Aracılığıyla paylaş


Doku veri ambarında Önbelleğe Alma

Şunlar için geçerlidir: Microsoft Fabric'te SQL analiz uç noktası ve Ambarı

Veri gölünden veri almak, sorgu performansını önemli ölçüde etkileyerek önemli giriş/çıkış (GÇ) işlemidir. Microsoft Fabric'te Synapse Veri Ambarı, depolamadan veri okumalarını geliştirmek ve sorgu yürütme hızını yükseltmek için geliştirilmiş erişim desenleri kullanır. Ayrıca, yerel önbelleklerden yararlanarak uzak depolama okuma gereksinimini akıllıca en aza indirir.

Önbelleğe Alma, GÇ işlemlerini azaltarak veri işleme uygulamalarının performansını geliştiren bir tekniktir. Önbelleğe Alma sık erişilen verileri ve meta verileri yerel bellek veya yerel SSD disk gibi daha hızlı bir depolama katmanında depolar, böylece sonraki istekler doğrudan önbellekten daha hızlı sunulur. Daha önce bir sorgu tarafından belirli bir veri kümesine erişildiyse, sonraki sorgular bu verileri doğrudan bellek içi önbellekten alır. Yerel bellek işlemleri uzak depolamadan veri getirmeyle karşılaştırıldığında önemli ölçüde daha hızlı olduğundan bu yaklaşım GÇ gecikme süresini önemli ölçüde azaltıyor.

Önbelleğe Alma kullanıcıya tamamen saydamdır. Kaynak ne olursa olsun, ister ambar tablosu, ister OneLake kısayolu, hatta Azure dışı hizmetlere başvuran OneLake kısayolu olsun, sorgu eriştiği tüm verileri önbelleğe alır.

Bu makalenin devamında açıklanan iki tür önbellek vardır:

  • Belleğe yüklenmiş önbellek
  • Disk önbelleği

Belleğe yüklenmiş önbellek

Sorgu, depolama alanından verilere erişip veri aldığında, verileri özgün dosya tabanlı biçiminden bellek içi önbellekte yüksek oranda iyileştirilmiş yapılara dönüştüren bir dönüştürme işlemi gerçekleştirir.

Bellek içi önbelleğin doldurulma şeklini gösteren diyagram.

Önbellekteki veriler, analitik sorgular için iyileştirilmiş sıkıştırılmış sütun biçiminde düzenlenir. Her veri sütunu diğerlerinden ayrı olarak birlikte depolanır ve benzer veri değerleri birlikte depolandığından daha iyi sıkıştırmaya olanak sağlayarak bellek ayak izini azaltır. Sorguların toplama veya filtreleme gibi belirli bir sütunda işlem gerçekleştirmesi gerektiğinde, altyapı diğer sütunlardan gereksiz verileri işlemek zorunda olmadığından daha verimli çalışabilir.

Ayrıca, bu sütunlu depolama paralel işlemeye de uygundur ve bu da büyük veri kümeleri için sorgu yürütmeyi önemli ölçüde hızlandırabilir. Altyapı, modern çok çekirdekli işlemcilerden yararlanarak aynı anda birden çok sütun üzerinde işlem gerçekleştirebilir.

Bu yaklaşım özellikle sorguların toplamalar, filtreleme ve diğer veri işlemeleri gerçekleştirmek için büyük miktarda veriyi taramayı içerdiği analiz iş yükleri için yararlıdır.

Disk önbelleği

Bazı veri kümeleri bellek içi önbellekte barındırılamayacak kadar büyük. Bu veri kümelerinde hızlı sorgu performansını sürdürmek için Warehouse, bellek içi önbelleği tamamlayıcı bir uzantı olarak disk alanını kullanır. Bellek içi önbelleğe yüklenen tüm bilgiler de SSD önbelleğine seri hale getirilir.

Bellek içi ve SSD önbelleğinin nasıl doldurulacağını gösteren diyagram.

Bellek içi önbelleğin SSD önbelleğine kıyasla daha küçük bir kapasiteye sahip olduğu göz önünde bulundurulduğunda, bellek içi önbellekten kaldırılan veriler ssd önbelleğinde uzun süre kalır. Sonraki sorgu bu verileri istediğinde, SSD önbelleğinden bellek içi önbelleğe uzak depolamadan getirildiğinden çok daha hızlı bir hızda alınır ve sonuçta size daha tutarlı bir sorgu performansı sağlar.

Bellek içi önbelleğin SSD önbelleğinden nasıl doldurulacağını gösteren diyagram.

Önbellek yönetimi

Önbelleğe Alma sürekli olarak etkin kalır ve arka planda sorunsuz bir şekilde çalışır ve sizin müdahaleniz gerekmez. Önbelleğe almayı devre dışı bırakmak gerekli değildir, bunun yapılması sorgu performansında fark edilebilir bir bozulmaya neden olur.

Önbelleğe alma mekanizması Microsoft Fabric tarafından düzenlenip destekleniyor ve kullanıcılara önbelleği el ile temizleme özelliği sunmaz.

Tam önbellek işlem tutarlılığı, başlangıçta bellek içi önbelleğe yüklendikten sonra Veri İşleme Dili (DML) işlemleri gibi depolamadaki verilerde yapılan değişikliklerin tutarlı verilerle sonuçlanmasını sağlar.

Önbellek kapasite eşiğine ulaştığında ve yeni veriler ilk kez okunuyorsa, en uzun süre kullanılmayan nesneler önbellekten kaldırılır. Bu işlem, yeni veri akışı için alan oluşturmak ve en iyi önbellek kullanım stratejisini korumak için yürürlüğe konur.