DTU-alapú vásárlási modell áttekintése
A KÖVETKEZŐKRE VONATKOZIK:
Azure SQL Database
Ebben a cikkben megismerheti az Azure SQL Database DTU-alapú vásárlási modelljét.
További információért tekintse át a virtuálismag-alapú vásárlási modellt , és hasonlítsa össze a vásárlási modelleket.
Adatbázis-tranzakciós egységek (DTU-k)
Az adatbázis-tranzakciós egység (DTU) a processzor, a memória, az olvasások és az írások kombinált mértéke. A DTU-alapú vásárlási modell szolgáltatási szintjeit különböző számítási méretek, rögzített mennyiségű belefoglalt tárterület, a biztonsági másolatok rögzített megőrzési ideje és fix ár jellemzi. A DTU-alapú vásárlási modell összes szolgáltatási szintje rugalmasságot biztosít a számítási méretek minimális állásidővel történő módosításához; Van azonban egy olyan időszak, amikor rövid ideig megszakad a kapcsolat az adatbázissal, ami az újrapróbálkozási logikával enyhíthető. Az önálló adatbázisok és rugalmas készletek számlázása óránként történik a szolgáltatási szint és a számítási méret alapján.
Egy adott számítási mérettel rendelkező önálló adatbázis esetében a szolgáltatásszinten belül Azure SQL Database garantál egy bizonyos szintű erőforrást az adott adatbázishoz (bármely más adatbázistól függetlenül). Ez a garancia kiszámítható teljesítményszintet biztosít. Az adatbázishoz lefoglalt erőforrások mennyiségét a rendszer több DTU-ként számítja ki, és a számítási, tárolási és I/O-erőforrások egy csomagban megadott mértéke.
Az erőforrások közötti arányt eredetileg egy online tranzakciófeldolgozási (OLTP) teljesítményteszt számítási feladat határozza meg, amely a valós OLTP számítási feladatokra jellemző. Ha a számítási feladat túllépi ezen erőforrások mennyiségét, az átviteli sebesség szabályozva lesz, ami lassabb teljesítményt és időtúllépéseket eredményez.
Önálló adatbázisok esetén a számítási feladat által használt erőforrások nem befolyásolják az Azure-felhő más adatbázisai számára elérhető erőforrásokat. Hasonlóképpen, a más számítási feladatok által használt erőforrások nem befolyásolják az adatbázis számára elérhető erőforrásokat.
A DTU-k a leginkább hasznosak a különböző számítási méretekben és szolgáltatási szinteken lévő adatbázisokhoz lefoglalt relatív erőforrások megértéséhez. Például:
- A DTU-k duplázása egy adatbázis számítási méretének növelésével egyenlő az adatbázishoz elérhető erőforráskészlet megduplázásával.
- A prémium szintű, 1750 DTU-val rendelkező P11-adatbázis 350-szer több DTU számítási teljesítményt biztosít, mint egy alapszintű, 5 DTU-t tartalmazó szolgáltatásszint-adatbázis.
A számítási feladatok erőforrás- (DTU-) felhasználásának részletesebb megismeréséhez használja a lekérdezési teljesítményre vonatkozó megállapításokat a következő feladatokhoz:
- Azonosítsa a leggyakoribb lekérdezéseket a processzor/időtartam/végrehajtás száma alapján, amelyek esetleg hangolhatók a jobb teljesítmény érdekében. Az I/O-igényes lekérdezések például kihasználhatják a memórián belüli optimalizálási technikákat , hogy jobban kihasználják a rendelkezésre álló memóriát egy bizonyos szolgáltatási szinten és számítási méretben.
- A lekérdezés részleteinek részletezése a lekérdezés szövegének és az erőforrás-használat előzményeinek megtekintéséhez.
- A SQL Database Advisor által végrehajtott műveleteket bemutató teljesítmény-finomhangolási javaslatok elérése.
Rugalmas adatbázis-tranzakciós egységek (eDTU-k)
Ahelyett, hogy dedikált erőforráskészletet (DTU-kat) biztosítanának, amelyek nem mindig szükségesek, ezeket az adatbázisokat rugalmas készletbe helyezheti. A rugalmas készletben lévő adatbázisok az adatbázismotor egyetlen példányát használják, és ugyanazt az erőforráskészletet használják.
A rugalmas készlet megosztott erőforrásait rugalmas adatbázis-tranzakciós egységek (eDTU-k) mérik. A rugalmas készletek egyszerű, költséghatékony megoldást kínálnak a teljesítménycélok kezelésére több, széles körben változó és kiszámíthatatlan használati mintával rendelkező adatbázis esetében. A rugalmas készlet garantálja, hogy a készlet egy adatbázisa nem használhatja fel az összes erőforrást, ugyanakkor biztosítja, hogy a készlet minden adatbázisa mindig rendelkezik a szükséges erőforrások minimális mennyiségével.
A készlet megadott számú eDTU-t kap a megadott árhoz. A rugalmas készletben az egyes adatbázisok automatikusan skálázhatók a konfigurált határokon belül. A nagyobb terhelés alatt álló adatbázisok több eDTU-t használnak fel az igények kielégítéséhez. A kisebb terhelésű adatbázisok kevesebb eDTU-t fogyasztanak. A terhelés nélküli adatbázisok nem használnak eDTU-kat. Mivel az erőforrások az adatbázisonkénti helyett a teljes készlethez vannak kiépítve, a rugalmas készletek leegyszerűsítik a felügyeleti feladatokat, és kiszámítható költségvetést biztosítanak a készlet számára.
További eDTU-kat adhat hozzá egy meglévő készlethez minimális állásidővel. Hasonlóképpen, ha már nincs szüksége további eDTU-kra, bármikor távolítsa el őket egy meglévő készletből. Adatbázisokat bármikor hozzáadhat vagy eltávolíthat egy készletből. Ha más adatbázisokhoz szeretne eDTU-kat lefoglalni, korlátozza a nagy terhelés alatt használható eDTU-k számát. Ha egy adatbázis folyamatosan magas erőforrás-kihasználtsággal rendelkezik, amely hatással van a készlet többi adatbázisára, helyezze ki a készletből, és konfigurálja egyetlen adatbázisként, kiszámítható mennyiségű szükséges erőforrással.
Rugalmas erőforráskészlet előnyeit élvező számítási feladatok
A készletek kiválóan alkalmasak alacsony erőforrás-kihasználtságú és viszonylag ritkán kiugró kihasználtsággal rendelkező adatbázisokhoz. További információ: Mikor érdemes megfontolni egy SQL Database rugalmas készletet?
A számítási feladathoz szükséges DTU-k számának meghatározása
Ha meglévő helyszíni vagy SQL Server virtuálisgép-számítási feladatot szeretne áttelepíteni SQL Database, tekintse meg a termékváltozatok javaslatait a szükséges DTU-k számának közelítéséhez. Meglévő SQL Database számítási feladatok esetén lekérdezési teljesítménybeli elemzésekkel megismerheti az adatbázis-erőforrás-használatot (DTU-kat), és mélyebb elemzéseket kaphat a számítási feladatok optimalizálásához. A sys.dm_db_resource_stats dinamikus felügyeleti nézet (DMV) lehetővé teszi az elmúlt óra erőforrás-felhasználásának megtekintését. A sys.resource_stats katalógusnézet az elmúlt 14 nap erőforrás-felhasználását jeleníti meg, de az ötperces átlagok alacsonyabb megbízhatóságával.
DTU-kihasználtság meghatározása
Az adatbázis vagy rugalmas készlet DTU/eDTU-korlátja közötti átlagos DTU/eDTU-kihasználtság meghatározásához használja az alábbi képletet:
avg_dtu_percent = MAX(avg_cpu_percent, avg_data_io_percent, avg_log_write_percent)
A képlet bemeneti értékei sys.dm_db_resource_stats, sys.resource_stats és sys.elastic_pool_resource_stats DMV-kből kérhetők le. Más szóval egy adatbázis vagy rugalmas készlet DTU/eDTU-korlátja felé irányuló DTU/eDTU-kihasználtság százalékos arányának meghatározásához válassza ki a legnagyobb százalékos értéket a következők közül: avg_cpu_percent, avg_data_io_percent, és avg_log_write_percent egy adott időpontban.
Megjegyzés
Az adatbázis DTU-korlátját az adatbázis számára elérhető PROCESSZOR, olvasás, írás és memória határozza meg. Mivel azonban a SQL Database motor általában az összes rendelkezésre álló memóriát használja az adatgyorsítótárhoz a teljesítmény javítása érdekében, az avg_memory_usage_percent érték általában közel 100 százalék lesz, függetlenül az adatbázis aktuális terhelésétől. Ezért annak ellenére, hogy a memória közvetetten befolyásolja a DTU-korlátot, a rendszer nem használja a DTU-kihasználtsági képletben.
Hardverkonfiguráció
A DTU-alapú vásárlási modellben az ügyfelek nem választhatják ki az adatbázisaikhoz használt hardverkonfigurációt. Bár egy adott adatbázis általában hosszú ideig (általában több hónapig) egy adott hardvertípuson marad, bizonyos események miatt az adatbázist más hardverre lehet áthelyezni.
Egy adatbázis például áthelyezhető különböző hardverekre, ha egy másik szolgáltatási célkitűzésre van fel- vagy leskálázva, vagy ha egy adatközpont aktuális infrastruktúrája megközelíti a kapacitáskorlátokat, vagy ha a jelenleg használt hardvert az élettartama miatt leszerelik.
Ha egy adatbázist más hardverre helyez át, a számítási feladatok teljesítménye megváltozhat. A DTU-modell garantálja, hogy a DTU-teljesítményteszt számítási feladatainak átviteli sebessége és válaszideje lényegesen megegyezik az adatbázis másik hardvertípusra való áthelyezésével, amennyiben a szolgáltatási célkitűzés (a DTU-k száma) változatlan marad.
A Azure SQL Database-ban futó ügyfél-számítási feladatok széles spektrumán azonban hangsúlyosabb lehet a különböző hardverek ugyanazon szolgáltatási célkitűzéshez való használatának hatása. A különböző számítási feladatok különböző hardverkonfigurációkat és funkciókat használhatnak. Ezért a DTU-teljesítményteszttől eltérő számítási feladatok esetében teljesítménybeli különbségek is megjelennek, ha az adatbázis az egyik hardvertípusról a másikra kerül.
A hálózati késésre érzékeny alkalmazások például jobb teljesítményt láthatnak a Gen5-ös hardvereken és a Gen4-ben a Gyorsított hálózatkezelés gen5-ben való használata miatt, de az intenzív olvasási IO-t használó alkalmazások jobb teljesítményt láthatnak a Gen4-hardvereken és a Gen5-ben, mivel a Gen4-ben magasabb a memória magonkénti aránya.
Az ügyfelek a virtuálismag-modell használatával kiválaszthatják az előnyben részesített hardverkonfigurációt az adatbázis létrehozása és skálázása során. A virtuálismag-modellben az egyes hardverkonfigurációkban az egyes szolgáltatási célkitűzések részletes erőforráskorlátait az önálló adatbázisok és rugalmas készletek dokumentálják. A virtuálismag-modell hardverével kapcsolatos további információkért lásd a SQL Database hardverkonfigurációját vagy a SQL Managed Instance hardverkonfigurációját.
Szolgáltatási szintek összehasonlítása
A szolgáltatási szint kiválasztása elsősorban az üzletmenet folytonossági, tárolási és teljesítménykövetelményeitől függ.
| Alapszintű | Standard | Prémium | |
|---|---|---|---|
| Cél számítási feladat | Fejlesztés és termelés | Fejlesztés és termelés | Fejlesztés és termelés |
| Üzemidő SLA | 99.99% | 99.99% | 99.99% |
| Biztonsági másolatok maximális megőrzése | 7 nap | 35 nap | 35 nap |
| CPU | Alacsony | Alacsony, Közepes, Magas | Közepes, Magas |
| IOPS (hozzávetőleges)* | DTU-nként 1-4 IOPS | DTU-nként 1-4 IOPS | >DTU-nként 25 IOPS |
| I/O-késés (hozzávetőleges) | 5 ms (olvasás), 10 ms (írás) | 5 ms (olvasás), 10 ms (írás) | 2 ms (olvasás/írás) |
| Oszlopcentrikus indexelés | N/A | S3 és újabb verziók | Támogatott |
| Memóriabeli OLTP | N.A. | N.A. | Támogatott |
* Minden olvasási és írási IOPS az adatfájlok, beleértve a háttér IO (ellenőrzőpont és lusta író)
Fontos
Az Alapszintű, az S0, az S1 és az S2 szolgáltatási célkitűzések kevesebb virtuális magot (CPU-t) biztosítanak. A processzorigényes számítási feladatok esetében az S3 vagy annál nagyobb szolgáltatási célkitűzés ajánlott.
Az Alapszintű, az S0 és az S1 szolgáltatási célkitűzésekben az adatbázisfájlok tárolása az Azure Standard Storage történik, amely merevlemez-alapú adathordozót használ. Ezek a szolgáltatási célkitűzések ideálisak a fejlesztéshez, teszteléshez és más ritkán elért számítási feladatokhoz, amelyek kevésbé érzékenyek a teljesítmény változékonyságára.
Tipp
Egy adatbázis vagy rugalmas készlet tényleges erőforrás-szabályozási korlátainak megtekintéséhez kérdezze le a sys.dm_user_db_resource_governance nézetet.
Megjegyzés
Ingyenes adatbázist szerezhet be Azure SQL Database alapszintű szolgáltatási szinten egy ingyenes Azure-fiókkal együtt az Azure megismeréséhez. További információ: Felügyelt felhőadatbázis létrehozása az ingyenes Azure-fiókkal.
Erőforráskorlátok
Az erőforráskorlátok az önálló és készletezett adatbázisok esetében különböznek.
Önálló adatbázis tárolási korlátai
A számítási méretek az önálló adatbázisok adatbázis-tranzakciós egységei (DTU-k) és a rugalmas készletek rugalmas adatbázis-tranzakciós egységei (eDTU-k) szerint vannak kifejezve. További tudnivalókért tekintse át az önálló adatbázisok erőforráskorlátait.
| Alapszintű | Standard | Prémium | |
|---|---|---|---|
| Maximális tárterületméret | 2 GB | 1 TB | 4 TB |
| DTU-k maximális száma | 5 | 3000 | 4000 |
Fontos
Bizonyos körülmények között szükség lehet egy adatbázis zsugorítására a nem használt terület felszabadításához. További információt a Azure SQL Database fájlterületének kezelése című témakörben talál.
Rugalmas készletkorlátok
További tudnivalókért tekintse át a készletezett adatbázisok erőforráskorlátait.
| Basic | Standard | Prémium | |
|---|---|---|---|
| Adatbázisonkénti maximális tárterületméret | 2 GB | 1 TB | 1 TB |
| Készletenkénti maximális tárterületméret | 156 GB | 4 TB | 4 TB |
| Adatbázisonkénti eDTU-k maximális száma | 5 | 3000 | 4000 |
| Készletenkénti eDTU-k maximális száma | 1600 | 3000 | 4000 |
| Adatbázisok maximális száma készletenként | 500 | 500 | 100 |
Fontos
A Prémium szinten jelenleg több mint 1 TB tárterület érhető el az összes régióban, kivéve: Kelet-Kína, Észak-Kína, Közép-Németország és Északkelet-Németország. Ezekben a régiókban a Prémium szinten legfeljebb 1 TB tárterület érhető el. További információkért lásd a P11-P15 jelenlegi korlátozásait.
Fontos
Bizonyos körülmények között szükség lehet egy adatbázis zsugorítására a nem használt terület felszabadításához. További információt a Azure SQL Database fájlterületének kezelése című témakörben talál.
DTU-teljesítményteszt
Az egyes DTU-mértékek fizikai jellemzői (CPU, memória, I/O) a valós adatbázis számítási feladatait szimuláló teljesítményteszt használatával vannak kalibrálva.
Megismerheti a DTU-teljesítményteszthez társított sémát, a használt tranzakciótípusokat, a számítási feladatok kombinációját, a felhasználókat és a pacingot, a skálázási szabályokat és a metrikákat.
DTU-alapú és virtuálismag-alapú vásárlási modellek összehasonlítása
Bár a DTU-alapú vásárlási modell a számítási, tárolási és I/O-erőforrások egy csomagban megadott mértékén alapul, a Azure SQL Database virtuálismag-vásárlási modelljének összehasonlításával lehetővé teszi a számítási és tárolási erőforrások egymástól független kiválasztását és méretezését.
A virtuálismag-alapú vásárlási modell lehetővé teszi Azure Hybrid Benefit használatát SQL Server költségeinek csökkentéséhez, valamint kiszolgáló nélküli és rugalmas skálázási lehetőségeket kínál a DTU-alapú vásárlási modellben nem elérhető Azure SQL Database számára.
További információ a Azure SQL Database virtuális magjainak és DTU-alapú vásárlási modelljeinek összehasonlításáról.
Következő lépések
A vásárlási modellekről és a kapcsolódó fogalmakról a következő cikkekben talál további információt:
- Az önálló adatbázisokhoz elérhető konkrét számítási méretekkel és tárterületméretekkel kapcsolatos részletekért lásd SQL Database önálló adatbázisok DTU-alapú erőforráskorlátait.
- A rugalmas készletekhez elérhető konkrét számítási méretekkel és tárolóméretekkel kapcsolatos részletekért lásd SQL Database DTU-alapú erőforráskorlátokat.
- A DTU-alapú vásárlási modellhez társított referenciamutatóval kapcsolatos információkért lásd a DTU-teljesítménytesztet.
- Hasonlítsa össze a Azure SQL Database virtuálismag- és DTU-alapú vásárlási modelljeit.