Microsoft Fabric 中的仓库消耗与利用情况

适用于：✅SQL Analytics 终结点和 Microsoft Fabric 中的仓库

Fabric Data Warehouse 采用基于消耗的模型，衡量仓库工作负载随时间分配的计算资源。

本文将解释仓库消耗的测量方式以及计费的计算方式。 有关监控利用的更多信息，请参见“如何：观察Fabric Data Warehouse利用趋势。

仓库消费的测量方式

在基于容量的SaaS模型中，Fabric Data Warehouse消耗是基于分配给支持工作负载活动的计算资源来衡量的。

Fabric 会在针对仓库的读取和写入活动期间，以及针对 Lakehouse 的 SQL 分析终结点的读取活动期间，为工作负载分配计算资源。

Fabric Data Warehouse通过虚拟节点（vNodes）来测量用电量。 vNode 是由四个 vCore 组成的集合，作为资源分配和消耗测量的单位。 有关与仓库计算资源相关的 CU 消耗率的信息，请参见 Fabric Operations。 随着工作负载需求的变化，Fabric 会动态分配和释放 vNode。

计算资源通过一分钟的基线分配窗口进行分配。 然后根据分配的vNode数量，每秒测量并报告消耗量。 随着工作负载需求的增加或减少，vNode 分配会相应调整。

了解计费模型

从概念上讲，你可以理解仓库消耗为： 消耗 = 活跃虚拟节点×活跃时间。

这个简化模型有助于解释消费行为。 实际报告反映了仓库运营中随时间分配的计算资源。

仓库自动根据工作负载需求扩展计算资源。 Fabric 容量 SKU 决定了仓库工作负载可用的可突增 vNode 资源。

仓库操作类别

可以跨租户按工作负载类别分析通用计算容量使用情况。 Fabric 按总容量单位秒（CU）来跟踪使用情况。 显示的表展示了过去 14 天内的聚合使用情况。

Warehouse 和 SQL 分析端点在 Metrics 应用 中都归类到 Warehouse 下，因为它们都使用 SQL 计算。 你在这个视图中看到的操作类别有：

  • 仓库查询：对仓库内所有用户生成和系统生成的T-SQL语句计算费用。
  • SQL 端点查询：对 SQL 分析端点内所有用户生成和系统生成的 T-SQL 语句计算费用。
  • 仓库快照查询：对仓库快照上所有用户生成和系统生成的T-SQL语句计算费用。

例如：

Microsoft Fabric Capacity Metrics 应用中的数据仓库操作类别的截图。

时间点探索图

Microsoft Fabric容量指标应用中的此图显示资源与购买的容量相比的利用率。 100% 利用率表示容量 SKU 的完整吞吐量，由所有 Fabric 工作负载共享。 该数值用黄色虚线表示。 在图表中选择特定时间点可启用 “探索 - 时间点详情 ”按钮，打开详细的钻查页面。

Microsoft Fabric Capacity Metrics 应用程序中“探索”按钮的屏幕截图。

通常，与Power BI类似，作被归类为交互式或背景，并按颜色表示。 Warehouse 类别中的大多数操作都归类为 后台，以利用 24 小时活动平滑机制，从而支持最灵活的使用模式。 将仓库活动归类为背景可以减少CU利用峰值触发 限速的频率。

时间点钻孔图

Microsoft Fabric 容量指标应用中的时间点钻孔表提供了特定时间点的详细利用视图。 它显示给定 SKU 在每 30 秒时段内提供的容量，以及交互式操作和后台操作的明细。 交互操作表列出了该时间点运行的操作。

后台操作表中显示的操作，其运行时间可能远早于所选时间点。 这种差异是由于共享容量（F SKU）中的后台操作会经过 24 小时的平滑处理。 例如，该表显示了在所选时间点已运行且仍处于平滑处理状态的所有操作。

此视图的主要用例包括：

  • 确定消耗是由用户发起的工作负载还是系统启动的负载驱动。

    • 用户发起工作负载的例子包括运行 T-SQL 查询或与 Fabric 门户交互，如使用 SQL 查询编辑器 或 Visual 查询编辑器。
    • 系统启动工作负载的例子包括数据压缩和其他自动运行的后台任务，以优化性能和提升查询执行。

  • 确定消耗最多资源的时间段。

    • 按总 CU 数降序排列表格，以找出成本最高的时间段。 捕捉对应的开始和结束时间戳。
    • 要识别在所选区间内运行的查询，请在Query Insights视图中使用T-SQL查询，特别是 查询insights.exec_requests_history。 例如，为了识别在特定区间内运行的查询：
    DECLARE @Start_Time DATETIME2(0) = '2026-08-10 8:00:00'
        ,@End_Time DATETIME2(0) = '2026-08-10 9:00:00'

SELECT
        [database_name],
        sql_pool_name,
        distributed_statement_id,
        login_name,
        allocated_cpu_time_ms / 1000.0 AS vcore_seconds
FROM queryinsights.exec_requests_history
WHERE start_time < @End_Time
AND end_time > @Start_Time;

监控仓库消耗

您可以通过使用 Fabric 容量指标应用和查询洞察来分析仓库消耗情况。 这些工具回答了不同但互补的问题。

Fabric 容量指标应用程序

使用容量指标来理解：

  • 仓库消费趋势。
  • 高使用率的时期。
  • 跨工作区和项目的使用情况
  • 相对于同一容量下其他 Fabric 工作负载的消耗。
  • 可能需要调查的时间窗口。

容量指标是用于确定在给定时间段内何时发生消耗以及报告了多少用量的主要工具。

查询洞察

使用查询洞察来理解：

  • 哪些查询在消费期间是活跃的。
  • 哪些使用模式与活动相关？
  • 查询执行特性可能解释利用率的增加。
  • 潜在的工作负载优化机会。

查询洞察帮助解释 运行情况， 容量指标帮助识别 消耗时间。 它们共同提供了更全面的仓库利用情况。

注意事项

注意以下使用情况报告的细微差别：

  • 跨数据库报告：当 T-SQL 查询跨多个仓库（或跨仓库和 SQL 分析端点）联接时，会针对原始资源报告使用情况。
  • 系统目录视图和动态管理视图的查询是可计费的查询。

调查意外消费

调查一段时期内异常的仓库消耗：

  1. 在 容量指标中确定时间窗口。
  2. 审查该期间的仓库利用情况。
  3. 在 查询洞察 和 仓库动态管理视图（DMV） 中使用T-SQL查询来评估相关活动。
  4. 确定利用率是否与用户工作负载、并发性或系统生成操作相关。
  5. 识别优化工作负载模式或查询性能的机会。

常见问题解答

什么是vNode？

虚拟节点（vNode）是用于资源分配和消耗测量的仓库计算单位。

背景活动会消耗容量吗？

Yes. 消耗既包括用户生成的活动，也包括系统生成的操作，如维护和优化任务。

并发如何影响资源消耗？

随着并发工作负载需求的增加，Fabric可能会分配额外的vNode。 增加的配额可能导致更高的消费。

我在哪里可以监控仓库用电量？

使用Fabric容量指标应用了解用电和利用趋势。 使用 Query Insights 和 针对动态管理视图 (DMV) 的 T-SQL 查询 来分析与这些时段相关的活动。

下一步

如何：监控Fabric数据仓库利用率趋势

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