Catatan
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba masuk atau mengubah direktori.
Akses ke halaman ini memerlukan otorisasi. Anda dapat mencoba mengubah direktori.
Lihat batas memori dan konkurensi yang dialokasikan ke berbagai tingkat performa dan kelas sumber daya di Azure Synapse Analytics.
Catatan
Kelompok beban kerja manajemen beban kerja memberikan fleksibilitas yang lebih besar untuk mengonfigurasi sumber daya per permintaan dan keserentakan dibandingkan dengan kelas sumber daya dinamis atau statis. Lihat Grup Beban Kerja dan sintaks BUAT GRUP BEBAN KERJA untuk detail lebih lanjut.
Pengaturan kapasitas gudang data
Tabel berikut menunjukkan kapasitas maksimum untuk gudang data pada tingkat performa yang berbeda. Untuk mengubah tingkat performa, lihat Skalakan komputasi - portal.
Tingkat layanan
Kisaran Tingkat layanan dari DW100c hingga DW30000c.
| Tingkat performa | Compute nodes | Distributions per Compute node | Memori per gudang data (GB) |
|---|---|---|---|
| DW100c | 1 | 60 | 60 |
| DW200c | 1 | 60 | 120 |
| DW300c | 1 | 60 | 180 |
| DW400c | 1 | 60 | 240 |
| DW500c | 1 | 60 | 300 |
| DW1000c | 2 | 30 | 600 |
| DW1500c | 3 | 20 | 900 |
| DW2000c | 4 | 15 | 1200 |
| DW2500c | 5 | 12 | 1500 |
| DW3000c | 6 | 10 | 1800 |
| DW5000c | 10 | 6 | 3000 |
| DW6000c | 12 | 5 | 3600 |
| DW7500c | 15 | 4 | 4500 |
| DW10000c | 20 | 3 | 6000 |
| DW15000c | 30 | 2 | 9000 |
| DW30000c | 60 | 1 | 18000 |
Tingkat layanan maksimum adalah DW30000c, yang memiliki 60 node Komputasi dan 1 distribusi per simpul Komputasi. Misalnya, gudang data 600 TB di DW30000c memproses sekitar 10 TB per simpul Komputasi.
Catatan
Synapse Dedicated SQL pool is an evergreen platform service. Di bawah model tanggung jawab bersama di cloud, Microsoft terus berinvestasi dalam kemajuan untuk perangkat lunak dan perangkat keras yang mendasar yang menghosting kumpulan SQL khusus. Akibatnya, jumlah simpul atau jenis perangkat keras komputer yang mendasari tingkat performa tertentu (SLO) dapat berubah. Jumlah simpul komputasi yang tercantum di sini disediakan sebagai referensi, dan tidak boleh digunakan untuk tujuan ukuran atau performa. Terlepas dari jumlah simpul atau infrastruktur yang mendasar, tujuan Microsoft adalah untuk memberikan performa sesuai dengan SLO; oleh karena itu, kami menyarankan agar semua latihan ukuran harus menggunakan cDWU sebagai panduan. Untuk informasi selengkapnya tentang Unit Gudang Data SLO dan komputasi, lihat Unit Gudang Data (DWUs) untuk kumpulan SQL khusus (sebelumnya SQL DW).
Concurrency maximums for workload groups
Dengan diperkenalkannya grup beban kerja, konsep slot konkurensi tidak lagi berlaku. Sumber daya per permintaan dialokasikan berdasarkan basis persentase dan ditentukan dalam definisi grup beban kerja. Namun, bahkan dengan penghapusan slot konkurensi, terdapat jumlah minimum sumber daya yang diperlukan per kueri berdasarkan tingkat layanan. Tabel di bawah ini mendefinisikan jumlah minimum sumber daya yang diperlukan per kueri di seluruh tingkat layanan dan konkurensi terkait yang dapat dicapai.
| Tingkat Layanan | Maximum concurrent queries | Min % supported for REQUEST_MIN_RESOURCE_GRANT_PERCENT |
|---|---|---|
| DW100c | 4 | 25% |
| DW200c | 8 | 12,5% |
| DW300c | 12 | 8% |
| DW400c | 16 | 6,25% |
| DW500c | 20 | 5% |
| DW1000c | 32 | 3% |
| DW1500c | 32 | 3% |
| DW2000c | 48 | 2% |
| DW2500c | 48 | 2% |
| DW3000c | 64 | 1,5% |
| DW5000c | 64 | 1,5% |
| DW6000c | 128 | 0,75% |
| DW7500c | 128 | 0,75% |
| DW10000c | 128 | 0,75% |
| DW15000c | 128 | 0,75% |
| DW30000c | 128 | 0,75% |
Concurrency maximums for resource classes
Untuk memastikan setiap kueri memiliki sumber daya yang cukup untuk dijalankan secara efisien, Synapse SQL melacak pemanfaatan sumber daya dengan menetapkan slot konkurensi ke setiap kueri. The system puts queries into a queue based on importance and concurrency slots. Queries wait in the queue until enough concurrency slots are available. Importance and concurrency slots determine CPU prioritization. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menganalisis beban kerja Anda.
Kelas sumber daya statis
Tabel berikut ini memperlihatkan kueri bersamaan maksimum dan slot konkurensi untuk setiap kelas sumber daya statis.
| Tingkat Layanan | Maximum concurrent queries | Concurrency slots available | Slot yang digunakan oleh staticrc10 | Slot yang digunakan oleh staticrc20 | Slot yang digunakan oleh staticrc30 | Slot yang digunakan oleh staticrc40 | Slot yang digunakan oleh staticrc50 | Slot yang digunakan oleh staticrc60 | Slot yang digunakan oleh staticrc70 | Slot yang digunakan oleh staticrc80 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DW100c | 4 | 4 | 1 | 2 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
| DW200c | 8 | 8 | 1 | 2 | 4 | 8 | 8 | 8 | 8 | 8 |
| DW300c | 12 | 12 | 1 | 2 | 4 | 8 | 8 | 8 | 8 | 8 |
| DW400c | 16 | 16 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 16 | 16 | 16 |
| DW500c | 20 | 20 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 16 | 16 | 16 |
| DW1000c | 32 | 40 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 32 | 32 |
| DW1500c | 32 | 60 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 32 | 32 |
| DW2000c | 48 | 80 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 64 |
| DW2500c | 48 | 100 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 64 |
| DW3000c | 64 | 120 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 64 |
| DW5000c | 64 | 200 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 128 |
| DW6000c | 128 | 240 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 128 |
| DW7500c | 128 | 300 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 128 |
| DW10000c | 128 | 400 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 128 |
| DW15000c | 128 | 600 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 128 |
| DW30000c | 128 | 1200 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 128 |
Kelas sumber daya dinamis
Tabel berikut ini memperlihatkan kueri bersamaan maksimum dan slot konkurensi untuk setiap kelas sumber daya statis. Kelas sumber daya dinamis menggunakan alokasi persentase memori 3-10-22-70 untuk kelas sumber daya kecil-menengah-besar-xlarge dari tingkat layanan DW1000c hingga DW30000c. Untuk alokasi memori di bawah DW1000c, lihat dokumen kelas sumber daya dinamis.
| Tingkat Layanan | Maximum concurrent queries | Concurrency slots available | Slot yang digunakan oleh smallrc | Slot yang digunakan oleh mediumrc | Slots used by largerc | Slot yang digunakan oleh xlargerc |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DW100c | 4 | 4 | 1 | 1 | 1 | 2 |
| DW200c | 8 | 8 | 1 | 1 | 1 | 5 |
| DW300c | 12 | 12 | 1 | 1 | 2 | 8 |
| DW400c | 16 | 16 | 1 | 1 | 3 | 11 |
| DW500c | 20 | 20 | 1 | 2 | 4 | 14 |
| DW1000c | 32 | 40 | 1 | 4 | 8 | 28 |
| DW1500c | 32 | 60 | 1 | 6 | 13 | 42 |
| DW2000c | 32 | 80 | 2 | 8 | 17 | 56 |
| DW2500c | 32 | 100 | 3 | 10 | 22 | 70 |
| DW3000c | 32 | 120 | 3 | 12 | 26 | 84 |
| DW5000c | 32 | 200 | 6 | 20 | 44 | 140 |
| DW6000c | 32 | 240 | 7 | 24 | 52 | 168 |
| DW7500c | 32 | 300 | 9 | 30 | 66 | 210 |
| DW10000c | 32 | 400 | 12 | 40 | 88 | 280 |
| DW15000c | 32 | 600 | 18 | 60 | 132 | 420 |
| DW30000c | 32 | 1200 | 36 | 120 | 264 | 840 |
Ketika tidak ada slot keserentakan kosong yang cukup untuk memulai eksekusi kueri, kueri diantrikan dan dieksekusi berdasarkan prioritas. If there is equivalent importance, queries are executed on a first-in, first-out basis. As a queries finishes and the number of queries and slots fall below the limits, Azure Synapse Analytics releases queued queries.
Konten terkait
Untuk mempelajari selengkapnya tentang cara memanfaatkan kelas sumber daya untuk mengoptimalkan beban kerja Anda lebih lanjut tinjau artikel berikut: