Qu’est-ce qu’un pool SQL dédié (anciennement SQL DW) dans Azure Synapse Analytics ?What is dedicated SQL pool (formerly SQL DW) in Azure Synapse Analytics?

Azure Synapse Analytics est un service d’analytique qui regroupe l’entreposage des données d’entreprise et l’analytique de Big Data.Azure Synapse Analytics is an analytics service that brings together enterprise data warehousing and Big Data analytics. Un pool SQL dédié (anciennement SQL DW) fait référence aux fonctionnalités d’entreposage de données d’entreprise qui sont disponibles dans Azure Synapse Analytics.Dedicated SQL pool (formerly SQL DW) refers to the enterprise data warehousing features that are available in Azure Synapse Analytics.

Pool SQL dédié (anciennement SQL DW) par rapport à Azure Synapse

Un pool SQL dédié (anciennement SQL DW) représente une collection de ressources analytiques qui sont provisionnées lors de l’utilisation de Synapse SQL.Dedicated SQL pool (formerly SQL DW) represents a collection of analytic resources that are provisioned when using Synapse SQL. La taille d’un pool SQL dédié (anciennement SQL DW) est déterminée par les unités d’entreposage de données (DWU).The size of a dedicated SQL pool (formerly SQL DW) is determined by Data Warehousing Units (DWU).

Dès lors que votre pool SQL dédié est créé, vous pouvez importer des données Big data avec des requêtes T-SQL PolyBase simples, puis utiliser la puissance du moteur de requêtes distribuées pour procéder à une analytique hautes performances.Once your dedicated SQL pool is created, you can import big data with simple PolyBase T-SQL queries, and then use the power of the distributed query engine to run high-performance analytics. Au fil de l’intégration et de l’analyse des données, le pool SQL dédié (anciennement SQL DW) deviendra la seule source pertinente sur laquelle votre activité peut compter pour obtenir des insights plus rapides et plus robustes.As you integrate and analyze the data, dedicated SQL pool (formerly SQL DW) will become the single version of truth your business can count on for faster and more robust insights.

Composant clé de la solution Big DataKey component of a big data solution

L’entreposage de données est un composant clé d’une solution de Big Data de bout en bout basée sur le cloud.Data warehousing is a key component of a cloud-based, end-to-end big data solution.

Solution d’entrepôt de données

Dans une solution de données cloud, les données sont ingérées dans des magasins de données volumineuses à partir de diverses sources.In a cloud data solution, data is ingested into big data stores from a variety of sources. Une fois dans un magasin de données volumineuses, des algorithmes d’apprentissage de données, Spark et Hadoop préparent et forment les données.Once in a big data store, Hadoop, Spark, and machine learning algorithms prepare and train the data. Quand les données sont prêtes pour l’analyse complexe, le pool SQL dédié utilise PolyBase pour interroger les grands magasins de données.When the data is ready for complex analysis, dedicated SQL pool uses PolyBase to query the big data stores. PolyBase utilise des requêtes T-SQL standard pour rassembler les données dans des tables du pool SQL dédié (anciennement SQL DW).PolyBase uses standard T-SQL queries to bring the data into dedicated SQL pool (formerly SQL DW) tables.

Le pool SQL dédié (anciennement SQL DW) stocke les données dans des tables relationnelles avec un stockage en colonnes.Dedicated SQL pool (formerly SQL DW) stores data in relational tables with columnar storage. Ce format réduit considérablement les coûts de stockage de données et améliore le niveau de performance des requêtes.This format significantly reduces the data storage costs, and improves query performance. Une fois les données stockées, vous pouvez exécuter des analyses à grande échelle.Once data is stored, you can run analytics at massive scale. Par rapport aux systèmes de base de données classiques, les requêtes d’analyses se terminent en quelques secondes plutôt qu’en quelques minutes, ou en quelques heures plutôt qu’en quelques jours.Compared to traditional database systems, analysis queries finish in seconds instead of minutes, or hours instead of days.

Les résultats d’analyse peuvent s’étendre aux applications ou bases de données de rapports mondiales.The analysis results can go to worldwide reporting databases or applications. Les analystes commerciaux peuvent alors obtenir des informations pour prendre des décisions éclairées pour l’activité.Business analysts can then gain insights to make well-informed business decisions.

Étapes suivantesNext steps

Ou bien, consultez ces autres ressources d’Azure Synapse.Or look at some of these other Azure Synapse resources.