บทนำ

คุณจะได้เรียนรู้วิธีออกแบบและใช้งานวัตถุฐานข้อมูลต่างๆ ใน SQL Server, Azure SQL Database, Azure SQL Managed Instance และ SQL Database ใน Microsoft Fabric การออกแบบอ็อบเจ็กต์ฐานข้อมูลที่เหมาะสมเป็นพื้นฐานในการสร้างโซลูชัน SQL ที่มีประสิทธิภาพสูง ปรับขนาดได้ และบํารุงรักษาได้ในแพลตฟอร์มเหล่านี้

ในฐานะนักพัฒนา SQL คุณอาจสังเกตเห็นว่าการตัดสินใจออกแบบวัตถุฐานข้อมูลนั้นถาวรกว่าโค้ดแอปพลิเคชันมาก แม้ว่าคุณจะสามารถปรับโครงสร้างคลาส C# ใหม่หรือเขียนไมโครเซอร์วิสใหม่โดยมีผลกระทบน้อยที่สุด แต่การเปลี่ยนตารางจาก rowstore เป็น columnstore การติดตั้งการติดตามประวัติชั่วคราว หรือการเปลี่ยนจากคอลัมน์ข้อมูลประจําตัวเป็นออบเจ็กต์ลําดับจําเป็นต้องมีการโยกย้ายที่สามารถล็อกตารางเป็นเวลาหลายชั่วโมงและขัดขวางระบบการผลิต

ประเภทออบเจ็กต์พิเศษที่คุณจะได้เรียนรู้ในโมดูลนี้ไม่ใช่แค่การเพิ่มประสิทธิภาพที่คุณสามารถเพิ่มได้ในภายหลัง โดยพื้นฐานแล้วจะเปลี่ยนวิธีการจัดเก็บ สืบค้น และตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลที่ระดับกลไกจัดการ การเลือกตารางมาตรฐานเมื่อคุณต้องการการตรวจสอบชั่วคราวหมายถึงการสร้างทริกเกอร์และตารางประวัติด้วยตนเอง IDENTITYการเลือกเวลาที่สถาปัตยกรรมของคุณต้องการลําดับแบบกระจายจะบังคับให้มีวิธีแก้ปัญหาในระดับแอปพลิเคชันของคุณ

การทําความเข้าใจวัตถุเหล่านี้ล่วงหน้าช่วยให้คุณออกแบบระบบที่สามารถพัฒนาได้โดยไม่ต้องเขียนซ้ําที่เจ็บปวด ซึ่งเปิดใช้งานความสามารถต่างๆ เช่น การตรวจสอบสไตล์บล็อกเชน การแคชเวลาแฝงระดับมิลลิวินาที หรือการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ที่ไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ง่ายเมื่อคุณมุ่งมั่นกับรากฐานอื่นแล้ว

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

คุณจะได้สํารวจเทคนิคการออกแบบวัตถุฐานข้อมูลที่นําไปใช้กับฐานข้อมูล Azure SQL, ฐานข้อมูล SQL ใน Microsoft Fabric และ Azure SQL Managed Instance:

• การออกแบบและการใช้งานตาราง - การสร้างตารางที่มีชนิดข้อมูล ขนาด และโครงสร้างที่เหมาะสม เรียนรู้วิธีเลือกระหว่างดัชนี rowstore และ columnstore สําหรับปริมาณงานของคุณ ไม่ว่าคุณจะสร้างแอปธุรกรรมบนฐานข้อมูล Azure SQL หรือฐานข้อมูลการวิเคราะห์การดําเนินงานใน Fabric

• ประเภทตารางเฉพาะ - การใช้ตารางในหน่วยความจําสําหรับสถานการณ์ที่มีปริมาณงานสูงใน SQL Managed Instance, ตารางชั่วคราวสําหรับเส้นทางการตรวจสอบในทุกแพลตฟอร์ม, ตารางภายนอกสําหรับการรวม Fabric lakehouse, ตาราง LEDGER สําหรับแอปพลิเคชันที่มีความสําคัญต่อการปฏิบัติตามข้อกําหนด และตาราง GRAPH สําหรับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน

• ข้อจํากัดและการตรวจสอบความถูกต้อง - การใช้คีย์หลัก คีย์นอก ข้อจํากัดเฉพาะ ข้อจํากัด CHECK และค่า DEFAULT ที่รับรองความสมบูรณ์ของข้อมูลไม่ว่าฐานข้อมูลของคุณจะให้บริการไมโครเซอร์วิส แอปพลิเคชันระดับองค์กร หรือไปป์ไลน์การวิเคราะห์ฟีด

• คุณสมบัติขั้นสูง - การทํางานกับคอลัมน์ JSON สําหรับสคีมาที่ยืดหยุ่นในแอปบนคลาวด์ การใช้ดัชนีที่ปรับให้เหมาะกับกลไกการสืบค้นของแพลตฟอร์มของคุณ และใช้ออบเจ็กต์ SEQUENCE สําหรับรูปแบบการสร้าง ID แบบกระจาย

• กลยุทธ์การแบ่งพาร์ติชัน - การออกแบบและการใช้การแบ่งพาร์ติชันตารางและดัชนีสําหรับฐานข้อมูลขนาดใหญ่ จําเป็นสําหรับฐานข้อมูลไฮเปอร์สเกลในฐานข้อมูล Azure SQL ฐานข้อมูลหลาย TB ในอินสแตนซ์ที่มีการจัดการของ SQL และข้อมูลอนุกรมเวลาในฐานข้อมูลการดําเนินงานแบบแฟบริก

ทำไมเรื่องนี้จึงสำคัญ

การออกแบบวัตถุฐานข้อมูลที่มีประสิทธิภาพส่งผลกระทบโดยตรงต่อ:

• ประสิทธิภาพ - ตารางและดัชนีที่ออกแบบมาอย่างดีช่วยลดเวลาในการดําเนินการสืบค้น
• ความสมบูรณ์ของข้อมูล - ข้อจํากัดที่เหมาะสมช่วยให้มั่นใจได้ถึงความสอดคล้องและความถูกต้องของข้อมูล
• การบํารุงรักษา - การออกแบบวัตถุที่เป็นระเบียบช่วยลดความยุ่งยากในการดูแลระบบฐานข้อมูล
• ความสามารถของ AI - โครงสร้างข้อมูลที่เหมาะสมช่วยให้สามารถรวมคุณลักษณะ AI ได้
• ความสามารถในการปรับขนาด - การแบ่งพาร์ติชันช่วยให้สามารถจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เริ่มต้นด้วยการสํารวจวิธีออกแบบและใช้โครงสร้างตารางที่มีประสิทธิภาพในแพลตฟอร์ม SQL ของ Microsoft!