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Azure SQL 數(shù)據(jù)庫倉庫Data Warehouse入門,azure 數(shù)據(jù)倉庫-ESG跨境

Azure SQL 數(shù)據(jù)庫倉庫Data Warehouse入門,azure 數(shù)據(jù)倉庫

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2022-07-05
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Azure SQL 數(shù)據(jù)庫倉庫Data Warehouse入門,azure 數(shù)據(jù)倉庫azure數(shù)據(jù)庫倉庫數(shù)據(jù)倉庫入門1。什么是SQL數(shù)據(jù)庫倉庫(SQL DW)DW是云中的企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫,用于處理TB級甚至PB級關(guān)系數(shù)據(jù)庫的OLAP(聯(lián)機分析處理)場景,主要用于數(shù)據(jù)分析和查詢。2。什么是OLAPOLAP(聯(lián)機分析處理)。......

Azure SQL 數(shù)據(jù)庫倉庫Data Warehouse入門,azure 數(shù)據(jù)倉庫





azure數(shù)據(jù)庫倉庫數(shù)據(jù)倉庫入門

1。什么是SQL數(shù)據(jù)庫倉庫(SQL DW)

DW是云中的企業(yè)級數(shù)據(jù)倉庫,用于處理TB級甚至PB級關(guān)系數(shù)據(jù)庫的OLAP(聯(lián)機分析處理)場景,主要用于數(shù)據(jù)分析和查詢。

2。什么是OLAP

OLAP(聯(lián)機分析處理)。表示用于聚合數(shù)據(jù)的多維數(shù)據(jù)集的多維結(jié)構(gòu)。

3。OLAP和OLTP的區(qū)別

OLTP(在線事務(wù)處理),在線事務(wù)處理。表示高事務(wù)性系統(tǒng),具有高頻率的插入、讀取和刪除操作。

OLAP和OLTP的使用場景是不同的。

4。不適合SQL數(shù)據(jù)倉庫的場景

SQL DW不適合OLTP場景和數(shù)據(jù)庫的高頻率插入/更新/刪除。

(1)OLTP工作負載

(2)大量的小閱讀和寫作

(3)多租戶數(shù)據(jù)庫

(4)經(jīng)常更換架構(gòu)。

(5)逐行處理

(6)JSON、XML數(shù)據(jù)以及空間、結(jié)構(gòu)、數(shù)組和地圖數(shù)據(jù)類型

(7)Power BI直接查詢需要儀表板性能。

(8)查詢的高并發(fā)性(例如,幾十萬個并發(fā)查詢)

(9)小數(shù)據(jù)集(小于250GB)

(10)通過嚴格的RPO和RTO進行災(zāi)難恢復(fù)

5。適合SQL數(shù)據(jù)倉庫的場景

SQL OLAP(在線分析處理)場景,如報表、統(tǒng)計、分析等場景。

6。SQL數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計模式

(1)批量導(dǎo)入數(shù)據(jù)

(2)將表數(shù)據(jù)拆分為事實表和維度表。

(3)涉及多個表鏈接的復(fù)雜查詢。

(4)某些維度的聚集查詢。

7。什么是事實表和維度表

(1)事實表是用于存儲真實數(shù)據(jù)的表,包含數(shù)字信息。如訂單數(shù)據(jù)表、銷售數(shù)據(jù)表等。事實表中的數(shù)據(jù)量通常非常大。

(2)維度表用于描述用戶分析數(shù)據(jù)的角度。它是一般事實表的外鍵表,如年月日、洲國家省。

一般來說,事實表是需要注意的內(nèi)容,維度表是統(tǒng)計的角度。

8。SQL DW的使用場景

(1)在過去1個月內(nèi),有多少客戶訂購了該產(chǎn)品,庫存水平是否足夠。

(2)一周內(nèi),客戶哪一天從ATM機取款最多?

(3)統(tǒng)計過去30天的日銷售額。

9。Azure SQL DW采用大規(guī)模并行處理(MPP)架構(gòu)。

Azure SQL DW作為微軟云Azure的一項服務(wù),由微軟負責(zé)維護,確保SQL DW始終運行在Azure最新的軟硬件上。

客戶可以輕松地將數(shù)據(jù)加載到SQL DW中并進行查詢。在業(yè)務(wù)高峰期,他們可以橫向擴展計算節(jié)點。

10。什么是大規(guī)模并行處理的MPP架構(gòu)

MPP架構(gòu)的角色分為頭節(jié)點和工作節(jié)點。

頭節(jié)點存儲的是數(shù)據(jù)表的源數(shù)據(jù)(元數(shù)據(jù)),也就是說數(shù)據(jù)庫的哪些數(shù)據(jù)是頭節(jié)點知道的,存儲在哪些工作節(jié)點。

用戶數(shù)據(jù)表分布在不同的工作節(jié)點。

當(dāng)用戶查詢SQL DW時,Head Node會將查詢語句分解成許多子查詢,根據(jù)需要移動數(shù)據(jù),并將這些子查詢發(fā)國際快遞Work Node并行執(zhí)行。

例如,假設(shè)一個班有60名學(xué)生。當(dāng)老師需要批改作業(yè)時,有兩種方法:

(1)老師自己批改全部60個學(xué)生的試卷,速度會很慢。

(2)老師把學(xué)生分成6組,每組10人。然后全班的試卷平均分配給這六組。每組分別批改試卷。這樣批改作業(yè)就并行了。

顯然,第二種方法的效率最高。

MPP架構(gòu)除了微軟的SQL DW,還包括Hadoop(Hive和Spark)、Teradata、Amazon Redshift、Vertica等產(chǎn)品。

十一。SMP架構(gòu)

與MPP相對的架構(gòu)是SMP(對稱多處理),類似于傳統(tǒng)的單一數(shù)據(jù)庫。的所有業(yè)務(wù)邏輯都由一臺服務(wù)器處理。

比如傳統(tǒng)的SQL Server,MySQL都屬于SMP架構(gòu)。

12.MPP架構(gòu)和SMP架構(gòu),如何支持更多的業(yè)務(wù)需求?

(1)在MPP架構(gòu)中,計算節(jié)點是水平擴展的。比如從6個節(jié)點并行處理,橫向擴展到20個節(jié)點。這種方法也稱為橫向擴展。

(2)在SMP體系結(jié)構(gòu)中,計算節(jié)點和那些向上和向下擴展的節(jié)點。例如,從8核/16gb服務(wù)器到32核/512 GB服務(wù)器。這種方法也稱為放大。


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