Как функции масштабирования Azure SQL изменяют структуру схемы?

Другими словами, чем дизайн схемы в Azure SQL должен отличаться от дизайна схемы для SQL на виртуальной машине или оборудовании? Какие дополнительные факторы должен учитывать администратор баз данных при разработке схем для баз данных Azure SQL и управляемых экземпляров?

Чтобы сузить круг вопросов, вы можете ограничить свой ответ выбором и дизайном первичного и кластерного ключа OLTP.

Для некоторого контекста для моего, по общему признанию, широкого вопроса я не нашел исчерпывающего ресурса для руководства по проектированию схемы в контексте функций масштабирования Azure SQL PaaS. При проектировании схемы базы данных с учетом Azure SQL необходимо определить, какие варианты проектирования позволят максимально увеличить полезность и упростить будущую реализацию функций масштабирования, включая сегментирование, синхронизацию данных SQL, >Прочтите горизонтальное масштабирование и гипермасштабирование?

Весьма вероятно, что "это зависит" является правильным ответом (но без зеленой галочки).

Тем не менее, я считаю это важным вопросом и хочу начать разговор здесь, в SO, и получить самые полезные ответы в одном месте.

Наиболее правильные ответы будут практичны в небольших масштабах, а также будут совместимы с функциями масштабирования Azure SQL без серьезного рефакторинга.

Другие подобные вопросы имеют устаревшие ответы и были опубликованы до того, как были введены многие из этих функций:

Требования к архитектуре для масштабирования таблиц/схем SQL Azure

Первичный ключ в базе данных Azure SQL


person David Cobb    schedule 01.01.2021    source источник


Ответы (1)


Основное отличие заключается в том, что для мультитенантных решений предпочтение отдается базе данных на одного арендатора, поскольку большое количество баз данных, распределенных по нескольким эластичным пулам или управляемым экземплярам, ​​намного проще, чем на виртуальных машинах или локально.

Кроме того, решения HA/DR для базы данных SQL Azure накладывают ограничения на скорость ведения журналов, поэтому вы будете использовать Columnstore и массовую загрузку для больших таблиц в OLAP и смешанных рабочих нагрузках.

person David Browne - Microsoft    schedule 01.01.2021