{"id":31067,"date":"2021-07-26T13:42:21","date_gmt":"2021-07-26T12:42:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.inovex.de\/?p=31067"},"modified":"2025-03-04T09:43:20","modified_gmt":"2025-03-04T08:43:20","slug":"mit-dem-serverlosen-sql-pool-zum-modern-data-warehouse","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mit-dem-serverlosen-sql-pool-zum-modern-data-warehouse\/","title":{"rendered":"Mit dem serverlosen SQL Pool zum Modern Data Warehouse"},"content":{"rendered":"<p>Im Dezember 2020 ver\u00f6ffentlichte Microsoft im Zusammenhang mit ihrer modernen Data Warehouse Technologie <a href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/leistungen\/cloud\/azure\/\">Azure<\/a> Synapse Analytics (Synapse) zwei getrennte Ressourcenmodelle zur Nutzung der integrierten SQL Engine \u2013 ein dediziertes und ein serverloses Ressourcenmodell, den SQL-Pool und den serverlosen SQL-Pool. <!--more--><\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_83 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\"><p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\"><\/p>\n<\/div><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mit-dem-serverlosen-sql-pool-zum-modern-data-warehouse\/#SQL-Pools-im-Ueberblick\" >SQL-Pools im \u00dcberblick<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mit-dem-serverlosen-sql-pool-zum-modern-data-warehouse\/#Anwendungsfaelle-des-serverlosen-SQL-Pools\" >Anwendungsf\u00e4lle des serverlosen SQL-Pools<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mit-dem-serverlosen-sql-pool-zum-modern-data-warehouse\/#Eigenschaften-des-serverlosen-SQL-Pools\" >Eigenschaften des serverlosen SQL-Pools<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mit-dem-serverlosen-sql-pool-zum-modern-data-warehouse\/#Direkte-Abfrageausfuehrung\" >Direkte Abfrageausf\u00fchrung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mit-dem-serverlosen-sql-pool-zum-modern-data-warehouse\/#Kostenkontrolle\" >Kostenkontrolle<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mit-dem-serverlosen-sql-pool-zum-modern-data-warehouse\/#Logisches-Data-Warehouse-mit-dem-serverlosen-SQL-Pool\" >Logisches Data Warehouse mit dem serverlosen SQL-Pool<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mit-dem-serverlosen-sql-pool-zum-modern-data-warehouse\/#Views-als-Data-Warehouse-Layer\" >Views als Data Warehouse Layer<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mit-dem-serverlosen-sql-pool-zum-modern-data-warehouse\/#Nachteile-der-logischen-Data-Warehouse-Sichten\" >Nachteile der logischen Data-Warehouse-Sichten<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/www.inovex.de\/de\/blog\/mit-dem-serverlosen-sql-pool-zum-modern-data-warehouse\/#Verweise\" >Verweise<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"SQL-Pools-im-Ueberblick\"><\/span>SQL-Pools im \u00dcberblick<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Der <strong>dedizierte SQL-Pool<\/strong> reserviert eine ausgew\u00e4hlte Menge an Rechenressourcen in Form von sogenannten Data Warehouse Units (DWUs) zur Abfragebearbeitung und stellt die eigentliche Data-Warehouse-Komponente in Synapse dar. DWUs sind ein \u201eabstraktes, normalisiertes Ma\u00df f\u00fcr Rechenressourcen und Leistung\u201c, die \u201eCPU, Arbeitsspeicher und E\/A b\u00fcndeln.\u201c <a href=\"https:\/\/docs.microsoft.com\/de-de\/azure\/azure-sql\/database\/elastic-pool-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">[1]<\/a> Pools auf der anderen Seite sind eine \u201eeinfache, kosteng\u00fcnstige L\u00f6sung f\u00fcr die Verwaltung und Skalierung mehrerer Datenbanken, die unterschiedliche und unvorhersehbare Nutzungsanforderungen haben.\u201c <a href=\"https:\/\/docs.microsoft.com\/de-de\/azure\/azure-sql\/database\/elastic-pool-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">[1]<\/a> Der dedizierte SQL-Pool kann nach seiner anf\u00e4nglichen Erstellung pausiert und wieder fortgesetzt werden, ohne dass die persistent gespeicherten Daten davon betroffen sind. Diese Funktionalit\u00e4t ist wichtig, da die von Microsoft bereitgestellten Rechenressourcen auf Stundenbasis abgerechnet werden und die Kosten von der Menge der bereitgestellten DWUs und der Zeit abh\u00e4ngen, in der der dedizierte SQL-Pool in Betrieb ist. <a href=\"https:\/\/docs.microsoft.com\/de-de\/azure\/synapse-analytics\/quickstart-create-apache-spark-pool-studio\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">[2]<\/a><\/p>\n<p>Der <strong>serverlose SQL-Pool<\/strong> stellt das serverlose Ressourcenmodell dar, das pro Terabyte verarbeiteter Daten berechnet wird. Anders als beim dedizierten SQL-Pool fallen also keine Kosten f\u00fcr die Bereitstellung der Rechenressourcen an. Somit ist der serverlose SQL-Pool ein wahres \u201ePay-per-Use\u201c-Modell. <a href=\"https:\/\/docs.microsoft.com\/de-de\/azure\/synapse-analytics\/sql\/on-demand-workspace-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">[3]<\/a><\/p>\n<p>In der folgenden Tabelle sind die Hauptmerkmale beider Modelle gegen\u00fcbergestellt:<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<table width=\"1386\">\n<tbody>\n<tr>\n<th>Dedizierter SQL-Pool<\/th>\n<th>Serverloser SQL-Pool<\/th>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400; color: #505d6d;\">Option zum Pausieren und Fortsetzen der Rechenressourcen<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400; color: #505d6d;\">Rechenressourcen stehen jederzeit verf\u00fcgbar<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400; color: #505d6d;\">Ressourcen werden in Form so genannter DWUs reserviert<\/span><\/td>\n<td>Rechenressourcen k\u00f6nnen nicht reserviert werden<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400; color: #505d6d;\">Sehr gut f\u00fcr berechenbare Arbeitsbelastungen und Performance geeignet<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400; color: #505d6d;\">Sehr gut f\u00fcr unvorhersehbare Arbeitsbelastungen geeignet<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400; color: #505d6d;\">Speichert Daten in relationalen Tabellen mit spaltenweiser Speicherung, um Data Warehousing-Funktionen in Azure Synapse Analytics bereitzustellen. Sobald die Daten gespeichert sind, k\u00f6nnen mithilfe einer Massive Parallel Processing (MPP) Engine gro\u00df angelegte Analysen durchgef\u00fchrt werden<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400; color: #505d6d;\">Bietet eine relationale Abstraktion auf den Rohdaten, die es einfach macht, die Daten im Data Lake zu erkunden, ohne sie vorher in BI-Tools oder relationale Datenspeicher laden zu m\u00fcssen<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400; color: #505d6d;\">Speichert Daten persistent im Data Warehouse sowie Metadatenobjekte externer Tabellen<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400; color: #505d6d;\">Speichert nur Metadatenobjekte externer Tabellen, da es keinen lokalen Speicher<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td><span style=\"font-weight: 400; color: #505d6d;\">Abrechnung auf Stundenbasis pro bereitgestellten DWUs<\/span><\/td>\n<td><span style=\"font-weight: 400; color: #505d6d;\">Abrechnung pro Terabyte verarbeiteter Daten<\/span><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p><em>Tabelle 1: Vergleich des dedizierten und des serverlosen Ressourcenmodells<\/em><\/p>\n<p>Eine \u00dcbersicht \u00fcber den vollst\u00e4ndigen Feature-Vergleich der serverlosen und dedizierten SQL-Pools findet ihr <a href=\"https:\/\/docs.microsoft.com\/de-de\/azure\/synapse-analytics\/sql\/overview-features\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">hier [4]<\/a>.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Anwendungsfaelle-des-serverlosen-SQL-Pools\"><\/span>Anwendungsf\u00e4lle des serverlosen SQL-Pools<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Die Anwendungsf\u00e4lle eines dedizierten SQL-Pools sind relativ klar: SQL-Abfragen in gew\u00fcnschter Leistung und Performance durchf\u00fchren und Data Warehousing betreiben. Dagegen erscheinen die Anwendungsf\u00e4lle des serverlosen SQL-Pools zun\u00e4chst eingeschr\u00e4nkt und vor allem f\u00fcr grundlegende explorative Datenanalysen, Datenabfragen und Datenaufbereitungen geeignet.<\/p>\n<p>Dieser Umstand ist darin begr\u00fcndet, dass der serverlose SQL-Pool vor allem externe Tabellen, Schemas und Views erzeugen sowie Daten \u00fcber SELECT-Statements abfragen kann. Die Daten k\u00f6nnen dabei in den verschiedensten Dateiformaten wie beispielsweise CSV, PARQUET oder auch JSON vorliegen und au\u00dferhalb von Synapse in einem Data Lake gespeichert sein. Beim Lesen wird das Konzept \u201eSchema-on-read\u201c angewandt, das zur Laufzeit das Dateiformat bestimmt und die Daten ausliest.<\/p>\n<p>Neben der Datenexploration nennt Microsoft noch einen weiteren Anwendungsfall f\u00fcr den serverlosen SQL-Pool: ein logisches Data Warehouse, das eine relationale Abstraktionsschicht auf den verschiedenen, unstrukturierten Daten aus dem Data Lake bietet, ohne diese transformieren oder verschieben zu m\u00fcssen. <a href=\"https:\/\/docs.microsoft.com\/de-de\/azure\/synapse-analytics\/sql\/on-demand-workspace-overview\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">[3]<\/a><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Eigenschaften-des-serverlosen-SQL-Pools\"><\/span>Eigenschaften des serverlosen SQL-Pools<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Direkte-Abfrageausfuehrung\"><\/span>Direkte Abfrageausf\u00fchrung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Eine nennenswerte Eigenschaft, die im Zusammenhang mit dem serverlosen SQL-Pool genannt werden sollte, ist die direkte Abfrageausf\u00fchrung, ohne zun\u00e4chst auf die Bereitstellung eines Clusters warten zu m\u00fcssen. Dieser Umstand ist besonders, da beim serverlosen SQL-Pool \u2013 anders als beim dedizierten SQL-Pool \u2013 nicht f\u00fcr die Bereitstellung der Rechenressourcen gezahlt wird.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Kostenkontrolle\"><\/span>Kostenkontrolle<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Der serverlose SQL-Pool wird pro Abfrage und der darin verarbeiteten Datenmenge abgerechnet. Genau genommen, fallen pro 1 Terabyte (TB) verarbeiteter Daten etwa 4,22 Euro an. Die Abfragedauer und die Anzahl der genutzten Rechenressourcen werden bei der Kostenberechnung nicht betrachtet, da der Endanwender auf diese auch gar keinen Einfluss hat. Microsoft managet die Cluster-Bereitstellung und Abfrageausf\u00fchrung vollautomatisch im Hintergrund. Damit Kosten nicht unvorhergesehen in die H\u00f6he steigen, gibt es die M\u00f6glichkeit einer Kostenkontrolle innerhalb des serverlosen SQL-Pools, die Abfragen ab einer gewissen Kosten- bzw. Datengrenze nicht mehr ausf\u00fchren l\u00e4sst. Laut Microsoft fallen f\u00fcr \u201ereine Metadatenabfragen (DDL-Anweisungen) [\u2026] keine Kosten an.\u201c <a href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/en-ca\/pricing\/details\/synapse-analytics\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">[5]<\/a><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Logisches-Data-Warehouse-mit-dem-serverlosen-SQL-Pool\"><\/span>Logisches Data Warehouse mit dem serverlosen SQL-Pool<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>An dieser Stelle soll nochmals der Blick auf den Anwendungsfall des logischen Data Warehouse auf Basis eines Data Lakes \u2013 oder auch Data Lakehouse \u2013 gelegt werden. <a href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/koennen-lakehouses-einen-paradigmenwechsel-anstossen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">[6]<\/a> Dieses dient aufgrund seiner positiven Eigenschaften, wie<\/p>\n<ul>\n<li>einer sehr g\u00fcnstigen Speicherung von Daten in der Cloud,<\/li>\n<li>der Unterst\u00fctzung vielf\u00e4ltiger Dateiformate f\u00fcr strukturierte, semistrukturierte und unstrukturierte Daten sowie<\/li>\n<li>seiner Flexibilit\u00e4t hinsichtlich der Erweiterung von Speicherkapazit\u00e4t,<\/li>\n<\/ul>\n<p>schon lange nicht mehr nur als reiner Datenspeicher f\u00fcr jegliche Art von Rohdaten innerhalb eines Unternehmens. Um einen Data Lake zur Datengrundlage eines logischen DWH machen zu k\u00f6nnen, muss dieses durch saubere ETL-Prozesse integriert sowie die Datenqualit\u00e4t sichergestellt werden.<a href=\"https:\/\/databricks.com\/de\/blog\/2020\/11\/03\/why-cloud-centric-data-lake-is-the-future-of-edw.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">[7]<\/a> <a href=\"https:\/\/www.talend.com\/de\/resources\/building-governed-data-lake-cloud\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">[8]<\/a><\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Views-als-Data-Warehouse-Layer\"><\/span>Views als Data Warehouse Layer<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Zur Datenabstraktion k\u00f6nnen beispielsweise Views genutzt werden, die bestimmte Sichten auf die Daten im Data Lake erm\u00f6glichen. Diese Sichten m\u00fcssen nicht der physischen Struktur der Daten entsprechen.<br \/>\nDer serverlose SQL-Pool ist f\u00fcr den Anwendungsfall eines data-lake-basierten Data Warehouses gut geeignet, da er problemlos relationale Abfragen auf externen Datenquellen ausf\u00fchren sowie Views und externe Tabellen erstellen kann. Der Vorteil hierbei ist, dass nur Kosten f\u00fcr verarbeitete Daten anfallen und somit \u2013 gegen\u00fcber dem dedizierten SQL-Pool \u2013 eine sehr g\u00fcnstige, verschlankte Data-Warehouse-L\u00f6sung m\u00f6glich ist.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Nachteile-der-logischen-Data-Warehouse-Sichten\"><\/span>Nachteile der logischen Data-Warehouse-Sichten<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Inwieweit das logische Data Warehouse den dedizierten SQL-Pool als Data Warehouse ersetzen kann, kommt wohl auf den Anwendungsfall an. Denn der serverlose SQL-Pool hat den Nachteil, dass er keine persistente Speicherung von Daten erm\u00f6glicht und von der Datenspeicherung in der externen Datenquelle \u2013 in unserem Fall dem Data Lake \u2013 abh\u00e4ngig ist. Wenn Daten im Data Lake ge\u00e4ndert, verschoben oder gel\u00f6scht werden, kann dies zu Fehlern in der logischen Data-Warehouse-Sicht f\u00fchren. Somit ist ein Data Warehouse basierend auf dem serverlosen SQL-Pool fehleranf\u00e4lliger bei \u00c4nderungen im Data Lake als ein persistentes Data Warehouse basierend auf einem dedizierten SQL-Pool. Zudem ist fraglich, wie gut der serverlose SQL-Pool skaliert, wenn gro\u00dfe Data-Warehouse-L\u00f6sungen gebaut und sp\u00e4ter auch intensiv genutzt werden sollen.<\/p>\n<p>Zusammenfassend kann festgehalten werden, dass der serverlose SQL-Pool interessante Anwendungsf\u00e4lle bietet, die \u00fcber blo\u00dfe Datenexploration hinausgehen und neben dem dedizierten SQL-Pool nicht unbeachtet bleiben sollten. Und gerade mit einem Blick auf die Kosten kann der serverlose SQL-Pool mit seinem \u201ePay-per-Use\u201c-Modell durchaus punkten. Hinzu kommt die M\u00f6glichkeit einer Kostenkontrolle, die verhindert, dass ungeachtet hohe Abrechnungsbetr\u00e4ge entstehen. Alles in allem ist der serverlose SQL-Pool mehr als ein alternatives Ressourcenmodell, das anstatt st\u00fcndlich pro TB verarbeiteter Daten abgerechnet wird.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Verweise\"><\/span>Verweise<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>[1] Microsoft Corp, \u2018Elastic pools help you manage and scale multiple databases in Azure SQL Database\u2019, 2020. <a href=\"https:\/\/docs.microsoft.com\/de-de\/azure\/azure-sql\/database\/elastic-pool-overview\">https:\/\/docs.microsoft.com\/de-de\/azure\/azure-sql\/database\/elastic-pool-overview<\/a> (accessed Jan. 05, 2021).<br \/>\n[2] Microsoft Azure, \u2018Schnellstart: Erstellen eines serverlosen Apache Spark-Pools mithilfe von Synapse Studio &#8211; Azure Synapse Analytics\u2019, 2021. <a href=\"https:\/\/docs.microsoft.com\/de-de\/azure\/synapse-analytics\/quickstart-create-apache-spark-pool-studio\">https:\/\/docs.microsoft.com\/de-de\/azure\/synapse-analytics\/quickstart-create-apache-spark-pool-studio<\/a> (accessed Mar. 12, 2021).<br \/>\n[3] Microsoft Corp, \u2018Serverloser SQL-Pool &#8211; Azure Synapse Analytics\u2019, 2020. <a href=\"https:\/\/docs.microsoft.com\/de-de\/azure\/synapse-analytics\/sql\/on-demand-workspace-overview\">https:\/\/docs.microsoft.com\/de-de\/azure\/synapse-analytics\/sql\/on-demand-workspace-overview<\/a> (accessed Dec. 10, 2020).<br \/>\n[4] Microsoft Corp, \u2018In Azure Synapse SQL unterst\u00fctzte Transact-SQL-Funktionen\u2019, 2020. <a href=\"https:\/\/docs.microsoft.com\/de-de\/azure\/synapse-analytics\/sql\/overview-features\">https:\/\/docs.microsoft.com\/de-de\/azure\/synapse-analytics\/sql\/overview-features<\/a> (accessed Dec. 03, 2020).<br \/>\n[5] Microsoft Azure, \u2018Pricing \u2013 Azure Synapse Analytics\u2019, 2021. <a href=\"https:\/\/azure.microsoft.com\/en-ca\/pricing\/details\/synapse-analytics\/\">https:\/\/azure.microsoft.com\/en-ca\/pricing\/details\/synapse-analytics\/<\/a> (accessed Mar. 02, 2021).<br \/>\n[6] \u2018K\u00f6nnen Lakehouses einen Paradigmenwechsel anstossen?\u2019, Informatik an der Hochschule Luzern, Jun. 24, 2020. <a href=\"https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/koennen-lakehouses-einen-paradigmenwechsel-anstossen\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">https:\/\/hub.hslu.ch\/informatik\/koennen-lakehouses-einen-paradigmenwechsel-anstossen\/<\/a> (accessed Mar. 30, 2021).<br \/>\n[7] P. Vakil and F. Patano, \u2018Why Cloud Centric Data Lake is the future of EDW\u2019, Databricks, Nov. 03, 2020. <a href=\"https:\/\/databricks.com\/de\/blog\/2020\/11\/03\/why-cloud-centric-data-lake-is-the-future-of-edw.html\">https:\/\/databricks.com\/de\/blog\/2020\/11\/03\/why-cloud-centric-data-lake-is-the-future-of-edw.html<\/a> (accessed Mar. 29, 2021).<br \/>\n[8] D. T. Anderson and K. Graziano, \u2018Aufbau eines verwalteten Data Lake in der Cloud \u2013 Talend\u2019, Talend Real-Time Open Source Data Integration Software. <a href=\"https:\/\/www.talend.com\/de\/resources\/building-governed-data-lake-cloud\/\">https:\/\/www.talend.com\/de\/resources\/building-governed-data-lake-cloud\/<\/a> (accessed Mar. 29, 2021).<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Im Dezember 2020 ver\u00f6ffentlichte Microsoft im Zusammenhang mit ihrer modernen Data Warehouse Technologie Azure Synapse Analytics (Synapse) zwei getrennte Ressourcenmodelle zur Nutzung der integrierten SQL Engine \u2013 ein dediziertes und ein serverloses Ressourcenmodell, den SQL-Pool und den serverlosen 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