Azure SQL 使用了數據庫事務單位 (DTU) 和彈性數據庫事務單位 (eDTU)來作為一個計量單位。

但是DTU和eDTU是什么鬼啊?

官方文檔這樣解釋

DTU?是一個資源度量單位，表示保證可用于單一數據庫服務層內特定性能級別的單個?Azure SQL?數據庫的資源。?

DTU是一定比例的?CPU、內存和數據?I/O以及事務日志?I/O的混合度量值，該比例由?OLTP基準工作負荷決定（OLTP基準工作負荷代表真實的?OLTP工作負荷）。

這段話說起來非常的難于理解的，所謂的一定比例的CPU、內存和數據庫I/O這個就摸不著頭了。 然后這些資源的比例又是按照OLTP的基準工作負荷來決定。OLTP基準工作負荷這個又是一個新東西，參見：https://www.azure.cn/documentation/articles/sql-database-benchmark-overview/

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其實DTU簡單理解就是衡量Azure提供的SQL服務計算能力的一個指標。這個指標越大，SQL的計算能力越強。如100個DTU比5個DTU就應該是強20倍。

可以從上表上對應于本地數據庫的性能采集的指標，可以估算出應該使用什么樣級別的AZURE SQL。 當然服務層選擇后仍然可以進行更改。

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對于自己應用應該用多大規模的DTU，可以進行詳細的評估，可以使用下面工具

Azure SQL Database DTU Calculator

關于如何評估，且聽下回分解。

所以，DTU這個鬼來說就理解為Azure數據庫的性能評估單位 。

那么問題又來了什么是eDTU,DTU雖然不太好理解，但是從構架來說，不外乎就是為應用提供數據庫服務，也即是我們常用的模型，使用起來也簡單。我們稱之為單一數據庫。要理解eDTU我們先要講講什么是Azure 彈性數據庫。

但是在云的時代就有一個典型的問題存在：所有應用幾乎都會有峰值和低谷。而單一數據庫一旦分配，資源就已經提供，沒有高峰和低谷的區別。那么如何解決這樣的問題呢？

通常有兩個選項：

(1) 基于高峰使用情況過度設置資源，因此需要支付額外的費用;

(2) 為了節省成本而采用低配，但在高峰期間會出現性能下降而導致客戶滿意度降低。

彈性數據庫就是為了解決這樣的問題而誕生。彈性池通過確保數據庫在需要時獲得所需的性能資源來解決此問題。它們在可預測的預算內提供簡單的資源分配機制。

其實這樣理解，我們可以創建一個彈性的數據庫池，而多個數據庫使用這個池，充分利用池的資源。池很適合具有特定使用模式的大量數據庫。對于給定的數據庫，此模式的特征是低平均使用量與相對不頻繁的使用高峰?？梢约尤氤氐臄祿煸蕉?#xff0c;就可以節省更多的成本。具體取決于應用程序使用模式，你可能會看到與使用兩個 S3 數據庫相同的成本節約。

下圖顯示了一個數據庫示例，該數據庫有大量的閑置時間，但也會定期出現活動高峰。這是適合池的使用模式：

在所示的五分鐘時間段內，DB1 高峰最高達到 90 個 DTU，但其整體平均使用量低于五個 DTU。在單一數據庫中，運行此工作負荷需要 S3 性能級別，但在低活動期間，大多數資源都處在未使用的狀態。

池可讓這些未使用的 DTU 跨多個數據庫共享，因此減少了所需的 DTU 數和總體成本。

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以上一個示例為基礎，假設有其他數據庫具有與 DB1 類似的使用模式。在接下來的兩個圖形中，4 個數據庫和 20 個數據庫的使用量分層放在相同的圖形上，以說明隨時間推移，它們的使用率非重疊的性質：

在上圖中，黑線表示跨所有 20 個數據庫的聚合 DTU 使用量。其中表明聚合 DTU 使用量永遠不會超過 100 個DTU，并指出 20 個數據庫可以在此時間段內共享 100 個 eDTU。相比于將每個數據庫放在單一數據庫的 S3 性能級別，這會導致 DTU 減少 20 倍，價格降低 13倍。

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由于以下原因，此示例很理想：

• 每一數據庫之間的高峰使用量和平均使用量有相當大的差異。

• 每個數據庫的高峰使用量在不同時間點發生。

• eDTU 將在多個數據庫之間共享。

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池的價格取決于池的 eDTU。盡管池的 eDTU 單位價格比單一數據庫的 DTU 單位價格多 1.5 倍，但池eDTU 可由多個數據庫共享，因而所需的 eDTU 總數更少。定價方面和 eDTU 共享的這些差異是池可以提供成本節省可能性的基礎。

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所以eDTU一個池化DTU的概念，單一數據庫性能可以動態的進行調節，而池中的數據庫也可以進行添加刪除。

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更多相關信息和詳細信息可以點擊“閱讀原文”查閱。

內容轉載自公眾號

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的Azure SQL的DTU和eDTU到底是个什么鬼的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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