Azure SQL拉伸数据库和SQL数据仓库

SQL扩展数据库

它可以将我们的冷数据透明安全地迁移到Microsoft Azure云。 Stretch数据库将数据分为两种类型。一个是频繁访问的热数据，第二个是不经常访问的冷数据。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，那么所有未完成的销售订单和计划销售订单中的所有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拉伸数据库。但是，这并不意味着我们需要以开放销售订单的方式更改应用程序，而无需转到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，并基于数据的位置，查询将自动发送到Stretch Database。

SQL Stretch Database的优点

• 它为受益于Azure的低成本的冷数据提供了经济高效的可用性，而不是扩展昂贵的本地存储。
• 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，并在维护时段内完成。数据的云部分的备份会自动运行。
• 即使在迁移过程中，它也可以确保我们的数据安全。它为移动中的数据提供加密。行级安全性和其他高级SQL Server安全性功能也可以与Stretch Database一起使用来保护我们的数据。

SQL数据仓库

Azure内的Microsoft SQL数据仓库是基于云的横向扩展数据库，能够处理关系和非关系数据，而SQL数据仓库基于大规模并行处理体系结构。

在此体系结构中，请求由控制节点接收，优化并传递到计算节点以并行工作。 SQL数据仓库将数据存储在Premium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： SQL数据仓库中的资源分配以数据仓库单元(DWU)进行衡量。 DWU是对分配给我们的SQL数据仓库的基础资源(如CPU，内存，IOPS)的一种度量。

数据仓库单元提供了三个精确指标的度量，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/聚合采用标准数据仓库查询。它扫描大量行，然后执行复杂的聚合。这是I / O和CPU密集型操作。
• 负载：此指标衡量将数据提取到服务中的能力。此度量标准旨在强调服务的网络和CPU方面。
• 选择创建表(CTAS)： CTAS衡量复制表的能力。它涉及从存储读取数据，将数据分布在设备的各个节点上，然后再次将其写入存储。它是CPU，IO和网络密集型操作。