Epizód

Meglévő adatbázisok és alkalmazások optimalizálása az Operational Analytics használatával az Azure SQL-ben – 2. rész

Nem feltétlenül kell módosítania az adatmodelleket és alkalmazásokat, hogy operatív elemzési számítási feladatokat futtasson az Azure SQL-en. A Silvano Corianival készült háromrészes sorozat második részében bemutatjuk az Azure SQL képességeit, hogy az adatbázisokat a vegyes számítási feladatokhoz valós idejű adatokra optimalizáljuk.

[01:47] Hagyományos elemzési architektúra
[03:10] Az adatkésés minimalizálása az Elemzéshez
[04:42] Operational Analytics: Nemclustered Columnstore Index (NCCI)
[06:19] Demo: Operational Analytics with Nonclustered Columstore Index
[10:35] Operational Analytics: Columnstore on In-Memory Tables
[14:45] Bemutató
[18:45] Első lépések

További epizódok ebben az Operational Analytics-sorozatban:

Hogyan teszi lehetővé az Azure SQL a valós idejű operatív elemzést (HTAP) – 1. rész

Operational Analytics létrehozása a Window Functions használatával az Azure SQL-ben – 3. rész

Resources:
A Columnstore használatának első lépései valós idejű üzemeltetési elemzésekhez
Mintateljesítmény az Operational Analytics használatával a WideWorldImportersben
T-SQL Window Functions: Adatelemzéshez és azon túl, 2. kiadás
Valós idejű operatív elemzések:

Memóriaoptimalizált táblák és oszlopcentrikus index

DML-műveletek és nemclustered columnstore index (NCCI) az SQL Server 2016-ban
Szűrt nemclustered columnstore index (NCCI)

További epizódok ebben az Operational Analytics-sorozatban:

Hogyan teszi lehetővé az Azure SQL a valós idejű operatív elemzést (HTAP) – 1. rész

Operational Analytics létrehozása a Window Functions használatával az Azure SQL-ben – 3. rész

Memóriaoptimalizált táblák és oszlopcentrikus index

DML-műveletek és nemclustered columnstore index (NCCI) az SQL Server 2016-ban
Szűrt nemclustered columnstore index (NCCI)

Visszajelzés küldene? Problémát itt küldhet be.