1. 创建dedicated sql pool 08

2. 创建 synapse 服务 012

2.1 在synapse的Mange页面创建sql pool

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dedicated sql pool是dwu模式，是IO和CPU混合模式，计算和储存为一体，他的性能和花费是可控的，所以用于每日或者主要任务，不使用的时候记得关闭，他的是按照小时计费的。
serverless pool是用于我们临时查询或者分析，类似于草稿纸

2.2 在synapse的Mange页面创建Apache spark pool 014

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2.3 使用sql pool 015

建表和查询（过）
我的服务器资源将专门留给sql pool使用，这就意味着，如果sql pool在运行期间，serverless pool有可能回因为资源不足无法运行。

2.4 使用Aparche Spark NoteBook 016

添加NYC taxi开放数据集进来

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需求：创建一个新的spark pool02，将taxi数据从sql pool01里移动到02之中，将数据在spark里处理后，返回到sql pool01里面

在spark里创建一个新的表，将sql pool里的trip表迁移过来

%%spark
spark.sql("CREATE DATABASE IF NOT EXISTS nyctaxi")
val df = spark.read.sqlanalytics("SQLPOOL1.dbo.Trip") 
df.write.mode("overwrite").saveAsTable("nyctaxi.trip")

使用pyspark,清洗数据，将无行程，但是有距离的乘客修改,并存为新表

%%pyspark
df = spark.sql("""
   SELECT PassengerCount,
       SUM(TripDistanceMiles) as SumTripDistance,
       AVG(TripDistanceMiles) as AvgTripDistance
   FROM nyctaxi.trip
   WHERE TripDistanceMiles > 0 AND PassengerCount > 0
   GROUP BY PassengerCount
   ORDER BY PassengerCount
""") 
display(df)
df.write.saveAsTable("nyctaxi.passengercountstats")

将上面的表，重新写回sql pool里

%%spark
val df = spark.sql("SELECT * FROM nyctaxi.passengercountstats")
df.write.sqlanalytics("SQLPOOL1.dbo.PassengerCountStats", Constants.INTERNAL )

2.5 使用Serverless Sql pool 017

我们分析不同资源的数据可以使用Serverless，类似于草稿
例如：马上想去分析以下spark pool里的taxi里的passengercounts表
在serverless pool里，我们可以看到没有table这个栏目，只有External tables用来关联外部表和文件

创建表格，添加外部链接

CREATE DATABASE mydbname

-- Create data source
-- create master key that will protect the credentials:
CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = 'sknfd#isfnasdkf!bsk1'

-- create credentials for containers in our demo storage account
CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL sqlondemand
WITH IDENTITY='SHARED ACCESS SIGNATURE',  
SECRET = 'sv=2018-03-28&ss=bf&srt=sco&sp=rl&st=2019-10-14T12%3A10%3A25Z&se=2061-12-31T12%3A10%3A00Z&sig=KlSU2ullCscyTS0An0nozEpo4tO5JAgGBvw%2FJX2lguw%3D'
GO
CREATE EXTERNAL DATA SOURCE SqlOnDemandDemo WITH (
    LOCATION = 'https://sqlondemandstorage.blob.core.windows.net',
    CREDENTIAL = sqlondemand
);

2.5 使用Synapse里的Copy Data tool 018

将数据从sqlserver 里复制到sql pool01里
注意：我们在迁移数据的时候，如果不需要整表迁移，我们可以使用隔壁的use query来使用sql筛选，然后再进行迁移

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3.Synapse MMP Architechture

控制节点，计算节点，储存节点，总共60个节点

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3.1 Sharding Patterns 027

Hash：大型表性能高，使用Hash分布各个表的资源，创建时需要给出指定的KEY，KEY最好是固定的，不能更新的，且大于60个，这样可以避免数据倾斜

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2.Round-Robin：将表的资源均匀分配到各个节点中，平均分类。

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3.Replicated:为小表提供最快的查询性能，每个节点上都有表的完整副本，由于是小表，节省了节点之间的传输和斜调的时间，所以很快

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3.2 创建合适的表 028

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3.3 Table types 029

Clustered columnstore用于大型表，压缩，默认

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heap用于临时表或者小型的永久性表，无压缩

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Clustered Index 最常见的表类型，Fact表常用

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3.4 Partitioning 分区030

不能创建太多分区，分区的数据尽可能100w,

3.5 练习 032

假设我们已有一张3700w条数据的表，在我们的本地数据库

首先，我们查看，如果使用robin平均分配数据，数据情况

select cp.distribution,count(*) distributionRecords from (
select row_number() over(order by (select null)) rowNum from FactTransactionHistory) subq 
cross apply(select rowNum%60 distribution) cp 
group by distribution
order by distribution