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教程：利用无服务器 SQL 池探索和分析数据湖

项目
06/01/2023

本教程介绍如何执行探索性数据分析。你将使用无服务器 SQL 池组合不同的 Azure 开放数据集。然后，在 Synapse Studio for Azure Synapse Analytics 中将结果可视化。

OPENROWSET(BULK...) 函数可用于访问 Azure 存储中的文件。 [OPENROWSET](develop-openrowset.md) 读取远程数据源（例如文件）的内容，并将内容作为行集返回。

自动架构推理

由于数据以 Parquet 文件格式存储，因此可以使用自动架构推理。无需列出文件中所有列的数据类型即可查询数据。还可以使用虚拟列机制和 filepath 函数筛选出特定的文件子集。

注意

默认排序规则为 SQL_Latin1_General_CP1_CI_ASIf。对于非默认排序规则，请考虑到区分大小写。

如果使用区分大小写的排序规则创建数据库，则在指定列时，请确保使用列的正确名称。

列名 tpepPickupDateTime 是正确的，而 tpeppickupdatetime 在非默认排序规则中不起作用。

本教程使用关于纽约市 (NYC) 出租车的数据集：

上车/下车日期和时间
上车/下车地点
行程距离
费用明细
费率类型
支付类型
驾驶员报告的乘客计数

要熟悉 NYC 出租车数据，请运行以下查询：

SELECT TOP 100 * FROM
    OPENROWSET(
        BULK 'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/nyctlc/yellow/puYear=*/puMonth=*/*.parquet',
        FORMAT='PARQUET'
    ) AS [nyc]

同样，你可以通过使用以下查询来查询公共节假日数据集：

SELECT TOP 100 * FROM
    OPENROWSET(
        BULK 'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/holidaydatacontainer/Processed/*.parquet',
        FORMAT='PARQUET'
    ) AS [holidays]

还可以使用以下查询来查询天气数据数据集：

SELECT
    TOP 100 *
FROM  
    OPENROWSET(
        BULK 'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/isdweatherdatacontainer/ISDWeather/year=*/month=*/*.parquet',
        FORMAT='PARQUET'
    ) AS [weather]

可以在数据集的说明中详细了解各个列的含义：

时序、季节性和离群值分析

可通过使用以下查询汇总每年的出租车搭乘次数：

SELECT
    YEAR(tpepPickupDateTime) AS current_year,
    COUNT(*) AS rides_per_year
FROM
    OPENROWSET(
        BULK 'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/nyctlc/yellow/puYear=*/puMonth=*/*.parquet',
        FORMAT='PARQUET'
    ) AS [nyc]
WHERE nyc.filepath(1) >= '2009' AND nyc.filepath(1) <= '2019'
GROUP BY YEAR(tpepPickupDateTime)
ORDER BY 1 ASC

以下片段显示了每年出租车搭乘次数的结果：

屏幕截图显示了每年的出租车行程数表。

在 Synapse Studio 中，可以通过从“表”视图切换到“图表”视图来可视化数据。可以在不同的图表类型（如面积图、条形图、柱形图、折线图、饼图和散点图）之间进行选择。在本例中，请在“类别”列设置为“current_year”的情况下绘制柱形图：

屏幕截图显示了展示每年行程的柱形图。

在此可视化效果中，你可以看到这些年来搭乘次数呈下降趋势。这种下降可能是由于近年来拼车公司越来越受到欢迎所导致的。

注意

编写本教程时，2019 年的数据尚不完整。因此，这一年的搭乘次数大幅下降。

你可以专注于分析某个年份，例如 2016 年。以下查询返回该年份的每日搭乘次数：

SELECT
    CAST([tpepPickupDateTime] AS DATE) AS [current_day],
    COUNT(*) as rides_per_day
FROM
    OPENROWSET(
        BULK 'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/nyctlc/yellow/puYear=*/puMonth=*/*.parquet',
        FORMAT='PARQUET'
    ) AS [nyc]
WHERE nyc.filepath(1) = '2016'
GROUP BY CAST([tpepPickupDateTime] AS DATE)
ORDER BY 1 ASC

以下片段显示了此查询的结果：

屏幕截图显示了 2016 年每日行程数结果的表。

同样，你可以在“类别”列设置为“current_day”以及“图例（系列）”列设置为“rides_per_day”的情况下绘制柱形图，以将数据可视化。

屏幕截图显示了展示 2016 年每日行程数的柱形图。

在绘图图表中，有一个每周走势，其中星期六为高峰日。在夏季的几个月份，由于出现了长假，出租车搭乘次数较少。出租车搭乘次数还出现了几次明显的下降，而且没有明确的模式解释发生这种情况的时间和原因。

接下来，看看搭乘次数的下降是否与公共节假日相关联。通过将 NYC 出租车搭乘数据集与公共假日数据集相联接，检查这两者是否存在相关性：

WITH taxi_rides AS (
SELECT
    CAST([tpepPickupDateTime] AS DATE) AS [current_day],
    COUNT(*) as rides_per_day
FROM
    OPENROWSET(
        BULK 'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/nyctlc/yellow/puYear=*/puMonth=*/*.parquet',
        FORMAT='PARQUET'
    ) AS [nyc]
WHERE nyc.filepath(1) = '2016'
GROUP BY CAST([tpepPickupDateTime] AS DATE)
),
public_holidays AS (
SELECT
    holidayname as holiday,
    date
FROM
    OPENROWSET(
        BULK 'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/holidaydatacontainer/Processed/*.parquet',
        FORMAT='PARQUET'
    ) AS [holidays]
WHERE countryorregion = 'United States' AND YEAR(date) = 2016
),
joined_data AS (
SELECT
    *
FROM taxi_rides t
LEFT OUTER JOIN public_holidays p on t.current_day = p.date
)

SELECT 
    *,
    holiday_rides = 
    CASE   
      WHEN holiday is null THEN 0   
      WHEN holiday is not null THEN rides_per_day
    END   
FROM joined_data
ORDER BY current_day ASC

屏幕截图显示了纽约出租车行程和公共假日数据集结果的表。

突出显示公共节假日期间出租车搭乘次数。为此，请为“类别”列选择“current_day”，对“图例（系列）”列选择“rides_per_day”和“holiday_rides”。

屏幕截图以绘图形式显示了公共假日期间的出租车行程数。

从绘图图表中可以看出，在公共节假日期间，出租车搭乘次数较少。 1 月 23 日仍然出现了一次原因不明的大幅下降。让我们通过查询天气数据数据集来检查 NYC 在那一天的天气：

SELECT
    AVG(windspeed) AS avg_windspeed,
    MIN(windspeed) AS min_windspeed,
    MAX(windspeed) AS max_windspeed,
    AVG(temperature) AS avg_temperature,
    MIN(temperature) AS min_temperature,
    MAX(temperature) AS max_temperature,
    AVG(sealvlpressure) AS avg_sealvlpressure,
    MIN(sealvlpressure) AS min_sealvlpressure,
    MAX(sealvlpressure) AS max_sealvlpressure,
    AVG(precipdepth) AS avg_precipdepth,
    MIN(precipdepth) AS min_precipdepth,
    MAX(precipdepth) AS max_precipdepth,
    AVG(snowdepth) AS avg_snowdepth,
    MIN(snowdepth) AS min_snowdepth,
    MAX(snowdepth) AS max_snowdepth
FROM
    OPENROWSET(
        BULK 'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/isdweatherdatacontainer/ISDWeather/year=*/month=*/*.parquet',
        FORMAT='PARQUET'
    ) AS [weather]
WHERE countryorregion = 'US' AND CAST([datetime] AS DATE) = '2016-01-23' AND stationname = 'JOHN F KENNEDY INTERNATIONAL AIRPORT'

屏幕截图显示了天气数据数据集结果的可视化效果。

查询结果表明，以下原因导致出租车搭乘次数下降：

NYC 在那一天出现暴风雪天气，雪非常厚（约有 30 厘米）。
天气非常寒冷（温度低于零摄氏度）。
风非常大（风速大约 10 米/秒）。

本教程展示了数据分析师如何快速执行探索性数据分析。可以使用无服务器 SQL 池组合不同的数据集，并使用 Azure Synapse Studio 可视化结果。

后续步骤

若要了解如何将无服务器 SQL 池连接到 Power BI Desktop 并创建报表，请参阅将无服务器 SQL 池连接到 Power BI Desktop 并创建报表。

若要了解如何在无服务器 SQL 池中使用外部表，请参阅通过 Synapse SQL 使用外部表

教程：利用无服务器 SQL 池探索和分析数据湖

自动架构推理

时序、季节性和离群值分析

后续步骤

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