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SQL Data Warehouse を試してみる

Last updated at 2015-12-06Posted at 2015-12-05

SQL Data Warehouseはどんなサービスでしょうか？

私の理解ではMPPで並列処理するように拡張されたSQL Serverのように理解しています。
Amazon Redshiftの対抗ということですが、アーキテクチャ的にはTeradataとかGreenPlumなどとも同じになるかなと。

他のMPPデータベースと同様、コントロールノード（マスター）とコンピュートノード（スレーブ）の構成を取るようです。

とりあえず、クエリを投げるところまで試してみます。

構成する

Azureのポータルメニュの＋から、データ＋ストレージ -> SQL Data Warehouse（プレビュー）を選びます。
設定は、とりあえず以下のとおり。

名前：hoge（これがSQL Server内のデータベースの名前になります）
サーバー：これがSQL Serverのホスト名になります。また、ID,PWはログイン時のID,PWになります。
パフォーマンス 71.4円/時とはいえ、最小単位の100DWUに設定。
ソースの選択　テスト用にクエリを投げたいのでサンプルを選びます。お馴染みAdventureWorksが設定されます。
その他はとりあえずデフォルト

デフォルトでは400DWUになっていますが、軽くベンチマークしたところ、400〜600DWUくらいが最もバランスが良いようです。

5分くらいで構成は終わりました。
リソースではSQL Serverと（その中に）SQLデータベースというのができる。階層が同じなのでわかりにくい。

SQL Server：ユーザー、Firewall等、各種設定を行う。
SQLデータベース：接続先、クエリ先。

補足：SQL ServerとSQLデータベースの関係

上記の例では、データベース（DWH）名とサーバ名をhoge/hogeと同じにしてしまったので、SQL ServerとSQLデータベースの関係が少々わかりにくくなっていました。なので、以下、補足です。

①一番に設定する名前というのはデータベースの名前のようです。
②サーバ名は、そのままです。ホスト名です。
③はSQL認証時のログイン名となります。

完成したリソース表示における関係は下記の通り。
最初に設定したデータベースがサーバの下層リソースというのがこのレイアウトだと少々わかりにくい。

ログイン時の画面では、接続先のホスト名とログインID（とパスワード）が利用されます。

この図が一番関係がわかり易い。最初に設定した名前はSQL Server内のデータベース名となる。

以上、補足でした。

利用する

接続

では作成したData Warehouseにクライアントから接続してみましょう。

Firewallの設定

接続のためにはまず、Firewallでクライアントからの接続を許可します。
設定はSQL Serverの方のメニューから行ないます。

設定後は必ず「保存」をしましょう。私はそれをせずにしばらくハマりました。

接続クライアント

Firewallの設定が終わったらいよいよ接続です。が、2015年12月5日現在、SQL Data WarehouseはSQL Server Management Studio(SSMS)では利用できないようです。

ではどうするかというとVisualStudio(VS)を利用するようです。この時点で、心折れそうですが、頑張ってすすめてみます。
幸い、VSはインストールしてありました。なお、接続には最新のSQL Server Data Toolsをを入れたほうが良いみたいなので入れました。

VSは無償で利用できるCommunity版がありますので、必要な人はインストールして下さい。

接続情報と接続

接続情報はSQLデータベースの方のメニューを見れば、書いています。それをコピペして接続先として登録することも出来ますし、上部メニューの「VisualStudioで開く」的なメニューを押すことでVSが起動し、接続できます。

PHP用の接続文字列なども取得できるようです。

接続時にはID,PWを聞かれますので、申込の際に入力したID,PWを入力します。

ここでログインできない場合はSQL ServerメニューのFirewallの設定を確認してください。

接続できました。
サンプルを選んだので、AdventureWorksのテーブル群が展開されています。

ではクエリをかけてみます。テータベースを右クリックするなりして、Queryウインドウを開きます。
クエリは何でもいいですが、ここでは、

select count(*) from dbo.FactInternetSales;

としました。入力したら、Executionボタンを押します。

ここまでくれば後は、SQL Serverの世界です。

とは言え、アーキテクチャが違うため、使えないコマンド、プロシージャもあります。詳しくはこちらをどうぞ。

スケールさせる

詳細はさておき、スケールさせることは簡単です。SQLデータベースのメニューからスライダーを動かすだけ。

メニューから監査の設定や透過暗号なども適用できるようです。

そのうち、大きめのデータ入れてベンチマークもしてみたいと思います。

参考

データロード

ここではサンプルデータを利用しましたが独自データのロード方法についてはこちらを参考にして下さい。

外部

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