Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Şunlar için geçerlidir:
Azure SQL Veritabanı
Parça eşleme yöneticisi modunda (yatay bölümleme) EXTERNAL DATA SOURCE türü SHARD_MAP_MANAGER kullanılarak yapılan elastik sorguların desteği 31 Mart 2027'de sona eriyor. Bu tarihten sonra mevcut iş yükleri çalışmaya devam edecek ancak artık destek almayacak ve türünde SHARD_MAP_MANAGER yeni dış veri kaynaklarının oluşturulması artık mümkün olmayacaktır. Bu makale, elastik sorgu paylaşılan harita yöneticisi modundan geçiş seçenekleri içerir.
türüne EXTERNAL DATA SOURCEsahip SHARD_MAP_MANAGER elastik sorgu kullanan müşteriler için en iyi alternatif, elastik sorgu kullanımına ve genel senaryoya ve mimariye bağlıdır.
Bu makalede elastik sorgu parça eşleme yöneticisi modunun olası alternatifleri ve her biri için önemli noktalar açıklanmaktadır.
Microsoft Fabric
En iyileri: OLAP (çevrimiçi analitik işleme) ve raporlama senaryoları.
Microsoft Fabric, büyük ölçekli analiz ve raporlama için güçlü özellikler sunarak sorunsuz veri tümleştirmesi ve gelişmiş analiz iş yükleri sağlar. Ancak geçiş için mevcut çözümlerin yeniden kullanılması ve ekiplerin yeni araçlar üzerinde yeniden eğitilmesi gerekebilir. Maliyet etkilerini ve mevcut veri kaynaklarınızla uyumluluğu değerlendirin.
Daha fazla bilgi için Bkz. Microsoft Fabric belgeleri.
SQL'i Fabric'e yansıtma
En iyileri: Merkezi veriler üzerinde raporlama ve analiz.
SQL veritabanlarını Doku'ya yansıtmak, merkezi veriler üzerinde raporlamayı ve analizi basitleştirebilir. Kaynak ve yansıtılmış veriler arasındaki gecikme süresi ve eşitleme gereksinimlerini göz önünde bulundurun. Ayrıca yansıtmayı ayarlamanın karmaşıklığını ve devam eden işlemler üzerindeki etkisini değerlendirin.
Daha fazla bilgi için bkz. Azure SQL Veritabanı'ndan Microsoft Fabric yansıtılmış veritabanları.
ETL tabanlı yaklaşım (örneğin, Azure Data Factory'yi kullanma)
En iyileri: Toplu işleme ve zamanlanmış veri taşıma.
Azure Data Factory (ADF) gibi ETL işlem hatlarının kullanılması esnek, zamanlanmış veri taşıma ve dönüştürme sağlar. Bu yaklaşım toplu işleme için iyi çalışır, ancak veri tazeliğindeki gecikmelere neden olabilir. Veri hacmi arttıkça ETL işlerinin bakım ek yükünü ve ölçeklenebilirliğini göz önünde bulundurun.
Daha fazla bilgi için bkz. Azure Data Factory belgeleri veya Microsoft Fabric'te Data Factory.
Veri düzlemini Fabric OneLake'e tamamen geçirme
En iyileri: Birleşik analiz ile merkezi veri yönetimi.
Tamamen Fabric OneLake'e geçiş yaptığınızda, veri yönetimini merkezileştirir ve birleşik analiz özelliklerinden yararlanabilirsiniz. Bu geçiş için önemli çaba, olası kapalı kalma süresi ve uygulamaları yeniden düzenleme gerekebilir. Kısa vadeli geçiş zorluklarına karşı uzun vadeli avantajları değerlendirin ve iş gereksinimlerinize uygun olduğundan emin olun.
Daha fazla bilgi için OneLake belgelerine bakın.
Azure SQL Veritabanı Hiperskalası
En uygun: Hyperscale'in bugün üstesinden geldiği depolama sınırlamaları nedeniyle parçalamanın uygulandığı iş yükleri.
Azure SQL Veritabanı Hiper Ölçek, yüksek performans, ölçeklenebilirlik ve veri hacminde hızlı büyüme gerektiren iş yükleri için iyi çalışır. Hızlı yedekleme ve geri yükleme ve yüksek eşzamanlılık ile her boyuttaki veritabanlarını destekler. Başlangıçta depolama sınırlamaları nedeniyle parçalama uyguladıysanız, parçalı topolojiden monolitik veritabanına sisteminizi yeniden listeleyebilirsiniz. Geçiş, veritabanlarını birleştirmeyi ve uygulama mantığınızı merkezi depolama için uyarlamayı içerir. Özellikle şu anda dağıtılmış sorgu özelliklerine güveniyorsanız maliyet, performans ve operasyonel etkileri göz önünde bulundurun.
Daha fazla bilgi için bkz. Azure SQL Veritabanı Hiper Ölçek hizmet katmanı.
Elastik işler
En iyileri: Sonuç toplama olmadan tek tek veritabanlarında veya parçalarda sorgu çalıştırma.
Sonuç toplama olmadan filodaki tek tek veritabanlarında veya parçalarda sorgu çalıştırmak için elastik sorgu kullanırsanız, elastik işler de aynı özelliği sağlar. Elastik işler, birden çok veritabanındaki işlemleri otomatikleştirmek ve yönetmek için idealdir. Sonuç toplamayı desteklemez, bu nedenle bağımsız sorguların yeterli olduğu senaryolar için en uygun senaryolardır. operasyonel verimliliği sağlamak için iş zamanlama özelliklerini ve izleme araçlarıyla tümleştirmeyi gözden geçirin.
Daha fazla bilgi için bkz . Azure SQL Veritabanı'nda elastik işler.
Azure SQL Yönetilen Varlık
En uygun: Üç bölümlü adları veya bağlı sunucuları kullanan noktadan noktaya çapraz veritabanı sorguları.
Azure SQL Yönetilen Örneği, üç bölümlü ad sorgularını ve bağlı sunucuları yerel olarak destekler. Noktadan noktaya sorgular için elastik sorgu kullanıyorsanız, SQL yönetilen örneği doğal bir geçiş hedefidir. Ağ kurulumu, güvenlik yapılandırmaları ve lisanslama maliyetlerini göz önünde bulundurun. İş yükünüzün SQL yönetilen örneğinin performans ve ölçeklenebilirlik sınırlarına uyduğundan emin olun.
Daha fazla bilgi için bkz. Azure SQL Yönetilen Örnek nedir?
Özel fanout sorgusu ve sonuç toplama katmanı
En iyileri: Mevcut Azure SQL Veritabanı mimarisini maksimum esneklikle koruma.
Özel bir yayma ve toplama katmanı oluşturmak, mevcut mimarinizi korur ve maksimum esneklik sağlar. Fanout sorgusu, müşteri tarafından oluşturulan bir katman kullanarak SQL Veritabanı mimarisinin üzerinde çalışır. Bu yaklaşım geliştirme çabası, sürekli bakım ve sağlam hata işleme gerektirir. Bu çözümü oluşturmanın ve desteklemenin karmaşıklığının yanı sıra gereksinimleriniz için ölçeklenebilirliğini ve güvenilirliğini değerlendirin.