Udostępnij za pośrednictwem

Optymalizacja predykcyjna dla tabel zarządzanych w Unity Catalog

  • Artykuł

Uwaga

Dla wszystkich kont utworzonych po 11 listopada 2024 r. usługa Databricks domyślnie włącza optymalizację predykcyjną.

Optymalizacja predykcyjna eliminuje konieczność ręcznego zarządzania operacjami utrzymania dla tabel zarządzanych przez Unity Catalog w usłudze Azure Databricks.

Po włączeniu optymalizacji predykcyjnej usługa Azure Databricks automatycznie wykonuje następujące czynności:

  • Identyfikuje tabele, które wymagają operacji konserwacji i dodaje te operacje do kolejki do uruchomienia.
  • Zbiera statystyki, gdy dane są zapisywane w zarządzanej tabeli.

Operacje konserwacji są uruchamiane w razie potrzeby, eliminując zarówno niepotrzebne uruchomienia operacji konserwacji, jak i obciążenia związane ze śledzeniem i rozwiązywaniem problemów z wydajnością.

Ważne

Optymalizacja predykcyjna działa tylko na tabelach zarządzanych przez Unity Catalog.

Optymalizacja predykcyjna nie jest uruchamiana na tabelach streamingowych ani na zmaterializowanych widokach utworzonych w Databricks SQL lub przy użyciu potoków Delta Live Tables.

Jakie operacje są uruchamiane podczas optymalizacji predykcyjnej?

Optymalizacja predykcyjna automatycznie uruchamia następujące operacje dla tabel z włączoną obsługą:

Działanie opis
OPTIMIZE (1) Inicjuje klastrowanie przyrostowe dla włączonych tabel. Zobacz Użyj płynnego klastrowania dla tabel Delta.

Zwiększa wydajność zapytań, optymalizując rozmiary plików. Zobacz Optymalizowanie układu pliku danych.
VACUUM Zmniejsza koszty magazynowania, usuwając pliki danych, do których nie odwołuje się tabela. Zobacz Usuwanie nieużywanych plików danych za pomocą próżni.
ANALYZE Wyzwala przyrostowe aktualizowanie statystyk w celu zwiększenia wydajności zapytań. Zobacz ANALYZE TABLE.

(1)OPTIMIZE nie jest uruchamiana ZORDER podczas wykonywania przy użyciu optymalizacji predykcyjnej.

Ostrzeżenie

Okno przechowywania dla polecenia VACUUM jest określane przez właściwość tabeli delta.deletedFileRetentionDuration, która domyślnie wynosi 7 dni. Oznacza VACUUM to usunięcie plików danych, do których nie odwołuje się już wersja tabeli delty w ciągu ostatnich 7 dni. Jeśli chcesz przechowywać dane dłużej (na przykład w celu obsługi podróży w czasie dłuższym przez dłuższy czas), musisz odpowiednio ustawić tę właściwość tabeli przed włączeniem optymalizacji predykcyjnej, jak w poniższym przykładzie:

ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('delta.deletedFileRetentionDuration' = '30 days');

Gdzie jest uruchamiana optymalizacja predykcyjna?

Optymalizacja predykcyjna identyfikuje tabele, które mogą korzystać z operacji ANALYZE, OPTIMIZEi VACUUM i kolejkuje do uruchomienia dla zadań przy użyciu bezserwerowych obliczeń. Twoje konto jest rozliczane za zasoby obliczeniowe skojarzone z tymi obciążeniami przy użyciu jednostki SKU specyficznej dla usług zarządzanych usługi Databricks. Zobacz cennik usług zarządzanych usługi Databricks. Usługa Azure Databricks udostępnia tabele systemowe umożliwiające wgląd w operacje optymalizacji predykcyjnej, koszty i wpływ. Zobacz Używanie tabel systemowych do śledzenia optymalizacji predykcyjnej.

Wymagania wstępne dotyczące optymalizacji predykcyjnej

Aby włączyć optymalizację predykcyjną, musisz spełnić następujące wymagania:

  • Obszar roboczy usługi Azure Databricks musi znajdować się w planie Premium w regionie obsługującym optymalizację predykcyjną. Zobacz Regiony usługi Azure Databricks.

  • Podczas włączania optymalizacji predykcyjnej należy użyć usług SQL Warehouse lub Databricks Runtime 12.2 LTS lub nowszych.

  • Obsługiwane są tylko tabele zarządzane przez Unity Catalog.

  • Jeśli potrzebujesz łączności prywatnej dla kont magazynu, musisz skonfigurować bezserwerową łączność prywatną. Zobacz Konfigurowanie łączności prywatnej z zasobów obliczeniowych bezserwerowych.

Włączanie optymalizacji predykcyjnej

Optymalizację predykcyjną można włączyć dla konta, katalogu lub schematu. Wszystkie zarządzane tabele w Unity Catalog dziedziczą domyślnie wartość konta. Możesz zastąpić domyślne ustawienia konta dla katalogu lub schematu, aby włączyć lub wyłączyć optymalizację predykcyjną na tym poziomie.

Uwaga

Jeśli twoje konto zostało utworzone po 11 listopada 2024 r., optymalizacja predykcyjna jest domyślnie włączona dla Twojego konta.

Aby włączyć lub wyłączyć optymalizację predykcyjną na określonym poziomie, musisz mieć następujące uprawnienia:

Obiekt katalogu Unity Privilege
Klient Administrator konta
Katalog Właściciel wykazu
Schemat Właściciel schematu

Uwaga

Po pierwszym włączeniu optymalizacji predykcyjnej usługa Azure Databricks automatycznie tworzy jednostkę usługi na koncie usługi Azure Databricks. Usługa Azure Databricks używa tej jednostki usługi do wykonywania żądanych operacji konserwacji. Zobacz Zarządzanie jednostkami usługi.

Włączanie lub wyłączanie optymalizacji predykcyjnej dla konta

Administrator konta może wykonać następujące kroki, aby włączyć optymalizację predykcyjną dla wszystkich magazynów metadanych na koncie. Obiekty na koncie będą domyślnie dziedziczyć to ustawienie (ale ustawienie może zostać zastąpione na poziomie katalogu lub schematu):

  1. Uzyskaj dostęp do konsoli kont.
  2. Przejdź do pozycji Ustawienia, a następnie włącz funkcję.
  3. Wybierz opcję do użycia (na przykład Włączone) obok Optymalizacja predykcyjna.

Uwaga

  • Magazyny metadanych w regionach, które nie obsługują optymalizacji predykcyjnej, nie są włączone.
  • Wyłączenie optymalizacji predykcyjnej na poziomie konta nie powoduje wyłączenia jej dla wykazów ani schematów, które je specjalnie włączyły.

Włączanie lub wyłączanie optymalizacji predykcyjnej dla wykazu lub schematu

Optymalizacja predykcyjna używa modelu dziedziczenia. Po włączeniu dla katalogu, właściwość zostaje odziedziczona przez schematy. Tabele dziedziczą optymalizację predykcyjną w ramach aktywnego schematu. Aby zastąpić to zachowanie dziedziczenia, możesz jawnie włączyć lub wyłączyć optymalizację predykcyjną katalogu lub schematu.

Uwaga

Optymalizację predykcyjną można wyłączyć na poziomie katalogu lub schematu przed włączeniem jej na poziomie konta. Jeśli optymalizacja predykcyjna zostanie później włączona na koncie, zostanie ona zablokowana dla tabel w tych obiektach.

Użyj następującej składni, aby włączyć lub wyłączyć optymalizację predykcyjną lub powrócić do wartości domyślnej dziedziczonej z obiektu nadrzędnego:

ALTER CATALOG [catalog_name] { ENABLE | DISABLE | INHERIT } PREDICTIVE OPTIMIZATION;
ALTER { SCHEMA | DATABASE } schema_name { ENABLE | DISABLE | INHERIT } PREDICTIVE OPTIMIZATION;

Sprawdzanie, czy optymalizacja predykcyjna jest włączona

Pole Predictive Optimization jest właściwością katalogu Unity, która informuje, czy optymalizacja predykcyjna jest włączona. Jeśli optymalizacja predykcyjna jest dziedziczona z obiektu nadrzędnego, jest to wskazane w wartości pola.

Użyj następującej składni, aby sprawdzić, czy włączono optymalizację predykcyjną:

DESCRIBE (CATALOG | SCHEMA | TABLE) EXTENDED name

Śledzenie optymalizacji predykcyjnej przy użyciu tabel systemowych

Usługa Azure Databricks udostępnia tabelę systemową do śledzenia historii operacji optymalizacji predykcyjnej. Zobacz referencję tabeli systemu optymalizacji predykcyjnej .

Jeśli tabela systemowa oznacza operacje jako nieudane z FAILED: PRIVATE_LINK_SETUP_ERROR, być może nie skonfigurowano poprawnie łącza prywatnego dla obliczeń bezserwerowych. Zobacz Konfigurowanie łączności prywatnej z zasobów obliczeniowych bezserwerowych.

Ograniczenia

Optymalizacja predykcyjna nie jest dostępna we wszystkich regionach. Zobacz Regiony usługi Azure Databricks.

Optymalizacja predykcyjna nie uruchamia poleceń OPTIMIZE w tabelach używających porządku Z.

Optymalizacja predykcyjna nie uruchamia operacji VACUUM w tabelach z oknem przechowywania plików skonfigurowanym poniżej wartości domyślnej 7 dni. Zobacz Konfigurowanie przechowywania danych dla zapytań dotyczących podróży w czasie.

Optymalizacja predykcyjna nie wykonuje operacji konserwacji w następujących tabelach: