Azure Synapse与SSIS包

我使用了几个Azure服务将数据从本地上传到用于Power BI的Azure SQL DW

SQL Server (On Perm) -> Azure Data Factory (SSIS IR, SSIS in Azure SQL Database) -> Azure SQL Database<br/>
2 Azure services used

SQL Server（在Perm上）->Azure数据工厂（SSIS IR，Azure SQL数据库中的SSIS）->Azure SQL数据库

2使用的Azure服务

然而，我们发现数据量的增长远远超过了平台的设计。
我们计划改为Azure Synapse

但根据Microsoft文档，数据工厂（预览版）似乎没有附带SSIS IR。
我想到的是：

SQL Server (On Perm) -> Azure Data Factory (SSIS IR, SSIS in Azure SQL Database) -> Azure Synapse<br/>
3 Azure services used

SQL Server（在Perm上）->Azure数据工厂（SSIS IR，Azure SQL数据库中的SSIS）->Azure Synapse

3使用的Azure服务

我想知道它是否有更好的方式让Synapse与SSI结合

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非常感谢。

Azure SQL数据库现在有一个

Azure SQL数据库中的超规模服务层提供以下附加功能：

• 支持高达100 TB的数据库大小
• 几乎即时的数据库备份（基于存储的文件快照） 在Azure Blob存储中），不考虑大小，对 计算资源
• 快速数据库恢复（基于文件快照）只需几分钟，而不是几分钟 超过小时或天（不是数据操作的大小）
• 由于更高的日志吞吐量和更快的响应速度，整体性能更高 事务提交时间，与数据量无关
• 快速扩展—您可以为其配置一个或多个只读节点 卸载您的读取工作负载并用作热备用
• 快速放大-您可以在固定时间内放大您的计算 资源，以在需要时适应繁重的工作负载，然后进行扩展 当不需要时，计算资源将被备份

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由于SSIS IR不支持Azure Synapse Analytics，因此我认为放大Azure SQL数据库服务层对您来说是一个不错的选择。

Azure SQL数据库现在有一个

Azure SQL数据库中的超规模服务层提供以下附加功能：

• 支持高达100 TB的数据库大小
• 几乎即时的数据库备份（基于存储的文件快照） 在Azure Blob存储中），不考虑大小，对 计算资源
• 快速数据库恢复（基于文件快照）只需几分钟，而不是几分钟 超过小时或天（不是数据操作的大小）
• 由于更高的日志吞吐量和更快的响应速度，整体性能更高 事务提交时间，与数据量无关
• 快速扩展—您可以为其配置一个或多个只读节点 卸载您的读取工作负载并用作热备用
• 快速放大-您可以在固定时间内放大您的计算 资源，以在需要时适应繁重的工作负载，然后进行扩展 当不需要时，计算资源将被备份

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由于SSIS IR不支持Azure Synapse分析，因此我认为扩展Azure SQL数据库服务层对您来说是一个不错的选择。

我认为您使用的是Azure SQL数据库，而不是Azure SQL DW。Azure Synapse Analytics以前是Azure SQL数据仓库。根据当前估计，数据大小将超过5TB，超过SQL数据库数据限制。我确实考虑过拆分数据库，但最终用户在超规模层中的功耗将更加复杂，存储成本是根据实际分配计算的。分配的空间会根据需要自动增加，最多可达100 TB。您好@Capture，您是否考虑过扩大价格层？您是否考虑过将所有暂存数据移出数据库并移入数据池？这将节省数据库中的空间。还要看看columnstore索引，它提供了5-10倍的大规模压缩，这取决于您的数据。我认为您使用的是Azure SQL数据库，而不是Azure SQL DW。Azure Synapse Analytics以前是Azure SQL数据仓库。根据当前估计，数据大小将超过5TB，超过SQL数据库数据限制。我确实考虑过拆分数据库，但最终用户在超规模层中的功耗将更加复杂，存储成本是根据实际分配计算的。分配的空间会根据需要自动增加，最多可达100 TB。您好@Capture，您是否考虑过扩大价格层？您是否考虑过将所有暂存数据移出数据库并移入数据池？这将节省数据库中的空间。还要看看columnstore索引，根据您的数据，它提供了5-10倍的大规模压缩。非常感谢。我在使用弹性池时忽略了这个选项。但是如果我把数据数据库移到超尺度层就太完美了。非常感谢。我在使用弹性池时忽略了这个选项。但是，如果我只是将数据数据库移动到超尺度层，这应该是完美的。