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首先，我在流分析和处理方面还是个初学者。
我正在探索 Azure 流分析并遇到了各种设计，大多数时间流程都是这样。
数据流 (Azure Eventhub) -> 配置为 ASA 的输入 -> 一些查询 -> 输出到 Sql Server、Power BI、事件中心等目标。
现在假设每分钟有 10000 个事件发生，并且 ASA 正在借助一些窗口函数(如翻滚窗口等)对其进行处理。然后转到 Azure Sql 数据库。现在，如果我们看一下，Sql Server 中可能有很多插入，并且传入的数据包含太多数据。
这是使用 SQL Server 的好解决方案吗？如果一天中有太多事件，那么您不认为它会成为性能瓶颈吗？
任何建议/指导或示例将不胜感激。
最佳答案
是的，Azure SQL DB 摄取如此多的数据不会有任何问题(事实上，每秒可以高达数百万行)。以下是您可能会感兴趣的学习路径: https://learn.microsoft.com/en-us/learn/modules/deploy-iot-solution-azure-sql-database/2-analyze-solution-architecture
关于Azure 流分析到 Azure Sql 数据库和性能，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/69765910/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！