Aracılığıyla paylaş

Veri modellerini anlama

Modern çözümler işlemler, olaylar, belgeler, telemetri, ikili varlıklar ve analitik olgular gibi çeşitli verileri işler. Tek bir veri deposu, tüm erişim desenlerini nadiren verimli bir şekilde karşılar. Çoğu üretim sistemi çok yönlü kalıcılığı benimser, yani birden çok depolama modeli seçersiniz. Bu makale, Azure'da kullanılabilen birincil veri deposu modellerinin kurallı tanımlarını merkezileştirir ve belirli hizmetleri seçmeden önce model seçimini hızlandırmak için karşılaştırmalı tablolar sağlar.

Veri modellerinizi seçmek için aşağıdaki adımları kullanın:

  1. Nokta okumaları, toplamalar, tam metin, benzerlik, zaman penceresi taramaları ve nesne teslimi gibi iş yükü erişim desenlerini tanımlayın.

  2. Desenleri aşağıdaki bölümlerdeki depolama modelleriyle eşleyin.

  3. Bu modelleri uygulayan Azure hizmetlerinin kısa listesini oluşturun.

  4. Tutarlılık, gecikme süresi, ölçek, idare ve maliyet gibi değerlendirme ölçütlerini uygulayın.

  5. Yalnızca erişim desenlerinin veya yaşam döngülerinin açıkça ayrıştığı modelleri birleştirin.

Bu kılavuzu kullanma

Her model bölümü kısa bir tanım, tipik iş yükleri, veri özellikleri, örnek senaryolar ve temsili Azure hizmetlerine bağlantılar içerir. Her bölümde, kullanım örneğiniz için doğru Azure hizmetini seçmenize yardımcı olacak bir tablo da bulunur. Bazı durumlarda, Azure hizmet seçenekleri hakkında daha bilinçli seçimler yapmak için diğer makaleleri kullanabilirsiniz. İlgili model bölümleri bu makalelere başvurur.

İki karşılaştırmalı tablo, bölümler arasında içeriği yinelemeden seçenekleri hızlı bir şekilde değerlendirmenize yardımcı olmak için ilişkisel olmayan model özelliklerini özetler.

Sınıflandırmaya genel bakış

Kategori Birincil amaç Tipik Azure hizmeti örnekleri
İlişkisel (OLTP) Tutarlı işlem işlemleri Azure SQL Veritabanı, PostgreSQL için Azure Veritabanı veya MySQL için Azure Veritabanı
İlişkisel olmayan, belge, anahtar-değer, sütun ailesi ve grafik gibi. Esnek şema veya ilişki odaklı iş yükleri Azure Cosmos DB API'leri, Azure Yönetilen Redis, Yönetilen Cassandra veya HBase
Zaman serisi Yoğun veri alımına sahip zaman damgalı ölçümler ve etkinlikler Fabric içinde Azure Data Explorer veya Eventhouse
Nesne ve dosya Büyük ikili veya yarı yapılandırılmış dosya depolama alanı Azure Blob Depolama veya Azure Data Lake Storage
Arama ve dizin oluşturma Tam metin ve çok alanlı ilgi, ikincil dizin oluşturma Azure Yapay Zeka Arama
Vector Anlamsal veya yaklaşık en yakın komşu (ANN) benzerliği Azure AI Search veya Azure Cosmos DB varyantları
Analiz, çevrimiçi analitik işleme (OLAP), yüksek düzeyde paralel işleme (MPP) Büyük ölçekli geçmiş toplama veya iş zekası (BI) Microsoft Fabric, Azure Veri Gezgini, Azure Analysis Services veya Azure Databricks

Uyarı

Tek bir hizmet, çoklu model olarak da bilinen birden çok model sağlayabilir. Modelleri işlemleri karmaşıklaştıracak şekilde birleştirmek yerine en uygun modeli seçin.

İlişkisel veri depoları

İlişkisel veritabanı yönetim sistemleri, verileri, yazmada şema kullanarak normalleştirilmiş tablolar halinde düzenler. Bütünlüğü zorunlu tutar ve bölünmezlik, tutarlılık, yalıtım ve dayanıklılık (ACID) işlemlerini ve zengin SQL sorgularını destekler.

Güçlü: Çok satırlı işlem tutarlılığı, karmaşık birleşimler, güçlü ilişkisel kısıtlamalar ve raporlama, yönetim ve idare için olgun araçlar.

Hususlar: Yatay ölçek genellikle parçalama veya bölümleme gerektirir ve normalleştirme, okuma ağırlıklı denormalize edilmiş görünümler için birleştirme maliyetini artırabilir.

İş yükleri: Sipariş yönetimi, stok izleme, finansal defter kaydı, faturalama ve operasyonel raporlama.

İlişkisel veri depoları için bir Azure hizmeti seçin

  • SQL Veritabanı, SQL Server altyapısını kullanan modern bulut uygulamaları için yönetilen bir ilişkisel veritabanıdır.

  • Azure SQL Yönetilen Örneği, buluta lift-and-shift geçişleri için ideal olan neredeyse tam bir SQL Server ortamıdır.

  • SQL Veritabanı (Hiper Ölçek), hızlı otomatik ölçeklendirme ve hızlı yedeklemelerle çok büyük iş yükleri için tasarlanmış yüksek oranda ölçeklenebilir bir SQL katmanıdır.

  • PostgreSQL için Azure Veritabanı , açık kaynak uzantıları ve esnek dağıtım seçeneklerini destekleyen yönetilen bir PostgreSQL hizmetidir.

  • MySQL için Azure Veritabanı , web uygulamaları ve açık kaynak iş yükleri için yönetilen bir MySQL veritabanıdır.

  • SQL Veritabanı Fabric'de, Fabric'de kolayca bir operasyonel veritabanı oluşturabileceğiniz, SQL Veritabanı'na dayalı geliştirici dostu bir işlemsel veritabanıdır.

Hangi Azure hizmetinin kullanım örneği gereksinimlerinizi karşıladığını belirlemeye yardımcı olması için aşağıdaki tabloyu kullanın.

Hizmet En iyi kullanım alanı: Temel özellikler Örnek kullanım örneği
SQL Veritabanı Bulutta yerel uygulamalar Yönetilen, esnek havuzlar, Hyperscale, entegre yüksek kullanılabilirlik, gelişmiş güvenlik Ölçeklenebilir bir SQL arka uç kullanarak modern bir hizmet olarak yazılım (SaaS) uygulaması oluşturma
SQL Yönetilen Örnek Eski kurumsal uygulamalar Tam SQL Server uyumluluğu, lift-and-shift desteği, sanal ağlar, gelişmiş denetim En az kod değişikliğini kullanarak şirket içi SQL Server uygulamasını geçirme
SQL Veritabanı (Hyperscale) Genel dağıtım Çok bölgeli okuma ölçeklenebilirliği, coğrafi çoğaltma, hızlı otomatik ölçeklendirme Yüksek okuma aktarım hızı gerektiren genel olarak dağıtılmış bir uygulama sunma
PostgreSQL için Azure Veritabanı Açık kaynak analiz iş yükleri PostGIS, Hiper Ölçek, Esnek Sunucu, açık kaynak uzantıları PostgreSQL ve PostGIS kullanarak jeo-uzamsal analiz uygulaması geliştirme
MySQL için Azure Veritabanı Basit web uygulamaları Esnek Sunucu, açık kaynak uyumluluğu, uygun maliyetli WordPress tabanlı bir e-ticaret sitesi barındırma
SQL Veritabanı Yapısı Doku ekosistemindeki çevrimiçi işlem işleme (OLTP) iş yükleri SQL Veritabanı motoru üzerinde oluşturulmuş, ölçeklenebilir ve Fabric ile entegre edilmiş Yerel vektör arama özellikleri içeren operasyonel, ilişkisel bir veri modeli üzerinde yapay zeka uygulamaları oluşturma

İlişkisel olmayan veri depoları

NoSQL veritabanları olarak da adlandırılan ilişkisel olmayan veritabanları esnek şemalar, yatay ölçek ve belirli erişim veya toplama desenleri için iyileştirilir. Genellikle, ölçeklenebilirlik veya çeviklik için şema katılığı ve işlem kapsamı gibi ilişkisel davranışın bazı yönlerini rahatlatır.

Belge veri depoları

Her belgenin adlandırılmış alanlar ve veriler içerdiği yarı yapılandırılmış belgeleri genellikle JSON biçiminde depolamak için belge veri depolarını kullanın. Veriler basit değerler veya listeler ve alt koleksiyonlar gibi karmaşık öğeler olabilir. Belge başına şema esnekliği aşamalı evrimi sağlar.

Güçlü Yönler: Doğal uygulama nesne eşlemesi, denormalize edilmiş toplamalar, çok alanlı dizin oluşturma

Husus -lar: Belge boyutu büyümesi, seçmeli işlem kapsamı, yüksek ölçekli sorgular için dikkatli veri şekli tasarımı gereksinimi

İş yükleri: Ürün katalogları, içerik yönetimi, profil depoları

Belge veri depoları için bir Azure hizmeti seçin

  • NoSQL için Azure Cosmos DB , düşük gecikme süreli okuma ve yazma işlemlerine sahip, şemasız, çok bölgeli bir NoSQL veritabanıdır.

  • Azure DocumentDB , MongoDB kablo protokolü uyumluluğuna ve otomatik ölçeklendirmeye sahip genel olarak dağıtılmış bir veritabanıdır.

  • Fabric'de Azure Cosmos DB, şemasız, düşük gecikme süreli okuma ve yazma işlemleri, basitleştirilmiş yönetim ve yerleşik Fabric analizlerine sahip NoSQL veritabanıdır.

Hangi Azure hizmetinin kullanım örneği gereksinimlerinizi karşıladığını belirlemeye yardımcı olması için aşağıdaki tabloyu kullanın.

Hizmet En iyi kullanım alanı: Temel özellikler Örnek kullanım örneği
NoSQL için Azure Cosmos DB SQL benzeri sorgulamayı destekleyen özel JSON belge modelleri Zengin sorgu dili, çok bölgeli yazmalar, yaşam süresi (TTL), değişiklik akışı Esnek şemaları destekleyen çok kiracılı bir SaaS platformu oluşturma
Azure DocumentDB MongoDB sürücülerini veya JSON merkezli API'leri kullanan uygulamalar Genel dağıtım, otomatik ölçeklendirme, MongoDB yerel kablo protokolü Node.js uygulamasını MongoDB'den Azure'a geçirme
Azure Cosmos DB, Fabric'te NoSQL verileri üzerinde gerçek zamanlı analiz Fabric tümleştirmesi aracılığıyla OneLake'e otomatik ayıklama, dönüştürme ve yükleme (ETL) Gerçek zamanlı analiz panoları içeren işlem uygulamaları

Sütun-aile veri depoları

Geniş sütunlu veritabanı olarak da bilinen sütun ailesi veritabanı, seyrek verileri satırlar halinde depolar ve dinamik sütunları sütun aileleri halinde düzenleyerek ortak erişimi destekler. Sütun yönlendirmesi, seçilen sütun kümeleri üzerindeki taramaları geliştirir.

Güçlü: Yüksek yazma aktarım hızı, geniş veya seyrek veri kümelerinin verimli bir şekilde alınması, aileler içinde dinamik şema

Dikkat Edilmesi Gerekenler: Baş satır anahtarı ve sütun ailesinin tasarımı, ikincil indeks desteği değişiklik gösterir, sorgu esnekliği, ilişkisel veri tabanlarından daha düşüktür.

İş yükleri: Ayrılmış bir zaman serisi veritabanı kullanmadığınızda Nesnelerin İnterneti (IoT) telemetrisi, kişiselleştirme, analiz ön toplaması, zaman serisi stilinde uzun veriler

Sütun ailesi veri depoları için bir Azure hizmeti seçme

Hangi Azure hizmetinin kullanım örneği gereksinimlerinizi karşıladığını belirlemeye yardımcı olması için aşağıdaki tabloyu kullanın.

Hizmet En iyi kullanım alanı: Temel özellikler Örnek kullanım örneği
Apache Cassandra için Azure Yönetimli Küme Yeni ve taşınmış Cassandra iş yükleri Apache Cassandra'ın yönetilen, yerel sürümü Cassandra uyumluluğunu destekleyen IoT cihaz telemetrisi veri alımı
HDInsight üzerinde Apache HBase Hadoop ekosistemi, toplu analiz Hadoop Dağıtılmış Dosya Sistemi (HDFS) tümleştirmesi, büyük ölçekli toplu işlem Üretim tesisinde sensör verilerini toplu işleme
Azure Veri Gezgini (Kusto) Yüksek miktarda veri alma telemetrisi, zaman serisi analizi KQL, hızlı geçici sorgular, zaman penceresi işlevleri Uygulama günlükleri ve ölçümler için gerçek zamanlı analiz

Anahtar-değer veri depoları

Anahtar-değer veri deposu, her veri değerini benzersiz bir anahtarla ilişkilendirir. Anahtar-değer depolarının çoğu yalnızca basit sorgu, ekleme ve silme işlemlerini destekler. Bir değeri kısmen veya tamamen değiştirmek için, bir uygulamanın değerin tamamı için var olan verilerin üzerine yazması gerekir. Çoğu uygulamada tek bir değeri okumak veya yazmak atomik bir işlemdir.

Güçlü: Basitlik, düşük gecikme süresi, doğrusal ölçeklenebilirlik

Aşağıdakiler Dikkate Alınmalıdır: Sınırlı sorgu ifadesi kullanımı, değer bazlı aramalar için yeniden tasarım gereksinimi, büyük verinin üzerine yazılmasının maliyeti daha yüksek

İş yükleri: Önbelleğe alma, oturumlar, özellik bayrakları, kullanıcı profilleri, öneri aramaları

Anahtar-değer veri depoları için bir Azure hizmeti seçin

Hangi Azure hizmetinin kullanım örneği gereksinimlerinizi karşıladığını belirlemeye yardımcı olması için aşağıdaki tabloyu kullanın.

Hizmet En iyi kullanım alanı: Temel özellikler Örnek kullanım örneği
Azure Yönetilen Redis Yüksek hızlı önbelleğe alma, oturum durumu, yayımlama-abone olma Bellek içi depo, düşük gecikme süresi, Redis protokolü E-ticaret sitesi için ürün sayfalarını önbelleğe alma
Tablo için Azure Cosmos DB Mevcut Azure Tablo Depolama iş yüklerini geçirme Tablo Depolama API'si uyumluluğu Mobil uygulamada kullanıcı tercihlerini ve ayarlarını depolama
NoSQL için Azure Cosmos DB Yüksek ölçek ve yüksek kullanılabilirlik ile yüksek hızlı önbelleğe alma Şemasız, çok bölgeli, otomatik ölçeklendirme Önbelleğe alma, oturum durumu, hizmet katmanı

Graf veri depoları

Graf veritabanı bilgileri düğümler ve kenarlar olarak depolar. Kenarlar ilişkileri tanımlar ve hem düğümler hem de kenarlar tablo sütunlarına benzer özelliklere sahip olabilir. Çalışanlar ve departmanlar gibi varlıklar arasındaki bağlantıları analiz edebilirsiniz.

Güçlü Yönler: İlişki öncelikli sorgu desenleri, verimli değişken derinliğinde geçişler

Dikkat Edilmesi Gerekenler: İlişkiler sığ olduğunda ek yük oluşur, performans için dikkatli bir modelleme gerektirir, toplu analiz taramaları için ideal değildir.

İş yükleri: Sosyal ağlar, dolandırıcılık halkaları, bilgi grafikleri, tedarik zinciri bağımlılıkları

Graf veri depoları için bir Azure hizmeti seçme

Grafik verilerini depolamak için SQL Server grafik uzantılarını kullanın. Graf uzantısı, doğrudan bir ilişkisel veritabanı içindeki grafik yapılarını kullanarak karmaşık ilişkileri modellemeye ve sorgulamaya olanak tanımak için SQL Server, SQL Veritabanı ve SQL Yönetilen Örneği'nin özelliklerini genişletir.

Zaman serisi veri depoları

Zaman serisi veri depoları zamana göre düzenlenmiş bir değer kümesini yönetir. Zaman tabanlı sorgular ve toplamalar gibi özellikleri destekler. Bunlar, büyük hacimli verileri neredeyse gerçek zamanlı olarak almak ve analiz etmek için iyileştirilmiştir. Bunlar genellikle yalnızca ekleme veritabanlarıdır.

Güçlü Yönleri: Sıkıştırma, yüksek hacimli alım, zaman penceresi sorguları ve toplamalar, sırasız alım işleme

Hususlar: Etiket kardinalitesi yönetimi, bekletme maliyeti, veri azaltma stratejisi, özel sorgu dilleri

İş yükleri: IoT algılayıcı ölçümleri, uygulama telemetrisi, izleme, endüstriyel veriler ve finansal piyasa verileri

Zaman serisi veri depoları için bir Azure hizmeti seçme

  • Azure Veri Gezgini yönetilen bir büyük veri depolama platformudur. Yüksek hacimli verileri neredeyse gerçek zamanlı olarak sorgulamak ve görselleştirmek için kullanın. Küme yapılandırması, ağ ve ölçeklendirme üzerinde ayrıntılı denetime sahip tek başına bir hizmet olarak platform (PaaS) çözümüne ihtiyacınız varsa bu hizmeti seçin.

  • Microsoft Fabric'teki Eventhouse, Fabric'teki Real-Time Intelligence deneyiminin bir parçasıdır. Akış verilerini işlemek için KQL veritabanlarını kullanır. OneLake ve diğer Doku iş yükleri dahil olmak üzere Doku ekosistemiyle tümleştirilmiş bir hizmet olarak yazılım (SaaS) deneyimi istiyorsanız bu hizmeti seçin.

  • Bazı işlem veritabanları, daha geniş özellik kümesi veya uzantılar aracılığıyla sınırlı zaman serisi özellikleri sağlar. Örneğin PostgreSQL için Azure Veritabanı esnek sunucusu TimescaleDB'yi destekler. Veritabanındaki mevcut işlem verileriyle birlikte zaman serisi verilerini sorgulamanız gerekiyorsa bu seçeneği belirleyin.

Bir zaman serisi veri deposu seçtiğinizde, hizmeti iş yükünüzün gereksinimlerine göre değerlendirin:

  • Alım performansı
  • Geçici sorgular
  • Tarih/saat alanlarını aşan ek dizinler
  • Zaman serisi analizi ve uyarıları

Nesne veri depoları

Büyük ikili veya yarı yapılandırılmış nesneleri depolayın ve nadiren değişen veya sabit kalan meta veriler ekleyin.

Güçlü: Neredeyse sınırsız ölçek, katmanlı maliyet, dayanıklılık, paralel okuma özelliği

Önlemler: Tam nesne işlemleri, meta veri sorgusu sınırlı, nihai listeleme davranışları

İş yükleri: Medya varlıkları, yedeklemeler, data lake ham bölgeleri, günlük arşivleri

Nesne veri depoları için bir Azure hizmeti seçme

  • Data Lake Storage , gelişmiş analiz ve büyük ölçekli veri işleme için hiyerarşik ad alanı ve HDFS uyumluluğunu birleştiren, veri için iyileştirilmiş büyük bir nesne deposudur.

  • Blob Depolama , maliyet iyileştirme için katmanlı erişim içeren görüntüler, belgeler ve yedeklemeler gibi yapılandırılmamış veriler için ölçeklenebilir bir nesne deposudur.

Hangi Azure hizmetinin kullanım örneği gereksinimlerinizi karşıladığını belirlemeye yardımcı olması için aşağıdaki tabloyu kullanın.

Hizmet En iyi kullanım alanı: Temel özellikler Örnek kullanım örneği
Data Lake Storage Büyük veri analizi ve hiyerarşik veriler HDFS, hiyerarşik ad alanı, analiz için iyileştirilmiş Azure Data Factory veya Azure Databricks kullanarak petabaytlar kadar yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veriyi depolama ve sorgulama
Blob Depolama Genel amaçlı nesne depolama Düz ad alanı, basit REST API ve sıcak, soğuk ve arşiv katmanlarını içeren katmanlı depolama Görüntüleri, belgeleri, yedeklemeleri ve statik web sitesi içeriğini barındırma

Veri depolarını arama ve dizin oluşturma

Arama altyapısı veritabanı, uygulamaların dış veri depolarında bilgi aramasına olanak tanır. Arama motoru veritabanı çok büyük hacimli verilerin dizinini oluşturabilir ve bu dizinlere neredeyse gerçek zamanlı erişim sağlayabilir.

Güçlü: Tam metin sorguları, puanlama, dil analizi, benzer eşleşme

Dikkate Alınacaklar: İndekslerin nihai tutarlılığı, ayrı veri alımı veya indeksleme işlem hattı, büyük indeks güncellemelerinin maliyeti

İş yükleri: Site veya ürün arama, günlük araması, meta veri filtreleme, çok öznitelikli bulma

Arama veri depoları için bir Azure hizmeti seçin

Daha fazla bilgi için bkz. Azure'da arama veri deposu seçme.

Vektör arama veri depoları

Vektör arama veri depoları genellikle makine öğrenmesi modelleri tarafından oluşturulan verilerin yüksek boyutlu vektör gösterimlerini depolar ve alır.

Güçlü: Anlamsal arama, ANN algoritmaları

Husus -lar: Dizin oluşturma karmaşıklığı, depolama ek yükü, gecikme süresi ve doğruluk, tümleştirme zorlukları

İş yükleri: Anlamsal belge arama, öneri altyapıları, görüntü ve video alma, sahtekarlık ve anomali algılama

Vektör arama veri depoları için bir Azure hizmeti seçin

Daha fazla bilgi için bkz . Vektör araması için Azure hizmeti seçme.

Analiz veri depoları

Analitik veri depoları, büyük verileri depolar ve bir veri işleme hattının yaşam döngüsü boyunca onları kalıcı olarak tutar.

Güçlü: Ölçeklenebilir işlem ve depolama, SQL ve Spark desteği, BI araçlarıyla tümleştirme, zaman serisi ve telemetri analizi

Dikkate Alınacak Hususlar: Orkestrasyonun maliyeti ve karmaşıklığı, anlık iş yükleri için sorgu gecikmesi, birden fazla veri alanı genelinde idare

İş yükleri: Kurumsal raporlama, büyük veri analizi, telemetri toplama, operasyonel panolar, veri bilimi işlem hatları

Analiz veri depoları için bir Azure hizmeti seçme

Daha fazla bilgi için bkz. Azure'da analitik veri deposu seçme.

Karşılaştırmalı özellikler (temel ilişkisel olmayan modeller)

Görünüş Belge Sütun ailesi Anahtar-değer Graph
Normalleştirme Normalleştirilmemiş Normalleştirilmemiş Normalleştirilmemiş Normalleştirilmiş ilişkiler
Şema yaklaşımı Şema okundu Sütun aileleri tanımlı, sütun şeması okuma anında belirlenir Şema okundu Şema okundu
Tutarlılık (tipik) Her öğe için ayarlanabilir Her satır veya aile için Her anahtar için Her bir kenar veya geçiş semantiği için
Bölünmezlik kapsamı Belge Tablo uygulamasına bağlı olarak satır veya sütun ailesi Tek tuş Graf işlemi (değişir)
Kilitleme ve eşzamanlılık İyimser (ETag) Uygulamaya bağlı olarak kötümser veya iyimser İyimser (önemli) İyimser (desen)
Erişim düzeni Toplama (varlık) Geniş seyrek yığınlar Anahtara göre nokta arama İlişki geçişleri
Dizinleme Birincil ve ikincil Birincil ve sınırlı ikincil Birincil anahtar Birincil ve bazen ikincil
Veri şekli Esnek hiyerarşik Seyrek tablosal geniş Opak değer Düğümler ve kenarlar
Seyrek/Geniş uygunluk Evet/Evet Evet/Evet Yes/No Hayır/Hayır
Tipik datum boyutu Küçük-orta Orta-büyük Küçük Küçük
Ölçek boyutu Bölüm sayısı Bölüm ve sütun ailesi genişliği Anahtar alanı Düğüm veya kenar sayısı

Karşılaştırmalı özellikler (özel ilişkisel olmayan modeller)

Görünüş Zaman serisi Nesne (bloğ) Arama/Dizin Oluşturma
Normalleştirme Normalleştirilmiş Normalleştirilmemiş Normalleştirilmemiş
Schema Okuma anında şema (etiketler) Opak değer ve meta veriler Yazma sırasında şeması (indeks eşleştirme)
Bölünmezlik kapsamı Yok (ekleme) Nesne Her belge veya dizin işlemi için
Erişim düzeni Zaman dilimi içinde taramalar, pencere toplulaştırma Tam nesne işlemleri Metin sorguları ve filtreleri
Dizinleme Zamanlama ve isteğe bağlı alt işlev Yalnızca anahtar (yol) Ters ve isteğe bağlı özellikler
Veri şekli Tablosal (zaman damgası, etiketler, değer) Meta veri içeren binary dosya veya blob Belirteçli metin ve yapılandırılmış alanlar
Profil yazma Yüksek hızlı ekleme Toplu veya seyrek güncelleştirmeler Toplu veya veri akışı dizini
Profili okuma Toplanan aralıklar Tam veya kısmi indirmeler Dereceli sonuç kümeleri
Büyüme sürücüsü Olay hızı bekletme ile çarpıldı Nesne sayısı ve boyutu Dizine alınan belge birimi
Tutarlılık toleransı Geç veriler için nihai durum Her nesne için okuma-yazma Yeni belgeler için muhtemel

Modeller arasından seçim yapma (buluşsal yöntemler)

İhtiyaç Tercih etmek
Katı çok varlıklı işlemler İlişkisel
Değişen toplama şekli, JSON merkezli API'ler Belge
Aşırı düşük gecikme süreli anahtar sorgulamaları veya önbellekleme Anahtar-değer
Geniş, seyrek, yazma ağırlıklı telemetri Sütun ailesi veya zaman serisi
Derin bağlantı taraması Graph
Muazzam geçmiş analiz taramaları Analiz veya OLAP
Büyük yapılandırılmamış ikili veriler veya göl alanları Nesne
Tam metin ilgisi ve filtreleme Arama ve dizin oluşturma
Yüksek giriş zaman damgası ölçümleri, zaman pencereleriyle sorgular Zaman serisi
Hızlı benzerlik (anlamsal veya vektör) Vektör araması

Modelleri birleştirme ve tuzaklardan kaçınma

Aşağıdaki senaryolar geçerli olduğunda birden fazla model kullanın:

  • Nokta arama ile geniş analitik tarama ve tam metin ilgisi gibi erişim desenleri birbirinden ayrılır.
  • Yaşam döngüsü ve saklama, değişmez ham veri ile düzenlenmiş yapılandırılmış veri gibi farklılık gösterir.
  • Gecikme süresi ve aktarım hızı gereksinimleri çakışıyor.

Erken parçalanmayı önle:

  • Performans, ölçek ve idare hedeflerini karşılamaya devam ederken tek bir hizmet kullanın.
  • Paylaşılan sınıflandırma mantığını merkezileştirin ve gerekli olmadıkça depolar arasında yinelenen dönüştürme işlem hatlarından kaçının.

Aşağıdaki yaygın karşı desenlere dikkat edin:

  • Birden çok mikro hizmet bir veritabanını paylaşır ve bu da bağlantı oluşturur.
  • Ekipler, işletimsel olgunluk olmadan izleme veya yedekleme gibi başka bir model ekler.
  • Arama dizini birincil veri deposu haline gelir ve bu da kötüye kullanımla sonuçlanır.

Model seçiminizi ne zaman yeniden değerlendirmeniz gerekiyor?

Sinyal Olası eylem
Belge deposunda geçici birleşimleri artırma İlişkisel okuma modelini tanıtma
Analitik kümelemeler nedeniyle arama dizininde yüksek CPU kullanım oranı Analiz motoruna aktarma
Normalleştirilmemiş büyük belgeler kısmi güncelleme sırasında çekişme oluşturur. Toplamaları yeniden şekillendirin veya bölün
Sütun ailesi deposunda zaman penceresi sorguları yavaş Amaca yönelik zaman serisi veritabanını benimseme
Graf geçişi derinliği ile nokta arama gecikmesi artıyor Materyalize görünümleri ekleyin

Sonraki Adımlar

Özelleştirilmiş bir veri deposu seçmek için aşağıdaki makaleleri kullanın:

Bu makalede Azure hizmetlerini kullanan başvuru mimarileri hakkında bilgi edinin:

  • Last updated on