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Folha de dicas SQL

Para fornecer análises rápidas e fiáveis a partir da plataforma Lakehouse, é essencial configurar e operar armazéns SQL para um desempenho de BI ótimo. Os warehouses SQL no Azure Databricks são concebidos especificamente para servir cargas de trabalho de business intelligence, permitindo escalabilidade dinâmica, processamento eficiente de consultas e gestão robusta de recursos.

Esta página descreve as práticas recomendadas para provisionamento, gestão e monitorização de armazéns SQL, garantindo painéis responsivos, utilização económica de recursos e integração fluida com ferramentas empresariais de BI.

Este conteúdo destina-se a engenheiros de dados, programadores de BI e administradores de espaços de trabalho responsáveis por configurar, otimizar e manter armazéns SQL para análise e desempenho de dashboards. Muitas tarefas requerem permissões avançadas de espaço de trabalho que permitem criar ou gerir armazéns SQL.

Processamento SQL

Melhores práticas Impacto Docs Itens de ação
Use computação serverless para iniciar, parar e escalar automaticamente recursos Reduz custos ao parar os recursos inativos. Ativar o Auto Stop para armazéns de desenvolvimento
Use SQL warehouses para qualquer carga de trabalho de BI (serverless é recomendado) Os armazéns SQL estão otimizados para cargas de trabalho de BI. Configurar SQL warehouse para cargas de trabalho de BI
Dimensione corretamente o seu armazém Equilibra desempenho e custo para a tua carga de trabalho. Começa com o tamanho M, monitoriza o desempenho e ajusta se necessário
Use um cluster de maior tamanho para conjuntos de dados maiores Quanto maior for o cluster (M, L, XL, etc.), mais rápidas são as consultas complexas. Se tiveres apenas consultas simples e de curta duração, não aumentes o tamanho (pode ser mais lento devido à troca de dados). Avaliar a complexidade da consulta e o tamanho do conjunto de dados
Usar o dimensionamento do SQL warehouse Um armazém SQL expande-se para lidar com a maior carga de trabalho. Quando o armazém atinge os seus limites, as consultas são colocadas em fila, não rejeitadas. Permitir escalabilidade para cargas de trabalho de produção
Se esperar muitas consultas simultâneas, aumente o número mínimo de clusters Impede que as consultas sejam enfileiradas enquanto se espera pela escala. Configure os clusters mínimos com base na carga de trabalho esperada
Use armazéns SQL separados para diferentes cargas de trabalho ou unidades de negócio Dimensione corretamente armazéns SQL para melhorar o isolamento e a atribuição de custos. Criar armazéns dedicados por carga de trabalho
Monitorar o desempenho da consulta Identifica gargalos de desempenho e problemas usando o histórico de consultas. As tabelas de sistema permitem-te monitorizar o desempenho de forma programática. Configurar painéis de monitorização

Conteúdo relacionado

Para orientações detalhadas sobre como analisar os requisitos de cargas de trabalho de BI e configurar armazéns SQL para diferentes padrões de acesso (DirectQuery vs Importar/Extrair), consulte definições de SQL warehouse para cargas de trabalho de BI.

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