Duomenų našumo optimizavimo rekomendacijos

Taikoma šiai **gerai suplanuoto našumo efektyvumo kontrolinio sąrašo** rekomendacijai: Power Platform

PE:08 Optimizuokite duomenų našumą. Optimizuoti duomenų saugyklas pagal jų numatytą ir faktinį naudojimą darbo krūvyje.

Šiame vadove aprašomos rekomendacijos, kaip optimizuoti duomenų našumą. Duomenų našumo optimizavimas reiškia darbo krūvio apdorojimo ir saugojimo efektyvumo gerinimą. Kiekviena darbo krūvio operacija, sandoris ar skaičiavimas paprastai priklauso nuo greito ir tikslaus duomenų gavimo, apdorojimo ir saugojimo. Kai duomenų našumas optimizuotas, darbo krūvis veikia sklandžiai. Prastas duomenų našumas sukuria domino efektą – prastą našumo efektyvumą. Nesugebėjimas optimizuoti duomenų našumo lemia atsako vėlavimą, padidėjusį delsos laiką ir apribotą mastelio keitimą. Tai kelia grėsmę viso darbo krūvio efektyvumui.

Apibrėžimai

Terminas Apibrėžtis
Duomenų saugykla Išteklius, kuriame saugomi duomenys, pvz., duomenų bazė, objektų saugykla arba failų bendrinimo aplankas.
Index Duomenų bazės struktūra, suteikianti greitą prieigą prie elementų.
Internetinis analitinis apdorojimas (OLAP) Technologija, kuri tvarko dideles verslo duomenų bazes, palaiko sudėtingą analizę ir atlieka sudėtingas analitines užklausas neigiamai nepaveikdama operacijų sistemų.
Internetinių operacijų apdorojimas (OLTP) Technologija, kuri įrašo verslo sąveikas, vykstančias kasdienėje organizacijos veikloje.
Padalijimas Duomenų fizinio padalijimo į atskiras duomenų saugyklas procesas.
Užklausų derinimas Procesas, kuris optimizuoja duomenų bazės užklausos greitį.

Pagrindinės projektavimo strategijos

Norint optimizuoti duomenų naudojimą, užtikrinkite, kad duomenų saugyklos būtų optimizuotos pagal numatytą paskirtį ir faktinį naudojimą darbo krūvyje. Optimizuotas duomenų naudojimas gali pagerinti užklausų našumą, sumažinti išteklių sunaudojimą ir padidinti bendrą sistemos efektyvumą. Apsvarstykite šias strategijas:

  • Profilio duomenys. Supraskite savo duomenis ir įsitikinkite, kad jūsų duomenų modelis gerai atitinka jūsų darbo krūvį. Atsižvelkite į tokius veiksnius kaip duomenų normalizavimas ir skaidymo metodai. Norint efektyviai gauti duomenis, pasirinkite tinkamus duomenų tipus ir apibrėžkite ryšius tarp lentelių.

  • Optimizuokite užklausų našumą. Analizuoti ir optimizuoti užklausas, kurios vykdomos darbo krūvyje. Naudokite tokius metodus kaip užklausų optimizavimas ir kaupimas talpykloje. Naudokite serverio rodinius duomenims iš anksto filtruoti. Norėdami nustatyti kliūtis, naudokite našumo stebėjimo įrankius ir atlikite reikiamus patobulinimus.

  • Reguliariai stebėkite ir reguliuokite sistemą. Nuolat stebėkite savo darbo krūvio našumą ir kartokite duomenų saugyklos konfigūraciją bei užklausų optimizavimą. Remiantis geriausia našumo derinimo praktika, analizuoti sistemos metriką, nustatyti tobulintinas sritis ir įdiegti pakeitimus. Duomenims augant, gali tekti atnaujinti užklausas, kad jos išliktų našios.

Profilio duomenys

Duomenų profiliavimas apima duomenų iš šaltinio analizę ir informacijos apie jį rinkimą. Tikslas – suprasti darbo krūvio duomenų kokybę, struktūrą ir charakteristikas. Šis procesas leidžia nustatyti tokias problemas kaip trūkstamos reikšmės, dublikatai, nenuoseklūs formatai ir kiti nukrypimai.

Efektyviam duomenų profiliavimui apsvarstykite šias strategijas:

  • Suprasti duomenų struktūrą. Išnagrinėkite savo duomenų struktūrą, įskaitant lenteles, stulpelius ir ryšius. Nustatykite kiekvienam stulpeliui taikomus duomenų tipus, ilgius ir apribojimus. Duomenų struktūros vertinimas padeda suprasti, kaip duomenys yra tvarkomi ir kaip jie susiję su kitais duomenų elementais.

  • Išanalizuokite duomenų kiekį. Įvertinkite savo duomenų kiekį, kad suprastumėte bendrą dydį ir augimo modelius. Nustatykite įrašų arba dokumentų skaičių ir atskirų lentelių arba kolekcijų dydį. Ši informacija padeda įvertinti saugyklos reikalavimus ir nustatyti mastelio keitimo problemas.

  • Nustatykite duomenų ryšius. Ištirkite duomenų elementų ryšius. Supraskite, kaip duomenys yra sujungti, kad galėtumėte nustatyti, kaip vienos lentelės ar dokumento pakeitimai gali paveikti susijusius duomenis.

  • Įvertinkite duomenų kokybę. Įvertinkite savo duomenų kokybę, išnagrinėdami tokius veiksnius kaip išsamumas, tikslumas, nuoseklumas ir unikalumas. Nustatykite duomenų anomalijas, trūkstamas reikšmes arba pasikartojančius įrašus, kurie gali turėti įtakos duomenų vientisumui ir užklausų našumui. Šis žingsnis padeda nustatyti sritis, kuriose reikia išvalyti ir patobulinti duomenis.

  • Duomenų fiksavimo paskirstymas. Išanalizuokite reikšmių pasiskirstymą kiekviename stulpelyje, kad nustatytumėte duomenų modelius. Nustatykite dažnas ir retas vertes, išskirtis ir duomenų iškraipymus. Norėdami optimizuoti užklausos našumą, išanalizuokite, ar alternatyvieji raktai būtų tinkami geresniam našumui užtikrinti.

Stebėkite duomenų našumą

Duomenų našumo stebėjimas – tai praktika, kai nuolat stebimas duomenų saugyklų efektyvumas. Tai apima duomenų operacijoms būdingų našumo rodiklių rinkimą ir analizę, naudojant įrankius, pritaikytus sistemos lygio, duomenų bazei ar trečiųjų šalių stebėjimo sprendimams. Efektyvus duomenų našumo stebėjimas leidžia proaktyviai nustatyti ir sušvelninti galimas kliūtis, užtikrinant su duomenimis susijusių procesų ir užduočių efektyvumą.

Norėdami stebėti duomenų našumą, apsvarstykite šias strategijas:

  • Surinkite su duomenimis susijusius rodiklius. Surinkite pagrindinius rodiklius, tiesiogiai susijusius su duomenų našumu. Šie rodikliai apima užklausų atsakymo laiką ir duomenų pralaidumą.

  • Nustatykiteduomenų įspėjimus. Nustatykite įspėjimus, skirtus būtent duomenų metrikoms. Naudokite iš anksto nustatytas šių rodiklių ribas arba anomalijas, kad suaktyvintumėte įspėjimus. Įspėjimai leidžia gauti pranešimus, kai našumo rodikliai viršija priimtinus diapazonus arba rodo neįprastą elgesį, pavyzdžiui, jei duomenų bazės užklausa užtrunka ilgiau nei tikėtasi arba jei duomenų pralaidumas gerokai sumažėja. Šiuos įspėjimus galite nustatyti naudodami specializuotus stebėjimo įrankius arba pasirinktinius scenarijus.

  • Diagnozuoti duomenų našumo problemas. Reguliariai peržiūrėkite surinktus duomenų rodiklius, kad nustatytumėte galimas našumo kliūtis arba duomenų operacijų pablogėjimą. Vizualizacijos įrankiai arba ataskaitų suvestinės šiame procese gali būti neįkainojamos, padedančios išryškinti tendencijas, kliūtis ir duomenų našumo išskirtis. Nustačius šias problemas, ištirkite jų priežastis ir suplanuokite tinkamus taisomuosius veiksmus.

Skaidinio duomenys

Padalijimas apima didelių duomenų rinkinių arba didelės apimties darbo krūvių padalijimą į mažesnius, lengviau valdomus pogrupius. Duomenų skaidymas padidina našumą, paskirstant darbo krūvį ir tobulinant lygiagretų apdorojimą. Tai taip pat užtikrina efektyvesnę prieigą prie duomenų, atsižvelgiant į konkrečius poreikius ir užklausų šablonus. Duomenis galite skaidyti vertikaliai arba horizontaliai (dar vadinamą skaidymu). Pavyzdžiui, jei naudojate **Elastic** lenteles, apsvarstykite, koks turėtų būti skaidymo raktas. Dataverse

Strategija Apibrėžtis Pavyzdžiui Naudojimo atvejai
Vertikalus skaidymas Padalinkite lentelę į mažesnes lenteles, kiekvienam skaidiniui pasirinkdami konkrečius stulpelius arba laukus. Kiekvienas skaidinys atitinka visų duomenų poaibį. Jei turite lentelę su A, B, C ir D stulpeliais, galite sukurti vieną lentelę su A ir B stulpeliais, o kitą – su C ir D stulpeliais. – Lentelėje yra daug stulpelių, bet užklausos nepasiekia visų stulpelių vienu metu.
- Kai kurie stulpeliai yra didesni už kitus, todėl juos atskyrus galima padidinti įvesties / išvesties našumą.
- Skirtingos duomenų dalys turi skirtingus prieigos modelius.
Horizontalus pertvarkymas Duomenų skaidymas pagal eilutes arba reikšmių diapazonus (dar vadinamas skaidymu). Kiekviename skaidinyje yra eilučių su panašiomis charakteristikomis pogrupis. Jei turite lentelę su eilutėmis nuo 1 iki 1000, galite sukurti vieną skaidinį su eilutėmis nuo 1 iki 500, o kitą – su eilutėmis nuo 501 iki 1000. - Duomenų rinkinys yra per didelis vienai vietai ar serveriui.
- Duomenys pasiekiami pagal konkrečius diapazonus arba filtrus.
- Norint pagerinti našumą, reikia paskirstyti darbo krūvį tarp fizinių mazgų arba serverių.

Norėdami skaidyti duomenis, atlikite šiuos veiksmus:

  • Analizuokite duomenis ir užklausas. Analizuokite duomenis ir užklausų šablonus, kad nustatytumėte tinkamas skaidymo arba skaidymo strategijas. Suprasti duomenų pobūdį, prieigos modelius ir platinimo reikalavimus.

  • Nustatykite raktą. Pasirinkite skaidymo arba skaidymo raktą, kad paskirstytumėte duomenis tarp skaidinių arba skaidinių. Atidžiai pasirinkite raktą pagal duomenų charakteristikas ir užklausos reikalavimus.

  • Nustatykite logiką. Nustatykite skaidymo arba skaidymo logiką pagal pasirinktą raktą. Apsvarstykite galimybę suskirstyti duomenis į diapazonus, taikyti maišos algoritmus arba naudoti kitus skaidymo metodus.

Optimizuokite užklausas

Užklausų optimizavimas jas patikslina, siekiant sumažinti tinkamų ir grąžinamų duomenų kiekį. Šie pakeitimai padidina duomenų paieškos efektyvumą ir greitį. Dėl to duomenų bazės darbo krūvis yra mažesnis, ištekliai veikia efektyviau, o vartotojai gali mėgautis sklandesne sąveika.

Norėdami optimizuoti duomenų bazės užklausas, apsvarstykite šias strategijas:

  • Perrašykite užklausas. Peržiūrėkite ir analizuokite sudėtingas užklausas, kad nustatytumėte galimybes jas perrašyti. Apsvarstykite galimybę pertvarkyti užklausų logiką, pašalinti nereikalingas operacijas arba supaprastinti užklausų sintaksę.

  • Venkite N+1 užklausos problemos. Sumažinkite apsilankymų duomenų bazėje skaičių naudodami sujungimus ir paketinį gavimą, kad efektyviai gautumėte susijusius duomenis.

  • Pertvarkyti sujungimus. Įvertinkite ir apsvarstykite galimybę pertvarkyti sujungimo tvarką, kad kiekvienoje sujungimo operacijoje būtų kuo mažiau eilučių. Lentelių jungimo tvarka gali turėti įtakos užklausų našumui.

  • Talpyklos užklausos. Dažnai vykdomų užklausų rezultatus saugokite, kad juos būtų lengva pakartotinai naudoti. Užklausų kaupimas talpykloje panaikina poreikį pakartotinai vykdyti tą pačią užklausą ir sumažina užklausų apdorojimo išlaidas.

  • Stebėti ir derinti. Stebėkite užklausų našumo metriką, pvz., vykdymo laiką, išteklių naudojimą ir užklausų našumą. Naudokite duomenų bazių profiliavimo įrankius ir stebėjimo funkcijas, kad nustatytumėte prastai veikiančias užklausas. Naudokite šią informaciją užklausų našumui optimizuoti.

Archyvuoti ir išvalyti duomenis

Archyvavimas ir valymas yra strategijos, kurios supaprastina duomenų saugojimą. Archyvavimas perkelia senesnius, rečiau naudojamus duomenis į ekonomiškesnę saugyklą. Duomenų valymas visam laikui pašalina nereikalingus duomenis. Abu metodai prisideda prie našumo efektyvumo, nes sumažina duomenų kiekį, padidina prieigos prie duomenų greitį ir sutrumpina atsarginių kopijų kūrimo bei atkūrimo laiką.

  • Duomenų kiekio mažinimas: mažesnis duomenų kiekis reiškia greitesnį apdorojimo laiką, užtikrinant greitą atsakymą į naudotojų užklausas.
  • Didesnis duomenų prieigos greitis: apkarpytas duomenų rinkinys leidžia greičiau atlikti užklausas ir gauti duomenis, optimizuojant sistemos reagavimą.
  • Atsarginių kopijų kūrimo ir atkūrimo laiko sutrumpinimas: mažesni duomenų rinkiniai pagreitina atsarginių kopijų kūrimo ir atkūrimo procesus, sumažindami prastovas ir užtikrindami nuoseklų našumą.

Archyvavimas ir valymas yra labai svarbūs siekiant išlaikyti maksimalų našumą duomenimis pagrįstose sistemose.

Optimizuokite saugyklos apkrovą

Saugyklos apkrovos optimizavimas reiškia užklausų, siunčiamų į saugojimo sistemą, supaprastinimą. Tai padeda pašalinti nereikalingas užklausas, pagerina duomenų paiešką ir neapkrauna saugojimo sistemos. Saugyklos apkrovos optimizavimas užtikrina, kad saugojimo sistema ir toliau reaguotų į teisėtas užklausas ir išlaikytų maksimalų našumą. Įgyvendinti strategijas, skirtas sumažinti duomenų saugyklos apdorojimo naštą. Norėdami optimizuoti duomenų saugyklos apkrovą, apsvarstykite toliau pateiktas strategijas.

Naudoti kaupimą talpykloje

Talpykloje dažniausiai pasiekiami duomenys saugomi greitos prieigos saugykloje, todėl duomenis galima gauti greičiau nei ištraukti iš pagrindinio šaltinio. Ši technika padidina duomenų našumą, sutrumpindama prieigos laiką ir išvengdama pasikartojančių duomenų gavimo. Talpyklos funkcija pagerina skaitymo greitį ir naudotojų atsako laiką, ypač dažnai naudojamų duomenų atveju. Šis metodas efektyviausias dirbant su statiniais duomenimis arba retai kintančiais duomenimis.

Siekiant užtikrinti optimalų talpyklos efektyvumą, atsižvelkite į tokius veiksnius kaip galiojimo pabaigos politika, iškeldinimo strategijos ir talpyklos dydžio valdymas. Optimaliam našumui pakoreguokite nustatymus, pvz., gyvavimo laiką (TTL). Norėdami naudoti talpyklą saugyklos apkrovai optimizuoti, apsvarstykite šias strategijas:

  • Talpyklos saugykla atmintyje: atlikite talpyklos saugyklą atmintyje, kad dažnai pasiekiami duomenys būtų saugomi atmintyje, kad juos būtų galima greitai atkurti. Šią techniką galite naudoti programos duomenims, kuriuos apskaičiuoti arba gauti iš duomenų bazės yra brangu. Talpyklos naudojimas atmintyje yra naudingas duomenims, kuriuos dažnai skaitote, bet dažnai nekeičiate. Pavyzdžiui, galite naudoti kintamuosius debesies srautuose arba rinkinius drobės programose duomenims kaupti talpykloje.

  • Duomenų bazės užklausų kaupimas talpykloje: naudokite šį metodą duomenų bazės užklausų rezultatams kaupti talpykloje, kad išvengtumėte tos pačios užklausos vykdymo kelis kartus. Duomenų bazės užklausų kaupimas talpykloje yra naudingas sudėtingoms ir daug laiko reikalaujančioms duomenų bazių užklausoms. Kai užklausos rezultatus kaupiate talpykloje, vėlesnės tos pačios užklausos užklausos grąžinamos greitai. Taip pat, jei įmanoma, apsvarstykite galimybę naudoti serverio rodinius, kad iš anksto filtruotumėte duomenis, kurie yra susiję su jūsų užklausa.

  • Turinio pateikimo tinklo talpykla: naudokite šią techniką žiniatinklio turiniui talpykloje kaupti paskirstyto tinklo serveriuose, kad sumažintumėte delsą ir pagerintumėte turinio pateikimą. Turinio pateikimo tinklo talpyklos funkcija veiksminga statiniam turiniui, pvz., vaizdams, failams ir „JavaScript“ failams. CSS Turinio pristatymo tinklai saugo turinio kopijas keliose vietose visame pasaulyje, kad vartotojai galėtų pasiekti turinį iš serverio, esančio netoliese.

Optimizuokite duomenų atnaujinimus

Duomenų atnaujinimų optimizavimas apima atliekamų duomenų atnaujinimų vertinimą siekiant užtikrinti jų našumą. Atnaujinimai gali paveikti našumą labiau nei kitos operacijos, nes jie gali sukelti nereikalingą darbą ir blokavimo konfliktus.

Norėdami įvertinti, kaip optimizuoti duomenų atnaujinimus, apsvarstykite:

  • Duomenų pakeitimai. Optimizuokite automatizavimą, kad būtų naudojami išankstiniai duomenų atvaizdai arba filtrai, siekiant sumažinti darbą, kai neįvyko jokių realių pakeitimų. Venkite automatizavimo aktyvavimo nemodifikuotiems duomenims.

  • Automatizavimas. Įvertinkite, kada ir kaip suaktyvinami atnaujinimai pagal duomenų pakeitimus, ir optimizuokite suaktyvintuvus, įtraukdami filtrą. Pavyzdžiui, norint suaktyvinti automatizavimą tik tada, kai modifikuojamas konkretus duomenų šaltinio laukas. Įvertinkite atnaujinimus, kurie kelis kartus palaipsniui suaktyvina automatizavimą. Verčiau apsvarstykite, ar galite sukurti pasirinktinę operaciją, kuri tvarkytų visą apdorojimą. Pavyzdžiui, jei užsakymas išsiunčiamas, o išsiuntimo data ir sekimo numeris atnaujinami atskirai, juos abu galima atnaujinti vienu metu, naudojant pasirinktinę operaciją „ShipOrder“.

  • Aklavietės. Įvertinkite lėtas atnaujinimo operacijas, kurios gali sukelti problemų dėl kelių srautų, atnaujinančių tuos pačius duomenis skirtingomis sekomis. Dėl šio neefektyvumo gali kilti blokuojančių konfliktų ar net aklavietės, dėl kurios gali prireikti nereikalingo pakartotinio darbo. Atnaujinkite skirtingus išteklius ta pačia seka, kad sumažintumėte ginčus.

  • Masiniai atnaujinimai. Jei vykdote operacijas su keliomis lentelės eilutėmis, apsvarstykite galimybę naudoti masinės operacijos.

Optimizuokite duomenų judėjimą ir apdorojimą

Duomenų judėjimo ir apdorojimo optimizavimas apima operacijų, susijusių su duomenų išgavimu, transformavimu, įkėlimu ir apdorojimu, efektyvumo ir našumo gerinimą. Apsvarstykite šiuos pagrindinius duomenų judėjimo ir apdorojimo optimizavimo aspektus:

  • Išgavimo, transformavimo ir įkėlimo (ETL) optimizavimas Optimizuokite ETL procesus, kad sumažintumėte apdorojimo laiką. Galite supaprastinti išgavimo procesą, įdiegti efektyvius transformacijos algoritmus ir optimizuoti įkėlimo procesą. Kai kiekvienas žingsnis tampa efektyvus, optimizuojate bendrą darbo eigą.

  • Lygiagretus apdorojimas Naudokite lygiagretaus apdorojimo metodus našumui pagerinti. Kai duomenų apdorojimo užduotis paskirstote keliose gijose arba mazguose, galite vienu metu paskirstyti ir apdoroti darbo krūvį, o tai pagreitina apdorojimą.

  • Paketinis apdorojimas : Sugrupuokite panašias užduotis, kad sumažintumėte pasikartojančių operacijų sukeliamas išlaidas. Apdorokite kelias užduotis paketiniu būdu, kad sutrumpintumėte bendrą apdorojimo laiką.

Duomenų artumo projektavimas

Duomenų artumas reiškia strateginį duomenų išdėstymą arčiau vartotojų ar paslaugų, kurios prie jų prisijungia dažniausiai. Sumažinus fizinį ar loginį atstumą tarp duomenų ir jų naudotojų, užtikrinama greitesnė prieiga prie duomenų ir geresnis reagavimas. Norėdami optimizuoti dizainą atsižvelgiant į artumą, apsvarstykite šias strategijas:

  • Įvertinkite duomenų prieigos modelius Įvertinkite savo darbo krūvio prieigos modelius ir dažnai naudojamus duomenis. Ši analizė gali padėti nustatyti, kur pateikti duomenis, kad būtų pasiekta maksimali nauda.

  • Pasirinkite sprendimus, kurie palaiko duomenų perkėlimą: apsvarstykite sprendimus, kurie siūlo dinaminį duomenų perkėlimą, pagrįstą kintančiais prieigos modeliais, užtikrinant optimalų duomenų išdėstymą.

  • Pasirinkite sprendimus, kurie palaiko duomenų sinchronizavimą: jei aptarnaujate paskirstytą vartotojų bazę, rinkitės sprendimus, kurie įgalina duomenų sinchronizavimą įvairiuose regionuose, kad duomenų kopijos būtų prieinamos arti vartotojų.

Kompromisas: jei pagrindiniai duomenys dažnai keičiasi, įdiekite talpyklos negaliojimo mechanizmą, kad talpykloje saugomi duomenys būtų atnaujinti.

Power Platform palengvinimas

Duomenų našumo stebėjimas: Norėdami stebėti duomenų našumą, apsvarstykite galimybę naudoti „Azure Monitor“ infrastruktūros metrikai, žurnalams ir programų duomenims rinkti ir analizuoti. „Monitor“ galite integruoti su kitomis paslaugomis, tokiomis kaip Application Insights. Application Insights teikia programų našumo stebėjimo paslaugas ir palaiko daugelį platformų.

Application Insights renka naudojimo ir našumo duomenis. Galite naudoti **Žurnalų analizę**, **kad susietumėte šiuos duomenis su konfigūracijos ir našumo duomenimis visuose „Azure“ ištekliuose. ... Duomenų srautas Application Insights for Dataverse šiuo metu teikia našumo duomenis, susijusius su Dataverse API gaunamais iškvietimais, Dataverse papildinių vykdymo iškvietimais ir Dataverse SDK iškvietimais.

Optimizuokite užklausų duomenų šablonus drobės programose: Vadovaukitės dokumentuose pateiktomis gairėmis ir pasiūlymais. Žr. Optimizuoti užklausų duomenų modeliai Power Apps.

Optimizuokite pritaikymą, išplėtimą ar integravimą su Dataverse: Vadovaukitės dokumentuota geriausia praktika ir gairėmis. Žr. Geriausia praktika ir gairės naudojant Microsoft Dataverse.

Optimizuokite duomenų bazės užklausas ir indeksavimo našumą: naudokite „Azure SQL Database“ užklausų našumo įžvalgų funkciją, kad optimizuotumėte užklausas, lenteles ir duomenų bazes. Šią funkciją taip pat galite naudoti užklausų našumo problemoms nustatyti ir šalinti.

Reliacinių duomenų bazių atveju vadovaukitės indekso kūrimo gairėmis, SQL Server indekso gairėmis ir Azure Cosmos DB indekso gairėmis. Naudokite SQL duomenų bazę, kad atliktumėte automatinį užklausų derinimą ir pagerintumėte jų našumą.

SQL duomenų bazių indeksus reikėtų reguliariai reorganizuoti arba atkurti. Nustatykite lėtas užklausas ir jas koreguokite, kad pagerintumėte našumą. Daugelyje duomenų bazių variklių yra užklausų derinimo funkcijos. Daugiau informacijos rasite **geriausios užklausų našumo praktikos** straipsnyje. ...

„Azure“ Cosmos DB turi numatytąją indeksavimo politiką, kuri indeksuoja kiekvieną kiekvieno elemento savybę ir taiko diapazono indeksus bet kuriai eilutei ar skaičiui. Ši politika užtikrina efektyvų užklausų našumą ir jums nereikia iš anksto tvarkyti indeksų.

Optimizuokite saugyklos apkrovą: Daugelis „Azure“ duomenų bazių paslaugų palaiko skaitymo replikas. Skaitymo kopijų prieinamumas ir konfigūracija priklauso nuo „Azure“ duomenų bazės paslaugos. Norėdami suprasti išsamią informaciją ir parinktis, žr. oficialią kiekvienos paslaugos dokumentaciją.

Veiklos efektyvumo kontrolinis sąrašas

Žr. visą rekomendacijų rinkinį.

Veiklos efektyvumo kontrolinis sąrašas

  • Last updated on