Guia de consulta rápida do SQL Server
Para fornecer análises rápidas e confiáveis a partir da plataforma Lakehouse, é essencial configurar e operar SQL Warehouse para um desempenho ideal BI . Os data warehouses SQL do Databricks são projetados especificamente para atender cargas de trabalho de Business Intelligence, permitindo escalonamento dinâmico, processamento eficiente de consultas e gerenciamento robusto de recursos.
Esta página descreve as práticas recomendadas para provisionamento, gerenciamento e monitoramento de um data warehouse SQL , visando garantir dashboards responsivos, uso eficiente de recursos e integração perfeita com ferramentas BI corporativas.
Este conteúdo destina-se a engenheiros de dados, desenvolvedores BI e administradores workspace responsáveis pela configuração, otimização e manutenção SQL Server para desempenho analítico e de dashboards. Muitas tarefas exigem permissões avançadas workspace que permitem criar ou gerenciar um banco de dados SQL .
Serviço SQL
Melhores práticas | Impacto | Documentos | Itens de ação |
|---|---|---|---|
Use compute serverless para iniciar, parar e escalar recursos automaticamente | Reduz custos ao interromper o recurso. | Ativar parada automática para repositórios de desenvolvimento | |
Utilize SQL Server Warehouse para qualquer carga de trabalho BI (recomenda-se serverless ). | Os bancos de dados SQL são otimizados para cargas de trabalho BI . | Configure SQL warehouse para cargas de trabalho BI | |
Dimensionar corretamente o seu armazém | Equilibra desempenho e custo para sua carga de trabalho. | Comece com o tamanho M, monitore o desempenho e ajuste conforme necessário. | |
Use um tamanho cluster maior para conjuntos de dados maiores. | Quanto maior o cluster (M, L, XL, etc.), mais rápida será a execução de consultas complexas. Se você tiver apenas consultas simples e de curta duração, não aumente o tamanho (pode ficar mais lento devido à reorganização dos dados). | Avalie a complexidade da consulta e o tamanho dataset . | |
Utilize o dimensionamento SQL warehouse | Um SQL warehouse é ampliado para lidar com o aumento da carga de trabalho. Quando o data warehouse atinge seus limites, as consultas são enfileiradas, e não rejeitadas. | Habilitar o escalonamento para cargas de trabalho de produção | |
Caso espere muitas consultas simultâneas, aumente o número mínimo de clusters | Impede que as consultas sejam enfileiradas enquanto se aguarda o aumento de escala. | Configure clusters mínimos com base na carga de trabalho esperada. | |
Utilize um repositório SQL separado para diferentes cargas de trabalho ou unidades de negócio. | Dimensiona corretamente o data warehouse SQL para melhorar o isolamento e a atribuição de custos. | Crie armazéns dedicados por carga de trabalho. | |
Monitorar o desempenho das consultas | Identifica gargalos e problemas de desempenho usando a consulta história. As tabelas do sistema permitem monitorar o desempenho programaticamente. | Configure painéis de monitoramento |
Conteúdo relacionado
Para obter orientações detalhadas sobre como analisar os requisitos de carga de trabalho BI e configurar o SQL Warehouse para diferentes padrões de acesso (DirectQuery vs. Importação/Extração), consulte ConfiguraçõesSQL warehouse para cargas de trabalho BI.