성능 가속화 및 조정

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Azure SQL의 성능을 가속화하고 조정하는 옵션을 이해하는 것은 일관된 성능을 제공하는 데 있어 핵심입니다. 여기에는 CPU 용량의 크기를 스케일링하고, I/O 성능이 향상하고, 메모리와 작업자를 구성하고, 애플리케이션 대기 시간을 개선하고, 표준 SQL Server 조정 모범 사례를 적용하는 방법을 이해하는 것이 포함됩니다.

CPU 용량 크기 조정

리소스 요구에 맞게 CPU 수를 스케일링해야 할 수 있습니다. 온-프레미스 환경의 경우 VM을 다시 구성하고, 하드웨어를 변경하고, 데이터베이스를 마이그레이션해야 합니다. Azure SQL을 사용하면 사용자의 마이그레이션 작업 없이 이러한 작업을 수행할 수 있습니다. 포털, T-SQL, Azure CLI 또는 REST API를 사용하여 배포의 vCore 수를 스케일 업 또는 스케일 다운할 수 있습니다.

가동 중지 시간은 일반적으로 필요하지만 마이그레이션이 없을 경우 Azure SQL Database에서 훨씬 단축될 수 있습니다. 하이퍼스케일 배포를 사용하면 데이터 크기와 관계없이 계속해서 스케일 업할 수 있고, 서버리스 배포 방식을 사용하면 CPU 수요에 따라 자동 스케일링할 수 있습니다.

참고 항목

Azure SQL Managed Instance 크기 조정에는 상당한 시간이 걸릴 수 있지만 마이그레이션이 필요하지 않습니다.

I/O 성능

I/O 성능은 데이터베이스 애플리케이션에 중요할 수 있습니다. Azure SQL은 물리적 파일 배치에서 사용자를 추상화하지만 필요한 I/O 성능을 얻을 수 있는 방법을 제공합니다.

애플리케이션에 IOPS(초당 입출력)가 중요할 수 있습니다. IOPS 요구에 적합한 서비스 계층 및 vCore를 선택해야 합니다. Azure로 마이그레이션하는 경우 온-프레미스에서 쿼리의 IOPS를 측정하는 방법을 이해합니다. IOPS에 대한 제한이 있는 경우 I/O 대기 시간이 길어지는 것을 볼 수 있습니다. vCore 구매 모델에서는 IOPS가 충분하지 않은 경우 vCore를 스케일 업하거나 중요 비즈니스용 또는 하이퍼스케일 방식으로 전환할 수 있습니다. 프로덕션 워크로드의 경우 DTU를 사용할 때 프리미엄 계층으로 이동하는 것이 좋습니다.

I/O 대기 시간은 I/O 성능에 중요한 또 다른 구성 요소입니다. Azure SQL Database의 I/O 대기 시간을 단축하려면 중요 비즈니스용 또는 하이퍼스케일 방식을 사용하는 것이 좋습니다. SQL Managed Instance의 I/O 대기 시간을 단축하려면 중요 비즈니스용 방식으로 전환하거나 데이터베이스의 파일 크기 또는 파일 수를 늘립니다. 트랜잭션 로그 대기 시간을 단축하려면 다중 문 트랜잭션을 사용해야 할 수 있습니다.

메모리 또는 작업자 늘리기

애플리케이션 및 배포에는 충분한 메모리나 작업자를 유지하는 것이 중요할 수 있습니다. Azure SQL Database의 경우 더 높은 메모리 제한 또는 작업자를 유지하기 위해 vCore를 스케일 업합니다. SQL Managed Instance의 경우 더 높은 메모리 제한을 위해 vCore를 스케일 업합니다. 현재 SQL Managed Instance에서는 “최대 작업자 스레드 수”를 사용하여 작업자를 늘릴 수 있습니다.

애플리케이션 대기 시간 향상

모든 리소스 요구에 맞게 배포를 구성하는 경우에도 애플리케이션에서는 대기 시간 성능 문제가 발생할 수 있습니다. Azure SQL 애플리케이션에서는 다음 모범 사례를 따라야 합니다.

프록시 대신 리디렉션 연결 형식 사용.
저장 프로시저를 사용하거나 일괄 처리와 같은 기술을 통해 쿼리 왕복 횟수를 제한하여 “대화량이 많은” 애플리케이션을 최적화합니다.
싱글톤 트랜잭션과 반대로 그룹화하여 트랜잭션을 최적화합니다.

SQL Server의 경우처럼 조정

Azure SQL도 여전히 SQL Server입니다. 그렇지만 Azure SQL을 사용하는 것보다 SQL Server 쿼리를 조정하고 다음 사항을 확인하는 것이 더 확실한 방법입니다.

적절한 인덱스 디자인
일괄 처리 사용
저장 프로시저 사용
캐시된 임시 쿼리가 너무 많이 발생하지 않도록 쿼리를 매개 변수화
애플리케이션의 결과를 신속하고 정확하게 처리