Azure Synapse Analytics sunucusuz SQL havuzu için performans ayarlama kılavuzu

Makale
04/13/2024

Şunlar için geçerlidir: Azure Synapse Analytics

Bu makale, Azure Synapse Analytics sunucusuz SQL havuzu için performansı geliştirmenize yardımcı olur.

Not

Azure Synapse Analytics'te şu anda etkin olan veya yakın zamanda çözülen bilinen sorunların listesini gözden geçirin.

en iyi performansı elde etme ve Azure Synapse Analytics sunucusuz SQL havuzlarınızdaki kaynak kısıtlamalarıyla ilgili hataları önleme hakkında bilgi için sonraki birkaç bölüme bakın.

En iyi yöntemler ve sorun giderme kılavuzları

Aşağıdaki makalelerdeki bilgiler ve stratejiler, sunucusuz SQL havuzunuzdan en iyi performansı almanıza yardımcı olabilir. Kullanım örneklerini gözden geçirmek ve yaygın sorunları gidermek için bu makaleleri kullanmanızı öneririz.

Sunucusuz SQL havuzunda ölçeklendirmeyi anlama

Sunucusuz SQL havuzları, doğru boyutu el ile seçmenizi gerektirmez. Sistem, boyutu sorgu gereksinimlerinize göre otomatik olarak ayarlar ve böylece altyapıyı yönetir ve çözümünüz için doğru boyutu seçer.

Delta Lake dosyaları için performans ayarlama kılavuzu

Delta Lake dosyaları için performans ayarlama hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklara bakın:

CSV dosyaları için performans ayarlama kılavuzu

Sunucusuz sql havuzundaki CSV dosyalarını sorguladığınızda, yüksek performans sağlamak için en önemli görev dış tablolarda istatistikler oluşturmaktır. İstatistikler Parquet ve CSV dosyalarında otomatik olarak oluşturulsa ve kullanılarak OPENQUERY()erişilirse de, csv dosyalarını dış tablolar kullanarak okumak için el ile istatistik oluşturmanız gerekir.

Sunucusuz SQL havuzlarındaki CSV dosyalarını sorgulamada istatistiklerin rolü hakkında daha ayrıntılı bilgi için aşağıdaki makalelere bakın:

Power BI ve diğer raporlama araçlarını kullanma önerileri

Power BI ve diğer raporlama araçlarını kullanırken aşağıdaki en iyi yöntemleri öneririz:

Her zaman kiracı konumunuzu denetleyin.
Daha iyi bir kullanıcı deneyimi için önbellek ayarlayın.
Panoya milyonlarca kayıt döndürmekten kaçının.
SQL sunucusuz havuz kaynaklarını tüketen paralel sorgu yürütmelerini önlemek için zamanlanmış yenilemeleri kullanın.
Yaygın analiz sorgularını önceden toplamak için Spark'ı kullanın. Bu "bir kez yaz/çok oku" yaklaşımı, sürekli çalıştırılacak ağır sorgulardan kaçınabilir.
Farklı veri depoları arasındaki birleşimler için: Azure altyapınızda taşınan büyük veri hacimlerinden kaçınmak için filtreleri kullanın.
Karakter veri türleri için harmanlama kullanın Latin1_General_100_BIN2_UTF8 . Bu harmanlama, araçlar depolama alanından okurken filtreler göndererek depolamadan sunucusuz SQL havuzunuza tüm verilerin aktarılmasını önler.
Verileri charvarchar bir sorguya dönüştürüyorsanız veya sorguyu çalıştırırken en uygun boyutu kullanın. Mümkün olduğunda kullanmaktan VARCHAR(MAX)kaçının.
Otomatik çıkarım, veri türlerini en iyi durumda olmayabilecek bir biçime dönüştürür. Veri türlerini iyileştirmek için yan tümcesini WITH kullanın.
Azure Synapse SQL sunucusuz havuz kaynaklarının sınırları vardır. Sorguların aynı anda çalıştırılması kaynakları tüketir. Birden çok yenileme paralel olarak gerçekleştiğinde Power BI (PBI) panolarının kaynak sınırlarına ulaştığını görmek yaygındır. Zamanlanmış yenilemeler ve yük testi bu sorunun önlenmesine yardımcı olabilir. Ayrıca, birden çok Azure Synapse çalışma alanı kullanmak daha fazla eşzamanlılık gereksinimlerini karşılayabilir.
Sorguyu sys.columns çalıştırabilir veya bir görünüm oluşturduktan sonra veri türlerini denetlemek için ve select top 0 from <view> kullanabilirsinizsp_describe_first_result_set. Bu yaklaşım, kullanmaktan SELECT * FROM...daha hızlı ve daha az maliyetlidir.
Sorgunuz için en uygun sütun biçimlerini otomatik olarak oluşturmak için Deyim Oluşturucu'yu kullanın.
OPENJSON İç içe JSON verilerini sütun olarak göstermek için işlevini kullanın. Ancak komutunu da kullanırsanız AS JSON , sütun türü olmalıdır NVARCHAR(MAX). Bu yaklaşım performans için ideal değildir. En iyi seçenek, iç içe dizileri sütun olarak kullanıma açmak için yan tümcesini WITH kullanmaktır.
Cosmos DB işlem deposu bölüm anahtarı analiz deposunda kullanılmaz. Azure Synapse Link'te artık veri alımını ve nokta okumalarını iyileştirmek için işlem verilerinizi modelleyebilirsiniz.

Ek rehberlik ve en iyi yöntemler

Kategori	Önerilen eylemler veya belgeler
Veri Keşfi	Azure depolama Sorgu sonuçlarını Azure depolamada depolama Mantıksal veri ambarı
OPENROWSET ve Dış Tablolar	OPENROWSET işlevi Dış tablolar Saklı Yordamlar Görünümler Veri dönüştürmeleri
Sunucusuz SQL havuzlarında kullanılabilir T-SQL özellikleri	Azure Synapse havuzlarındaki T-SQL özellikleri

Üçüncü taraf bilgileri hakkında yasal uyarı

Bu makalede adı geçen üçüncü taraf ürünleri Microsoft'tan bağımsız şirketler tarafından üretilmektedir. Microsoft, bu ürünlerin performansı veya güvenilirliği ile ilgili örtük veya başka türlü hiçbir garanti vermez.

Aracılığıyla paylaş