Azure Synapse Analytics のサーバーレス SQL プールのベストプラクティス

[アーティクル]
11/08/2024

この記事では、サーバーレス SQL プールの使用に関する一連のベストプラクティスについて説明します。サーバーレス SQL プールは、Azure Synapse Analytics 内のリソースです。専用 SQL プールを使用している場合は、専用 SQL プールのベストプラクティスに関する記事で、具体的なガイダンスをご覧ください。

サーバーレス SQL プールでは、Azure Storage アカウントのファイルに対するクエリを実行できます。ローカルストレージやインジェストの機能は備えていません。クエリの対象となるすべてのファイルは、サーバーレス SQL プールの外部にあります。ストレージ上のファイルの読み取りに関係するものはすべて、クエリのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

一般的なガイドラインを次に示します。

クライアントアプリケーションは、サーバーレス SQL プールと併置します。
- クライアントアプリケーションを Azure 外で使用する場合は、サーバーレス SQL プールを、クライアントコンピューターに近いリージョンで使用します。クライアントアプリケーションには、たとえば、Power BI Desktop、SQL Server Management Studio、Azure Data Studio などがあります。
ストレージとサーバーレス SQL プールは同じリージョンに配置します。ストレージには、たとえば、Azure Data Lake Storage や Azure Cosmos DB があります。
パーティション分割を行い、ファイルサイズを 100 MB から 10 GB の範囲に収めることで、ストレージのレイアウトを最適化します。
大量の結果を返す場合は、Azure Synapse Studio ではなく、SQL Server Management Studio か Azure Data Studio を使用します。 Azure Synapse Studio は、大量の結果セットを扱うための Web ツールではありません。
文字列の列で結果を絞り込む場合は、照合順序に BIN2_UTF8 を使用してみてください。照合順序の変更の詳細については、「Synapse SQL でサポートされる照合順序の種類」を参照してください。
Power BI インポートモードか Azure Analysis Services を使用してクライアントサイドに結果をキャッシュし、それを定期的に更新することを検討します。複雑なクエリを使用する、あるいは大量のデータを処理する場合、サーバーレス SQL プールでは、Power BI Direct Query モードの対話型操作を使用できません。
最大コンカレンシーの制限はなく、クエリの複雑さとスキャンされたデータの量によって異なります。 1 つのサーバーレス SQL プールで、軽量クエリを実行している 1,000 個のアクティブセッションを同時に処理できます。クエリがより複雑な場合や大量のデータをスキャンする場合は、数が減少します。その場合は、可能であればコンカレンシーを減らし、より長期間にわたってクエリを実行することを検討してください。

クライアントアプリケーションとネットワーク接続

クライアントアプリケーションを、最適な接続条件で、できる限り近くにある Azure Synapse ワークスペースに接続します。

クライアントアプリケーションは、Azure Synapse ワークスペースと併置します。 Power BI や Azure Analysis Service などのアプリケーションを使用する場合は、それらを Azure Synapse ワークスペースと同じリージョンに配置します。必要に応じて、クライアントアプリケーションとペアになっている別のワークスペースを作成します。クライアントアプリケーションと Azure Synapse ワークスペースを異なるリージョンに配置すると、待機時間が長くなったり、結果のストリーミングが遅くなったりする場合があります。
オンプレミスのアプリケーションからデータを読み取る場合は、Azure Synapse ワークスペースを、自分の場所に近いリージョンに配置します。
大量のデータを読み取るとき、ネットワークの帯域幅に問題がないことを確認します。
大量のデータを返すのに Azure Synapse Studio を使用しないでください。 Azure Synapse Studio は HTTPS プロトコルを使用してデータを転送するための Web ツールです。大量のデータを読み取るには、Azure Data Studio または SQL Server Management Studio を使用します。

ストレージとコンテンツレイアウト

ここでは、サーバーレス SQL プールのストレージとコンテンツレイアウトのベストプラクティスを説明します。

ストレージとサーバーレス SQL プールを併置する

待機時間をできる限り短くするには、Azure Storage アカウントまたは Azure Cosmos DB 分析ストレージを、サーバーレス SQL プールのエンドポイントと併置します。ワークスペースの作成中にプロビジョニングされたストレージアカウントとエンドポイントは同じリージョンに配置されます。

最適なパフォーマンスを得るために、サーバーレス SQL プールを使用して他のストレージアカウントにアクセスする場合は、それらが同じリージョンにあることを確認してください。同じリージョンにない場合、リモートリージョンとエンドポイントのリージョン間でデータをネットワーク転送するときの待機時間が長くなります。

Azure Storage の帯域幅調整

複数のアプリケーションとサービスがストレージアカウントにアクセスする場合があります。アプリケーション、サービスおよびサーバーレス SQL プールワークロードで生成する IOPS またはスループットの合計が、ストレージアカウントに設定された上限を超えると、ストレージのスロットリングが実行されます。その結果、クエリのパフォーマンスに多大な悪影響が生じます。

帯域幅調整が検出された場合、サーバーレス SQL プールに組み込まれている処理によって、それが解決されます。ストットリングが終わるまで、サーバーレス SQL プールで要求を送信するペースが遅くなります。

ヒント

最適なクエリ実行のために、クエリの実行中は他のワークロードでストレージアカウントに負荷をかけないでください。

クエリ用のファイルを準備する

可能であれば、ファイルを準備してパフォーマンスを向上させることができます。

大きな CSV および JSON ファイルを Parquet に変換します。 Parquet は、列形式です。圧縮されるため、同じデータを含む CSV または JSON ファイルよりもファイルサイズが小さくなります。サーバーレス SQL プールで Parquet ファイルを読み取るときは、クエリに必要ない列と行をスキップします。サーバーレス SQL プールでは、これを読み取る所要時間が短く、ストレージへの要求も少なくて済みます。
クエリが 1 つの大きなファイルを対象としている場合は、複数の小さなファイルに分割すると効果があります。
CSV ファイルのサイズは 100 MB から 10 GB の間に維持するようにしてください。
1 つの OPENROWSET パスまたは外部テーブル LOCATION に対して、ファイルのサイズを同じにすることをお勧めします。
パーティションを異なるフォルダーまたはファイル名に格納して、データをパーティション分割します。「filename および filepath 関数を使用して特定のパーティションを対象にする」を参照してください。

Azure Cosmos DB 分析ストレージとサーバーレス SQL プールを併置する

Azure Cosmos DB 分析ストレージは、Azure Synapse ワークスペースと同じリージョンに配置します。リージョンをまたがるクエリでは、待機時間が長くなる可能性があります。接続文字列のリージョンプロパティで、分析ストアを配置するリージョンを明示的に指定します (サーバーレス SQL プールで Azure Cosmos DB に対するクエリを実行する方法に関する記事をご覧ください): account=<database account name>;database=<database name>;region=<region name>'

CSV の最適化

ここでは、サーバーレス SQL プールで CSV ファイルを使用する際のベストプラクティスを説明します。

CSV ファイルにクエリを実行するために PARSER_VERSION 2.0 を使用する

CSV ファイルに対してクエリを実行するときに、パフォーマンス最適化パーサーを使用できます。詳細については、PARSER_VERSION に関する記事を参照してください。

CSV ファイルの統計を手動で作成する

サーバーレス SQL プールでは、統計に基づいて最適なクエリ実行プランを生成します。サンプリングを使用した列の統計が自動的に作成され、ほとんどの場合、サンプリング率は 100% 未満になります。このフローは、すべてのファイル形式で同じです。パーサーバージョン 1.0 のサンプリングを使用して CSV を読み取る場合はサポートされておらず、サンプリング率が 100% 未満では統計の自動作成は行われません。カーディナリティが低い (行数) と推定される小さなテーブルの場合、サンプリングの割合が 100% の自動統計作成がトリガーされます。つまり、パーサーバージョン 1.0 の CSV でも、フルスキャンがトリガーされ、自動統計が作成されます。統計が自動的に作成されない場合、クエリで使用する列 (特に、DISTINCT、JOIN、WHERE、ORDER BY、GROUP BY で使用されるもの) については、統計を手動で作成します。詳細については、サーバーレス SQL プールの統計情報に関するトピックを確認してください。

データ型

ここでは、サーバーレス SQL プールでデータ型を使用する際のベストプラクティスを説明します。

適切なデータ型を使用する

クエリで使用するデータ型はパフォーマンスとコンカレンシーに影響します。パフォーマンスは、次のガイドラインに従って向上させることができます。

想定する最大値に対応できる、できる限り小さいデータサイズを使用します。
- 文字値の最大長が 30 文字の場合は、長さが 30 の文字データ型を使用します。
- 文字の列の値のサイズが固定である場合は、char か nchar を使用します。それ以外の場合は、varchar または nvarchar を使用します。
- 整数列の最大値が 500 の場合は、smallint を使用します。この値に対応する最小のデータ型であるためです。詳細については、整数データ型の範囲に関する記事を参照してください。
可能であれば、nvarchar と nchar ではなく、varchar と char を使用します。
- Parquet、Azure Cosmos DB、Delta Lake、UTF-8 でエンコードした CSV のデータを読み取る場合、一部の UTF8 照合順序では varchar 型を使用します。
- Unicode 形式ではない (ASCII など) CSV ファイルからデータを読み取る場合は、UTF8 照合順序を使用せずに varchar 型を使用します。
- UTF-16 の CSV ファイルからデータを読み取る場合は、nvarchar 型を使用します。
可能であれば、整数ベースのデータ型を使用します。 SORT、JOIN、および GROUP BY 操作は、文字データよりも整数で速く完了します。
スキーマ推定機能を使用する場合は、推定されたデータ型を確認し、可能であれば、サイズの小さなデータ型でそれらを明示的に上書きします。

推論されたデータ型を確認する

スキーマ推論を使用すると、ファイルスキーマを知らなくてもクエリをすばやく作成し、データを探索することができます。この利便性の代償として、推定されたデータ型は、実際のデータ型よりもサイズが大きい場合があります。適切なデータ型を使用するのに必要な十分な情報がソースファイルにない場合に、このような不一致が起こります。たとえば、Parquet ファイルには最大文字列長のメタデータが含まれません。このため、サーバーレス SQL プールでは、varchar(8000) と推測されます。

SQL エンジンで外部テーブルとして公開される共有可能なマネージドおよび外部 Spark テーブルの場合、状況が異なる可能性があることにご留意ください。 Spark テーブルのデータ型は、Synapse SQL エンジンのものとは異なります。 Spark テーブルのデータ型と SQL 型の間のマッピングはこちらにあります。

クエリの結果のデータ型は、システムストアドプロシージャ sp_describe_first_results_set を使用して確認できます。

推論されたデータ型を最適化する方法を次の例に示します。この手順は、推論されたデータ型を示すために使用しています。

EXEC sp_describe_first_result_set N'
    SELECT
        vendor_id, pickup_datetime, passenger_count
    FROM  
        OPENROWSET(
            BULK ''https://sqlondemandstorage.blob.core.windows.net/parquet/taxi/*/*/*'',
            FORMAT=''PARQUET''
        ) AS nyc';

結果セットは次のとおりです。

column_ordinal	name	system_type_name	max_length
1	vendor_id	varchar(8000)	8000
2	pickup_datetime	datetime2(7)	8
3	passenger_count	INT	4

クエリの推論されるデータ型がわかれば、適切なデータ型を指定できます。

SELECT
    vendorID, tpepPickupDateTime, passengerCount
FROM  
    OPENROWSET(
        BULK 'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/nyctlc/yellow/puYear=2018/puMonth=*/*.snappy.parquet',
        FORMAT='PARQUET'
    )  
    WITH (
        vendorID varchar(4), -- we used length of 4 instead of the inferred 8000
        tpepPickupDateTime datetime2,
        passengerCount int
    ) AS nyc;

フィルターの最適化

ここでは、サーバーレス SQL プールでクエリを実行する際のベストプラクティスを説明します。

パスの下位階層にワイルドカードを指定する

ご自分のパスでワイルドカードを使用して、複数のファイルとフォルダーにクエリを実行できます。サーバーレス SQL プールでは、ストレージ API を使用して、ストレージアカウントにあるファイルのうち、アスタリスク (*) で始まる表現に該当するもののリストを表示します。指定したパスと一致しないファイルは除外します。最初のワイルドカードまで、指定したパスに一致するファイルが多数ある場合は、ファイルの最初の一覧を減らすことで、パフォーマンスが向上する可能性があります。

filename および filepath 関数を使用して特定のパーティションを対象にする

多くの場合、データはパーティションに編成されます。特定のフォルダーやファイルに対してクエリを実行するよう、サーバーレス SQL プールに指示することができます。そうすれば、クエリで読み込んで処理する必要があるファイルの数とデータの分量を減らせます。副次的効果として、パフォーマンスが向上します。

詳細については、filename 関数、filepath 関数、および特定のファイルにクエリを実行する例を参照してください。

ヒント

filepath 関数と filename 関数の結果は、常に適切なデータ型にキャストしてください。文字データ型を使用する場合は、適切な長さを確実に使用します。

現在、パーティションの削除、filepath および filename 用に使用される関数は、Apache Spark for Azure Synapse Analytics で作成された各テーブルに対して自動的に作成されたもの以外の外部テーブルに対してはサポートされていません。

格納されているデータがパーティション分割されていない場合は、パーティション分割を検討してください。そうすると、それらの関数を使用して、それらのファイルを対象とするクエリを最適化することができます。サーバーレス SQL プールから、パーティション分割した Apache Spark for Azure Synapse のテーブルに対するクエリを実行すると、自動的に、必要なファイルだけがクエリのターゲットになります。

適切な照合順序を使用して、文字型の列に述語のプッシュダウンを利用する

Parquet ファイルのデータは行グループにまとめられています。サーバーレス SQL プールでは、WHERE 句で指定した述語に基づいて行グループをスキップし、IO を減らします。その結果、クエリのパフォーマンスが向上します。

Parquet ファイルにある文字列の列の述語のプッシュダウンは、Latin1_General_100_BIN2_UTF8 照合順序でのみサポートしています。 WITH 句で特定の列の照合順序を指定できます。照合順序を WITH 句で指定しない場合は、テータベースの照合順序を使用します。

繰り返しクエリの最適化

ここでは、サーバーレス SQL プールで CETAS を使用する際のベストプラクティスを説明します。

CETAS を使用してクエリのパフォーマンスと結合を強化する

CETAS は、サーバーレス SQL プールで利用できる最も重要な機能の 1 つです。 CETAS は、外部テーブルのメタデータを作成し、SELECT クエリの結果をストレージアカウント内の一連のファイルにエクスポートする並列操作です。

CETAS を使用して、結合された参照テーブルなど、頻繁に使用されるクエリの部分を新しいファイルセットに具現化できます。次に、複数のクエリで共通の結合を繰り返す代わりに、この単一の外部テーブルに結合することができます。

CETAS によって Parquet ファイルを生成しつつ、この外部テーブルが最初のクエリのターゲットになったときに、統計情報を自動的に作成します。その結果、CETAS で生成するテーブルをターゲットにするそれ以降のクエリのパフォーマンスが向上します。

Azure のデータのクエリを実行する

サーバーレス SQL プールでは、外部テーブルと OPENROWSET 関数を使って、Azure Storage または Azure Cosmos DB のデータのクエリを実行できます。ストレージで適切なアクセス許可が設定されていることを確認してください。

Azure Cosmos DB のデータのクエリを実行する

Azure Cosmos DB 分析ストアのクエリを実行する方法を確認してください。オンラインジェネレーターを使うと、Azure Cosmos DB のサンプルドキュメントに基づいて WITH 句を生成できます。 Azure Cosmos DB コンテナー上にビューを作成できます。

JSON のデータのクエリを実行する

JSON ファイルのクエリを実行する方法を確認してください。パーティション分割済みファイルのクエリを実行することもできます

ビュー、テーブル、その他のデータベースオブジェクトを作成する

ビューおよび外部テーブルを作成して使用する方法、または行レベルのセキュリティを設定する方法を確認してください。パーティション分割されたファイルがある場合は、パーティション分割されたビューを使用してください。

データのコピーと変換 (CETAS)

CETAS コマンドを使って、クエリ結果をストレージに格納する方法を確認してください。

次のステップ

一般的な問題の解決方法について、サーバーレス SQL プールのトラブルシューティングに関する記事を確認します。
サーバーレス SQL プールではなく専用 SQL プールを使用している場合は、専用 SQL プールのベストプラクティスに関する記事で、具体的なガイダンスをご覧ください。
Azure Synapse Analytics についてよく寄せられる質問
ワークスペースのマネージド ID にアクセス許可を付与する

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Azure Synapse Analytics のサーバーレス SQL プールのベストプラクティス

クライアントアプリケーションとネットワーク接続

ストレージとコンテンツレイアウト

ストレージとサーバーレス SQL プールを併置する

Azure Storage の帯域幅調整

クエリ用のファイルを準備する

Azure Cosmos DB 分析ストレージとサーバーレス SQL プールを併置する

CSV の最適化

CSV ファイルにクエリを実行するために PARSER_VERSION 2.0 を使用する

CSV ファイルの統計を手動で作成する

データ型

適切なデータ型を使用する

推論されたデータ型を確認する

フィルターの最適化

パスの下位階層にワイルドカードを指定する

filename および filepath 関数を使用して特定のパーティションを対象にする

適切な照合順序を使用して、文字型の列に述語のプッシュダウンを利用する

繰り返しクエリの最適化

CETAS を使用してクエリのパフォーマンスと結合を強化する

Azure のデータのクエリを実行する

CSV のデータのクエリを実行する

Parquet のデータのクエリを実行する

Delta Lake のクエリを実行する

Azure Cosmos DB のデータのクエリを実行する

JSON のデータのクエリを実行する

ビュー、テーブル、その他のデータベースオブジェクトを作成する

データのコピーと変換 (CETAS)

次のステップ

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クライアント アプリケーションとネットワーク接続

ストレージとコンテンツ レイアウト

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クエリ用のファイルを準備する

Azure Cosmos DB 分析ストレージとサーバーレス SQL プールを併置する

CSV の最適化

CSV ファイルにクエリを実行するために PARSER_VERSION 2.0 を使用する

CSV ファイルの統計を手動で作成する

データ型

適切なデータ型を使用する

推論されたデータ型を確認する

フィルターの最適化

パスの下位階層にワイルドカードを指定する

filename および filepath 関数を使用して特定のパーティションを対象にする

適切な照合順序を使用して、文字型の列に述語のプッシュダウンを利用する

繰り返しクエリの最適化

CETAS を使用してクエリのパフォーマンスと結合を強化する

Azure のデータのクエリを実行する

CSV のデータのクエリを実行する

Parquet のデータのクエリを実行する

Delta Lake のクエリを実行する

Azure Cosmos DB のデータのクエリを実行する

JSON のデータのクエリを実行する

ビュー、テーブル、その他のデータベース オブジェクトを作成する

データのコピーと変換 (CETAS)

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