Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

База данных Azure SQL Server — удаление данных

В настоящее время я работаю над проектом, который основан на:

Azure EventHub1-->Stream Analytics1-->БД SQL Server

Azure EventHub1-->Stream Analytics2-->БД документов

И SQL Server, и DocumentDB имеют соответствующие задания Stream, но совместно используют один и тот же поток EventHub.

DocumentDB — это архивный приемник, а SQL Server DB — это база отчетов, в которой должны храниться данные только за 3 дня. Это соответствует требованиям эффективности отчетов и запросов.

Ежедневно мы получаем около 30 000 сообщений через EventHub, которые передаются через задание Stream (базовый запрос SELECT, без манипуляций) в таблицу SQL Server.

Чтобы сохранить данные за 3 дня, мы разработали приложение логики, которое вызывает SQL SP, который удаляет любые данные на основе даты старше 3 дней. Ходит каждый день в 12.00.

Кроме того, существует еще одно бизнес-правило Logic App, которое ЧИТАЕТ из таблицы SQL для выполнения проверок бизнес-логики. Ходит каждые 5 мин.

Мы заметили, что по какой-то странной причине приложение логики для удаления данных не работает, а данные за месяц накопились до 3 миллионов строк. SP можно запустить вручную, как это было протестировано в программе установки Dev.

Приложение логики показывает статус Выполнено успешно, но шаг выполнения SP показывает желтую галочку, которая при раскрытии говорит о том, что предпринято 3 попытки.< /сильный>

Я не уверен, почему SP не удаляет старые данные. Насколько я понимаю, поскольку задание Stream продолжает отправлять данные, операция удаления в SP не может получить блокировку удаления и время ожидания.



Ответы:


1

Вместо этого попробуйте использовать службу автоматизации Azure. Создайте модуль Runbook, который запускает хранимую процедуру. Здесь вы найдете пример и пошаговую процедуру .

19.12.2017
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..


© 2024 nano-hash.ru, Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование