Azure Synapse Analytics 中专用 SQL 池的内存和并发限制
查看分配给 Azure Synapse Analytics 中的各个性能级别和资源类的内存和并发限制。
数据仓库容量设置
以下各表显示了不同性能级别的数据仓库的最大容量。 若要更改性能级别,请参阅缩放计算 - 门户。
服务级别
服务级别范围为 DW100c 到 DW30000c。
性能级别 | 计算节点 | 每个计算节点的分布区数 | 每个数据仓库的内存 (GB) |
---|---|---|---|
DW100c | 1 | 60 | 60 |
DW200c | 1 | 60 | 120 |
DW300c | 1 | 60 | 180 |
DW400c | 1 | 60 | 240 |
DW500c | 1 | 60 | 300 |
DW1000c | 2 | 30 | 600 |
DW1500c | 3 | 20 | 900 |
DW2000c | 4 | 15 | 1200 |
DW2500c | 5 | 12 | 1500 |
DW3000c | 6 | 10 | 1800 |
DW5000c | 10 | 6 | 3000 |
DW6000c | 12 | 5 | 3600 |
DW7500c | 15 | 4 | 4500 |
DW10000c | 20 | 3 | 6000 |
DW15000c | 30 | 2 | 9000 |
DW30000c | 60 | 1 | 18000 |
最大服务级别为 DW30000c,包含 60 个计算节点,每个计算节点有一个分布区。 例如,DW30000c 级别的 600 TB 数据仓库的每个计算节点可以处理大约 10 TB 数据。
注意
Synapse 专用 SQL 池是一项常青的平台服务。 在云中的共担责任模型下,Azure 继续投资改进托管专用 SQL 池的底层软件和硬件。 因此,支持给定性能级别 (SLO) 的节点数量或计算机硬件类型可能会发生变化。 此处列出的计算节点数仅供参考,不应将其用于调整大小或性能目的。 无论节点数量或底层基础结构如何,Azure 的目标都是按照 SLO 交付性能;因此,我们建议所有调整大小练习都必须使用 cDWU 作为指南。 有关 SLO 和计算数据仓库单位的详细信息,请参阅专用 SQL 池(以前称为 SQL DW)的数据仓库单位 (DWU)。
工作负载组的并发最大值
随着工作负载组的引入,并发槽位的概念不再适用。 每个请求的资源按百分比分配,并在工作负载组定义中指定。 但是,即使删除了并发槽位,每个查询也需要基于服务级别的最小资源量。 下表定义了各服务级别协议中,每个查询所需的最小资源量以及可以实现的关联并发。
服务级别 | 最大并行查询 | REQUEST_MIN_RESOURCE_GRANT_PERCENT 支持的最小百分比 |
---|---|---|
DW100c | 4 | 25% |
DW200c | 8 | 12.5% |
DW300c | 12 | 8% |
DW400c | 16 | 6.25% |
DW500c | 20 | 5% |
DW1000c | 32 | 3% |
DW1500c | 32 | 3% |
DW2000c | 48 | 2% |
DW2500c | 48 | 2% |
DW3000c | 64 | 1.5% |
DW5000c | 64 | 1.5% |
DW6000c | 128 | 0.75% |
DW7500c | 128 | 0.75% |
DW10000c | 128 | 0.75% |
DW15000c | 128 | 0.75% |
DW30000c | 128 | 0.75% |
资源类的并发最大值
为了确保每个查询都有足够的资源来有效执行,Synapse SQL 会通过向每个查询分配并发槽位来跟踪资源利用率。 系统根据重要性和并发槽位将查询放入某个队列。 查询在队列中等待,直到有足够的并发槽位可用。 重要性和并发槽位确定了 CPU 优先级。 有关详细信息,请参阅分析工作负荷。
静态资源类
下表显示了每个静态资源类的最大并发查询数和并发槽位数。
服务级别 | 最大并行查询 | 可用的并发槽位数 | staticrc10 使用的槽位数 | staticrc20 使用的槽位数 | staticrc30 使用的槽位数 | staticrc40 使用的槽位数 | staticrc50 使用的槽位数 | staticrc60 使用的槽位数 | staticrc70 使用的槽位数 | staticrc80 使用的槽位数 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
DW100c | 4 | 4 | 1 | 2 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 | 4 |
DW200c | 8 | 8 | 1 | 2 | 4 | 8 | 8 | 8 | 8 | 8 |
DW300c | 12 | 12 | 1 | 2 | 4 | 8 | 8 | 8 | 8 | 8 |
DW400c | 16 | 16 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 16 | 16 | 16 |
DW500c | 20 | 20 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 16 | 16 | 16 |
DW1000c | 32 | 40 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 32 | 32 |
DW1500c | 32 | 60 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 32 | 32 |
DW2000c | 48 | 80 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 64 |
DW2500c | 48 | 100 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 64 |
DW3000c | 64 | 120 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 64 |
DW5000c | 64 | 200 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 128 |
DW6000c | 128 | 240 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 128 |
DW7500c | 128 | 300 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 128 |
DW10000c | 128 | 400 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 128 |
DW15000c | 128 | 600 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 128 |
DW30000c | 128 | 1200 | 1 | 2 | 4 | 8 | 16 | 32 | 64 | 128 |
动态资源类
下表显示了每个动态资源类的最大并发查询数和并发槽位数。 动态资源类对 DW1000c 到 DW30000c 的服务级别的 small-medium-large-xlarge 资源类使用 3-10-22-70 内存百分比分配。 有关 DW1000c 以下的内存分配,请参阅文档:动态资源类。
服务级别 | 最大并行查询 | 可用的并发槽位数 | smallrc 使用的槽数 | mediumrc 使用的槽数 | largerc 使用的槽数 | xlargerc 使用的槽数 |
---|---|---|---|---|---|---|
DW100c | 4 | 4 | 1 | 1 | 1 | 2 |
DW200c | 8 | 8 | 1 | 1 | 1 | 5 |
DW300c | 12 | 12 | 1 | 1 | 2 | 8 |
DW400c | 16 | 16 | 1 | 1 | 3 | 11 |
DW500c | 20 | 20 | 1 | 2 | 4 | 14 |
DW1000c | 32 | 40 | 1 | 4 | 8 | 28 |
DW1500c | 32 | 60 | 1 | 6 | 13 | 42 |
DW2000c | 32 | 80 | 2 | 8 | 17 | 56 |
DW2500c | 32 | 100 | 3 | 10 | 22 | 70 |
DW3000c | 32 | 120 | 3 | 12 | 26 | 84 |
DW5000c | 32 | 200 | 6 | 20 | 44 | 140 |
DW6000c | 32 | 240 | 7 | 24 | 52 | 168 |
DW7500c | 32 | 300 | 9 | 30 | 66 | 210 |
DW10000c | 32 | 400 | 12 | 40 | 88 | 280 |
DW15000c | 32 | 600 | 18 | 60 | 132 | 420 |
DW30000c | 32 | 1200 | 36 | 120 | 264 | 840 |
如果没有足够的并发槽位来启动查询执行,查询将根据重要性进行排队和执行。 如果重要性相同,查询将以先进先出的方式执行。 如果查询已完成并且查询数和槽数低于限制,则 Azure Synapse Analytics 会释放排队的查询。
后续步骤
若要详细了解如何利用资源类来进一步优化工作负荷,请查看以下文章: