contoso perakende verilerini Azure Synapse Analytics'teki ayrılmış SQL havuzlarına yükleme
Bu öğreticide, Contoso perakende verilerinden ayrılmış SQL havuzlarına iki tablo yüklemek için PolyBase ve T-SQL komutlarını kullanmayı öğreneceksiniz.
Bu öğreticide şunları yapacaksınız:
- PolyBase'i Azure blob depolamadan yükecek şekilde yapılandırma
- Genel verileri veritabanınıza yükleme
- Yükleme tamamlandıktan sonra iyileştirmeler gerçekleştirin.
Başlamadan önce
Bu öğreticiyi çalıştırmak için zaten ayrılmış bir SQL havuzuna sahip olan bir Azure hesabına ihtiyacınız vardır. Sağlanan bir veri ambarı yoksa bkz. Veri ambarı oluşturma ve sunucu düzeyinde güvenlik duvarı kuralı ayarlama.
Veri kaynağını yapılandırma
PolyBase, dış verilerin konumunu ve özniteliklerini tanımlamak için T-SQL dış nesnelerini kullanır. Dış nesne tanımları ayrılmış SQL havuzlarında depolanır. Veriler harici olarak depolanır.
Kimlik bilgisi oluşturma
Contoso genel verilerini yüklüyorsanız bu adımı atlayın. Herkese açık verilere zaten herkes erişebildiği için güvenli erişime ihtiyacınız yoktur.
Bu öğreticiyi kendi verilerinizi yüklemek için şablon olarak kullanıyorsanız bu adımı atlamayın. Bir kimlik bilgisi aracılığıyla verilere erişmek için aşağıdaki betiği kullanarak veritabanı kapsamlı bir kimlik bilgisi oluşturun. Ardından veri kaynağının konumunu tanımlarken bunu kullanın.
-- A: Create a master key.
-- Only necessary if one does not already exist.
-- Required to encrypt the credential secret in the next step.
CREATE MASTER KEY;
-- B: Create a database scoped credential
-- IDENTITY: Provide any string, it is not used for authentication to Azure storage.
-- SECRET: Provide your Azure storage account key.
CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL AzureStorageCredential
WITH
IDENTITY = 'user',
SECRET = '<azure_storage_account_key>'
;
-- C: Create an external data source
-- TYPE: HADOOP - PolyBase uses Hadoop APIs to access data in Azure blob storage.
-- LOCATION: Provide Azure storage account name and blob container name.
-- CREDENTIAL: Provide the credential created in the previous step.
CREATE EXTERNAL DATA SOURCE AzureStorage
WITH (
TYPE = HADOOP,
LOCATION = 'wasbs://<blob_container_name>@<azure_storage_account_name>.blob.core.windows.net',
CREDENTIAL = AzureStorageCredential
);
Dış veri kaynağını oluşturma
Verilerin konumunu ve veri türünü depolamak için bu CREATE EXTERNAL DATA SOURCE komutunu kullanın.
CREATE EXTERNAL DATA SOURCE AzureStorage_west_public
WITH
(
TYPE = Hadoop
, LOCATION = 'wasbs://contosoretaildw-tables@contosoretaildw.blob.core.windows.net/'
);
Önemli
Azure blob depolama kapsayıcılarınızı genel yapmayı seçerseniz, veri sahibi olarak veriler veri merkezinden ayrıldığında veri çıkış ücretleri için ücretlendirileceğinizi unutmayın.
Veri biçimini yapılandırma
Veriler Azure blob depolamadaki metin dosyalarında depolanır ve her alan bir sınırlayıcıyla ayrılır. SSMS'de, metin dosyalarındaki verilerin biçimini belirtmek için aşağıdaki CREATE EXTERNAL FILE FORMAT komutunu çalıştırın. Contoso verileri sıkıştırılmamış ve kanal sınırlandırılmış.
CREATE EXTERNAL FILE FORMAT TextFileFormat
WITH
( FORMAT_TYPE = DELIMITEDTEXT
, FORMAT_OPTIONS ( FIELD_TERMINATOR = '|'
, STRING_DELIMITER = ''
, DATE_FORMAT = 'yyyy-MM-dd HH:mm:ss.fff'
, USE_TYPE_DEFAULT = FALSE
)
);
Dış tablolar için şema oluşturma
Artık veri kaynağını ve dosya biçimini belirttiğinize göre, dış tablolar için şemayı oluşturmaya hazırsınız.
Contoso verilerini veritabanınızda depolamak üzere bir yer oluşturmak için bir şema oluşturun.
CREATE SCHEMA [asb]
GO
Dış tabloları oluşturma
DimProduct ve FactOnlineSales dış tablolarını oluşturmak için aşağıdaki betiği çalıştırın. Burada tek yaptığınız sütun adlarını ve veri türlerini tanımlamak ve bunları Azure blob depolama dosyalarının konumuna ve biçimine bağlamaktır. Tanım veri ambarında depolanır ve veriler hala Azure Depolama Blobundadır.
LOCATION parametresi, Azure Depolama Blobu'ndaki kök klasörün altındaki klasördür. Her tablo farklı bir klasörde yer alır.
--DimProduct
CREATE EXTERNAL TABLE [asb].DimProduct (
[ProductKey] [int] NOT NULL,
[ProductLabel] [nvarchar](255) NULL,
[ProductName] [nvarchar](500) NULL,
[ProductDescription] [nvarchar](400) NULL,
[ProductSubcategoryKey] [int] NULL,
[Manufacturer] [nvarchar](50) NULL,
[BrandName] [nvarchar](50) NULL,
[ClassID] [nvarchar](10) NULL,
[ClassName] [nvarchar](20) NULL,
[StyleID] [nvarchar](10) NULL,
[StyleName] [nvarchar](20) NULL,
[ColorID] [nvarchar](10) NULL,
[ColorName] [nvarchar](20) NOT NULL,
[Size] [nvarchar](50) NULL,
[SizeRange] [nvarchar](50) NULL,
[SizeUnitMeasureID] [nvarchar](20) NULL,
[Weight] [float] NULL,
[WeightUnitMeasureID] [nvarchar](20) NULL,
[UnitOfMeasureID] [nvarchar](10) NULL,
[UnitOfMeasureName] [nvarchar](40) NULL,
[StockTypeID] [nvarchar](10) NULL,
[StockTypeName] [nvarchar](40) NULL,
[UnitCost] [money] NULL,
[UnitPrice] [money] NULL,
[AvailableForSaleDate] [datetime] NULL,
[StopSaleDate] [datetime] NULL,
[Status] [nvarchar](7) NULL,
[ImageURL] [nvarchar](150) NULL,
[ProductURL] [nvarchar](150) NULL,
[ETLLoadID] [int] NULL,
[LoadDate] [datetime] NULL,
[UpdateDate] [datetime] NULL
)
WITH
(
LOCATION='/DimProduct/'
, DATA_SOURCE = AzureStorage_west_public
, FILE_FORMAT = TextFileFormat
, REJECT_TYPE = VALUE
, REJECT_VALUE = 0
)
;
--FactOnlineSales
CREATE EXTERNAL TABLE [asb].FactOnlineSales
(
[OnlineSalesKey] [int] NOT NULL,
[DateKey] [datetime] NOT NULL,
[StoreKey] [int] NOT NULL,
[ProductKey] [int] NOT NULL,
[PromotionKey] [int] NOT NULL,
[CurrencyKey] [int] NOT NULL,
[CustomerKey] [int] NOT NULL,
[SalesOrderNumber] [nvarchar](20) NOT NULL,
[SalesOrderLineNumber] [int] NULL,
[SalesQuantity] [int] NOT NULL,
[SalesAmount] [money] NOT NULL,
[ReturnQuantity] [int] NOT NULL,
[ReturnAmount] [money] NULL,
[DiscountQuantity] [int] NULL,
[DiscountAmount] [money] NULL,
[TotalCost] [money] NOT NULL,
[UnitCost] [money] NULL,
[UnitPrice] [money] NULL,
[ETLLoadID] [int] NULL,
[LoadDate] [datetime] NULL,
[UpdateDate] [datetime] NULL
)
WITH
(
LOCATION='/FactOnlineSales/'
, DATA_SOURCE = AzureStorage_west_public
, FILE_FORMAT = TextFileFormat
, REJECT_TYPE = VALUE
, REJECT_VALUE = 0
)
;
Verileri yükleme
Dış verilere erişmenin farklı yolları vardır. Verileri doğrudan dış tablolardan sorgulayabilir, verileri veri ambarında yeni tablolara yükleyebilir veya mevcut veri ambarı tablolarına dış veriler ekleyebilirsiniz.
Yeni şema oluşturma
CTAS, verileri içeren yeni bir tablo oluşturur. İlk olarak contoso verileri için bir şema oluşturun.
CREATE SCHEMA [cso]
GO
Verileri yeni tablolara yükleme
Azure blob depolamadan veri ambarı tablosuna veri yüklemek için CREATE TABLE AS SELECT (Transact-SQL) deyimini kullanın. CTAS ile yükleme, oluşturduğunuz kesin olarak belirlenmiş dış tablolardan yararlanıyor. Verileri yeni tablolara yüklemek için tablo başına bir CTAS deyimi kullanın.
CTAS yeni bir tablo oluşturur ve bunu select deyiminin sonuçlarıyla doldurur. CTAS, yeni tabloyu select deyiminin sonuçlarıyla aynı sütunlara ve veri türlerine sahip olacak şekilde tanımlar. Dış tablodan tüm sütunları seçerseniz, yeni tablo dış tablodaki sütunların ve veri türlerinin çoğaltması olur.
Bu örnekte hem boyutu hem de olgu tablosunu karma dağıtılmış tablolar olarak oluşturacağız.
SELECT GETDATE();
GO
CREATE TABLE [cso].[DimProduct] WITH (DISTRIBUTION = HASH([ProductKey] ) ) AS SELECT * FROM [asb].[DimProduct] OPTION (LABEL = 'CTAS : Load [cso].[DimProduct] ');
CREATE TABLE [cso].[FactOnlineSales] WITH (DISTRIBUTION = HASH([ProductKey] ) ) AS SELECT * FROM [asb].[FactOnlineSales] OPTION (LABEL = 'CTAS : Load [cso].[FactOnlineSales] ');
Yükleme ilerleme durumunu izleme
Dinamik yönetim görünümlerini (DMV) kullanarak yükünüzün ilerleme durumunu izleyebilirsiniz.
-- To see all requests
SELECT * FROM sys.dm_pdw_exec_requests;
-- To see a particular request identified by its label
SELECT * FROM sys.dm_pdw_exec_requests as r
WHERE r.[label] = 'CTAS : Load [cso].[DimProduct] '
OR r.[label] = 'CTAS : Load [cso].[FactOnlineSales] '
;
-- To track bytes and files
SELECT
r.command,
s.request_id,
r.status,
count(distinct input_name) as nbr_files,
sum(s.bytes_processed)/1024/1024/1024 as gb_processed
FROM
sys.dm_pdw_exec_requests r
inner join sys.dm_pdw_dms_external_work s
on r.request_id = s.request_id
WHERE
r.[label] = 'CTAS : Load [cso].[DimProduct] '
OR r.[label] = 'CTAS : Load [cso].[FactOnlineSales] '
GROUP BY
r.command,
s.request_id,
r.status
ORDER BY
nbr_files desc,
gb_processed desc;
Columnstore sıkıştırmayı iyileştirme
Varsayılan olarak, ayrılmış SQL havuzları tabloyu kümelenmiş columnstore dizini olarak depolar. Bir yükleme tamamlandıktan sonra veri satırlarından bazıları columnstore'da sıkıştırılmayabilir. Bunun olmasının farklı nedenleri vardır. Daha fazla bilgi edinmek için bkz. columnstore dizinlerini yönetme.
Bir yüklemeden sonra sorgu performansını ve columnstore sıkıştırmasını iyileştirmek için, columnstore dizinini tüm satırları sıkıştırmaya zorlamak için tabloyu yeniden derleyin.
SELECT GETDATE();
GO
ALTER INDEX ALL ON [cso].[DimProduct] REBUILD;
ALTER INDEX ALL ON [cso].[FactOnlineSales] REBUILD;
columnstore dizinlerini koruma hakkında daha fazla bilgi için columnstore dizinlerini yönetme makalesine bakın.
İstatistikleri iyileştirme
Yüklemeden hemen sonra tek sütunlu istatistikler oluşturmak en iyisidir. Belirli sütunların sorgu koşulunda yer alınmayacaklarını biliyorsanız, bu sütunlarda istatistik oluşturmayı atlayabilirsiniz. Her sütunda tek sütunlu istatistikler oluşturursanız, tüm istatistiklerin yeniden oluşturulması uzun sürebilir.
Her tablonun her sütununda tek sütunlu istatistikler oluşturmaya karar verirseniz, istatistik makalesindeki saklı yordam kodu örneğini prc_sqldw_create_stats kullanabilirsiniz.
Aşağıdaki örnek, istatistik oluşturmak için iyi bir başlangıç noktasıdır. Boyut tablosundaki her sütunda ve olgu tablolarındaki her bir birleştirme sütununda tek sütunlu istatistikler oluşturur. Daha sonra diğer olgu tablosu sütunlarına istediğiniz zaman tek veya çok sütunlu istatistikler ekleyebilirsiniz.
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_AvailableForSaleDate] ON [cso].[DimProduct]([AvailableForSaleDate]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_BrandName] ON [cso].[DimProduct]([BrandName]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_ClassID] ON [cso].[DimProduct]([ClassID]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_ClassName] ON [cso].[DimProduct]([ClassName]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_ColorID] ON [cso].[DimProduct]([ColorID]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_ColorName] ON [cso].[DimProduct]([ColorName]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_ETLLoadID] ON [cso].[DimProduct]([ETLLoadID]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_ImageURL] ON [cso].[DimProduct]([ImageURL]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_LoadDate] ON [cso].[DimProduct]([LoadDate]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_Manufacturer] ON [cso].[DimProduct]([Manufacturer]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_ProductDescription] ON [cso].[DimProduct]([ProductDescription]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_ProductKey] ON [cso].[DimProduct]([ProductKey]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_ProductLabel] ON [cso].[DimProduct]([ProductLabel]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_ProductName] ON [cso].[DimProduct]([ProductName]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_ProductSubcategoryKey] ON [cso].[DimProduct]([ProductSubcategoryKey]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_ProductURL] ON [cso].[DimProduct]([ProductURL]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_Size] ON [cso].[DimProduct]([Size]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_SizeRange] ON [cso].[DimProduct]([SizeRange]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_SizeUnitMeasureID] ON [cso].[DimProduct]([SizeUnitMeasureID]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_Status] ON [cso].[DimProduct]([Status]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_StockTypeID] ON [cso].[DimProduct]([StockTypeID]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_StockTypeName] ON [cso].[DimProduct]([StockTypeName]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_StopSaleDate] ON [cso].[DimProduct]([StopSaleDate]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_StyleID] ON [cso].[DimProduct]([StyleID]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_StyleName] ON [cso].[DimProduct]([StyleName]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_UnitCost] ON [cso].[DimProduct]([UnitCost]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_UnitOfMeasureID] ON [cso].[DimProduct]([UnitOfMeasureID]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_UnitOfMeasureName] ON [cso].[DimProduct]([UnitOfMeasureName]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_UnitPrice] ON [cso].[DimProduct]([UnitPrice]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_UpdateDate] ON [cso].[DimProduct]([UpdateDate]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_Weight] ON [cso].[DimProduct]([Weight]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_DimProduct_WeightUnitMeasureID] ON [cso].[DimProduct]([WeightUnitMeasureID]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_FactOnlineSales_CurrencyKey] ON [cso].[FactOnlineSales]([CurrencyKey]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_FactOnlineSales_CustomerKey] ON [cso].[FactOnlineSales]([CustomerKey]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_FactOnlineSales_DateKey] ON [cso].[FactOnlineSales]([DateKey]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_FactOnlineSales_OnlineSalesKey] ON [cso].[FactOnlineSales]([OnlineSalesKey]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_FactOnlineSales_ProductKey] ON [cso].[FactOnlineSales]([ProductKey]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_FactOnlineSales_PromotionKey] ON [cso].[FactOnlineSales]([PromotionKey]);
CREATE STATISTICS [stat_cso_FactOnlineSales_StoreKey] ON [cso].[FactOnlineSales]([StoreKey]);
Başarı kilidi açılmış!
Genel verileri veri ambarınıza başarıyla yüklediniz. Harika iş çıkardınız!
Artık verilerinizi keşfetmek için tabloları sorgulamaya başlayabilirsiniz. Marka başına toplam satışları öğrenmek için aşağıdaki sorguyu çalıştırın:
SELECT SUM(f.[SalesAmount]) AS [sales_by_brand_amount]
, p.[BrandName]
FROM [cso].[FactOnlineSales] AS f
JOIN [cso].[DimProduct] AS p ON f.[ProductKey] = p.[ProductKey]
GROUP BY p.[BrandName]
Sonraki adımlar
Tam veri kümesini yüklemek için microsoft SQL Server örnekleri deposundan tam Contoso perakende veri ambarını yükleme örneğini çalıştırın. Daha fazla geliştirme ipucu için bkz . Veri ambarları için tasarım kararları ve kodlama teknikleri.
Geri Bildirim
Çok yakında: 2024 boyunca, içerik için geri bildirim mekanizması olarak GitHub Sorunları’nı kullanımdan kaldıracak ve yeni bir geri bildirim sistemiyle değiştireceğiz. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Gönderin ve geri bildirimi görüntüleyin