Triển khai cải thiện hiệu năng

Biến đổi và Phân tích Dữ liệu với Microsoft Fabric

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

Chiến lược tối ưu hóa

Ví dụ câu lệnh SQL SELECT rút gọn từ chọn tất cả cột sang chỉ chọn cột cụ thể

Ví dụ câu lệnh CREATE TABLE nơi kiểu dữ liệu của cột số được đổi từ BIGINT sang INT

SELECT *
FROM sys.dm_exec_requests;

Ảnh chụp trang web Spark UI

Luồng dữ liệu mẫu nơi bỏ thao tác sắp xếp nếu không cần thiết

Bước dataflow mẫu. Khi không có query folding, đánh giá bước diễn ra ngoài nguồn dữ liệu. Khi có query folding, thao tác được nguồn dữ liệu xử lý

Giảm thiểu thao tác tốn kém như sắp xếp
Query folding
- Đẩy xử lý về nguồn dữ liệu
Bật/Tắt Staging
- Tắt cho tải nhỏ hoặc biến đổi đơn giản
- Bật cho tải lớn hoặc biến đổi phức tạp

Ảnh chụp tùy chọn Enable Staging trong truy vấn dataflow

Bảng liệt kê các SKU Azure Fabric, từ nhỏ nhất F2 đến lớn nhất F2048 v

Minh họa scale up dung lượng Fabric bằng cách tăng số v-core

Ví dụ: Scale up từ F64 (8 v-core) lên F128 (16 v-core)

Chuyển một số mục sang dung lượng Fabric khác.
Cô lập khối lượng công việc
- Sản xuất vs phi sản xuất
- Các mảng kinh doanh khác nhau, ví dụ dung lượng riêng cho báo cáo điều hành

Minh họa scale out dung lượng Fabric bằng cách thêm dung lượng thứ hai và chuyển một workload sang đó

Biến đổi và Phân tích Dữ liệu với Microsoft Fabric