Anteckning
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att logga in eller ändra kataloger.
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att ändra kataloger.
Arbetsyteadministratörer och tillräckligt privilegierade användare kan konfigurera och hantera SQL-lager. Den här artikeln beskriver hur du skapar, redigerar och övervakar befintliga SQL-lager.
Du kan också skapa SQL-lager med hjälp av SQL Warehouse-API:et eller Terraform.
Databricks rekommenderar att du använder serverlösa SQL-lager när det är tillgängligt.
Kommentar
De flesta användare kan inte skapa SQL-lager, men kan starta om alla SQL-lager som de kan ansluta till. Se Ansluta till ett SQL-lager.
Krav
SQL-lager har följande krav:
- Om du vill skapa ett SQL-lager måste du vara arbetsyteadministratör eller användare med obegränsad behörighet att skapa kluster.
- Innan du kan skapa ett serverlöst SQL-lager i en region som stöder funktionen kan det finnas nödvändiga steg. Se Aktivera serverlösa SQL-lager.
- För klassiska eller pro SQL-lager måste ditt Azure-konto ha tillräcklig vCPU-kvot. Standardkvoten för vCPU är vanligtvis tillräcklig för att skapa ett serverlöst SQL-lager, men kanske inte räcker för att skala SQL-lagret eller för att skapa ytterligare lager. Se Nödvändig Azure vCPU-kvot för klassiska och pro SQL-lager. Du kan begära ytterligare vCPU-kvot. Ditt Azure-konto kan ha begränsningar för hur mycket vCPU-kvot du kan begära. Kontakta ditt Azure-kontoteam om du vill ha mer information.
Skapa ett SQL-lager
Så här skapar du ett SQL-lager med hjälp av webbgränssnittet:
- Klicka på SQL Warehouses i sidofältet.
- Klicka på Skapa SQL-lager.
- Ange ett namn för lagret.
- (Valfritt) Konfigurera lagerinställningar. Se Konfigurera INSTÄLLNINGAR för SQL-lager.
- (Valfritt) Konfigurera avancerade alternativ. Se Avancerade alternativ.
- Klicka på Skapa.
- (Valfritt) Konfigurera åtkomst till SQL-informationslagret. Se Hantera ett SQL-lager.
Det skapade lagret startar automatiskt.
Konfigurera SQL Warehouse-inställningar
Du kan ändra följande inställningar när du skapar eller redigerar ett SQL-lager:
Klusterstorlek representerar storleken på drivrutinsnoden och antalet arbetsnoder som är associerade med klustret. Standardvärdet är X-Large. Öka storleken om du vill minska frågefördröjningen.
Automatisk stopp avgör om lagret stoppas om det är inaktivt under det angivna antalet minuter. Inaktiva SQL-lager fortsätter att ackumulera DBU- och molninstansavgifter tills de stoppas.
- Pro och klassiska SQL-lager: Standardvärdet är 45 minuter, vilket rekommenderas för vanlig användning. Minst 10 minuter.
- Serverlösa SQL-lager: Standardvärdet är 10 minuter, vilket rekommenderas för vanlig användning. Minst 5 minuter när du använder användargränssnittet. Observera att du kan skapa ett serverlöst SQL-lager med hjälp av API:et SQL Warehouses, i vilket fall du kan ange värdet För automatisk stopp så lågt som 1 minut.
Skalning anger det lägsta och högsta antalet kluster som ska användas för en fråga. Standardvärdet är ett minimum och högst ett kluster. Du kan öka maximalt antal kluster om du vill hantera fler samtidiga användare för en viss fråga. Azure Databricks rekommenderar ett kluster för varje 10 samtidiga frågor.
För att upprätthålla optimala prestanda återvinner Databricks regelbundet kluster. Under en återanvändningsperiod kan du tillfälligt se ett klusterantal som överskrider det maximala antalet när Databricks övergår nya arbetsbelastningar till det nya klustret och väntar på att återvinna det gamla klustret tills alla öppna arbetsbelastningar har slutförts.
Typ avgör typ av lager. Om serverlös är aktiverat på ditt konto är serverlös standardinställningen. Se SQL-lagertyper för listan.
Avancerade alternativ
Konfigurera följande avancerade alternativ genom att expandera området Avancerade alternativ när du skapar ett nytt SQL-lager eller redigerar ett befintligt SQL-lager. Du kan också konfigurera dessa alternativ med hjälp av SQL Warehouse-API:et.
Taggar: Med taggar kan du övervaka kostnaden för molnresurser som används av användare och grupper i din organisation. Du anger taggar som nyckel/värde-par.
Unity Catalog: Om Unity Catalog är aktiverat för arbetsytan är det standard för alla nya lager i arbetsytan. Om Unity Catalog inte är aktiverat för din arbetsyta ser du inte det här alternativet. Se Vad är Unity Catalog?.
Kanal: Använd förhandsgranskningskanalen för att testa nya funktioner, inklusive dina frågor och instrumentpaneler, innan den blir Databricks SQL-standard.
Utgivningsanteckningarna listar vad som finns i den senaste förhandsversionen.
Viktigt!
Databricks rekommenderar att du inte använder en förhandsversion för produktionsarbetsbelastningar. Eftersom endast arbetsyteadministratörer kan visa ett lagers egenskaper, inklusive dess kanal, bör du överväga att ange att ett Databricks SQL-lager använder en förhandsversion i informationslagrets namn för att hindra användare från att använda det för produktionsarbetsbelastningar.
Ange ett standardlager på användarnivå
Viktigt!
Den här funktionen finns i Beta.
Du kan ange ett SQL-standardlager som ska användas automatiskt när du kör frågor. Den här inställningen åsidosätter standardlagret på arbetsytan, om det finns något. Om du vill använda den här inställningen måste arbetsytan vara aktiverad för betaförhandsgranskningen. Se Ange ett SQL-standardlager för arbetsytan.
Använd den nedrullningsbara menyn för att ange ett nytt standardvärde från alla Databricks SQL-redigeringsytor, inklusive SQL-redigeraren, AI/BI-instrumentpaneler, AI/BI Genie, Aviseringar och Katalogutforskaren.
Så här anger du ett standardlager på användarnivå:
Klicka på den nedrullningsbara menyn för att välja SQL Warehouse Compute.
Klicka på Anpassa ditt standardlager.
Välj något av följande:
- Standard för arbetsyta: Behåll den här inställningen om du vill använda standardlageruppsättningen för arbetsytan.
- Senast markerad: Standardvalet visar det senaste lager som du valde som beräkning.
- Anpassad standard: Välj ett nytt SQL-lager som standardlager. Detta åsidosätter en standardinställning på arbetsytenivå. Efter inställningen väljs det valda lagret automatiskt som beräkning. Du kan åsidosätta den här inställningen manuellt genom att välja ett annat SQL-lager i den nedrullningsbara menyn.
Hantera ett SQL-lager
Arbetsyteadministratörer och användare med CAN MANAGE-behörigheter på ett SQL-lager kan utföra följande uppgifter i ett befintligt SQL-lager:
Om du vill stoppa ett lager som körs klickar du på stoppikonen bredvid lagret.
Om du vill starta ett stoppat lager klickar du på startikonen bredvid lagret.
Om du vill redigera ett lager, klicka på kebabmenyn
Klicka sedan på Redigera.
Om du vill lägga till och redigera behörigheter klickar du på
Klicka sedan på Behörigheter.
- Tilldela kan visa så att användare kan visa SQL-lager, inklusive frågehistorik och frågeprofiler. Dessa användare kan inte köra frågor på lagret.
- Tilldela Kan användas för användare som behöver köra frågor på lagret.
- Tilldela Kan övervaka till power-användare för felsökning och optimering av frågeprestanda. Kan övervaka behörigheter gör att användare kan köra frågor och övervaka SQL-lager, inklusive frågehistorik och frågeprofiler.
- Tilldela Kan hantera till användare som ansvarar för beslut om storleks- och utgiftsgränser för SQL-lager.
- Ägare tillämpas automatiskt på SQL-lagrets skapare.
Mer information om behörighetsnivåer finns i ACL:er för SQL-lager.
Om du vill uppgradera ett SQL-lager till serverlöst klickar du på
Klicka sedan på Uppgradera till Serverlös.
Om du vill ta bort ett lager klickar du på
Klicka sedan på Ta bort.
Kommentar
Kontakta din Databricks-representant för att återställa borttagna lager inom 14 dagar.