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Synapse 实现成功方法：评估专用 SQL 池设计
注意
本文是“按设计成功实施 Azure Synapse”系列文章的一部分。 有关系列概述，请参阅 Azure Synapse 实现成功（设计）。
应评估专用 SQL 池设计，以确定问题并验证该设计是否符合准则和要求。 通过在开始开发解决方案之前评估设计，可以避免阻碍和意外的设计更改。 这可以保护项目的时间表和预算。
Synapse SQL 具有横向扩展体系结构，可在多个节点间分布计算数据处理。 计算与存储分离开来，以便用户能够独立于系统中的数据进行缩放计算。 有关详细信息，请参阅 Azure Synapse Analytics 中的专用 SQL 池（以前称为 SQL DW）体系结构。
评估分析
在评估阶段，你收集了有关如何部署原始系统的信息以及实现的结构的详细信息。 这些信息现在可帮助你确定已实现的内容与需要开发的内容之间的差距。 例如，现在应考虑设计轮循机制表而不是哈希分布式表的影响，或考虑正确使用复制表的性能优势。
查看目标体系结构
要成功部署专用 SQL 池，请务必采用符合业务需求的体系结构。 有关详细信息，请参阅 Microsoft Azure 中的数据仓库。
迁移路径
Azure Synapse 的迁移项目类似于任何其他数据库迁移。 应考虑到原始系统和 Azure Synapse 之间可能存在差异。
确保已为下面各项建立明确的迁移路径：
- 数据库对象、脚本和查询
- 数据传输（从源导出并传输到云）
- 初始数据加载到 Azure Synapse 中
- 登录名和用户
- 数据访问控制（行级别安全性）
有关详细信息，请参阅将数据仓库迁移到 Azure Synapse Analytics 中的专用 SQL 池。
功能差异
确定原始系统是否依赖于 Azure Synapse 不支持的功能。 专用 SQL 池中不支持的功能包括某些数据类型，例如 XML 和空间数据类型，以及游标。
有关详细信息，请参阅：
专用 SQL 池测试
与任何其他项目一样，你应执行测试以确保专用 SQL 池满足所需的业务需求。 测试数据质量、数据集成、安全性和性能至关重要。
后续步骤
在“按设计成功实施 Azure Synapse”系列教程的下一篇文章中，了解如何评估 Spark 池设计以识别问题并验证它是否符合准则和要求。