Azure SQL Stretch Database 和 SQL 数据仓库

SQL Stretch Database

它可以将我们的冷数据透明且安全地迁移到 Microsoft Azure 云。 Stretch Database 将数据分为两种类型。一种是热数据，可以频繁访问；第二种是冷数据，不经常访问。此外，我们可以为硬数据和冷数据定义策略或标准。

例如 - 如果我们有一个销售订单表，所有那些未完成的和正在处理的销售订单都可以是热数据，而所有已关闭的销售订单都可以是冷数据。冷数据将透明地迁移到 Azure SQL Stretch Database。但是，这并不意味着我们需要更改我们的应用程序，以便对于未完成的销售订单，我们需要访问 Azure SQL Stretch Database。

我们可以在应用程序中使用相同的查询来获取数据，并且根据数据的位置，查询将自动发送到 Stretch Database。

SQL Stretch Database 的优点

• 它为冷数据提供经济高效的可用性，受益于 Azure 的低成本，而不是扩展昂贵的本地存储。
• 它不需要更改现有查询或应用程序。数据的位置对应用程序是透明的。
• 它减少了我们数据的本地维护和存储。我们本地数据的备份运行速度更快，并在维护窗口内完成。我们云部分数据的备份自动运行。
• 即使在迁移过程中，它也能保证我们数据的安全。它为我们传输中的数据提供加密。行级安全性和其他高级 SQL Server 安全功能也适用于 Stretch Database 来保护我们的数据。

SQL 数据仓库

Azure 中的 Microsoft SQL 数据仓库是一个基于云的、可横向扩展的数据库，能够处理海量数据，包括关系数据和非关系数据。 SQL 数据仓库基于大规模并行处理架构。

在这种架构中，请求由控制节点接收、优化，并传递到计算节点以并行执行工作。 SQL 数据仓库将数据存储在高级本地冗余存储中，并链接到计算节点以进行查询提取。

SQL 数据仓库的组件

数据仓库单元： 分配给我们的 SQL 数据仓库的资源以数据仓库单元 (DWU) 来衡量。 DWU 衡量的是底层资源，例如 CPU、内存、IOPS，这些资源被分配给我们的 SQL 数据仓库。

数据仓库单元提供了对三个精确指标的衡量，这些指标与数据仓库工作负载性能高度相关。

• 扫描/聚合： 扫描/聚合采用标准的数据仓库查询。它扫描大量行，然后执行复杂的聚合。它是一种 I/O 和 CPU 密集型操作。
• 加载： 此指标衡量将数据摄取到服务中的能力。此指标旨在强调服务的网络和 CPU 方面。
• 创建表并选择 (CTAS)： CTAS 衡量复制表的能力。它涉及从存储读取数据，将其分布在设备的节点上，然后再次将其写入存储。它是一种 CPU、IO 和网络密集型操作。