Erstellen von Datenanalyselösungen mithilfe von serverlosen SQL-Pools in Azure Synapse
Wenn große Datenmengen als Dateien in einem Data Lake gespeichert sind, benötigen Sie eine bequeme Möglichkeit, die darin enthaltenen Daten zu untersuchen und zu analysieren. Mit Azure Synapse Analytics können Sie die SQL-Qualifikationen, die Sie in einer relationalen Datenbank verwenden, auf Dateien in einem Data Lake anwenden.
Voraussetzungen
Es ist empfehlenswert, vor diesem Lernpfad die Lernpfade Erkunden von Datenanalysen in Azure und Erste Schritte mit Abfragen mit Transact-SQL abzuschließen. Sie benötigen Kenntnisse über:
- Workloads mit analytischen Daten in Microsoft Azure
- Abfragen von Daten mit Transact-SQL
Erfolgscode
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Module in diesem Lernpfad
Mit serverlosen Azure Synapse SQL-Pools können Sie Ihre SQL-Kenntnisse nutzen, um Daten in Dateien zu untersuchen und zu analysieren, ohne die Daten in eine relationale Datenbank laden zu müssen.
Mithilfe eines serverlosen SQL-Pools in Azure Synapse Analytics können Sie die ubiquitäre SQL-Sprache verwenden, um Daten in Dateien in einem Data Lake zu transformieren.
Warum zwischen der Arbeit mit Dateien in einem Data Lake und der in einem relationalen Datenbankschema entscheiden? Mit Lake-Datenbanken in Azure Synapse Analytics können Sie die Vorteile beider kombinieren.
Hier erfahren Sie, wie Sie die Sicherheit einrichten, wenn Sie serverlose SQL-Pools von Azure Synapse verwenden.