményei között particionálva lesznek.
A vertikális skálázás az egyes adatbázisok számítási méretének növelését vagy csökkentését jelenti, más néven "vertikális felskálázást".
A legtöbb felhőalapú adatbázis-alkalmazás a két stratégia kombinációját használja. A szoftver mint szolgáltatásalkalmazás például horizontális skálázást használhat az új végfelhasználók kiépítéséhez és a vertikális skálázáshoz, hogy az egyes végfelhasználók adatbázisa a számítási feladat igényeinek megfelelően növelje vagy zsugorítja az erőforrásokat.
A vertikális skálázás az Azure PowerShell-parancsmagok használatával történik a szolgáltatási szint módosításához vagy az adatbázisok rugalmas készletbe helyezéséhez.
Horizontális skálázás
Sharding egy olyan technika, amely nagy mennyiségű azonosan strukturált adatot oszt el számos független adatbázis között. Különösen népszerű a felhőfejlesztők körében, akik szoftvert mint szolgáltatást (SAAS) kínáló megoldásokat hoznak létre végfelhasználóknak vagy vállalkozásoknak. Ezeket a végfelhasználókat gyakran "bérlőknek" nevezik. Számos okból lehet szükség horizontális skálázásra:
Az adatok teljes mennyisége túl nagy ahhoz, hogy beleférjen az egyes adatbázisok korlátaiba
A teljes számítási feladat tranzakciós átviteli sebessége meghaladja az egyes adatbázisok képességeit
A bérlők fizikai elkülönítést igényelhetnek egymástól, ezért minden bérlőhöz külön adatbázisokra van szükség
Az adatbázisok különböző szakaszainak megfelelőségi, teljesítménybeli vagy geopolitikai okokból különböző földrajzi helyeken kell elhelyezkedniük.
Más esetekben, például az elosztott eszközökről történő adatbetöltés esetén a horizontális skálázás használható az ideiglenesen rendszerezett adatbázisok halmazának kitöltésére. Egy külön adatbázis például minden napra vagy hétre dedikáltan használható. Ebben az esetben a horizontális skálázási kulcs lehet egy egész szám, amely a dátumot képviseli (minden szegmenses tábla összes sorában jelen van), és az alkalmazásnak a dátumtartományhoz tartozó adatokat lekérő lekérdezéseket a megfelelő tartományt lefedő adatbázisok részhalmazához kell irányítania.
A horizontális skálázás akkor működik a legjobban, ha egy alkalmazás minden tranzakciója egy szegmenskulcs egyetlen értékére korlátozható. Ez biztosítja, hogy az összes tranzakció egy adott adatbázishoz legyen helyi.
Több bérlős és egy bérlős
Egyes alkalmazások a legegyszerűbb módszert használják arra, hogy minden bérlőhöz külön adatbázist hozzanak létre. Ez a megközelítés az egybérlős szeletelési minta, amely elkülönítést, biztonsági mentési/visszaállítási képességet és erőforrás-skálázást biztosít a bérlő szintjén. Az önálló bérlői horizontális skálázás esetén minden adatbázis egy adott bérlőazonosító-értékkel (vagy ügyfélkulcs-értékkel) van társítva, de ennek a kulcsnak nem kell szerepelnie az adatokban. Az alkalmazás feladata, hogy minden kérést a megfelelő adatbázishoz irányítson , és az ügyfélkódtár egyszerűsítheti ezt a feladatot.
Más forgatókönyvek több bérlőt csomagolnak össze adatbázisokba ahelyett, hogy külön adatbázisokba osztanák őket. Ez a minta egy tipikus több-bérlős horizontális skálázási minta - és ennek az lehet az oka, hogy egy alkalmazás nagy számú kis bérlőt kezel. Több-bérlős skálázás esetén az adatbázistáblák sorai mind úgy vannak kialakítva, hogy a bérlőazonosítót vagy a horizontális skálázási kulcsot azonosító kulcsot hordozzák. Az alkalmazásszint feladata a bérlői kérések átirányítása a megfelelő adatbázisba, és ezt a rugalmas adatbázis-ügyfélkódtár is támogatja. Emellett a sorszintű biztonság segítségével szűrheti, hogy az egyes bérlők mely sorokat érhetik el – a részletekért lásd rugalmas adatbáziseszközökkel és sorszintű biztonságirendelkező több-bérlős alkalmazásokat. Az adatok adatbázisok közötti újraelosztására szükség lehet a több-bérlős fragmentációs mintázat esetében, amit a rugalmas adatbázis szétválasztás-összevonási eszköz segít elő. Ha többet szeretne megtudni a rugalmas készleteket használó SaaS-alkalmazások tervezési mintáiról, tekintse meg Több-bérlős SaaS-adatbázis bérlői mintáit.
Adatok áthelyezése többről egy-bérlős adatbázisokra
SaaS-alkalmazások létrehozásakor általában a szoftver próbaverzióját kínálják a leendő ügyfeleknek. Ebben az esetben költséghatékony, ha több-bérlős adatbázist használ az adatokhoz. Ha azonban egy potenciális ügyfél ügyfél lesz, az egybérlős adatbázis jobb, mivel jobb teljesítményt nyújt. Ha az ügyfél a próbaidőszak során hoz létre adatokat, az felosztásos-egyesítési eszköz használatával helyezze át az adatokat a multibérlős adatbázisból az új egybérlős adatbázisba.
Megjegyzés
Több-bérlős adatbázisokból egyetlen bérlőre történő visszaállítás nem lehetséges.
Ha meglévő adatbázisokat szeretne átalakítani az eszközök használatára, olvassa el Meglévő adatbázisok áttelepítése avertikális felskálázásához című témakört.
Administer an SQL Server database infrastructure for cloud, on-premises and hybrid relational databases using the Microsoft PaaS relational database offerings.
Rugalmas készletek használatával több adatbázist kezelhet és skálázhat az Azure SQL Database-ben több száz vagy ezres nagyságrendben. Egy áron eloszthatja az erőforrásokat ott, ahol szükség van rájuk.
Ez a cikk bemutatja, hogyan manipulálhatja a szegmenseket és helyezhet át adatokat egy saját üzemeltetésű szolgáltatáson keresztül rugalmas adatbázis API-k használatával.
Ez a cikk az Azure SQL Database virtuális magalapú vásárlási modelljében található rugalmas skálázási szolgáltatási szintet ismerteti, és ismerteti, hogy miben különbözik az általános célú és az üzleti szempontból kritikus szolgáltatási szintektől.
A ShardMapManager osztály használata .NET-alkalmazásokban adatfüggő útválasztáshoz, amely az Azure SQL Database-ben lévő horizontális adatbázisok egyik funkciója
Ez a cikk bemutatja, hogyan méretezheti az adatbázist az Azure SQL Database-ben és a felügyelt Azure SQL-példányban lefoglalt erőforrások hozzáadásával vagy eltávolításával.