説明
グラフィカルユーザーインターフェース、テキスト、アプリケーションの説明が自動的に生成される

ボックス1: .partitionBy
例：
df.write.partitionBy("y","m","d")
モード(SaveMode.Append)
parquet("/data/hive/warehouse/db_name.db/" + テーブル名)
ボックス 2: ("年","月","日","時間","店舗ID")
ボックス3: .parquet("/Purchases")
参照：
https://intellipaat.com/community/11744/spark でデータフレームをパーティション分割して書き込む方法

Azure Portal を使用して Azure データベースのクエリ ストアの最大ストレージ サイズを増やすにはどうすればよいですか?
SQL Server Management Studio を使用して Azure データベースのクエリ ストアの最大ストレージ サイズを増やす方法を教えてください。
Azure クエリ ストアのサイズを増やすには、SSMS (SQL Server Management Studio) または Azure ポータル内で Transact-SQL を使用できます。具体的には、データベースの MAX_STORAGE_SIZE_MB 設定を変更する必要があります。Azure ポータル内で直接変更するための GUI オプションはありません。
ステップ 1: データベースに接続します。
SSMS または Azure ポータルを使用して、クエリストアのサイズを増やすデータベースに接続します。[db1 に接続] 手順 2: ALTER DATABASE ステートメントを実行します。
次の Transact-SQL クエリを実行します (YourDB をデータベース名に置き換え、1024 を必要なストレージ サイズ (MB 単位) に置き換えます)。
ALTER DATABASE [YourDB] SET QUERY_STORE (MAX_STORAGE_SIZE_MB = 1024);
*-> 次のクエリを使用します: ALTER DATABASE db1 SET QUERY_STORE
（MAX_STORAGE_SIZE_MB = 4000）;
手順 3: 変更を適用する: クエリ ストアは新しいサイズに合わせて自動的に調整されます。
参照：
https://learn.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/performance/クエリストアを使用したパフォーマンスの監視

分布ごとの行数は、パフォーマンスに顕著な影響を与えることなく、最大10%まで変動します。ここでは分布が10%以上変動しており、偏りが生じています。
注: SHOWSPACEUSED は、Azure Synapse Analytics または Parallel Data Warehouse データベース内の特定のテーブルまたはすべてのテーブルの行数、予約済みディスク領域、および使用済みディスク領域を表示します。
これは、データベースの60個のディストリビューションそれぞれに格納されているテーブル行数を、非常に迅速かつ簡単に確認できる方法です。パフォーマンスを最もバランスよくするには、分散テーブル内の行をすべてのディストリビューションに均等に分散させる必要があることに注意してください。
ROUND_ROBIN 分散テーブルは偏りが生じないようにする必要があります。データは設計上、ノード全体に均等に分散されます。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql-data-warehouse/sql-data-warehouse-tables-distribute
分散データ スキューの管理

シナリオ: Active Directory 資格情報を使用してデータベース ユーザーを認証します。
(ResearchSrv01 という論理サーバー上に ResearchDB1 という新しい Azure SQL データベースを作成します。) Azure Active Directory ユーザーに基づいて、SQL データベースまたは SQL Data Warehouse でユーザーを認証します。
外部プロバイダーからユーザー [[email protected]] を作成します。

説明
列ストアテーブルとインデックスは常に列ストア圧縮を使用して保存されます。アーカイブ圧縮と呼ばれる追加の圧縮を構成することで、列ストアデータのサイズをさらに削減できます。
注: 列ストア - 列ストア インデックスも行と列を持つテーブルとして論理的に編成されますが、データは物理的には列単位のデータ形式で格納されます。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/data-compression/data-compression