Aracılığıyla paylaş

Veri performansını en iyi duruma getirmek için öneriler

Bu Power Platform İyi Mimarlı Performans Verimliliği denetim listesi önerisi için geçerlidir:

PE:08 Veri performansını en iyi duruma getirin. Veri depolarını iş yükündeki hedeflenen ve gerçek kullanımları için en iyi duruma getirin.

Bu kılavuzda, veri performansını en iyi duruma getirme önerileri açıklanmaktadır. Veri performansının en iyi duruma getirilmesi, iş yükünün verileri işleme ve depolama verimliliğin iyileştirilmesiyle ilgilidir. Her iş yükü operasyonu, işlemi vea hesaplaması genellikle verilerin hızlı ve doğru şekilde alınmasına, işlenmesine ve saklanmasına bağlıdır. Veri performansı en iyi duruma getirildiğinde iş yükü düzgün biçimde çalışır. Bozulmuş veri performansı düşük performans verimliliği açısından domino etkisi oluşturur. Veri performansının en iyi duruma getirilememesi yanıt gecikmelerine, gecikmelerin artmasına ve ölçeklenebilirliğin azalmasına neden olur. Tüm iş yükünün verimliliğini tehlikeye atar.

Tanımlar

Terim Açıklama
Veri deposu Veritabanı, nesne deposu veya dosya paylaşımı gibi verileri depolayan bir kaynak.
Index Öğelere hızlı erişim sağlayan bir veritabanı yapısı.
Çevrimiçi analitik işleme (OLAP) Büyük iş veritabanlarını düzenleyen, karmaşık analizleri destekleyen ve işlem sistemlerini olumsuz etkilemeden karmaşık analiz sorguları gerçekleştiren bir teknoloji.
Çevrimiçi işlem işleme (OLTP) İş etkileşimlerini bir kuruluşun günlük operasyonlarında oldukları sırada kaydeden bir teknoloji.
Bölümleme Verileri fiziksel olarak ayrı veri depolarına bölme işlemi.
Sorgu ayarlama Bir veritabanı sorgusunun hızını en iyi duruma getirme işlemi.

Temel tasarım stratejileri

Veri kullanımını en iyi duruma getirmek için, veri depolarının amaçlanan kullanımları ve iş yükündeki gerçek kullanımları için en iyi duruma getirildiğinden emin olun. En iyi duruma getirilmiş veri kullanımı, sorgu performansını artırabilir, kaynak kullanımını azaltabilir ve genel sistem verimliliğini artırabilir. Aşağıdaki stratejileri değerlendirin:

  • Profil verisi. Verilerinizi anlayın ve veri modelinizin iş yüküne çok uygun olduğundan emin olun. Veri normalleştirme ve bölümleme teknikleri gibi faktörleri göz önünde bulundurun. Etkili veri alımı için uygun veri türlerini seçtiğinizden ve tablolar arasında ilişkiler tanımladığınızdan emin olun.

  • Sorgu performansını en iyi duruma getirin. İş yükünde çalışan sorguları analiz edin ve en iyi duruma getirin. Sorgu optimizasyonu ve önbelleğe alma gibi teknikler kullanın. Verilere ön filtre uygulamak için sunucu tarafı görünümleri kullanın. Performans sorunlarını belirlemek için performans izleme araçlarını kullanın ve ardından gerekli geliştirmeleri yapın.

  • Sistemi düzenli olarak izleyin ve ayarlayın. İş yükü performansınızı sürekli olarak izleyin ve veri depolama yapılandırmasını ve sorgu iyileştirmelerini yineleyin. Performans ayarlaması en iyi uygulamalarını temel alarak, sistem ölçümlerini analiz edin, iyileştirme alanlarını tanımlayın ve değişiklikleri uygulayın. Veriler arttıkça, performansı sürdürmek için sorgularınızı güncelleştirmeniz gerekebilir.

Profil verisi

Veri profil oluşturma, bir kaynaktaki verileri incelemeyi ve bu kaynak hakkında bilgi toplamayı kapsar. Bunun amacı, iş yükü verilerinin kalitesini, yapısını ve özelliklerini anlamaktır. Bu işlem eksik değerler, yinelenenler, tutarsız biçimler ve diğer anormallikler gibi sorunların tanımlanmasına olanak tanır.

Etkili veri profil oluşturma için aşağıdaki stratejileri göz önünde bulundurun:

  • Veri yapısını anlayın. Tablo, sütun ve ilişkiler gibi verilerinizin yapısını inceleyin. Her sütuna uygulanan veri türlerini, uzunluklarını ve kısıtlamalarını belirleyin. Veri yapısı değerlendirme, verilerin nasıl düzenlendiğini ve diğer veri öğeleriyle ilişkisini anlamanıza yardımcı olur.

  • Veri hacmini analiz edin. Genel boyutu ve büyüme desenlerini anlamak için verinizin hacmini değerlendirin. Kayıt veya belge sayısını ve tek tek tabloların veya koleksiyonların boyutunu saptayın. Bu bilgiler depolama gereksinimlerini tahmin edip ölçeklenebilirlik sorunlarını belirlemenize yardımcı olur.

  • Veri ilişkilerini tanımlayın. Veri öğeleri arasındaki ilişkileri keşfedin. Bir tablodaki veya belgedeki değişikliklerin ilgili verileri nasıl etkileyeceğini belirlemek için verilerin nasıl bağlantılı olduğunu anlayın.

  • Veri kalitesini değerlendirin. Tamlık, doğruluk, tutarlılık ve benzersizlik gibi etmenleri inceleyerek verilerinizin kalitesini değerlendirin. Veri bütünlüğünü ve sorgu performansını etkileyebilecek veri anormalliklerini, eksik değerleri veya yinelenen kayıtları tanımlayın. Bu adım, veri temizleme ve iyileştirme alanlarını belirlemenize yardımcı olur.

  • Veri dağıtımını yakalayın. Veri desenlerini belirlemek için her bir sütundaki değerlerin dağılımını analiz edin. Sık ve nadir değerleri, aykırı değerleri ve veri sapmalarını belirleyin. Sorgu performansını en iyi duruma getirmek için, alternatif anahtarların daha yüksek performans sağlamak için uygun olup olmadığını analiz edin.

Veri performansını izleme

Veri performansı izleme, veri depolarının verimliliğini sürekli olarak izleme uygulamasıdır. Sistem düzeyi, veritabanına özel veya üçüncü taraf izleme çözümleri için uyarlanmış araçlar kullanarak veri işlemlerine özgü performans ölçümlerini toplamayı ve analiz etmeyi içerir. Etkili veri performansı izlemesi, olası sorunları proaktif şekilde tanımlamanıza ve azaltmanıza olanak tanıyarak, verilerle ilgili işlemlerin ve görevlerin verimli olmasını sağlar.

Veri performansını izlemek için aşağıdaki stratejileri göz önünde bulundurun:

  • Verilere özgü ölçümler toplayın. Veri performansıyla doğrudan ilişkili temel ölçümleri toplayın. Bu ölçümler, sorgu yanıt sürelerini ve veri verimini içerir.

  • Veri uyarılarını ayarlayın. Veri ölçümleri için özel olarak uyarılar ayarlayın. Uyarıları tetikleyebilmek için bu ölçümlerde önceden tanımlı eşikleri veya anomalileri kullanın. Uyarılar, performans ölçümleri kabul edilebilir aralıkları aştığında veya anomali gösterdiğinde bildirim almanıza olanak tanır. Örneğin, bir veritabanı sorgusu beklenenden daha uzun sürüyorsa veya veri verimi önemli ölçüde düşüyorsa. Bu uyarıları özelleştirilmiş izleme araçları veya özel betikler kullanarak ayarlayabilirsiniz.

  • Veri performans sorunlarını tanılayın. Veri işlemlerinde olası performans sorunlarını veya düşüşünü tanımlamak için toplanan veri ölçümlerini düzenli olarak gözden geçirin. Görselleştirme araçları veya panolar, veri performansındaki eğilimleri, sorunları ve aykırı değerleri vurgulamaya yardımcı olarak bu işlem için çok değerli olabilir. Tanımlandıktan sonra, bu sorunların kök nedenlerini araştırın ve uygun iyileştirme adımlarını planlayın.

Bölümleme verileri

Bölümleme, büyük veri kümelerinin veya yüksek hacimli iş akışlarının daha küçük, yönetilebilir alt kümelere bölünmesi içerir. Bölümleme, iş yükünü dağıtarak ve paralel işlemeyi iyileştirerek veri performansı verimliliğini artırır. Ayrıca belirli gereksinimler ve sorgu desenlerine göre daha etkili veri erişimi de sağlar. Verileri dikey veya yatay olarak (parçalama olarak da adlandırılır) bölümleyebilirsiniz. Örneğin, Dataverse Esnek tabloları kullanıyorsanız, bölümleme anahtarının ne olması gerektiğini düşünün.

Strateji Açıklama Örnek Kullanım örnekleri
Dikey bölümleme Her bölüm için belirli sütunlar veya alanlar seçerek bir tabloyu daha küçük tablolara bölün. Her bölüm tam verilerin bir alt kümesini temsil eder. A, B, C ve D sütunlarını içeren bir tablonız varsa, A ve B sütunlarını içeren bir tablo ve C ve D sütunlarını içeren başka bir tablo oluşturabilirsiniz. - Bir tablo birçok sütun içerir, ancak sorgular aynı anda tüm sütunlara erişemez.
- Bazı sütunlar diğerlerinden daha büyüktür ve bunları ayırmak G/Ç performansını artırabilir.
- Farklı veri parçalarının farklı erişim desenleri vardır.
Yatay bölümleme Verileri satırlara veya değer aralıklarına göre bölün (parçalama olarak da bilinir). Her bölüm, benzer özelliklere sahip satırların bir alt kümesini içerir. 1 ile 1000 arasında satırı olan bir tablonuz varsa, 1- 500 numaralı satırları içeren bir bölüm ve 501 - 1000 numaralı satırları içeren başka bir bölüm oluşturabilirsiniz. - Bir veri kümesi tek bir konum veya sunucu için çok büyüktür.
- Verilere belirli aralıklar veya filtreler temel alınarak erişilir.
- Gelişmiş performans için iş yükünü fiziksel düğümler veya sunucular arasında dağıtmak gereklidir.

Verilerinizi bölümlemek için aşağıdaki adımları göz önünde bulundurun:

  • Verileri ve sorguları analiz edin. Uygun bölümleme veya parçalama stratejilerini belirlemek için veri ve sorgu desenlerini analiz edin. Verilerin yapısını, erişim desenlerini ve dağıtım gereksinimlerini anlayın.

  • Bi anahtar belirleyin. Verileri bölümler veya parçalar arasında dağıtmak için bir bölümleme veya parçalama anahtarı seçin. Veri özelliklerine ve sorgu gereksinimlerine göre anahtarı dikkatle seçin.

  • Mantığı belirleyin. Seçilen anahtara dayalı olarak bir bölümleme veya parçalama mantığı belirleyin. Verileri aralıklara bölmeyi, karma algoritmaları uygulamayı veya diğer bölümleme tekniklerini kullanmayı düşünün.

Sorguları en iyi duruma getirme

Sorguları en iyi duruma getirmek, uygun olan verileri ve döndürülen verileri azaltmak için sorguları iyileştirir. Bu ayarlamalar veri alma verimliliğini ve hızını artırır. Sonuç olarak, veritabanı daha hafif bir iş yüküne sahip olur, kaynaklar daha verimli çalışır ve kullanıcılar daha sorunsuz etkileşimlerin keyfini çıkarır.

Veritabanı sorgularını en iyi duruma getirmek için aşağıdaki stratejileri göz önünde bulundurun:

  • Sorguları yeniden yazın. Fırsatları yeniden yazmak üzere tanımlamak için karmaşık sorguları gözden geçirin ve analiz edin. Sorgu mantığını yeniden yapılandırmayı, artık işlemleri ortadan kaldırmayı veya sorgu sözdizimini basitleştirmeyi düşünebilirsiniz.

  • N+1 sorgusu sorununu önleyin. İlgili verileri verimli şekilde almak için birleştirmeleri ve toplu getirme kullanarak veritabanına gidiş geliş sayısını en aza indirin.

  • Birleştirmeleri yeniden düzenleyin. Her birleştirme işleminde satır sayısını en aza indirmek için birleştirme düzenini değerlendirin ve yeniden düzenlemeyi düşünün. Tabloları birleştirme düzeniniz sorgu performansını etkileyebilir.

  • Sorguları önbelleğe alın. Kolaylıkla yeniden kullanmak için, sık kullanılan çalıştırma sorgularının sonuçlarını depolayın. Sorgu önbelleğe alma işlemi, aynı sorguyu sürekli çalıştırma gereğini ortadan kaldırır ve sorgu işleme genel yükünü azaltır.

  • İzleyin ve ayarlayın. Çalışma zamanı, kaynak kullanımı ve sorgu verimi gibi sorgu performansı ölçümlerini izleyin. Kötü performans gösteren sorguları belirlemek için veritabanı profil oluşturma araçlarını ve izleme işlevlerini kullanın. Sorgu performansını en iyi duruma getirmek için bu bilgileri kullanın.

Verileri arşivleme ve temizleme

Arşivleme ve temizleme, veri depolamayı verimli hale getiren stratejilerdir. Arşivleme, eski ve daha az sıklıkta erişilen verileri daha düşük maliyetli depolamaya yeniden yerleştirir. Verileri temizlemek, artık verileri kalıcı olarak kaldırır. Her iki yöntem de veri hacmini azaltarak, veri erişim hızını artırarak ve yedekleme ve kurtarma sürelerini düşürerek performans verimliliğine katkıda bulunur.

  • Veri hacminin azaltılması: Daha az veri, daha hızlı işlem süreleri anlamına gelir ve kullanıcı isteklerine hızlı yanıtlar sağlar.
  • Veri erişim hızını artırma: Kırpılmış bir veri kümesi, daha hızlı sorgulara ve veri alımına olanak tanıyarak sistem yanıt hızını optimize eder.
  • Yedekleme ve kurtarma sürelerinin azaltılması: Daha küçük veri kümeleri, yedekleme ve geri yükleme süreçlerini hızlandırarak kesinti süresini en aza indirir ve tutarlı performans sağlar.

Arşivleme ve temizleme, veri tabanlı sistemlerde en yüksek performans verimliliğini korumada etkili bir araçtır.

Depolama yükünü en iyi duruma getirme

Depolama yükünü en iyi duruma getirmek, isteklerin depolama sistemine akışını sağlama gelir. Gereksiz istekleri ortadan kaldırmaya yardımcı olur, veri alımını artırır ve depolama sistemine aşırı yüklenmeyi önler. Depolama yükünü en iyi duruma getirmek depolama sisteminin meşru taleplere yanıt verip en yüksek performansı sürdürmesini sağlar. Veri deposundaki işleme yükünü azaltmak için stratejiler uygulayın. Veri deposu yükübü en iyi duruma getirmek için, aşağıdaki stratejileri dikkate alın.

Önbelleğe almayı kullanma

Önbelleğe alma, sık erişilen verileri hızlı erişilen bir depolama alanında depolar, böylece veri alımını ana kaynaktan çekmekten daha hızlı gerçekleştirir. Bu teknik, erişim sürelerini azaltarak ve yinelenen veri getirmelerini önleyerek veri performansını artırır. Önbelleğe alma, özellikle sık erişilen veriler için okuma hızlarını ve kullanıcı yanıt sürelerini iyileştirir. Bu yöntem, statik veriler veya nadiren değişen veriler üzerinde en etkili yöntemdir.

Önbelleğe alma verimliliğini en iyi şekilde sağlamak için, süre sonu ilkeleri, çıkarma stratejileri ve önbellek boyutu yönetimi gibi faktörleri dikkate alın. En iyi performansı elde etmek için, yaşam süresi (TTL) gibi ayarları ayarlayın. Depolama yükünü en iyi duruma getirmek üzere önbellek kullanmak için aşağıdaki stratejileri göz önünde bulundurun:

  • Bellek içi önbelleğe alma: Hızlı erişim için sık erişilen verileri bellekte depolamak için bellek içi önbelleğe alma gerçekleştirin. Bir veritabanından almak veya hesaplamak için pahalı olan uygulama verileri için bu tekniği kullanabilirsiniz. Bellek içinde önbelleğe alma, sık okuduğunuz ancak sık değiştirmediğiniz veriler için kullanışlıdır. Örneğin, verileri önbelleğe almak için bulut akışlarındaki değişkenleri veya tuval uygulamalarındaki koleksiyonları kullanabilirsiniz.

  • Veritabanı sorgusunu önbelleğe alma: Aynı sorguyu birden çok kez çalıştırmaktan kaçınmak için veritabanı sorgularının sonuçlarını önbelleğe almak için bu tekniği kullanın. Veritabanı sorgusu önbelleğe alma, karmaşık ve zaman alan veritabanı sorguları için kullanışlıdır. Bir sorgunun sonuçlarını önbelleğe aldığınızda, aynı sorgu için sonraki istekler hızla döndürülür. Ayrıca, sorgunuzla ilgili verileri sınırlamak üzere verilere ön filtre uygulamak için mümkün olduğunda sunucu tarafı görünümleri kullanmayı da düşünebilirsiniz.

  • İçerik teslim ağını önbelleğe alma: Gecikmeyi azaltmak ve içerik teslimini iyileştirmek için web içeriğini dağıtılmış ağ sunucularında önbelleğe almak için bu tekniği kullanın. İçerik teslim ağı önbelleğe alma görüntüler, CSS dosyaları ve JavaScript dosyaları gibi statik içerik için etkilidir. İçerik teslim ağları, içeriğin kopyalarını dünya çapında çeşitli konumlarda depolar, böylece kullanıcılar içeriğe coğrafi olarak yakınlarındaki bir sunucudan erişebilirler.

Veri güncelleştirmelerini en iyi duruma getirme

Veri güncelleştirmelerini en iyi duruma getirmek, performanslarından emin olmak için gerçekleştirilen veri güncelleştirmelerinin değerlendirilmesini içerir. Güncelleştirmeler, gereksiz işleri tetikleyebildiği ve kilitleme çakışmalarına neden olabildikleri için, performansı diğer işlemlere göre daha fazla etkileyebilir.

Veri güncelleştirmelerinin nasıl en iyi duruma getirileceğiyle ilgili değerlendirme yapmak için şunları göz önünde bulundurun:

  • Veri değişiklikleri. Gerçek bir değişiklik yapılmadığında çalışmayı en aza indirmek için veri veya filtrelerin ön görüntülerini kullanmak üzere otomasyonu en iyi duruma getirin. Değiştirilmemiş veriler için otomasyonu tetiklemekten kaçının.

  • Otomasyon. Veri değişikliklerine göre güncelleştirmelerin ne zaman ve nasıl tetiklendiğini değerlendirin ve bir filtre eklemek için tetikleyicileri en iyi duruma getirin. Örneğin, otomasyonu yalnızca veri kaynağındaki belirli bir alan tetiklendiğinde tetiklemek için. Otomasyonları artaraa tetikleyen güncelleştirmeleri birden fazla kez değerlendirin. Bunun yerine, tüm işlemeyi işlemek için özel bir işlem oluşturup oluşturamayacağınızı değerlendirin. Örneğin, bir sipariş sevk edilirse ve sevkiyat tarihi ve izleme numarası ayrı ayrı güncelleştirilirse, her ikisi de özel bir "ShipOrder" işleminde aynı anda güncelleştirilebilir.

  • Kilitlenmeler. Aynı verilerin farklı sıralarda güncelleştiren birden çok akış nedeniyle sorunlara yol açabilecek yavaş güncelleştirme işlemlerini değerlendirin. Bu yetersizlik, kilitlenme çakışmalarına veya olası karşılıklı kilitlenmelere yol açarak gereksiz yeniden çalışmaya neden olur. İçeriği en aza indirmek için farklı kaynakları aynı sırayla güncelleştirin.

  • Toplu güncellemeler. Bir tablonun birden çok satırı üzerinde işlemler çalıştırıyorsanız, toplu işlemleri kullanmayı düşünebilirsiniz.

Veri taşımayı ve işlemeyi en iyi duruma getirme

Veri hareketlerinin ve işlemenin en iyi duruma getirilmesi veri ayıklama, dönüştürme, yükleme ve işleme ile ilgili işlemlerin verimliliğini ve performansını geliştirmeyi içerir. Veri taşıma ve işlemeyi en iyi duruma getirmeye ilişkin aşağıdaki önemli noktaları göz önünde bulundurun:

  • Ayıklama, dönüştürme ve yükleme (ETL) iyileştirmesi: İşlem süresini en aza indirmek için ETL işlemlerini iyileştirin. Ayıklama işlemini düzenleyebilir, etkili dönüşüm algoritmaları uygulayabilir ve yükleme işlemini en iyi duruma getirebilirsiniz. Her adımı verimli hale getirdiğinizde, genel iş akışını en iyi duruma getirirsiniz.

  • Paralel işleme: Performansı artırmak için paralel işleme tekniklerini kullanın. Veri işleme görevlerini birden çok iş parçacığı veya düğüm arasında dağıttığınızda, iş yükünü eşzamanlı olarak bölebilir ve işleyebilirsiniz ve bu da hızlı işleme yapılmasını sağlar.

  • Toplu işleme: Tekrarlanan işlemlerin neden olduğu ek yükü azaltmak için benzer görevleri birlikte gruplandırın. Genel işleme süresini azaltmak için birden çok görevi toplu olarak işleyin.

Veri yakınlığı için tasarım

Veri yakınlığı, verilerin, en çok erişen kullanıcı veya hizmetlere daha yakın konumlandırılması stratejisidir. Veriler ve kullanıcıları arasındaki fiziksel veya mantıksal mesafeyi azaltmak, verilere daha hızlı erişim ve daha hızlı yanıt süresi sağlar. Yakın mesafe tasarımını en iyi duruma getirmek için şu stratejileri göz önünde bulundurun:

  • Veri erişim düzenlerini değerlendirme: İş yükünüzün erişim düzenlerini ve sık erişilen verileri değerlendirin. Bu analiz, verilerin maksimum yarar için nereye yerleştirileceğini belirlemeye yardımcı olabilir.

  • Veri konumlandırmayı destekleyen çözümleri seçin: Değişen erişim modellerine dayalı olarak dinamik veri yeniden konumlandırma sunan ve en iyi veri konumlandırmayı sağlayan çözümleri göz önünde bulundurun.

  • Veri eşitlemeyi destekleyen çözümleri seçin: Dağıtılmış bir kullanıcı tabanına hizmet veriyorsanız, veri çoğaltmalarının kullanıcılara yakın bir yerde kullanılabilir olduğundan emin olmak için çeşitli bölgeler arasında veri eşitlemesini etkinleştiren çözümleri seçin.

Ödünleşim: Temel alınan veriler sık sık değişiyorsa, önbelleğe alınan verilerin güncel kalmasını sağlamak için bir önbellek geçersiz kılma mekanizması uygulayın.

Power Platform kolaylaştırma

Veri performansını izleme: Veri performansını izlemek için altyapı ölçümlerini, günlükleri ve uygulama verilerini toplamak ve analiz etmek için Azure İzleyici'yi kullanmayı göz önünde bulundurun. İzleyiciyi Application Insights gibi diğer hizmetlerle tümleştirebilirsiniz. Application Insights, uygulama performans izleme özelliği sunar ve birçok platformu destekler.

Application Insights kullanım ve performans verilerini toplar. Bu verileri Azure kaynaklarındaki yapılandırma ve performans verileriyle ilişkilendirmek için Log Analytics kullanabilirsiniz. Application Insights for Dataverse veri akışı şu anda Dataverse API gelen aramaları, Dataverse eklenti yürütme çağrıları ve Dataverse SDK çağrıları ile ilgili performans verileri sağlamaktadır.

Tuval uygulamalarında sorgu veri desenlerini iyileştirme: Belgelenen yönergeleri ve önerileri izleyin. Bkz. Power Apps'te en iyi duruma getirilmiş sorgu verisi desenleri.

Özelleştirme, genişletme veya entegrasyon Dataverse şeklinizi optimize edin: Belgelenmiş en iyi uygulamaları ve yönergeleri izleyin. Bkz. Microsoft Dataverse kullanırken en iyi uygulamalar ve rehberlik.

Veritabanı sorgularını ve dizin performansını iyileştirme: Sorguları, tabloları ve veritabanlarını iyileştirmek için Azure SQL Veritabanı'nın sorgu performansı içgörüleri özelliğini kullanın. Bu özelliği ayrıca, sorgu performans sorunlarını tanımlamak ve gidermek için de kullanabilirsiniz.

İlişkisel veritabanları için, dizin tasarımı yönergelerini, SQL Server dizin kılavuzlarını ve Azure Cosmos DB dizin kılavuzlarını izleyin. Performanslarını artırmak üzere sorgular için otomatik ayarlamalar yapmak üzere SQL Veritabanı'nı kullanın.

SQL veritabanları için, düzenli olarak dizinleri yeniden düzenlemeniz veya yeniden oluşturmanız gerekir. Yavaş sorguları belirleyin ve performansı artırmak için bunları ayarlayın. Çoğu veritabanı altyapısında sorgu ayarlama özellikleri vardır. Daha fazla bilgi için sorgu performansına yönelik en iyi uygulamalara bakın.

Azure Cosmos DB, her öğenin her özelliğini dizine alan ve herhangi bir dize veya sayı için aralık dizinleri sağlayan varsayılan bir dizin oluşturma ilkesine sahiptir. Bu ilke size etkili sorgu performansı sağlar ve dizinleri önceden yönetmeniz gerekmez.

Depolama yükünü iyileştirme: Birçok Azure veritabanı hizmeti okuma çoğaltmalarını destekler. Okuma amaçlı çoğaltmaların kullanılabilirliği ve yapılandırması, Azure veritabanı hizmetine bağlı olarak değişiklik gösterir. Ayrıntıları ve seçenekleri anlamak için her hizmetin resmi belgelerine bakın.

Performans Verimliliği denetim listesi

Eksiksiz bir öneri kümesine bakın.

Performans Verimliliği denetim listesi

  • Last updated on