Benchmarking SQL數據倉庫DWU

我在一起進行了一些簡單的分析，以便基於CTAS語句對DWU對讀寫的影響進行基準測試。Benchmarking SQL數據倉庫DWU

該查詢正在將1.7b行表聚合到993k行的表中。源和目標表是循環分配（來源不會是RR長期的，會移動到HASH）查詢大致如下：

create table CTAS_My_DWU_Test 
with (distribution = round_robin) 
as 
select TableKey1, TableKey2, 
SumCcolumn=SUM(SalesAmt), 
MaxQuantity=MAX(SalesQty), 
MinQuantity=MIN(SalesQty) 
from FactSales 
group by TableKey1, TableKey2 
option (label='MyDWUTest');

我分析通過sys.dm_pdw_dms_workers DMV性能，對於type = DIRECT_READER和type = WRITER，每個分佈獲取平均bytes_per_second。

我的過程是更改DWU，刪除CTAS，重新創建它並分析DMV中的數據。

我在增加DWU時沒有看到性能的持續改進。我的目標是尋找計算增加的明確證據，但有時候較高的DWU會比較小的DWU返回更少的bytes_per_sec。

如果我碰巧在同一個DWU上運行CTAS語句兩次，而不經過縮放過程，則後續執行的運行速度將快近10倍。

在基於一個表的過程中尋找幫助，想要暫時保持數據移動/連接方程。

來源

2016-08-25 BenOnline

好問題！當數據移動較少時，Azure SQL數據倉庫的體系結構更具性能。我建議按照本文中的步驟來確定哪一步會降低進程的速度：https://azure.microsoft.com/en-us/documentation/articles/sql-data-warehouse-manage-monitor/

您的查詢可能會在串行中分析1.7b行上的每個聚合，但並不會最大限度地提高並行性我們的產品，但找出發生的最好方法是查看上面鏈接中的查詢計劃等。

至於重複運行時的10倍性能，這來自我們系統中的內部緩存。

讓我們知道您在查詢計劃，執行計劃等中找到的是什麼。

來源

2016-09-15 18:57:25

Benchmarking SQL數據倉庫DWU

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