Foglio informativo sul servizio SQL

Per offrire analisi veloci e affidabili dalla piattaforma Lakehouse, è essenziale configurare e gestire i warehouse SQL per ottenere prestazioni bi ottimali. I warehouse SQL in Azure Databricks sono appositamente creati per gestire carichi di lavoro di Business Intelligence, consentendo il ridimensionamento dinamico, l'elaborazione efficiente delle query e una gestione affidabile delle risorse.

Questa pagina illustra le procedure consigliate per il provisioning, la gestione e il monitoraggio dei warehouse SQL per garantire dashboard reattivi, utilizzo delle risorse conveniente e integrazione uniforme con gli strumenti di business intelligence aziendali.

Questo contenuto è destinato agli ingegneri dei dati, agli sviluppatori di business intelligence e agli amministratori dell'area di lavoro responsabili della configurazione, dell'ottimizzazione e della gestione di SQL Warehouse per le prestazioni di analisi e dashboard. Molte attività richiedono autorizzazioni avanzate per l'area di lavoro che consentono di creare o gestire i warehouse SQL.

Servizio SQL

Procedura consigliata	Impatto	Docs	Elementi di azione
Usare il calcolo serverless per avviare, arrestare e ridimensionare automaticamente le risorse	Riduce i costi arrestando le risorse inattive.	Connettersi a un ambiente di elaborazione serverless	Abilitare Arresto automatico per i warehouse di sviluppo
Usare i magazzini SQL per qualsiasi carico di lavoro BI (si consiglia l'utilizzo di serverless)	I warehouse SQL sono ottimizzati per i carichi di lavoro BI.	Warehouse SQL	Configurare SQL Warehouse per carichi di lavoro BI
Dimensioni corrette del magazzino	Bilancia le prestazioni e i costi per il carico di lavoro.	Dimensionamento di SQL Warehouse	Iniziare con le dimensioni M, monitorare le prestazioni e regolare se necessario
Usare una dimensione del cluster superiore per set di dati di dimensioni maggiori	Più grande è il cluster (M, L, XL e così via), più velocemente vengono eseguite le query complesse. Se sono presenti solo query semplici a esecuzione breve, non aumentare le dimensioni (potrebbe essere più lento a causa della riorganizzazione dei dati).	Comportamento di SQL Warehouse	Valutare la complessità delle query e le dimensioni del set di dati
Usare il ridimensionamento di SQL Warehouse	Un SQL Warehouse è scalato verso l'esterno per gestire l'aumento del carico di lavoro. Quando il data warehouse viene raggiunto i suoi limiti, le query vengono accodate, non rifiutate.	Scalabilità di SQL Warehouse	Abilitare il ridimensionamento per i carichi di lavoro in produzione
Se si prevedono molte query simultanee, aumentare il numero minimo di cluster	Impedisce l'accodamento delle query mentre si attende la scalabilità orizzontale.	Scalabilità di SQL Warehouse	Configurare i cluster min in base al carico di lavoro previsto
Usare warehouse SQL separati per carichi di lavoro o business unit diversi	Dimensiona correttamente i magazzini SQL per migliorare l'isolamento e l'attribuzione dei costi.	Warehouse SQL	Creare warehouse dedicati per ogni carico di lavoro
Monitorare le prestazioni delle query	Identifica i colli di bottiglia e i problemi di prestazione utilizzando lo storico delle query. Le tabelle di sistema consentono di monitorare le prestazioni a livello di codice.	Cronologia delle query Cronologia delle interrogazioni delle tabelle di sistema	Configurare i dashboard di monitoraggio

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Per indicazioni dettagliate sull'analisi dei requisiti dei carichi di lavoro bi e sulla configurazione di sql warehouse per modelli di accesso diversi (DirectQuery e importazione/estrazione), vedere Impostazioni di SQL Warehouse per carichi di lavoro BI.