使用作业模拟优化查询

提高Azure 流分析（ASA）作业性能的一种方法是在查询中应用并行度。 本文演示如何使用Azure门户中的作业模拟和Visual Studio Code（VS Code）来评估流分析作业的查询并行度。 了解如何使用不同数量的流式处理单元可视化查询执行，并基于编辑建议改进查询并行度。

什么是并行查询？

查询并行度通过创建多个进程（或流节点）并并行执行查询来划分查询的工作负荷。 它大大减少了查询的总体执行时间，因此需要更少的流式处理时间。

若要使作业并行，必须对齐所有输入、输出和查询步骤，并使用相同的分区键。 查询逻辑分区由用于聚合的键（GROUP BY）确定。

若要详细了解查询并行化，请参阅在 Azure 流分析中利用查询并行化。

在 VS Code 中使用作业模拟

作业模拟功能模拟作业如何在Azure中运行拓扑。 在本教程中，你将了解如何根据编辑建议提高查询性能，并使其并行执行。 例如，我们使用一个非并行作业，从一个事件中心获取输入数据，并将结果发送到另一个事件中心。

Prerequisites:

• VS Code 的 ASA 工具扩展。 如果尚未安装，请按照 本指南 进行安装。
• 为流分析作业配置实时输入和实时输出。
• 必须在查询中包含实时输入和输出。

1. 在 VS Code 中打开 ASA 项目。 转到查询文件 *.asaql ，然后选择 “模拟作业 ”以启动作业模拟。

   

2. 在“ 关系图 ”选项卡下，它显示分配给作业的流节点数以及每个流式处理节点中的分区数。 以下截图展示了一个非并行作业的示例，其中数据在节点之间流动。

   

3. 由于此查询 不是 并行的，因此可以选择“ 增强功能 ”选项卡以查看有关改进查询的建议。

   

4. 在增强功能列表中选择查询步骤，将突出显示相应的行，可以根据建议编辑查询。

   

   注释

   这些是用于改进查询并行度的编辑建议。 但是，如果在所有分区中使用聚合函数，则并行查询可能不适用于你的方案。

5. 在本示例中，将 PartitionId 添加到 line#22 并保存更改。 然后，可以使用 刷新模拟 来获取新关系图。

   

6. 还可以调整 流式处理单元，以模拟在不同 SU 下流式处理节点的分配方式。 它让你了解需要多少 SU 来处理工作负荷。

   

在 Azure 门户中使用作业模拟

1. 转到Azure门户中的查询编辑器，然后在底部窗格中选择“作业模拟”。 它根据您的查询和预定义的流单元模拟作业运行拓扑。
2. 选择“增强功能”以查看改进查询并行度的建议。
3. 调整流式处理单元以查看处理工作负荷所需的 SU 数。

处理器级关系图

在您调整流式处理单元以模拟您的作业拓扑之后，可以展开任何流式处理节点，查看您的数据在处理器级别的处理情况。

处理器级关系图允许你：

• 观察如何在每个流式处理节点上分配和处理输入分区。
• 了解每个计算处理器的时间偏移。
• 提供有关输入和输出处理器是否并行对齐的信息。

若要将处理器映射到查询步骤，请在图表中双击。 此功能可帮助你查找执行聚合的查询步骤。

改进建议

下面是增强功能的说明：

后续步骤

若要详细了解查询并行化和作业关系图，请查看以下教程：

• 使用作业关系图调试查询
• Azure门户中的流分析作业关系图（预览版）
• 在 Azure 门户中使用物理作业关系图（预览版）进行调试。