Power Query-connectors (preview - buiten gebruik gesteld)

Belangrijk

Power Query connectorondersteuning is geïntroduceerd als een beperkte openbare preview onder aanvullende gebruiksvoorwaarden voor Microsoft Azure previews, maar is nu stopgezet. Als u een zoekoplossing hebt die gebruikmaakt van een Power Query-connector, migreert u naar een alternatieve oplossing.

Migreren per 28 november

De preview-versie van de Power Query-connector is aangekondigd in mei 2021 en wordt niet verplaatst naar algemene beschikbaarheid. De volgende migratierichtlijnen zijn beschikbaar voor Snowflake en PostgreSQL. Als u een andere connector gebruikt en migratie-instructies nodig hebt, gebruikt u de contactgegevens van de e-mail in uw preview-registratie om hulp te vragen of een ticket te openen met azure-ondersteuning.

Vereisten

Een Snowflake-gegevenspijplijn migreren

In deze sectie wordt uitgelegd hoe u gegevens kopieert van een Snowflake-database naar een Azure Cognitive Search index. Er is geen proces voor het rechtstreeks indexeren van Snowflake naar Azure Cognitive Search, dus deze sectie bevat een faseringsfase waarmee database-inhoud wordt gekopieerd naar een Azure Storage blobcontainer. Vervolgens indexeert u vanuit die faseringscontainer met behulp van een Data Factory-pijplijn.

Stap 1: Snowflake-databasegegevens ophalen

  1. Ga naar Snowflake en meld u aan bij uw Snowflake-account. Een Snowflake-account ziet eruit als https://< account_name.snowflakecomputing.com>.

  2. Zodra u bent aangemeld, verzamelt u de volgende informatie uit het linkerdeelvenster. In de volgende stap gebruikt u deze informatie:

    • Selecteer In Gegevensdatabases en kopieer de naam van de databasebron.
    • Selecteer in Beheergebruikersrollen & en kopieer de naam van de gebruiker. Zorg ervoor dat de gebruiker leesmachtigingen heeft.
    • Selecteer in BeheerAccounts en kopieer de LOCATOR-waarde van het account.
    • Van de Snowflake-URL, vergelijkbaar met https://app.snowflake.com/<region_name>/xy12345/organization). kopieer de regionaam. Bijvoorbeeld, in https://app.snowflake.com/south-central-us.azure/xy12345/organization, de regionaam is south-central-us.azure.
    • Selecteer in Beheermagazijnen en kopieer de naam van het magazijn dat is gekoppeld aan de database die u als bron gaat gebruiken.

Stap 2: Een gekoppelde Snowflake-service configureren

  1. Meld u aan bij Azure Data Factory Studio met uw Azure-account.

  2. Selecteer uw data factory en selecteer vervolgens Doorgaan.

  3. Selecteer in het linkermenu het pictogram Beheren .

    Screenshot showing how to choose the Manage icon in Azure Data Factory to configure Snowflake Linked Service.

  4. Selecteer Nieuw onder Gekoppelde services.

    Screenshot showing how to choose New Linked Service in Azure Data Factory.

  5. Voer 'snowflake' in het rechterdeelvenster in het zoekvak in. Selecteer de tegel Snowflake en selecteer Doorgaan.

    Screenshot showing how to choose Snowflake tile in new Linked Service data store.

  6. Vul het formulier Nieuwe gekoppelde service in met de gegevens die u in de vorige stap hebt verzameld. De accountnaam bevat een LOCATOR-waarde en de regio (bijvoorbeeld: xy56789south-central-us.azure).

    Screenshot showing how to fill out Snowflake Linked Service form.

  7. Nadat het formulier is voltooid, selecteert u Verbinding testen.

  8. Als de test is geslaagd, selecteert u Maken.

Stap 3: Snowflake-gegevensset configureren

  1. Selecteer in het linkermenu het pictogram Auteur .

  2. Selecteer Gegevenssets en selecteer vervolgens het beletseltekenmenu (...).

    Screenshot showing how to choose the Author icon and datasets option.

  3. Selecteer Nieuwe gegevensset.

    Screenshot showing how to choose a new dataset in Azure Data Factory for Snowflake.

  4. Voer 'snowflake' in het rechterdeelvenster in het zoekvak in. Selecteer de tegel Snowflake en selecteer Doorgaan.

    Screenshot showing how to choose Snowflake from data source for Dataset.

  5. In Eigenschappen instellen:

    • Selecteer de gekoppelde service die u in stap 2 hebt gemaakt.
    • Selecteer de tabel die u wilt importeren en selecteer VERVOLGENS OK.

    Screenshot showing how to configure dataset properties for Snowflake.

  6. Selecteer Opslaan.

Maak een nieuwe index in uw Azure Cognitive Search-service met hetzelfde schema als het schema dat u momenteel hebt geconfigureerd voor uw Snowflake-gegevens.

U kunt de index die u momenteel gebruikt, opnieuw gebruiken voor de Snowflake Power Connector. Zoek in de Azure Portal de index en selecteer vervolgens JSON (Index Definition). Selecteer de definitie en kopieer deze naar de hoofdtekst van uw nieuwe indexaanvraag.

Screenshot showing how to copy existing Azure Cognitive Search index JSON configuration for existing Snowflake index.

Stap 5: Azure Cognitive Search gekoppelde service configureren

  1. Selecteer in het linkermenu het pictogram Beheren .

    Screenshot showing how to choose the Manage icon in Azure Data Factory to add a new linked service.

  2. Selecteer Nieuw onder Gekoppelde services.

    Screenshot showing how to choose New Linked Service in Azure Data Factory for Cognitive Search.

  3. Voer in het rechterdeelvenster in het zoekvak in het gegevensarchief 'zoeken' in. Selecteer de tegel Azure Search en selecteer Doorgaan.

    Screenshot showing how to choose New Linked Search in Azure Data Factory to import from Snowflake.

  4. Vul de nieuwe gekoppelde servicewaarden in:

    • Kies het Azure-abonnement waarin uw Azure Cognitive Search-service zich bevindt.
    • Kies de Azure Cognitive Search-service met de indexeerfunctie voor de Power Query connector.
    • Selecteer Maken.

    Screenshot showing how to choose New Linked Search Service in Azure Data Factory with its properties to import from Snowflake.

Stap 6: Azure Cognitive Search gegevensset configureren

  1. Selecteer in het linkermenu het pictogram Auteur .

  2. Selecteer Gegevenssets en selecteer vervolgens het beletseltekenmenu (...).

    Screenshot showing how to choose the Author icon and datasets option for Cognitive Search.

  3. Selecteer Nieuwe gegevensset.

    Screenshot showing how to choose a new dataset in Azure Data Factory.

  4. Voer in het rechterdeelvenster in het zoekvak in het gegevensarchief 'zoeken' in. Selecteer de tegel Azure Search en selecteer Doorgaan.

    Screenshot showing how to choose an Azure Cognitive Search service for a Dataset in Azure Data Factory to use as sink.

  5. In Eigenschappen instellen:

    • Selecteer de gekoppelde service die onlangs is gemaakt in stap 5.

    • Kies de zoekindex die u in stap 4 hebt gemaakt.

    • Selecteer OK.

      Screenshot showing how to choose New Search Linked Service in Azure Data Factory for Snowflake.

  6. Selecteer Opslaan.

Stap 7: Azure Blob Storage gekoppelde service configureren

  1. Selecteer in het linkermenu het pictogram Beheren .

    Screenshot showing how to choose the Manage icon in Azure Data Factory to link a new service.

  2. Selecteer Nieuw onder Gekoppelde services.

    Screenshot showing how to choose New Linked Service in Azure Data Factory to assign a storage account.

  3. Voer in het rechterdeelvenster in de zoekfunctie voor het gegevensarchief 'opslag' in. Selecteer de tegel Azure Blob Storage en selecteer Doorgaan.

    Screenshot showing how to choose New Linked Blob Storage Service to use as sink for Snowflake in Azure Data Factory.

  4. Vul de nieuwe gekoppelde servicewaarden in:

    • Kies het verificatietype: SAS-URI. Alleen dit verificatietype kan worden gebruikt voor het importeren van gegevens uit Snowflake in Azure Blob Storage.

    • Genereer een SAS-URL voor het opslagaccount dat u gaat gebruiken voor fasering. Plak de BLob-SAS-URL in het veld SAS-URL.

    • Selecteer Maken.

      Screenshot showing how to fill out New Linked Search Service form in Azure Data Factory with its properties to import from SnowFlake.

Stap 8: Storage gegevensset configureren

  1. Selecteer in het linkermenu het pictogram Auteur .

  2. Selecteer Gegevenssets en selecteer vervolgens het beletseltekenmenu (...).

    Screenshot showing how to choose the Author icon and datasets option.

  3. Selecteer Nieuwe gegevensset.

    Screenshot showing how to choose a new dataset for storage in Azure Data Factory.

  4. Voer in het rechterdeelvenster in de zoekfunctie voor het gegevensarchief 'opslag' in. Selecteer de tegel Azure Blob Storage en selecteer Doorgaan.

    Screenshot showing how to choose a new blob storage data store in Azure Data Factory for staging.

  5. Selecteer DelimitedText-indeling en selecteer Doorgaan.

  6. In Eigenschappen instellen:

    • Selecteer onder Gekoppelde service de gekoppelde service die u in stap 7 hebt gemaakt.

    • Kies onder Bestandspad de container die de sink is voor het faseringsproces en selecteer OK.

      Screenshot showing how to configure properties for storage dataset for Snowflake in Azure Data Factory.

    • Selecteer regelfeed (\n) in rijscheidingsteken.

    • Schakel eerste rij in als veldnamenvak .

    • Selecteer Opslaan.

      Screenshot showing how to save a DelimitedText configuration to be used as sink for Snowflake.

Stap 9: Pijplijn configureren

  1. Selecteer in het linkermenu het pictogram Auteur .

  2. Selecteer Pijplijnen en selecteer vervolgens het menu Pijplijnenacties (...).

    Screenshot showing how to choose the Author icon and Pipelines option to configure Pipeline for Snowflake data transformation.

  3. Selecteer Nieuwe pijplijn.

    Screenshot showing how to choose a new Pipeline in Azure Data Factory to create for Snowflake data ingestion.

  4. Maak en configureer de Data Factory-activiteiten die van Snowflake naar Azure Storage container kopiëren:

    • Vouw de sectie Transformatie verplaatsen & uit en sleep en zet kopieergegevensactiviteit neer op het lege canvas van de pijplijneditor.

      Screenshot showing how to drag and drop a Copy data activity in Pipeline canvas to copy data from Snowflake.

    • Open het tabblad Algemeen . Accepteer de standaardwaarden, tenzij u de uitvoering moet aanpassen.

    • Selecteer uw Snowflake-tabel op het tabblad Bron . Laat de resterende opties ongewijzigd met de standaardwaarden.

      Screenshot showing how to configure the Source in a pipeline to import data from Snowflake.

    • Op het tabblad Sink :

      • Selecteer Storage DelimitedText-gegevensset die in stap 8 is gemaakt.

      • Voeg in de bestandsextensie.csvtoe.

      • Laat de resterende opties ongewijzigd met de standaardwaarden.

        Screenshot showing how to configure the sink in a Pipeline to move the data to Azure Storage from Snowflake.

    • Selecteer Opslaan.

  5. Configureer de activiteiten die vanuit Azure Storage Blob worden gekopieerd naar een zoekindex:

    • Vouw de sectie Transformatie verplaatsen & uit en sleep en zet kopieergegevensactiviteit neer op het lege canvas van de pijplijneditor.

      Screenshot showing how to drag and drop a Copy data activity in Pipeline canvas to index from Storage.

    • Accepteer op het tabblad Algemeen de standaardwaarden, tenzij u de uitvoering moet aanpassen.

    • Op het tabblad Bron :

      • Selecteer Storage DelimitedText-gegevensset die in stap 8 is gemaakt.
      • Selecteer in het padtype Bestand met jokertekens het bestandspad.
      • Laat alle resterende velden met standaardwaarden staan.

      Screenshot showing how to configure the Source in a pipeline to import data from blob storage to Azure Cognitive Search index for staging phase.

    • Selecteer op het tabblad Sink uw Azure Cognitive Search index. Laat de resterende opties ongewijzigd met de standaardwaarden.

      Screenshot showing how to configure the Sink in a pipeline to import data from blob storage to Azure Cognitive Search index as final step from pipeline.

    • Selecteer Opslaan.

Stap 10: Volgorde van activiteit configureren

  1. Selecteer in de canvaseditor pijplijn het groene vierkantje aan de rand van de tegel pijplijnactiviteit. Sleep deze naar de activiteit Indexen van Storage Account naar Azure Cognitive Search om de uitvoeringsvolgorde in te stellen.

  2. Selecteer Opslaan.

    Screenshot showing how to link Pipeline activities to provide the order of execution for Snowflake.

Stap 11: Een pijplijntrigger toevoegen

  1. Selecteer Trigger Toevoegen om de pijplijnuitvoering te plannen en selecteer Nieuw/Bewerken.

    Screenshot showing how to add a new trigger for a Pipeline in Data Factory to run for Snowflake.

  2. Selecteer Nieuw in de vervolgkeuzelijst Trigger kiezen.

    Screenshot showing how to select adding a new trigger for a Pipeline in Data Factory for Snowflake.

  3. Controleer de triggeropties om de pijplijn uit te voeren en selecteer OK.

    Screenshot showing how to configure a trigger to run a Pipeline in Data Factory for Snowflake.

  4. Selecteer Opslaan.

  5. Selecteer Publiceren.

    How to Publish a Pipeline in Data Factory for Snowflake ingestion to index.

Een PostgreSQL-gegevenspijplijn migreren

In deze sectie wordt uitgelegd hoe u gegevens kopieert van een PostgreSQL-database naar een Azure Cognitive Search-index. Er is geen proces voor het rechtstreeks indexeren van PostgreSQL naar Azure Cognitive Search, dus deze sectie bevat een faseringsfase waarmee database-inhoud wordt gekopieerd naar een Azure Storage blobcontainer. Vervolgens indexeert u vanuit die faseringscontainer met behulp van een Data Factory-pijplijn.

Stap 1: Gekoppelde PostgreSQL-service configureren

  1. Meld u aan bij Azure Data Factory Studio met uw Azure-account.

  2. Kies uw Data Factory en selecteer Doorgaan.

  3. Selecteer in het linkermenu het pictogram Beheren .

    How to choose the Manage icon in Azure Data Factory.

  4. Selecteer Nieuw onder Gekoppelde services.

    Screenshot showing how to choose New Linked Service in Azure Data Factory.

  5. Voer 'postgresql' in het rechterdeelvenster in het zoekvak in het gegevensarchief in. Selecteer de PostgreSQL-tegel die aangeeft waar uw PostgreSQL-database zich bevindt (Azure of een ander) en selecteer Doorgaan. In dit voorbeeld bevindt de PostgreSQL-database zich in Azure.

    How to choose PostgreSQL data store for a Linked Service in Azure Data Factory.

  6. Vul de nieuwe gekoppelde servicewaarden in:

    • Selecteer handmatig invoeren in de selectiemethode Account.

    • Plak op de pagina Overzicht van Azure Database for PostgreSQL in het Azure Portal de volgende waarden in het respectieve veld:

      • Voeg servernaam toe aan fully qualified domain name.
      • Voeg Beheer gebruikersnaam toe aan gebruikersnaam.
      • Database toevoegen aan databasenaam.
      • Voer het Beheer wachtwoord voor gebruikersnaam in op gebruikersnaamwachtwoord.
      • Selecteer Maken.

      Choose the Manage icon in Azure Data Factory

Stap 2: PostgreSQL-gegevensset configureren

  1. Selecteer in het linkermenu het pictogram Auteur .

  2. Selecteer Gegevenssets en selecteer vervolgens het menu Met gegevenssetsacties (...).

    Screenshot showing how to choose the Author icon and datasets option.

  3. Selecteer Nieuwe gegevensset.

    Screenshot showing how to choose a new dataset in Azure Data Factory.

  4. Voer 'postgresql' in het rechterdeelvenster in het zoekvak in het gegevensarchief in. Selecteer de tegel Azure PostgreSQL . Selecteer Doorgaan.

    Screenshot showing how to choose PostgreSQL data store for a Dataset in Azure Data Factory.

  5. Vul de waarden voor eigenschappen instellen in:

    • Kies de gekoppelde PostgreSQL-service die in stap 1 is gemaakt.

    • Selecteer de tabel die u wilt importeren/indexeren.

    • Selecteer OK.

      Screenshot showing how to set PostgreSQL properties for dataset in Azure Data Factory.

  6. Selecteer Opslaan.

Maak een nieuwe index in uw Azure Cognitive Search-service met hetzelfde schema als het schema dat wordt gebruikt voor uw PostgreSQL-gegevens.

U kunt de index die u momenteel gebruikt, opnieuw gebruiken voor de PostgreSQL Power Connector. Zoek in de Azure Portal de index en selecteer vervolgens JSON (Index Definition). Selecteer de definitie en kopieer deze naar de hoofdtekst van uw nieuwe indexaanvraag.

Screenshot showing how to copy existing Azure Cognitive Search index JSON configuration.

Stap 4: Azure Cognitive Search gekoppelde service configureren

  1. Selecteer in het linkermenu het pictogram Beheren .

    Screenshot showing how to choose the Manage icon in Azure Data Factory to link a service.

  2. Selecteer Nieuw onder Gekoppelde services.

    Screenshot showing how to choose New Linked Service in Azure Data Factory.

  3. Voer in het rechterdeelvenster in het zoekvak in het gegevensarchief 'zoeken' in. Selecteer de tegel Azure Search en selecteer Doorgaan.

    Screenshot showing how to choose New Linked Search service in Azure Data Factory.

  4. Vul de nieuwe gekoppelde servicewaarden in:

    • Kies het Azure-abonnement waarin uw Azure Cognitive Search-service zich bevindt.
    • Kies de Azure Cognitive Search-service met uw Power Query connectorindexeerfunctie.
    • Selecteer Maken.

    Screenshot showing how to choose New Linked Search Service in Azure Data Factory with its properties to import from PostgreSQL.

Stap 5: Azure Cognitive Search gegevensset configureren

  1. Selecteer in het linkermenu het pictogram Auteur .

  2. Selecteer Gegevenssets en selecteer vervolgens het menu Met gegevenssetsacties (...).

    Screenshot showing how to choose the Author icon and datasets option.

  3. Selecteer Nieuwe gegevensset.

    Screenshot showing how to choose a new dataset in Azure Data Factory.

  4. Voer in het rechterdeelvenster in het zoekvak in het gegevensarchief 'zoeken' in. Selecteer de tegel Azure Search en selecteer Doorgaan.

    Screenshot showing how to choose an Azure Cognitive Search service for a Dataset in Azure Data Factory.

  5. In Eigenschappen instellen:

    • Selecteer de gekoppelde service die is gemaakt voor Azure Cognitive Search in stap 4.

    • Kies de index die u hebt gemaakt als onderdeel van stap 3.

    • Selecteer OK.

      Screenshot showing how to fill out Set Properties for search dataset.

  6. Selecteer Opslaan.

Stap 6: Azure Blob Storage gekoppelde service configureren

  1. Selecteer in het linkermenu het pictogram Beheren .

    Screenshot showing how to choose the Manage icon in Azure Data Factory to link a service.

  2. Selecteer Nieuw onder Gekoppelde services.

    Screenshot showing how to choose New Linked Service in Azure Data Factory.

  3. Voer in het rechterdeelvenster in het zoekvak in het gegevensarchief 'opslag' in. Selecteer de tegel Azure Blob Storage en selecteer Doorgaan.

    Screenshot showing how to choose a new data store

  4. Vul de nieuwe gekoppelde servicewaarden in:

    • Kies het verificatietype: SAS-URI. Alleen deze methode kan worden gebruikt om gegevens uit PostgreSQL te importeren in Azure Blob Storage.

    • Genereer een SAS-URL voor het opslagaccount dat u gaat gebruiken voor fasering en kopieer de BLob-SAS-URL naar het veld SAS-URL.

    • Selecteer Maken.

      Screenshot showing how to fill out New Linked Search Service form in Azure Data Factory with its properties to import from PostgreSQL.

Stap 7: Storage gegevensset configureren

  1. Selecteer in het linkermenu het pictogram Auteur .

  2. Selecteer Gegevenssets en selecteer vervolgens het menu Met gegevenssetsacties (...).

    Screenshot showing how to choose the Author icon and datasets option.

  3. Selecteer Nieuwe gegevensset.

    Screenshot showing how to choose a new dataset in Azure Data Factory.

  4. Voer in het rechterdeelvenster in het zoekvak in het gegevensarchief 'opslag' in. Selecteer de tegel Azure Blob Storage en selecteer Doorgaan.

    Screenshot showing how to choose a new blob storage data store in Azure Data Factory.

  5. Selecteer DelimitedText-indeling en selecteer Doorgaan.

  6. Selecteer regelfeed (\n) in rijscheidingsteken.

  7. Schakel eerste rij in als veldnamenvak .

  8. Selecteer Opslaan.

    Screenshot showing options to import data to Azure Storage blob.

Stap 8: Pijplijn configureren

  1. Selecteer in het linkermenu het pictogram Auteur .

  2. Selecteer Pijplijnen en selecteer vervolgens het menu Pijplijnenacties (...).

    Screenshot showing how to choose the Author icon and Pipelines option.

  3. Selecteer Nieuwe pijplijn.

    Screenshot showing how to choose a new Pipeline in Azure Data Factory.

  4. Maak en configureer de Data Factory-activiteiten die vanuit PostgreSQL worden gekopieerd naar Azure Storage container.

    • Vouw de sectie Transformatie verplaatsen & uit en sleep en zet kopieergegevensactiviteit neer op het lege canvas van de pijplijneditor.

      Screenshot showing how to drag and drop in Azure Data Factory to copy data from PostgreSQL.

    • Open het tabblad Algemeen , accepteer de standaardwaarden, tenzij u de uitvoering moet aanpassen.

    • Selecteer uw PostgreSQL-tabel op het tabblad Bron . Laat de resterende opties ongewijzigd met de standaardwaarden.

      Screenshot showing how to configure Source to import data from PostgreSQL into Azure Storage blob in staging phase.

    • Op het tabblad Sink :

      • Selecteer de Storage DelimitedText PostgreSQL-gegevensset die is geconfigureerd in stap 7.

      • Voeg in de bestandsextensie.csv toe

      • Laat de resterende opties ongewijzigd met de standaardwaarden.

        Screenshot showing how to configure sink to import data from PostgreSQL into Azure Storage blob.

    • Selecteer Opslaan.

  5. Configureer de activiteiten die van Azure Storage naar een zoekindex kopiëren:

    • Vouw de sectie Transformatie verplaatsen & uit en sleep en zet kopieergegevensactiviteit neer op het lege canvas van de pijplijneditor.

      Screenshot showing how to drag and drop in Azure Data Factory to configure a copy activity.

    • Laat op het tabblad Algemeen de standaardwaarden staan, tenzij u de uitvoering moet aanpassen.

    • Op het tabblad Bron :

      • Selecteer de Storage brongegevensset die is geconfigureerd in stap 7.
      • Selecteer in het veld Bestandstype het pad met jokertekens.
      • Laat alle resterende velden met standaardwaarden staan.

      Screenshot showing how to configure Source for indexing from Storage to Azure Cognitive Search index.

    • Selecteer op het tabblad Sink uw Azure Cognitive Search index. Laat de resterende opties ongewijzigd met de standaardwaarden.

      Screenshot showing how to configure Sink for indexing from Storage to Azure Cognitive Search index.

    • Selecteer Opslaan.

Stap 9: Volgorde van activiteit configureren

  1. Selecteer in de canvas-editor pijplijn het groene vierkantje aan de rand van de pijplijnactiviteit. Sleep deze naar de activiteit Indexen van Storage Account naar Azure Cognitive Search om de uitvoeringsvolgorde in te stellen.

  2. Selecteer Opslaan.

    Screenshot showing how to configure activity order in the pipeline for proper execution.

Stap 10: Een pijplijntrigger toevoegen

  1. Selecteer Trigger Toevoegen om de pijplijnuitvoering te plannen en selecteer Nieuw/Bewerken.

    Screenshot showing how to add a new trigger for a Pipeline in Data Factory.

  2. Selecteer Nieuw in de vervolgkeuzelijst Trigger kiezen.

    Screenshot showing how to select adding a new trigger for a Pipeline in Data Factory.

  3. Controleer de triggeropties om de pijplijn uit te voeren en selecteer OK.

    Screenshot showing how to configure a trigger to run a Pipeline in Data Factory.

  4. Selecteer Opslaan.

  5. Selecteer Publiceren.

    Screenshot showing how to Publish a Pipeline in Data Factory for PostgreSQL data copy.

Verouderde inhoud voor Power Query connectorvoorbeeld

Een Power Query-connector wordt gebruikt met een zoekindexeerfunctie voor het automatiseren van gegevensopname uit verschillende gegevensbronnen, met inbegrip van die van andere cloudproviders. Er wordt Power Query gebruikt om de gegevens op te halen.

Gegevensbronnen die in de preview worden ondersteund, zijn onder andere:

  • Amazon Redshift
  • Elasticsearch
  • PostgreSQL
  • Salesforce-objecten
  • Salesforce-rapporten
  • Smartsheet
  • Snowflake

Ondersteunde functionaliteit

Power Query connectors worden gebruikt in indexeerfuncties. Een indexeerfunctie in Azure Cognitive Search is een verkenningsfunctie waarmee doorzoekbare gegevens en metagegevens uit een externe gegevensbron worden geëxtraheerd en een index wordt gevuld op basis van veld-naar-veldtoewijzingen tussen de index en uw gegevensbron. Deze benadering wordt soms een 'pull-model' genoemd, omdat de service gegevens ophaalt zonder dat u code hoeft te schrijven waarmee gegevens aan een index worden toegevoegd. Indexeerfuncties bieden gebruikers een handige manier om inhoud van hun gegevensbron te indexeren zonder hun eigen crawler of pushmodel te hoeven schrijven.

Indexeerfuncties die verwijzen naar Power Query gegevensbronnen hebben hetzelfde ondersteuningsniveau voor vaardighedensets, planningen, detectielogica voor hoge watermarkeringen en de meeste parameters die andere indexeerfuncties ondersteunen.

Vereisten

Voordat u begint met het ophalen van gegevens uit een van de ondersteunde gegevensbronnen, moet u ervoor zorgen dat al uw resources zijn ingesteld.

  • Azure Cognitive Search service in een ondersteunde regio.

  • Registreer u voor de preview. Deze functie moet zijn ingeschakeld op de back-end.

  • Azure Blob Storage account, gebruikt als intermediair voor uw gegevens. De gegevens stromen van uw gegevensbron en vervolgens naar blob-Storage en vervolgens naar de index. Deze vereiste bestaat alleen met de eerste gated preview.

Regionale beschikbaarheid

De preview is alleen beschikbaar voor zoekservices in de volgende regio's:

  • VS - centraal
  • VS - oost
  • VS - oost 2
  • VS - noord-centraal
  • Europa - noord
  • VS - zuid-centraal
  • VS - west-centraal
  • Europa -west
  • VS - west
  • VS - west 2

Preview-beperkingen

In deze sectie worden de beperkingen beschreven die specifiek zijn voor de huidige versie van de preview.

  • Het ophalen van binaire gegevens uit uw gegevensbron wordt niet ondersteund.

  • Foutopsporingssessie wordt niet ondersteund.

Aan de slag met de Azure Portal

De Azure Portal biedt ondersteuning voor de Power Query-connectors. Door gegevens te nemen en metagegevens in de container te lezen, kan de wizard Gegevens importeren in Azure Cognitive Search een standaardindex maken, bronvelden toewijzen aan indexvelden en de index in één bewerking laden. Afhankelijk van de grootte en complexiteit van brongegevens, kunt u binnen enkele minuten een operationele zoekindex voor volledige tekst hebben.

In de volgende video ziet u hoe u een Power Query-connector instelt in Azure Cognitive Search.

Stap 1: brongegevens voorbereiden

Zorg ervoor dat uw gegevensbron gegevens bevat. De wizard Gegevens importeren leest metagegevens en voert gegevenssampling uit om een indexschema af te leiden, maar laadt ook gegevens uit uw gegevensbron. Als de gegevens ontbreken, stopt en retourneert de wizard de fout.

Stap 2: Startmenu wizard Gegevens importeren

Nadat u bent goedgekeurd voor de preview, krijgt het Azure Cognitive Search-team een Azure Portal koppeling met een functievlag, zodat u toegang hebt tot de Power Query connectors. Open deze pagina en start de wizard vanaf de opdrachtbalk op de pagina Azure Cognitive Search service door Gegevens importeren te selecteren.

Screenshot of the Import data command

Stap 3: selecteer uw gegevensbron

Er zijn enkele gegevensbronnen waarmee u gegevens kunt ophalen met behulp van deze preview. Alle gegevensbronnen die gebruikmaken van Power Query bevatten een 'Powered By Power Query' op de tegel. Selecteer uw gegevensbron.

Screenshot of the Select a data source page.

Nadat u de gegevensbron hebt geselecteerd, selecteert u Volgende: Uw gegevens configureren om naar de volgende sectie te gaan.

Stap 4: uw gegevens configureren

In deze stap configureert u uw verbinding. Voor elke gegevensbron zijn verschillende gegevens vereist. Voor een aantal gegevensbronnen biedt de Power Query documentatie meer informatie over het maken van verbinding met uw gegevens.

Nadat u uw verbindingsreferenties hebt opgegeven, selecteert u Volgende.

Stap 5: selecteer uw gegevens

De wizard Importeren bekijkt een voorbeeld van verschillende tabellen die beschikbaar zijn in uw gegevensbron. In deze stap controleert u één tabel met de gegevens die u in uw index wilt importeren.

Screenshot of data preview.

Nadat u de tabel hebt geselecteerd, selecteert u Volgende.

Stap 6: uw gegevens transformeren (optioneel)

Power Query connectors bieden u een uitgebreide gebruikersinterface-ervaring waarmee u uw gegevens kunt bewerken, zodat u de juiste gegevens naar uw index kunt verzenden. U kunt kolommen verwijderen, rijen filteren en nog veel meer.

Het is niet vereist dat u uw gegevens transformeert voordat u deze in Azure Cognitive Search importeert.

Screenshot of Transform your data page.

Zie Het gebruik van Power Query in Power BI Desktop voor meer informatie over het transformeren van gegevens met Power Query.

Nadat de gegevens zijn getransformeerd, selecteert u Volgende.

Stap 7: Azure Blob Storage toevoegen

Voor de preview-versie van de Power Query-connector moet u momenteel een blobopslagaccount opgeven. Deze stap bestaat alleen met de eerste gated preview. Dit Blob Storage-account fungeert als tijdelijke opslag voor gegevens die van uw gegevensbron naar een Azure Cognitive Search-index worden verplaatst.

U wordt aangeraden een opslagaccount voor volledige toegang connection string op te geven:

{ "connectionString" : "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<your storage account>;AccountKey=<your account key>;" }

U kunt de connection string ophalen uit de Azure Portal door te navigeren naar de blade > opslagaccount Instellingen > Sleutels (voor klassieke opslagaccounts) of Instellingen > toegangssleutels (voor Azure Resource Manager-opslagaccounts).

Nadat u een gegevensbronnaam en connection string hebt opgegeven, selecteert u 'Volgende: Cognitieve vaardigheden toevoegen (optioneel)'.

Stap 8: Cognitieve vaardigheden toevoegen (optioneel)

AI-verrijking is een uitbreiding van indexeerfuncties die kunnen worden gebruikt om uw inhoud doorzoekbaarder te maken.

U kunt alle verrijkingen toevoegen die voordelen toevoegen aan uw scenario. Wanneer u klaar bent, selecteert u Volgende: Doelindex aanpassen.

Stap 9: doelindex aanpassen

Op de pagina Index ziet u een lijst met velden met een gegevenstype en een reeks selectievakjes voor het instellen van indexkenmerken. De wizard kan een lijst met velden genereren op basis van metagegevens en door de brongegevens te nemen.

U kunt kenmerken bulksgewijs selecteren door het selectievakje boven aan een kenmerkkolom te selecteren. Kies Ophalen mogelijk en doorzoekbaar voor elk veld dat moet worden geretourneerd naar een client-app en onderworpen aan de verwerking van zoekopdrachten in volledige tekst. U ziet dat gehele getallen geen volledige tekst of fuzzy doorzoekbaar zijn (getallen worden letterlijk geëvalueerd en vaak nuttig zijn in filters).

Bekijk de beschrijving van indexkenmerken en taalanalyses voor meer informatie.

Neem even de tijd om uw selecties te bekijken. Zodra u de wizard hebt uitgevoerd, worden fysieke gegevensstructuren gemaakt en kunt u de meeste eigenschappen voor deze velden niet meer bewerken zonder alle objecten te verwijderen en opnieuw te maken.

Screenshot of Create your index page.

Wanneer u klaar bent, selecteert u Volgende: Een indexeerfunctie maken.

Stap 10: een indexeerfunctie maken

Met de laatste stap wordt de indexeerfunctie gemaakt. Als u de indexeerfunctie een naam geeft, kan deze bestaan als een zelfstandige resource, die u onafhankelijk van het index- en gegevensbronobject kunt plannen en beheren, dat in dezelfde wizardreeks is gemaakt.

De uitvoer van de wizard Gegevens importeren is een indexeerfunctie waarmee uw gegevensbron wordt verkend en de gegevens worden geïmporteerd die u hebt geselecteerd in een index op Azure Cognitive Search.

Wanneer u de indexeerfunctie maakt, kunt u desgewenst de indexeerfunctie uitvoeren volgens een schema en wijzigingsdetectie toevoegen. Als u wijzigingsdetectie wilt toevoegen, wijst u een kolom met hoge watermarkeringen aan.

Screenshot of Create your indexer page.

Nadat u klaar bent met het invullen van deze pagina, selecteert u Verzenden.

Beleid voor wijzigingsdetectie voor hoge watermarkeringen

Dit beleid voor wijzigingsdetectie is afhankelijk van een kolom met hoge watermarkeringen die de versie of tijd vastleggen waarop een rij voor het laatst is bijgewerkt.

Vereisten

  • Alle invoegingen geven een waarde op voor de kolom.
  • Alle updates voor een item wijzigen ook de waarde van de kolom.
  • De waarde van deze kolom neemt toe met elke invoeg- of update.

Niet-ondersteunde kolomnamen

Veldnamen in een Azure Cognitive Search-index moeten voldoen aan bepaalde vereisten. Een van deze vereisten is dat sommige tekens, zoals '/', niet zijn toegestaan. Als een kolomnaam in uw database niet aan deze vereisten voldoet, herkent de detectie van het indexschema uw kolom niet als een geldige veldnaam en ziet u die kolom niet als een voorgesteld veld voor uw index. Normaal gesproken zou het gebruik van veldtoewijzingen dit probleem oplossen, maar veldtoewijzingen worden niet ondersteund in de portal.

Als u inhoud wilt indexeren van een kolom in uw tabel met een niet-ondersteunde veldnaam, wijzigt u de naam van de kolom tijdens de fase Gegevens transformeren van het importgegevensproces. U kunt bijvoorbeeld de naam van een kolom met de naam 'Factureringscode/postcode' wijzigen in 'postcode'. Door de naam van de kolom te wijzigen, herkent de detectie van het indexschema deze als een geldige veldnaam en voegt u deze toe als suggestie voor uw indexdefinitie.

Volgende stappen

In dit artikel wordt uitgelegd hoe u gegevens ophaalt met behulp van de Power Query-connectors. Omdat deze preview-functie wordt stopgezet, wordt ook uitgelegd hoe u bestaande oplossingen migreert naar een ondersteund scenario.

Zie Indexeerfuncties in Azure Cognitive Search voor meer informatie over indexeerfuncties.