gerenciar a capacidade da instância

info

Visualização

Esse recurso está em Public Preview nas seguintes regiões: us-east-1, us-west-2, eu-west-1, ap-southeast-1, ap-southeast-2, eu-central-1, us-east-2, ap-south-1.

Esta página explica as opções para dimensionar corretamente a capacidade da instância do Lakebase e como gerenciá-la.

Alterar a capacidade da instância

Para redimensionar uma instância, você precisa ter as permissões CAN MANAGE. O redimensionamento pode levar alguns minutos. A alteração de capacidade entra em vigor quando a instância é reiniciada.

UI

1. Abra uma instância em execução. Consulte Acessar uma instância de banco de dados.
2. Clique em Editar no canto superior direito.
3. Use o menu suspenso Capacidade para selecionar o novo tamanho da instância.
4. Clique em Salvar .

curl

Bash

curl -X PATCH --header "Authorization: Bearer ${DATABRICKS_TOKEN}" https://$WORKSPACE/api/2.0/database/instances/$INSTANCE_NAME \
--data-binary @- << EOF
{
  "capacity": "CU_4"
}
EOF

Python SDK

Python

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.database import DatabaseInstance

# Initialize the Workspace client
w = WorkspaceClient()

# Update the capacity
instance_name = "my-database-instance"
w.database.update_database_instance(
    name=instance_name,
    database_instance=DatabaseInstance(
        name=instance_name,
        capacity="CU_4"
    ),
    update_mask="*"
)
print(f"Updated capacity for database instance: {instance_name}")

CLI

Bash

# Update a database instance
databricks database update-database-instance my-database-instance \
  --capacity CU_1

# Update using JSON
databricks database update-database-instance my-database-instance \
  --json '{
    "capacity": "CU_2"
  }'

Melhores práticas

Cada unidade de capacidade aloca cerca de 16 GB de RAM para a instância do banco de dados, juntamente com toda a CPU associada e o recurso local SSD. O aumento de escala aumenta esses recursos linearmente. O Postgres distribui a memória alocada em vários componentes:

• Caches de banco de dados
• memória do trabalhador
• Outros processos com requisitos fixos de memória

O desempenho varia de acordo com o tamanho dos dados e a complexidade da consulta.

Antes de escalar, teste e otimize as consultas. O armazenamento escala automaticamente.