Camadas de serviço no modelo de compra baseado em DTUService tiers in the DTU-based purchase model

As camadas de serviço no modelo de compra baseado em DTU são diferenciadas por uma gama de tamanhos da computação com quantidade fixa de armazenamento incluído, período de retenção fixo para backups e preço fixo.Service tiers in the DTU-based purchase model are differentiated by a range of compute sizes with a fixed amount of included storage, fixed retention period for backups, and fixed price. Todas as camadas de serviço no modelo de compra baseado em DTU fornecem flexibilidade para alterar os tamanhos de computação com tempode inatividade mínimo; no entanto, há uma mudança no período em que a conectividade é perdida no banco de dados por um curto período de tempo, o que pode ser mitigado usando a lógica de repetição.All service tiers in the DTU-based purchase model provide flexibility of changing compute sizes with minimal downtime; however, there is a switch over period where connectivity is lost to the database for a short amount of time, which can be mitigated using retry logic. Os bancos de dados individuais e os pools elásticos são cobrados por hora com base na camada de serviço e no tamanho da computação.Single databases and elastic pools are billed hourly based on service tier and compute size.

Importante

A instância gerenciada do Banco de Dados SQL não dá suporte ao modelo de compra baseado em DTU.SQL Database managed instance does not support a DTU-based purchasing model. Para obter mais informações, consulte Instância Gerenciada do Banco de Dados SQL do Azure.For more information, see Azure SQL Database Managed Instance.

Observação

Para obter informações sobre as camadas de serviço com base em vCore, confira camadas de serviço com base em vCore.For information about vCore-based service tiers, see vCore-based service tiers. Para obter informações sobre a diferença entre camadas de serviço com base em DTU e camadas de serviço com base em vCore, confira modelos de compra do Banco de Dados SQL do Azure.For information about differentiating DTU-based service tiers and vCore-based service tiers, see Azure SQL Database purchasing models.

Compare as camadas de serviço com base em DTUCompare the DTU-based service tiers

Escolher uma camada de serviço depende principalmente da continuidade dos negócios, armazenamento e requisitos de desempenho.Choosing a service tier depends primarily on business continuity, storage, and performance requirements.

BasicBasic StandardStandard PremiumPremium
Carga de trabalho de destinoTarget workload Desenvolvimento e produçãoDevelopment and production Desenvolvimento e produçãoDevelopment and production Desenvolvimento e produçãoDevelopment and production
SLA de tempo de atividadeUptime SLA 99,99%99.99% 99,99%99.99% 99,99%99.99%
Retenção de backupBackup retention 7 dias7 days 35 dias35 days 35 dias35 days
CPUCPU BaixaLow Baixo, Médio, AltoLow, Medium, High Médio, AltoMedium, High
Taxa de transferência de E/S (aproximada)IO throughput (approximate) 2.5 IOPS por DTU2.5 IOPS per DTU 2.5 IOPS por DTU2.5 IOPS per DTU 48 IOPS por DTU48 IOPS per DTU
Latência de E/S (aproximada)IO latency (approximate) 5 ms (leitura), 10 ms (gravação)5 ms (read), 10 ms (write) 5 ms (leitura), 10 ms (gravação)5 ms (read), 10 ms (write) 2 ms (leitura/gravação)2 ms (read/write)
Indexação ColumnStoreColumnstore indexing N/DN/A S3 e acimaS3 and above Com suporteSupported
OLTP na memóriaIn-memory OLTP N/DN/A N/DN/A Com suporteSupported

Observação

Você pode obter um banco de dados SQL do Azure gratuito na camada de serviço básica em conjunto com uma conta gratuita do Azure para explorar o Azure.You can get a free Azure SQL database at the Basic service tier in conjunction with an Azure free account to explore Azure. Para obter informações, consulte Crie um banco de dados de nuvem gerenciado com sua conta gratuita do Azure.For information, see Create a managed cloud database with your Azure free account.

DTU de banco de dados único e limite de armazenamentoSingle database DTU and storage limits

Os tamanhos da computação são expressos em termos de DTUs (unidades de transação de banco de dados) para bancos de dados individuais e de eDTUs (unidades de transação do banco de dados elástico) para pools elásticos.Compute sizes are expressed in terms of Database Transaction Units (DTUs) for single databases and elastic Database Transaction Units (eDTUs) for elastic pools. Para saber mais sobre DTUs e eDTUs, confira modelo de compra baseado em DTU?For more on DTUs and eDTUs, see DTU-based purchasing model?

BasicBasic StandardStandard PremiumPremium
Tamanho máximo de armazenamentoMaximum storage size 2 GB2 GB 1 TB1 TB 4 TB4 TB
Máximo de DTUsMaximum DTUs 55 30003000 40004000

Importante

Em algumas circunstâncias, talvez seja necessário reduzir um banco de dados para recuperar o espaço não utilizado.Under some circumstances, you may need to shrink a database to reclaim unused space. Para obter mais informações, consulte gerenciar o espaço de arquivo no banco de dados SQL do Azure.For more information, see Manage file space in Azure SQL Database.

EDTU de pool elástico, armazenamento e limites de banco de dados em poolElastic pool eDTU, storage, and pooled database limits

BásicoBasic StandardStandard PremiumPremium
Tamanho máximo de armazenamento por banco de dadosMaximum storage size per database 2 GB2 GB 1 TB1 TB 1 TB1 TB
Tamanho máximo de armazenamento por poolMaximum storage size per pool 156 GB156 GB 4 TB4 TB 4 TB4 TB
Máximo de eDTUs por banco de dadosMaximum eDTUs per database 55 30003000 40004000
Máximo de eDTUs por poolMaximum eDTUs per pool 16001600 30003000 40004000
Número máximo de bancos de dados por poolMaximum number of databases per pool 500500 500500 100100

Importante

Mais de 1 TB de armazenamento na camada Premium está atualmente disponível em todas as regiões, exceto: Leste da China, Norte da China, Alemanha Central, Nordeste da Alemanha, Centro-oeste dos EUA, regiões US DoD e US Government Central.More than 1 TB of storage in the Premium tier is currently available in all regions except: China East, China North, Germany Central, Germany Northeast, West Central US, US DoD regions, and US Government Central. Nessas regiões, o armazenamento máximo na camada Premium é limitado a 1 TB.In these regions, the storage max in the Premium tier is limited to 1 TB. Para obter mais informações, confira Limitações atuais de P11-P15.For more information, see P11-P15 current limitations.

Importante

Em algumas circunstâncias, talvez seja necessário reduzir um banco de dados para recuperar o espaço não utilizado.Under some circumstances, you may need to shrink a database to reclaim unused space. Para obter mais informações, confira Gerenciar espaço para arquivo no Banco de Dados SQL do Azure.For more information, see manage file space in Azure SQL Database.

Parâmetro de comparação de DTUDTU Benchmark

As características físicas (CPU, memória, IO) associadas a cada medida de DTU são calibradas usando um parâmetro de comparação que simula a carga de trabalho do banco de dados real.Physical characteristics (CPU, memory, IO) associated to each DTU measure are calibrated using a benchmark that simulates real-world database workload.

Correlacionando resultados do parâmetro de comparação ao desempenho de um banco de dados realCorrelating benchmark results to real world database performance

É importante entender que todos os parâmetros de comparação são representativos e indicativos apenas.It is important to understand that all benchmarks are representative and indicative only. As taxas de transação obtidas com o aplicativo de parâmetro de comparação não serão iguais às que podem ser obtidas com outros aplicativos.The transaction rates achieved with the benchmark application will not be the same as those that might be achieved with other applications. O parâmetro de comparação compreende um conjunto de tipos de transação diferentes executados em um esquema com uma variedade de tabelas e de tipos de dados.The benchmark comprises a collection of different transaction types run against a schema containing a range of tables and data types. Embora o parâmetro de comparação exercite as mesmas operações básicas comuns a todas as cargas de trabalho OLTP, ele não representa qualquer classe específica de banco de dados ou de aplicativo.While the benchmark exercises the same basic operations that are common to all OLTP workloads, it does not represent any specific class of database or application. A meta do parâmetro de comparação é fornecer um guia razoável para o desempenho relativo de um banco de dados que pode ser esperado ao escalar ou reduzir verticalmente entre os tamanhos da computação.The goal of the benchmark is to provide a reasonable guide to the relative performance of a database that might be expected when scaling up or down between compute sizes. Na realidade, os bancos de dados de diferentes tamanhos e complexidade, lidam com combinações diferentes de cargas de trabalho e responderão de formas diferentes.In reality, databases are of different sizes and complexity, encounter different mixes of workloads, and will respond in different ways. Por exemplo, um aplicativo de E/S intensiva pode atingir os limites de E/S mais cedo ou um aplicativo de uso intensivo de CPU pode atingir os limites de CPU mais cedo.For example, an IO-intensive application may hit IO thresholds sooner, or a CPU-intensive application may hit CPU limits sooner. Não há nenhuma garantia de que qualquer banco de dados específico será dimensionado da mesma forma que o parâmetro de comparação em um aumento da carga.There is no guarantee that any particular database will scale in the same way as the benchmark under increasing load.

O parâmetro de comparação e sua metodologia são descritos em mais detalhes abaixo.The benchmark and its methodology are described in more detail below.

Resumo do parâmetro de comparaçãoBenchmark summary

O parâmetro de comparação mede o desempenho de um conjunto de operações básicas do banco de dados que ocorrem com mais frequência em cargas de trabalho de OLPT (transação online).The benchmark measures the performance of a mix of basic database operations that occur most frequently in online transaction processing (OLTP) workloads. Embora o parâmetro de comparação seja projetado com a computação em nuvem em mente, o esquema do banco de dados, o preenchimento dos dados e as transações foram projetados para ser amplamente representativos dos elementos básicos mais comumente usados em cargas de trabalho OLTP.Although the benchmark is designed with cloud computing in mind, the database schema, data population, and transactions have been designed to be broadly representative of the basic elements most commonly used in OLTP workloads.

EsquemaSchema

O esquema foi projetado para ter variedade e complexidade suficiente para dar suporte a uma ampla gama de operações.The schema is designed to have enough variety and complexity to support a broad range of operations. O parâmetro de comparação é executado em um banco de dados composto por seis tabelas.The benchmark runs against a database comprised of six tables. As tabelas recaem em três categorias: tamanho fixo, em escala e crescente.The tables fall into three categories: fixed-size, scaling, and growing. Há duas tabelas de tamanho fixo; três tabelas em escala e uma tabela crescente.There are two fixed-size tables; three scaling tables; and one growing table. As tabelas de tamanho fixo têm um número constante de linhas.Fixed-size tables have a constant number of rows. As tabelas em escala têm uma cardinalidade proporcional ao desempenho do banco de dados, mas não são alteradas durante o parâmetro de comparação.Scaling tables have a cardinality that is proportional to database performance, but doesn’t change during the benchmark. A tabela crescente é dimensionada como uma tabela em escala na carga inicial, mas depois a cardinalidade é alterada no curso da execução do parâmetro de comparação à medida que as linhas são inseridas e excluídas.The growing table is sized like a scaling table on initial load, but then the cardinality changes in the course of running the benchmark as rows are inserted and deleted.

O esquema inclui uma combinação de tipos de dados, incluindo inteiros, numéricos, caracteres e data/hora.The schema includes a mix of data types, including integer, numeric, character, and date/time. O esquema inclui chaves primárias e secundárias, mas nenhuma chave estrangeira – ou seja, não há restrições de integridade referencial entre as tabelas.The schema includes primary and secondary keys, but not any foreign keys - that is, there are no referential integrity constraints between tables.

Um programa de geração de dados gera os dados para o banco de dados inicial.A data generation program generates the data for the initial database. Os dados numéricos e inteiros são gerados com várias estratégias.Integer and numeric data is generated with various strategies. Em alguns casos, os valores são distribuídos aleatoriamente em um intervalo.In some cases, values are distributed randomly over a range. Em outros casos, um conjunto de valores é aleatoriamente permutado para garantir que uma distribuição específica seja mantida.In other cases, a set of values is randomly permuted to ensure that a specific distribution is maintained. Os campos de texto são gerados de uma lista ponderada de palavras para gerar dados de aparência realista.Text fields are generated from a weighted list of words to produce realistic looking data.

O banco de dados é dimensionado com base em um "fator de escala".The database is sized based on a “scale factor.” O fator de escala (abreviado como SF) determina a cardinalidade das tabelas em escala e crescentes.The scale factor (abbreviated as SF) determines the cardinality of the scaling and growing tables. Conforme descrito abaixo na seção Usuários e Definição, o tamanho do banco de dados, o número de usuários e o desempenho máximo são dimensionados proporcionalmente entre si.As described below in the section Users and Pacing, the database size, number of users, and maximum performance all scale in proportion to each other.

TransaçõesTransactions

A carga de trabalho consiste em nove tipos de transação, conforme mostrado na tabela a seguir.The workload consists of nine transaction types, as shown in the table below. Cada transação é projetada para realçar um conjunto de características do sistema em particular no mecanismo de banco de dados e no hardware do sistema, com alto contraste em relação às outras transações.Each transaction is designed to highlight a particular set of system characteristics in the database engine and system hardware, with high contrast from the other transactions. Essa abordagem facilita a avaliação do impacto dos diferentes componentes no desempenho geral.This approach makes it easier to assess the impact of different components to overall performance. Por exemplo, a transação "Leitura Intensa" gera um número significativo de operações de leitura do disco.For example, the transaction “Read Heavy” produces a significant number of read operations from disk.

Tipo de transaçãoTransaction Type DescriçãoDescription
Leitura SimplesRead Lite SELECT; na memória; somente leituraSELECT; in-memory; read-only
Leitura MédiaRead Medium SELECT; maior parte na memória; somente leituraSELECT; mostly in-memory; read-only
Leitura IntensaRead Heavy SELECT; maior parte fora da memória; somente leituraSELECT; mostly not in-memory; read-only
Atualização SimplesUpdate Lite UPDATE; na memória; leitura/gravaçãoUPDATE; in-memory; read-write
Atualização IntensaUpdate Heavy UPDATE; maior parte fora da memória; leitura/gravaçãoUPDATE; mostly not in-memory; read-write
Inserção SimplesInsert Lite INSERT; na memória; leitura/gravaçãoINSERT; in-memory; read-write
Inserção IntensaInsert Heavy INSERT; maior parte fora da memória; leitura/gravaçãoINSERT; mostly not in-memory; read-write
ExcluirDelete DELETE; combinação de na memória e não na memória; leitura/gravaçãoDELETE; mix of in-memory and not in-memory; read-write
CPU IntensaCPU Heavy SELECT; na memória; carga de CPU relativamente intensa; somente leituraSELECT; in-memory; relatively heavy CPU load; read-only

Combinação de carga de trabalhoWorkload mix

As transações são selecionadas aleatoriamente em uma distribuição ponderada com a combinação geral a seguir.Transactions are selected at random from a weighted distribution with the following overall mix. A combinação geral tem uma taxa de leitura/gravação de aproximadamente 2:1.The overall mix has a read/write ratio of approximately 2:1.

Tipo de TransaçãoTransaction Type % de combinação% of Mix
Leitura SimplesRead Lite 3535
Leitura MédiaRead Medium 2020
Leitura IntensaRead Heavy 55
Atualização SimplesUpdate Lite 2020
Atualização IntensaUpdate Heavy 33
Inserção SimplesInsert Lite 33
Inserção IntensaInsert Heavy 22
ExcluirDelete 22
CPU IntensaCPU Heavy 1010

Usuários e definiçãoUsers and pacing

O parâmetro de comparação de desempenho é direcionado de uma ferramenta que envia transações por meio de um conjunto de conexões para simular o comportamento de alguns usuários simultâneos.The benchmark workload is driven from a tool that submits transactions across a set of connections to simulate the behavior of a number of concurrent users. Embora todas as conexões e transações sejam geradas por máquina, para manter a simplicidade nos referimos a essas conexões como "usuários".Although all of the connections and transactions are machine generated, for simplicity we refer to these connections as “users.” Embora cada usuário opere independentemente dos demais, todos os usuários realizam o mesmo ciclo de etapas mostrado abaixo:Although each user operates independently of all other users, all users perform the same cycle of steps shown below:

  1. Estabeleça uma conexão de banco de dados.Establish a database connection.
  2. Repita até receber um sinal para sair:Repeat until signaled to exit:
    • Selecione uma transação aleatoriamente (de uma distribuição ponderada).Select a transaction at random (from a weighted distribution).
    • Execute a transação selecionada e meça o tempo de resposta.Perform the selected transaction and measure the response time.
    • Aguarde uma definição de atraso.Wait for a pacing delay.
  3. Feche a conexão de banco de dados.Close the database connection.
  4. Sair.Exit.

A definição de atraso (na etapa 2c) é selecionada aleatoriamente, mas com uma distribuição cuja média é de 1,0 segundo.The pacing delay (in step 2c) is selected at random, but with a distribution that has an average of 1.0 second. Portanto, cada usuário pode, em média, gerar no máximo uma transação por segundo.Thus each user can, on average, generate at most one transaction per second.

Regras de dimensionamentoScaling rules

O número de usuários é determinado pelo tamanho do banco de dados (em unidades de fator de escala).The number of users is determined by the database size (in scale-factor units). Há um usuário para cada cinco unidades de fator de escala.There is one user for every five scale-factor units. Devido à definição de atraso, um usuário pode gerar no máximo uma transação por segundo, em média.Because of the pacing delay, one user can generate at most one transaction per second, on average.

Por exemplo, um fator de escala de 500 (SF = 500) bancos de dados terá 100 usuários e pode atingir uma taxa máxima de 100 TPS.For example, a scale-factor of 500 (SF=500) database will have 100 users and can achieve a maximum rate of 100 TPS. Conduzir uma taxa TPS mais alta exige mais usuários e um banco de dados maior.To drive a higher TPS rate requires more users and a larger database.

Duração da medidaMeasurement duration

Uma execução válida do parâmetro de comparação exige uma duração da medida permanente de pelo menos uma hora.A valid benchmark run requires a steady-state measurement duration of at least one hour.

metricsMetrics

As principais métricas no parâmetro de comparação são a taxa de transferência e o tempo de resposta.The key metrics in the benchmark are throughput and response time.

  • A taxa de transferência é a medida de desempenho essencial no parâmetro de comparação.Throughput is the essential performance measure in the benchmark. A taxa de transferência é informada em transações por unidade de tempo, contando todos os tipos de transação.Throughput is reported in transactions per unit-of-time, counting all transaction types.
  • O tempo de resposta é uma medida da previsibilidade do desempenho.Response time is a measure of performance predictability. A restrição de tempo de resposta varia de acordo com a classe de serviço, com classes superiores de serviço com um requisito de tempo de resposta mais rigoroso, conforme mostrado abaixo.The response time constraint varies with class of service, with higher classes of service having a more stringent response time requirement, as shown below.
Classe de serviçoClass of Service Medida de taxa de transferênciaThroughput Measure Requisito de tempo de respostaResponse Time Requirement
PremiumPremium Transações por segundoTransactions per second 95º percentil em 0,5 segundo95th percentile at 0.5 seconds
StandardStandard Transações por minutoTransactions per minute 90º percentil em 1,0 segundo90th percentile at 1.0 seconds
BasicBasic Transações por horaTransactions per hour 80º percentil em 2,0 segundos80th percentile at 2.0 seconds

Próximas etapasNext steps