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Que es azure sql datawarehouse

  • 1. 1 21-Feb-19 Arquitectura y ejemplos Eduardo Castro, Microsoft Regional Director Azure SQL Data Warehouse • Partes de esta presentación están basada en Contenido Público de Microsoft Ignite
  • 2. 2 21-Feb-19 Sistemas y procesos fragmentados Múltiples herramientas y conjuntos de habilidades Información detallada sobre datos desconectados Alto costo de propiedad Administre el volumen y la variedad de datos en todos los repositorios de datos Lógica Mantener datos históricos de fuentes variadas Tradicional Obtenga información en tiempo real sin afectar el rendimiento Operacional El almacenamiento de datos moderno es desafiante Arquitecturas de referencia de SQL Server 2016 + Azure SQL Data Warehouse Azure Data Lake Productos de Microsoft Data Warehouse Administre el volumen y la variedad de datos en todos los repositorios de datos Mantener datos históricos de fuentes variadas Obtenga información en tiempo real sin afectar el rendimiento LógicaTradicional Operacional
  • 3. 3 21-Feb-19 DW a tu manera DW integral Local Nube • Escalabilidad elástica para una demanda impredecible • Pague por lo que necesita • Implementación más rápida • Flexibilidad y elección de la última generación de hardware • Ofertas fuera de la caja con riesgo reducido y mayor confianza PRE-INGENIERÍA + • Cumple estrictas normas de cumplimiento normativo • Habilite una gobernanza de datos sólida CONSTRUYE TU PROPIO • Almacenamiento de datos local (o IaaS) • Cargas de trabajo de misión crítica • Costes iniciales (CAPEX) SQL Server 2016 • Almacenamiento de datos basado en la nube • Pague a medida que avanza (OPEX) • Cargas de trabajo ad hoc Azure SQL Data Warehouse Comparación de alto nivel
  • 4. 4 21-Feb-19 Introducción a SQL Data Warehouse Almacenamiento de datos relacionales completamente administrado como servicio El primer almacén de datos de nube elástica con capacidades de nivel empresarial Apoye los conjuntos de datos más pequeños a los más grandes Introducción a Azure SQL Data Warehouse DW relacional almacenamiento de datos como un servicio, completamente administrado por Microsoft Almacenamiento de datos en la nube con de nivel empresarial Integrado con activos locales y en la nube Facturación de computación y almacenamiento Pague por lo que necesita Alto rendimiento sin reescribir aplicaciones Bajo costo para datos latentes Infraestructura, gestión y soporte proporcionados Escalabilidad a petabytes de datos con el procesamiento MPP Redimensionar nodos de computación < 1 minuto Diseñado para cargas de trabajo "bajo demanda" Integrado con la plataforma de Azure y otros servicios de Microsoft Permite soluciones híbridas Basado en la experiencia y la tecnología de SQL Server
  • 5. 5 21-Feb-19 Escalabilidad elástica Spin up para cargas de trabajo pesadas, ciclo hacia abajo para la actividad diaria Compre tiempo a la información basada en lo que necesita, cuando lo necesite Elija el combo de computación y almacenamiento que satisfaga sus necesidades Portal
  • 6. 6 21-Feb-19 Administración-PowerShell C:PS>$ServerName = “DemoServer” C:PS>$DatabaseName = “SampleDW” C:PS>$ServiceObjective = “B89B9C6A-4EC2-4EB8-99DB- 6D2807E6AAB” (DW1000) C:PS>$Database = Get-AzureSqlDatabase -ServerName $ServerName -DatabaseName $DatabaseName C:PS>Set-AzureSqlDatabase –ServerName $ServerName –ServiceObject $ServiceObjective Ejemplo-TSQL ALTER DATABASE [dbo].[SampleDW] { SET SERVICE_OBJECTIVE = 'DW1000' };
  • 7. 7 21-Feb-19 Pausa Los datos permanecen en su lugar – sin recarga/restauración de datos Cuando está en pausa, el almacenamiento a escalabilidad de nube es costo mínimo Automatizar a través de PowerShell/REST API $$$$ Vs MPP frente a la arquitectura SMP
  • 8. 8 21-Feb-19 SQL DW: creación de la base de DB de SQL Elastic, petabyte Scale DW optimizado 99,99% de tiempo de actividad SLA, Restauración geográfica Cumplimiento de Azure (ISO, HIPAA, UE, etc.) Verdadera experiencia de SQL Server; Las herramientas existentes solo funcionan SQL DW DB DE SQL Niveles de servicio Compatibilidad con SQL Server SQL listo para la empresa para escenarios de DW sofisticados Las herramientas y scripts de SQL serversql Server existentes solo funcionan Mejoras continuas en la superficie del lenguaje Programación modular (escribir una vez, ejecutar varias veces) Ejecución de código más rápida Lógica de programación encapsulada Mantenimiento más sencillo de tablas grandes Mejora el rendimiento Escalabilidad y disponibilidad mejoradas Permite un uso adecuado y comparaciones de caracteres en diferentes idiomas Tecnología de almacén columnar para el mejor rendimiento de consultas de DW en su clase
  • 9. 9 21-Feb-19 Consulta de datos no estructurados mediante polybase/T-SQL Consulta T-SQL SQL Server Hadoop Citar: ************************ ********************** ********************* ********************** *********************** $658,39 Jim Gray Nombre 11/13/58 Dob Wa Estado Ann Smith 04/29/76 ME Ejemplo TSQL-Setup -- This is only one time for a database CREATE MASTER KEY; CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = 'SecurePassword'; -- This is required once per a new credential. CREATE CREDENTIAL ProdCreds ON DATABASE WITH IDENTITY = ‘StorageName', Secret = 'StorageKeyValueGoesHere';
  • 10. 10 21-Feb-19 TSQL de ejemplo: origen de datos -- Create a data source CREATE EXTERNAL DATA SOURCE [WebLogSource] WITH ( TYPE = HADOOP, LOCATION = 'wasbs://weblogs@sqldwdemo.blob.core.windows.net/', CREDENTIAL = ProdCreds ); TSQL de ejemplo: formato de archivo -- Create the file format CREATE EXTERNAL FILE FORMAT [WebLogFormat] WITH ( FORMAT_TYPE = DELIMITEDTEXT, FORMAT_OPTIONS ( FIELD_TERMINATOR = ‘|', DATE_FORMAT = 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss' ) );
  • 11. 11 21-Feb-19 TSQL de ejemplo: tabla externa CREATE EXTERNAL TABLE [WebLogs] ( url VARCHAR(50), event_date DATE, user_IP VARCHAR(50) ) WITH ( LOCATION='weblogs', DATA_SOURCE = WebLogData, FILE_FORMAT = WebLogFormat ); TSQL de ejemplo-consultas -- Join Local and External tables SELECT Day, Products, COUNT(*) AS [Visits] FROM WebLogs wl INNER JOIN Products p ON p.Url = wl.url WHERE wl.event_date > DATEADD(DAY, -30, GETDATE());
  • 12. 12 21-Feb-19 Simetría Integrado con Power BI, Azure machine learning y Azure Data Factory Servicio de aplicaciones Base de datos SQL de Azure Aprendizaje automático de Azure Aplicación inteligente Hadoop Datos de Azure SQL Datawarehouse Power BI Unidad de almacenamiento de datos (DWU) Simplemente compre el rendimiento de la consulta que necesita, no solo el hardware Cuantificados por objetivos de carga de trabajo: cómo se escanean, cargan y copian las filas rápidas Medida de potencia Transparencia Primer servicio DW para ofrecer energía informática a petición, independiente del almacenamiento A petición Analizar filas 1B 100 DWU = 297 seg. 400 DWU = 74 seg. 800 DWU = 37 seg. 1.600 DWU = 19 seg. Velocidad de escaneo Xx Fila de M/sec Carga Tasa XX K fila/seg. Tasa de copia de tabla Xx Fila de K/sec 100 DWU
  • 13. 13 21-Feb-19 Presentamos DWU DWU Capacidad de la base de datos CREATE DATABASE MyDB COLLATE SQL_Latin1_General_CP1_CI_AS ( EDITION = 'DataWarehouse' , SERVICE_OBJECTIVE = 'DW400' , MAXSIZE = 10240 GB ) ; 1TB/DWU100 es buen lugar para comenzar
  • 14. 14 21-Feb-19 Tempdb Tamaño 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 Capacity (GB) Gestión de carga DWU Lectores Escritores Guía de texto delimitado • Divida los datos uniformemente en varios archivos • Un archivo por lector • El texto delimitado es el más rápido El texto comprimido limita el acceso simultáneo a los archivos de texto Dividir datos entre archivos O Utilizar un formato de archivo diferente
  • 15. 15 21-Feb-19 Servicio de movimiento de datos (DMS) Existe en los nodos de control y computación Responsable de todo el movimiento de datos de carga y consulta Cómo se mueven los datos Ejemplo simple SELECT COUNT_BIG(*) FROM dbo.[FactInternetSales]; SELECT SUM(*) FROM dbo.[FactInternetSales]; SELECT COUNT_BIG(*) FROM dbo.[FactInternetSales]; SELECT COUNT_BIG(*) FROM dbo.[FactInternetSales]; SELECT COUNT_BIG(*) FROM dbo.[FactInternetSales]; SELECT COUNT_BIG(*) FROM dbo.[FactInternetSales]; Calcular Control
  • 16. 16 21-Feb-19 CREATE TABLE [build].[FactOnlineSales] ( [OnlineSalesKey] int NOT NULL , [DateKey] datetime NOT NULL , [StoreKey] int NOT NULL , [ProductKey] int NOT NULL , [PromotionKey] int NOT NULL , [CurrencyKey] int NOT NULL , [CustomerKey] int NOT NULL , [SalesOrderNumber] nvarchar(20) NOT NULL , [SalesOrderLineNumber] int NULL , [SalesQuantity] int NOT NULL , [SalesAmount] money NOT NULL ) WITH ( CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX , DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN ) ; Creación de tablas distribuidas CREATE TABLE [build].[FactOnlineSales] ( [OnlineSalesKey] int NOT NULL , [DateKey] datetime NOT NULL , [StoreKey] int NOT NULL , [ProductKey] int NOT NULL , [PromotionKey] int NOT NULL , [CurrencyKey] int NOT NULL , [CustomerKey] int NOT NULL , [SalesOrderNumber] nvarchar(20) NOT NULL , [SalesOrderLineNumber] int NULL , [SalesQuantity] int NOT NULL , [SalesAmount] money NOT NULL ) WITH ( CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX , DISTRIBUTION = HASH([ProductKey]) ) ; DISTRIBUCIÓN ROUND ROBIN 1 3 1 4 1 6 1 5 1 7 1 8 2 0 1 9 2 1 2 2 2 4 2 3 2 5 2 6 2 8 2 7 2 9 3 0 3 2 3 1 3 3 3 4 3 6 3 5 3 7 3 8 4 0 3 9 4 1 4 2 4 4 4 3 4 5 4 6 4 8 4 7 4 9 5 0 5 2 5 1 5 3 5 4 5 6 5 5 5 7 5 8 6 0 5 9 0 1 0 2 0 4 0 3 0 5 0 6 0 8 0 7 0 9 1 0 1 2 1 1
  • 19. 19 21-Feb-19 Información general sobre Azure SQL Data Warehouse Integración con los servicios de Power BI, ADF y machine learning Almacenamiento y computación separados Escalabilidad elástica Escalar-hacia fuera relacional almacén de datos