Adatok elemzése kiszolgáló nélküli SQL készletben

Ez az oktatóanyag bemutatja, hogyan elemezhet adatokat kiszolgáló nélküli SQL készletben.

A beépített kiszolgáló nélküli SQL készlet

A kiszolgáló nélküli SQL segítségével kapacitás lefoglalása SQL nélkül használhatja az alkalmazásokat. A kiszolgáló nélküli SQL készlet számlázása a lekérdezés futtatásához feldolgozott adatok mennyiségére, és nem a lekérdezés futtatásához használt csomópontok számán alapul.

Minden munkaterülethez előre konfigurált, kiszolgáló nélküli SQL beépített készlet tartozik.

NYC Taxi adatainak elemzése kiszolgáló nélküli SQL készletben

Megjegyzés

Győződjön meg arról, hogy a mintaadatokat az elsődleges tárfiókba helyezte

  1. A Synapse Studio a Develop (Fejlesztés) központba

  2. Hozzon létre egy új SQL szkriptet.

  3. Illessze be az alábbi kódot a szkriptbe.

    SELECT
        TOP 100 *
    FROM
        OPENROWSET(
            BULK 'https://contosolake.dfs.core.windows.net/users/NYCTripSmall.parquet',
            FORMAT='PARQUET'
        ) AS [result]
    
  4. Kattintson a Futtatás elemre.

Az adatfeltárás csak egy egyszerűsített forgatókönyv, amelyben megértheti az adatok alapvető jellemzőit. Az adatfeltárásról és -elemzésről ebben az oktatóanyagban olvashat bővebben.

Adatfeltárási adatbázis létrehozása

A fájlok tartalmát közvetlenül az adatbázison keresztül master tallózhatja. Néhány egyszerű adatfeltárási forgatókönyvhöz nem kell külön adatbázist létrehoznia. Az adatfeltárás folytatása során azonban érdemes lehet létrehozni néhány segédobjektumot, például:

  • Külső adatforrások, amelyek a tárfiókok elnevezett hivatkozását képviselik.
  • Adatbázisra vonatkozó hitelesítő adatok, amelyek lehetővé teszik a külső adatforrásban való hitelesítés megadását.
  • Adatbázis-felhasználók, akik hozzáféréssel rendelkezik bizonyos adatforrások vagy adatbázis-objektumok eléréséhez.
  • A lekérdezésekben használható segédnézetek, eljárások és függvények.
  1. Az adatbázis master használatával hozzon létre egy külön adatbázist az egyéni adatbázis-objektumok számára. Egyéni adatbázis-objektumok nem hozhatnak létre az master adatbázisban.

    CREATE DATABASE DataExplorationDB 
                    COLLATE Latin1_General_100_BIN2_UTF8
    

    Fontos

    Használjon utótaggal való rendezést annak biztosításához, hogy az _UTF8 UTF-8-szöveg megfelelően legyen oszlopokká VARCHAR konvertálva. Latin1_General_100_BIN2_UTF8 A a legjobb teljesítményt biztosítja a Parquet-fájlokból és Cosmos DB-tárolókból adatokat beolvasó lekérdezésekben.

  2. Váltson arra a helyre, ahol segédobjektumokat, például hitelesítő DataExplorationDB adatokat és adatforrásokat hozhat létre.

    CREATE EXTERNAL DATA SOURCE ContosoLake
    WITH ( LOCATION = 'https://contosolake.dfs.core.windows.net')
    

    Megjegyzés

    Külső adatforrás hitelesítő adatok nélkül is létre lehet hozva. Ha nem létezik hitelesítő adat, a rendszer a hívó identitásával fér hozzá a külső adatforráshoz.

  3. Ha szükséges, a master adatbázis használatával létrehozhat egy bejelentkezést egy olyan felhasználó számára a-ban, amely DataExplorationDB külső adatokhoz fog hozzáférni:

    CREATE LOGIN data_explorer WITH PASSWORD = 'My Very Strong Password 1234!';
    

    Ezután hozzon létre egy adatbázis-felhasználót a DataExplorationDB bejelentkezéshez, és adja meg az ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS engedélyt.

    CREATE USER data_explorer FOR LOGIN data_explorer;
    GO
    GRANT ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS TO data_explorer;
    GO
    
  4. Vizsgálja meg a fájl tartalmát a relatív elérési út és az adatforrás használatával:

    SELECT
        TOP 100 *
    FROM
        OPENROWSET(
                BULK '/users/NYCTripSmall.parquet',
                DATA_SOURCE = 'ContosoLake',
                FORMAT='PARQUET'
        ) AS [result]
    

Az adatfeltárási adatbázis csupán egy egyszerű helyőrző, ahol a segédobjektumokat tárolhatja. A Synapse SQL-készletben sokkal többre van szükség, és létrehozhat egy logikai Data Warehouse , amely egy Azure-adatforrásra épülő relációs réteg. A logikai logikai Data Warehouse ebben az oktatóanyagban olvashat bővebben.

Következő lépések