प्रदर्शन सुधार लागू करें

Microsoft Fabric के साथ डेटा ट्रांसफॉर्म करें और विश्लेषण करें

Luis Silva

Solution Architect - Data & AI

ऑप्टिमाइज़ेशन रणनीतियाँ

Fabric आइटम्स के डिजाइन को ऑप्टिमाइज़ करें
{{2}} को स्केल अप करें
{{3}} को स्केल आउट करें

SQL का ऑप्टिमाइज़ेशन

क्वेरियों को सिर्फ ज़रूरी कॉलम और ऑपरेशनों तक सीमित रखें

उदाहरण: SQL SELECT जिसमें सभी कॉलम की बजाय केवल चुने हुए कॉलम सेलेक्ट किए गए हैं

SQL का ऑप्टिमाइज़ेशन

क्वेरियों को सिर्फ ज़रूरी कॉलम और ऑपरेशनों तक सीमित रखें
संभव हो तो सबसे छोटे डेटा टाइप्स का उपयोग करें

उदाहरण: CREATE TABLE जहाँ न्यूमेरिक कॉलम का डेटा टाइप BIGINT से INT किया गया है

SQL का ऑप्टिमाइज़ेशन

क्वेरियों को सिर्फ ज़रूरी कॉलम और ऑपरेशनों तक सीमित रखें
संभव हो तो सबसे छोटे डेटा टाइप्स का उपयोग करें
स्टार स्कीमा डिजाइन अपनाएँ

SQL का ऑप्टिमाइज़ेशन

क्वेरियों को सिर्फ ज़रूरी कॉलम और ऑपरेशनों तक सीमित रखें
संभव हो तो सबसे छोटे डेटा टाइप्स का उपयोग करें
स्टार स्कीमा डिजाइन अपनाएँ
सिस्टम व्यूज़ से क्वेरी उपयोग मॉनिटर करें

SELECT *
FROM sys.dm_exec_requests;

नोटबुक्स का ऑप्टिमाइज़ेशन

Spark History Server का लाभ लें

Spark UI वेब पेज का स्क्रीनशॉट

नोटबुक्स का ऑप्टिमाइज़ेशन

Spark History Server का लाभ लें
उपयोग में न होने पर सक्रिय Spark सेशंस रोकें

नोटबुक्स का ऑप्टिमाइज़ेशन

Spark History Server का लाभ लें
उपयोग में न होने पर सक्रिय Spark सेशंस रोकें
डेटा जॉइन करते समय, जॉइन से पहले मेमोरी में डेटा की मात्रा घटाएँ

डेटाफ्लो का ऑप्टिमाइज़ेशन

सॉर्टिंग जैसी महँगी operations को कम करें

नमूना dataflow जहाँ सॉर्ट ऑपरेशन की जरूरत न होने पर उसे हटाया गया है

डेटाफ्लो का ऑप्टिमाइज़ेशन

सॉर्टिंग जैसी महँगी operations को कम करें
Query folding
- प्रोसेसिंग कार्यों को डेटा स्रोत पर ऑफ़लोड करें

नमूना dataflow स्टेप: जब query folding नहीं होती, तो मूल्यांकन डेटा स्रोत के बाहर होता है; जब folding होती है, तो ऑपरेशन डेटा स्रोत पर ही मूल्यांकित होता है

डेटाफ्लो का ऑप्टिमाइज़ेशन

सॉर्टिंग जैसी महँगी operations को कम करें
Query folding
- प्रोसेसिंग कार्यों को डेटा स्रोत पर ऑफ़लोड करें
Staging On/Off
- छोटे डेटा लोड या सरल transformations के लिए डिसेबल करें
- बड़े डेटा लोड या जटिल transformations के लिए एनेबल करें

डेटाफ्लो क्वेरी में Enable Staging विकल्प का स्क्रीनशॉट

स्केल अप

SKU आकार बढ़ाएँ
उच्च SKU = अधिक compute capacity

Fabric Azure में उपलब्ध विभिन्न SKUs की तालिका, सबसे छोटे F2 से सबसे बड़े F2048 तक v

स्केल अप

उदाहरण: v-cores बढ़ाकर Fabric capacity को स्केल अप करना

उदाहरण: F64 (8 v-cores) से F128 (16 v-cores) तक स्केल अप करें

स्केल आउट

कुछ आइटम्स को दूसरी Fabric capacity पर शिफ्ट करें।
वर्कलोड्स को आइसोलेट करें
- प्रोडक्शन बनाम नॉन-प्रोडक्शन
- बिज़नेस के अलग क्षेत्र, जैसे एग्जीक्यूटिव रिपोर्टिंग के लिए अलग capacity

स्केल आउट

उदाहरण: दूसरी capacity जोड़कर और वर्कलोड मूव करके Fabric capacity को स्केल आउट करना

अभ्यास करते हैं!

Microsoft Fabric के साथ डेटा ट्रांसफॉर्म करें और विश्लेषण करें