A teljesítmény felgyorsítása és hangolása

10 perc

Az Azure SQL teljesítménygyorsítási és finomhangolási lehetőségeinek megismerése kulcsfontosságú a konzisztens teljesítmény továbblépéséhez. Ez magába foglalja a következők megismerését: a processzorkapacitás skálázása, az I/O-teljesítmény növelése, a memória és a feldolgozók konfigurálása, az alkalmazások késésének csökkentése és az SQL Server szabványos ajánlott hangolási eljárásának alkalmazása.

Processzorkapacitás skálázása

Előfordulhat, hogy skáláznia kell a processzorok számát az erőforrás igényeinek megfelelően. A helyszíni környezetek esetében ehhez szükség van egy virtuális gép újrakonfigurálására, a hardver módosítására és az adatbázis migrálására is. Az Azure SQL ezt úgy teszi lehetővé, hogy Önnek nem kell migrálást végrehajtania. A portál, a T-SQL, az Azure CLI vagy a REST API-k használatával felfelé és lefelé is skálázhatja a virtuális magok számát az üzembe helyezéshez.

Általában szükség van állásidőre, de ez nagyon rövid lehet a migrálás nélküli Azure SQL Database esetében. A rugalmas skálázású üzembe helyezés lehetővé teszi az állandó idő alatt történő vertikális felskálázást, az adatok méretétől függetlenül. A Kiszolgáló nélküli üzembe helyezés a processzorterhelés alapján teszi lehetővé az automatikus skálázást.

Megjegyzés:

A felügyelt Azure SQL-példányok skálázása jelentős időt vehet igénybe, de nem igényel migrálást.

I/O-teljesítmény

Az I/O-teljesítmény kritikus fontosságú lehet egy alkalmazás-adatbázis esetében. Az Azure SQL nem teszi lehetővé a fizikai fájlelhelyezést, de vannak olyan módszerek, amelyekkel biztosítható a szükséges I/O-teljesítmény elérése.

A másodpercenkénti bemenet/kimenet (IOPS) fontos lehet az alkalmazás számára. Győződjön meg arról, hogy a megfelelő szolgáltatási szintet és virtuális magokat választotta az IOPS-igényeihez. Ismerje meg a helyszíni lekérdezések IOPS-mérését az Azure-ba történő migráláskor. Ha vannak az IOPS-re vonatkozó korlátozások, hosszú I/O várakozási időt tapasztalhat. A virtuális magok vásárlási modelljében felskálázhatja a virtuális magokat, vagy áttérhet üzletileg kritikus vagy rugalmas skálázásra, ha nem rendelkezik elegendő IOPS-sal. Éles számítási feladatok esetén a DTU használata esetén javasoljuk, hogy lépjen a Prémium szintre.

Az I/O-késés az I/O-teljesítmény egy másik különösen fontos összetevője. Az Azure SQL Database kisebb I/O-késéséhez fontolja meg az Üzletileg kritikus vagy a Rugalmas skálázás szint használatát. A felügyelt SQL-példány kisebb I/O-késéséhez váltson az Üzletileg kritikus szintre, vagy növelje az adatbázis fájljainak méretet vagy számát. A tranzakciónapló késésének javítása többértékű tranzakciók használatát igényelheti.

Memória vagy feldolgozók számának növelése

A megfelelő mennyiségű memória vagy feldolgozó fontos lehet az alkalmazás és az üzembe helyezés szempontjából. Az Azure SQL Database esetében skálázza fel vertikálisan a virtuális magokat a magasabb memóriakorlátokhoz vagy feldolgozókhoz. A felügyelt SQL-példány esetében skálázza fel vertikálisan a virtuális magokat a magasabb memóriakorlátokhoz. A felügyelt SQL-példány jelenleg támogatja a feldolgozók számának növelését a „max worker threads” beállítással.

Alkalmazás késésének csökkentése

Akkor is felléphetnek késési teljesítménnyel kapcsolatos problémák, ha az erőforrás igényeinek megfelelően konfigurálta az üzembe helyezést. Pontosan kövesse az Azure SQL-alkalmazások ajánlott eljárásait:

Használjon átirányítás kapcsolattípust proxy helyett.
Optimalizálja a forgalmas alkalmazásokat tárolt eljárások használatával vagy a lekérdezések adatváltásának különböző technikákkal, például kötegekkel történő korlátozásával.
Optimalizálja a tranzakciókat úgy, hogy csoportosítja őket, és nem egyszeres tranzakciókat használ.

Hangolás SQL Serverként

Az Azure SQL továbbra is egy SQL Server. Szinte soha nem helyettesíthető az SQL Server lekérdezéseinek saját hangolása és az alábbiak megtekintése:

Index megfelelő kialakítása
Kötegek használata
Tárolt eljárások használata
Lekérdezések paraméterezése a túl sok gyorsítótárazott alkalmi lekérdezés elkerülése érdekében
Az eredmények gyors és helyes feldolgozása az alkalmazásban