Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Önemli
PostgreSQL için Azure Cosmos DB artık yeni projeler için desteklenmemektedir. Bu hizmeti yeni projeler için kullanmayın. Bunun yerine, şu iki hizmetlerden birini kullanın:
99,999% kullanılabilirlik hizmet düzeyi sözleşmesi (SLA), anında otomatik ölçeklendirme ve birden çok bölgede otomatik yük devretme ile yüksek ölçekli senaryolar için tasarlanmış dağıtılmış bir veritabanı çözümü için NoSQL için Azure Cosmos DB kullanın.
Açık kaynak Citus uzantısını kullanarak bölümlenmiş Azure Veritabanı'nın PostgreSQL için Elastik Kümeler özelliğini kullanın.
Hem düğüm sayısı hem de donanım kapasitesi olan kümenin boyutu kolayca değiştirilebilir. Ancak yine de yeni bir küme için başlangıç boyutu seçmeniz gerekir. Makul bir seçim için bazı ipuçları aşağıdadır.
Kullanım örnekleri
PostgreSQL için Azure Cosmos DB genellikle aşağıdaki yollarla kullanılır.
Çok kiracılı SaaS
Mevcut bir tek düğümlü PostgreSQL veritabanı örneğinden PostgreSQL için Azure Cosmos DB'ye geçiş yaparken, toplam çalışan sanal çekirdek ve RAM sayısının özgün örneğe eşit olduğu bir küme seçin. Parçalama kaynak kullanımını iyileştirdiğinden ve daha küçük dizinlere olanak sağladığından bu tür senaryolarda 2-3 kat performans iyileştirmeleri gördük.
Aslında, sanal çekirdek sayısı tek karardır. RAM ayırma işlemi şu anda işlem ve depolama sayfasında açıklandığı gibi sanal çekirdek sayısına göre belirlenir. Koordinatör düğümü, çalışanlar kadar RAM gerektirmez, ancak RAM ve sanal çekirdekleri bağımsız olarak seçmenin bir yolu yoktur.
Gerçek zamanlı analiz
Toplam sanal çekirdek: Çalışma verileri RAM'e sığdığında PostgreSQL için Azure Cosmos DB'de çalışan çekirdeği sayısıyla orantılı doğrusal bir performans artışı bekleyebilirsiniz. Gereksinimlerinize uygun sanal çekirdek sayısını belirlemek için tek düğümlü veritabanınızdaki sorgular için geçerli gecikme süresini ve PostgreSQL için Azure Cosmos DB'de gerekli gecikme süresini göz önünde bulundurun. Geçerli gecikme süresini istenen gecikme süresine bölün ve sonucu yuvarlayın.
Çalışan RAM'i: En iyi durum, çalışma kümesinin çoğu belleğe sığacak kadar bellek sağlamaktır. Uygulamanızın kullandığı sorgu türleri bellek gereksinimlerini etkiler. Ne kadar bellek gerektirdiğini belirlemek için sorguda EXPLAIN ANALYZE komutunu çalıştırabilirsiniz. Sanal çekirdeklerin ve RAM'in işlem ve depolama makalesinde açıklandığı gibi birlikte ölçeklendirildiğini unutmayın.
Sonraki adımlar
- Kümeyi ölçeklendirme
- Küme performansı seçenekleri hakkında daha fazla bilgi edinin.