에피소드
Azure SQL에서 운영 분석을 사용하여 기존 데이터베이스 및 애플리케이션 최적화 - 2부
Azure SQL에서 운영 분석 워크로드를 실행하기 위해 데이터 모델 및 애플리케이션을 반드시 변경할 필요는 없습니다. Silvano Coriani를 사용하여 세 부분으로 구성된 이 시리즈의 2부에서는 실시간 데이터에 대한 혼합 워크로드에 대해 데이터베이스를 최적화하는 Azure SQL 기능을 살펴봅니다.
[01:47] 기존 분석 아키텍처
[03:10] 분석용 데이터 대기 시간 최소화
[04:42] 운영 분석: NCCI(비클러스터형 Columnstore 인덱스)
[06:19] 데모: 비클러스터형 Columstore 인덱스를 사용하는 운영 분석
[10:35] 운영 분석: 메모리 내 테이블의 Columnstore
[14:45] 데모
[18:45] 시작
[03:10] 분석용 데이터 대기 시간 최소화
[04:42] 운영 분석: NCCI(비클러스터형 Columnstore 인덱스)
[06:19] 데모: 비클러스터형 Columstore 인덱스를 사용하는 운영 분석
[10:35] 운영 분석: 메모리 내 테이블의 Columnstore
[14:45] 데모
[18:45] 시작
이 운영 분석 시리즈의 더 많은 에피소드:
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[01:47] 기존 분석 아키텍처
[03:10] 분석용 데이터 대기 시간 최소화
[04:42] 운영 분석: NCCI(비클러스터형 Columnstore 인덱스)
[06:19] 데모: 비클러스터형 Columstore 인덱스를 사용하는 운영 분석
[10:35] 운영 분석: 메모리 내 테이블의 Columnstore
[14:45] 데모
[18:45] 시작
[03:10] 분석용 데이터 대기 시간 최소화
[04:42] 운영 분석: NCCI(비클러스터형 Columnstore 인덱스)
[06:19] 데모: 비클러스터형 Columstore 인덱스를 사용하는 운영 분석
[10:35] 운영 분석: 메모리 내 테이블의 Columnstore
[14:45] 데모
[18:45] 시작
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