Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Чтение и масштабирование Azure SQL

У меня есть база данных SQL Azure в регионе WEST-US, и она геореплицируется в регион EAST-US. Можно ли включить масштабирование для чтения только для геореплицированной базы данных. У меня огромная нагрузка бизнес-аналитики на вторичный регион, и я действительно хочу использовать функцию масштабирования при чтении только во вторичном регионе. Все ETL бизнес-аналитики напрямую указывают на вторичную конечную точку и хотели бы оптимизировать рабочую нагрузку бизнес-аналитики с помощью функции масштабирования при чтении.

Я нашел официальный документ здесь . Однако мне не ясно, могу ли я включить его только для геореплицируемой базы данных.

azure azure-sql-database
16.02.2019

Ответы:


1

На самом деле это не имеет значения (?) Вам не нужно использовать локальный доступный для чтения вторичный ресурс, даже если он включен. Вы управляете этим с помощью тега readintent в строке подключения. (Он уже существует для баз данных премиум + vcore, и вопрос только в том, хотите ли вы его включить). Итак, если вы включите его для обоих и просто используете его на вторичном гео, это будет работать нормально.

16.02.2019
  • Спасибо, если я вас правильно понял, мне все равно нужно включить его для обоих. Я не могу просто включить его для вторичного. 16.02.2019
  • Я не знаю, пробовал ли кто-нибудь на самом деле, насколько мне известно. (Возможно, это было опробовано при тестировании, но для вас нет реальной финансовой разницы, чтобы включить его в обоих). Не стесняйтесь попробовать его, как хотите, но не должно быть проблем, если включить его в обоих и просто использовать вторичный, если это то, что вам подходит. 17.02.2019
  • Спасибо, эта функция находится в предварительной версии, поэтому мы думаем, что ее можно включить только во вторичном режиме, чтобы снизить риск доступности. Я могу получить доступ к нескольким ETL по сравнению с производственным OLTP. Согласитесь на стоимость, но я больше нацелен на наличие 17.02.2019
    • 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..