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Azure Synapse Analytics 封存的新功能

  • 發行項

本文說明上個月對 Azure Synapse Analytics 的更新。 如需最新的月份版本，請參閱 Azure Synapse Analytics 最新更新。 每個更新都會連結至 Azure Synapse Analytics 部落格，以及提供詳細資訊的文章。

正式推出的功能

下表列出 Azure Synapse Analytics 功能的過去歷程記錄，這些功能已從預覽版轉換為正式運作（GA）。

Month 功能 深入了解
2022 年 7 月 Apache Spark™ 3.2 for Synapse Analytics Apache Spark™ 3.2 for Synapse Analytics 現已正式推出。 檢閱 Spark 3.1 與 3.2 之間的正式版本資訊和移轉指導方針，以評估應用程式的潛在變更。 如需詳細資訊，請參閱 Apache Spark 版本支援和適用於 Apache Spark 3.2 的 Azure Synapse Runtime。 Azure Synapse Analytics 2022 年 7 月更新中 Spark 3.2 取得更好效果的亮點。
2022 年 7 月 Azure Synapse Intelligent Cache 中的 Apache Spark 功能 適用於 Spark 的智慧型手機快取會自動將每個讀取儲存在配置的快取儲存空間內，偵測基礎檔案變更，並重新整理檔案以提供最新的數據。 若要深入瞭解，請參閱如何 啟用/停用Apache Spark集區的快取。
2022 年 6 月 地圖資料工具 地圖數據工具是一個引導式程式，可協助您建立 ETL 對應，並將數據流從原始數據對應至 Synapse，而不需撰寫程式碼。 若要深入瞭解地圖數據工具，請參閱 Azure Synapse Analytics 中的地圖數據。
2022 年 6 月 使用者定義函式 使用者定義函數 （UDF） 現已正式推出。 若要深入瞭解，請參閱 對應數據流中的使用者定義函式。
2022 年 5 月 適用於 Power Automate、Logic Apps 和 Power Apps 的 Azure Synapse 數據總管連接器 適用於 Power Automate 的 Azure 數據總管連接器可讓您在排程或觸發的工作中協調和排程流程、傳送通知和警示。 若要深入瞭解，請參閱 適用於 Microsoft Power Automate 的 Azure 數據總管連接器和 Azure 數據總管連接器的使用範例至 Power Automate。
2022 年 4 月 Azure Synapse SQL 的跨訂用帳戶還原 透過PowerShell Az.Sql 模組3.8更新， Restore-AzSqlDatabase Cmdlet 可用於專用 SQL 集區的跨訂用帳戶還原。 若要深入瞭解，請參閱 部落格：將專用 SQL 集區（先前稱為 SQL DW）還原至不同的訂用帳戶。 此功能現在已正式提供給 Synapse 工作區中的專用 SQL 集區（先前稱為 SQL DW）和專用 SQL 集區使用。 有何不同？
2022 年 4 月 資料庫設計工具 資料庫設計工具可讓使用者在 Synapse Studio 中以可視化方式建立資料庫，而不需要撰寫單行程式代碼。 如需詳細資訊，請參閱 宣佈資料庫設計工具的正式運作。 深入瞭解 Lake 資料庫 ，並瞭解如何 使用資料庫設計工具修改現有的 Lake 資料庫。
2022 年 4 月 資料庫範本 Synapse 資料庫範本正式推出部落格中引進了新的產業特定資料庫範本。 深入了解 資料庫範本 和 改良的探索體驗。
2022 年 4 月 Synapse Monitoring Operator RBAC 角色 Synapse Monitoring Operator RBAC（角色型訪問控制）角色可讓使用者角色監視 Synapse Pipelines 和 Spark 應用程式的執行，而不需要執行或取消這些應用程式的執行。 如需詳細資訊，請檢閱 Synapse RBAC 角色。
2022 年 3 月 Flowlet Flowlet 可協助您設計新數據流邏輯的部分，或擷取現有數據流的部分，並將其儲存為 Synapse 工作區內的個別成品。 然後，您可以在其他數據流內重複使用這些 Flowlet。 若要深入瞭解，請檢閱 Flowlets GA 公告部落格文章 ，並閱讀 對應數據流中的 Flowlet。
2022 年 3 月 變更摘要連接器 Azure Cosmos DB、Azure Blob 儲存體、ADLS Gen1、ADLS Gen2 和 Common Data Model （CDM） 的已變更數據擷取 （CDC） 摘要數據流來源轉換現已正式推出。 只要核取方塊，您就可以告訴ADF自動為您管理檢查點，並唯讀取自上次管線執行後更新或插入的最新資料列。 若要深入瞭解，請檢閱變更摘要連接器 GA 預覽部落格文章，並閱讀使用 Azure Data Factory 或 Azure Synapse Analytics 在 Azure Data Lake 儲存體 Gen2 中複製和轉換數據。
2022 年 3 月 專用 SQL 集區的數據行層級加密 數據行層級加密 現已正式推出，可在新的和現有的 Azure SQL 邏輯伺服器上搭配 Azure Synapse 專用 SQL 集區和 Azure Synapse 工作區中的專用 SQL 集區使用。 從 Visual Studio 2022 的 17.2 Preview 2 組建開始，SQL Server Data Tools （SSDT） 支援專用 SQL 集區的數據行層級加密。
2022 年 3 月 Synapse Spark Common Data Model （CDM） 連接器 CDM 格式讀取器/寫入器可讓 Spark 程式透過 Spark 資料框架，在 CDM 資料夾中讀取和寫入 CDM 實體。 若要深入瞭解，請參閱 CDM連接器如何支援讀取、寫入數據、範例和已知問題。
2021 年 11 月 預測 T-SQL PREDICT 語法現在已正式提供給專用 SQL 集區使用。 開始使用 專用 SQL 集區的機器學習模型評分精靈。
2021 年 10 月 Synapse RBAC 角色 Synapse 角色型訪問控制 （RBAC） 角色現已正式推出。 深入瞭解使用 PowerShell 的 Synapse RBAC 角色和 Azure Synapse 角色型存取控制 （RBAC）。

社群

本節是來自 Microsoft 的 Azure Synapse Analytics 社群商機和 Azure Synapse 影響程序計劃的 封存。

Month 功能 深入了解
2022 年 5 月 Azure Synapse 影響程序計劃 註冊我們的免費 Azure Synapse 影響程序計劃 ，並與 Synapse-users 社群連線，他們致力於協助其他人使用雲端分析來達成更多目標。 立即註冊我們的下一個 Synapse 影響因素詢問專家研討會。 您可以自由參加，每個人都歡迎參與並加入 Synapse 相關主題的討論。 您可以在 Azure Synapse YouTube 頻道上觀看已錄製的詢問專家活動。
2022 年 3 月 Azure Synapse Analytics 和 Microsoft MVP YouTube 影片系列 與 Azure Synapse 產品小組和 Microsoft MVP 社群的聯合活動，已推出新的 YouTube MVP 影片系列，說明 Azure Synapse 功能 。 如需詳細資訊， 請參閱 Azure Synapse Analytics YouTube 頻道。

適用於 Azure Synapse Analytics 的 Apache Spark

本節是適用於 Azure Synapse Analytics 的 Apache Spark 特性和功能的封存。

Month 功能 深入了解
2022 年 5 月 適用於 Apache Spark 的 Azure Synapse 專用 SQL 集區連接器現在可在 Python 中使用 先前，適用於 Apache Spark 的 Azure Synapse 專用 SQL 集區 連線 或僅適用於 Scala。 現在， 適用於 Apache Spark 的專用 SQL 集區連接器可以搭配 Spark 3 上的 Python 使用。
2022 年 5 月 管理 Azure Synapse Apache Spark 設定 使用新的 Apache Spark 組態 功能，您可以使用自動建議和內建驗證規則來建立獨立的 Spark 組態成品。 Spark 設定成品可讓您在 Azure Synapse 工作區內和跨 Azure Synapse 工作區共用 Spark 設定。 您也可以輕鬆地將Spark組態與Spark集區、Notebook和Spark作業定義產生關聯，以便重複使用，並將在多個位置複製Spark組態的需求降到最低。
2022 年 4 月 Apache Spark 3.2 for Synapse Analytics 具有預覽可用性的 Apache Spark 3.2 for Synapse Analytics。 檢閱 Spark 3.2 官方版本資訊和Spark 3.1 與 3.2 之間的移轉指導方針，以評估應用程式的潛在變更。 如需詳細資訊，請參閱 Apache Spark 版本支援和適用於 Apache Spark 3.2 的 Azure Synapse Runtime。
2022 年 4 月 Spark 作業定義的參數化 您現在可以根據變數、元數據或指定 Spark 作業定義活動的管線特定參數，動態指派參數。 如需詳細資訊，請參閱 使用 Apache Spark 作業定義轉換數據。
2022 年 4 月 Apache Spark 筆記本快照集 當管線筆記本執行失敗或有長時間執行的 Notebook 作業時，您可以存取 Notebook 的快照集。 若要深入瞭解，請參閱 執行 Synapse 筆記本 和 Microsoft Spark 公用程式簡介來轉換數據。
2022 年 3 月 Synapse Spark Common Data Model （CDM） 連接器 CDM 格式讀取器/寫入器可讓 Spark 程式透過 Spark 資料框架，在 CDM 資料夾中讀取和寫入 CDM 實體。 若要深入瞭解，請參閱 CDM連接器如何支援讀取、寫入數據、範例和已知問題。
2022 年 3 月 Synapse Spark 專用 SQL 集區連接器的效能優化 適用於 Apache Spark 的 Azure Synapse 專用 SQL 集區 連線 器的新改善，可減少數據移動並利用 COPY INTO。 效能測試指出至少比舊版改善約5倍。 使用者不需要採取任何動作，即可運用這些增強功能。 如需詳細資訊，請參閱部落格：Synapse Spark 專用 SQL 集區 （DW） 連線 or：效能改善。
2022 年 3 月 支援所有Spark資料框架SaveMode選項 Apache Spark 的 Azure Synapse 專用 SQL 集區 連線 or 現在支援這四個 Spark 數據框架 SaveMode 選項：Append、Overwrite、ErrorIfExists、Ignore。 如需Spark SaveMode的詳細資訊，請參閱 官方Apache Spark 檔。
2022 年 3 月 Azure Synapse Analytics 智慧型快取功能的 Apache Spark 適用於 Spark 的智慧型手機快取會自動將每個讀取儲存在配置的快取儲存空間內，偵測基礎檔案變更，並重新整理檔案以提供最新的數據。 若要深入瞭解此預覽功能，請參閱如何 啟用/停用Apache Spark集 區的快取，或參閱 部落格文章。

資料整合

本節是 Azure Synapse Analytics 數據整合的功能封存。 瞭解如何 使用 Azure Data Factory （ADF） 或 Synapse 管線將數據載入 Azure Synapse Analytics。

Month 功能 深入了解
2022 年 6 月 SAP CDC 連接器預覽 SAP 異動數據擷取 （CDC） 的新資料連接器現已提供預覽。 如需詳細資訊，請參閱在 Azure Data Factory 中宣佈 SAP CDC 解決方案的公開預覽和 Azure Data Factory 中的 Azure Synapse Analytics 和 SAP CDC 解決方案。
2022 年 6 月 聯結轉換中的模糊聯結選項 已將模糊比對與相似度閾值分數滑桿新增至 對應數據流中的聯結轉換。
2022 年 6 月 地圖資料工具 GA 我們很高興宣佈 地圖數據工具 現已正式推出。 地圖數據工具是一個引導式程式，可協助您建立 ETL 對應，並將數據流從原始數據對應至 Synapse，而不需撰寫程式碼。
2022 年 6 月 使用新參數重新執行管線 您現在可以在從 [監視] 頁面重新執行管線時變更管線參數，而不需要返回管線編輯器。 若要深入瞭解，請參閱 重新執行管線和活動。
2022 年 6 月 用戶定義函數 GA 對應數據流 中的使用者定義函數 （UDF） 現已正式推出 （GA）。
2022 年 5 月 將管線監視導出為 CSV ADF 已引進將 管線監視導出至 CSV 和其他監視改善 的功能。
2022 年 5 月 從 PostgreSQL 和 MySQL 自動載入累加源數據 從 PostgreSQL 和 MySQL 自動累加源數據載入至 Synapse SQL 和 Azure 資料庫現在可在 ADF 中原生使用。
2022 年 5 月 判斷提示轉換錯誤處理 對應數據流中的判斷提示轉換之後，錯誤處理現在已新增至接收。 您現在可以選擇將失敗的數據列輸出至選取的接收或個別的檔案。
2022 年 5 月 對應數據流投影編輯 在對應數據流中，您現在可以 更新來源投影數據行名稱和數據行類型。
2022 年 4 月 Synapse 數據流的 Dataverse 連接器 Dataverse 現在是 Synapse 數據流的來源和接收連接器。 您可以使用 Azure Data Factory 或 Azure Synapse Analytics，從 Dynamics 365 （Microsoft Dataverse） 或 Dynamics CRM 複製和轉換數據。
2022 年 4 月 可設定的 Synapse Pipelines Web 活動回應逾時 使用回應逾時屬性 httpRequestTimeout，您可以 定義最多 10 分鐘的 HTTP 要求逾時。 Web 活動非常適用於遵循 異步要求-回復模式的 API，這是建置可調整 Web API/服務的建議方法。
2022 年 3 月 適用於 Synapse 資料流的 sFTP 連接器 Synapse 數據流中的原生 sftp 連接器支援使用 Synapse 中的可視化低程式碼資料流介面，從 sFTP 讀取和寫入數據。 若要深入瞭解，請參閱 使用 Azure Data Factory 或 Azure Synapse Analytics 在 SFTP 伺服器中複製和轉換數據。
2022 年 3 月 數據預覽的數據流改善 檢閱新增至 數據預覽的功能，以及對應數據流中的偵錯改善。
2022 年 3 月 管線腳本活動 您現在 可以使用文稿活動 來叫用 SQL 命令來執行 DDL 和 DML 來轉換資料。
2021 年 12 月 適用於 Azure Cosmos DB 的 Synapse 連結自定義分割區 藉由根據查詢中經常使用的欄位建立自訂分割區，改善 Spark 查詢的查詢運行時間。 若要深入瞭解，請參閱適用於 Azure Cosmos DB 的 Azure Synapse Link 中的自定義數據分割（預覽版）。

資料庫範本和資料庫設計工具

本節是資料庫範本和資料庫設計工具的功能封存。

Month 功能 深入了解
2022 年 4 月 資料庫設計工具 資料庫設計工具可讓使用者在 Synapse Studio 中以可視化方式建立資料庫，而不需要撰寫單行程式代碼。 如需詳細資訊，請參閱 宣佈資料庫設計工具的正式運作。 深入瞭解 Lake 資料庫 ，並瞭解如何 使用資料庫設計工具修改現有的 Lake 資料庫。
2022 年 4 月 資料庫範本 Synapse 資料庫範本正式推出部落格中引進了新的產業特定資料庫範本。 深入了解 資料庫範本 和 改良的探索體驗。
2022 年 4 月 複製 Lake 資料庫 在 Synapse Studio 中，您現在可以使用 Lake 資料庫上可用的動作選單來複製資料庫。 若要深入瞭解，請參閱 操作說明：複製 Lake 資料庫。
2022 年 4 月 使用通配符指定自定義資料夾階層 Lake 資料庫位於 Lake 中的數據頂端，且此數據可以存在於不符合全新數據分割模式的巢狀資料夾中。 您現在可以使用通配符來指定自訂資料夾階層。 若要深入瞭解，請參閱 操作說明：修改數據湖。
2022 年 1 月 新的資料庫範本 深入瞭解新的產業專屬 汽車、Genomics、製造和製藥範本 ，並開始使用 Synapse Studio 資源庫中的資料庫範本 。

開發人員體驗

本節是 Azure Synapse Analytics 中開發人員生活品質和功能改善的封存。

Month 功能 深入了解
2022 年 5 月 已更新 Azure Synapse Analyzer 報告 瞭解 Synapse Analyzer 報表 2.0 版的新功能。
2022 年 4 月 Azure Synapse Analyzer 報告 Azure Synapse Analyzer 報告可協助您識別資料庫中可能發生的常見問題，進而導致效能問題。
2022 年 4 月 參考未發佈的筆記本 現在，使用 %run Notebook 時，您可以 啟用「未發佈筆記本參考」，這可讓您參考未發佈的筆記本。 啟用時，筆記本執行將會擷取筆記本 Web 快取中的目前內容，這表示筆記本編輯器中的變更可以立即由其他筆記本參考，而不需要發佈（即時模式）或認可（Git 模式）。
2022 年 3 月 顯示標準輸出的例外程序代碼儲存格 現在在 Synapse 筆記本中，當 Python 和 Scala 語言的程式代碼語句失敗時，會顯示標準輸出和例外狀況訊息。 如需範例，請參閱 Synapse 筆記本：顯示標準輸出的例外程式代碼數據格。
2022 年 3 月 部分輸出可用於執行筆記本程式代碼儲存格 現在，在 Synapse 筆記本中，您可以在儲存格執行時看到任何您撰寫的內容（ println 例如命令，例如），而不是等到它結束為止。 如需範例，請參閱 Synapse 筆記本：部分輸出可用於執行筆記本程式代碼儲存格 。
2022 年 3 月 使用管線參數動態控制Spark會話設定 現在，在 Synapse 筆記本中，您可以使用管線參數來設定具有筆記本 %%configure magic 的會話。 如需範例，請參閱 Synapse 筆記本：使用管線參數動態控制 Spark 會話設定。
2022 年 3 月 重複使用和管理筆記本會話 現在在 Synapse 筆記本中，不需要啟動新的工作階段，就能輕鬆地重複使用使用中的工作階段，並在 [ 作用中會話] 清單中查看和管理作用中的會話 。 若要檢視您的會話，請選取筆記本中的 3 個點，然後選取 [ 管理會話]。 如需範例，請參閱 Synapse 筆記本：重複使用和管理筆記本會話。
2022 年 3 月 支援 Python 記錄 現在在 Synapse 筆記本中，除了驅動程式記錄之外，還擷取透過 Python 記錄模組寫入的任何專案。 如需範例，請參閱 Synapse 筆記本：Python 記錄的支援。

Machine Learning

本節是 Azure Synapse Analytics 中機器學習模型的功能和改善的封存。

Month 功能 深入了解
2022 年 6 月 分散式深度類神經網路定型 （預覽） Azure Synapse 運行時間也包含支持連結庫，例如 Petastorm 和 Horovod，這些連結庫通常用於分散式定型。 這項功能目前可在預覽中取得。 Apache Spark 3.1 和 3.2 的 Azure Synapse Analytics 運行時間現在也包含對 TensorFlow 和 PyTorch 等最常見深度學習連結庫的支援。 若要深入瞭解如何在 Azure Synapse Analytics GPU 加速集區內運用這些連結庫，請閱讀 深度學習教學課程。
2021 年 11 月 預測 T-SQL PREDICT 語法現在已正式提供給專用 SQL 集區使用。 開始使用 專用 SQL 集區的機器學習模型評分精靈。

範例和指引

本節是 Azure Synapse Analytics 的指引和範例項目資源的封存。

Month 功能 深入了解
2022 年 6 月 使用 Synapse Analytics 的 Azure Orbital 分析 我們現在提供 Azure Orbital 分析範例解決方案 ，示範搭配 Azure Synapse Analytics 使用地理空間連結庫和 AI 模型來擷取、載入、轉換和分析太空數據的端對端實作。 此範例解決方案也會示範如何整合地理空間特定的 Azure AI 服務 模型、來自合作夥伴的 AI 模型，以及自備數據模型。
2022 年 6 月 Oracle 的移轉指南 現已推出適用於 Oracle 至 Azure Synapse Analytics 的新 Microsoft 撰寫移轉指南。 Oracle 移轉的設計和效能。
2022 年 6 月 Azure Synapse 成功設計 Azure Synapse 概念證明劇本提供範圍、設計、執行及評估 SQL 或 Spark 工作負載概念證明的指南。
2022 年 6 月 Teradata 的移轉指南 Teradata 至 Azure Synapse Analytics 的新 Microsoft 撰寫移轉指南現已推出。 Teradata 移轉的設計和效能。
2022 年 6 月 IBM Netezza 的移轉指南 IBM Netezza 至 Azure Synapse Analytics 的新 Microsoft 撰寫移轉指南現已推出。 IBM Netezza 移轉的設計和效能。

安全性

本節是 Azure Synapse Analytics 中安全性功能和設定的封存。

Month 功能 深入了解
2022 年 4 月 Synapse Monitoring Operator RBAC 角色 Synapse Monitoring Operator 角色型訪問控制 （RBAC） 角色可讓使用者角色監視 Synapse Pipelines 和 Spark 應用程式的執行，而不需要執行或取消這些應用程式的執行。 如需詳細資訊，請檢閱 Synapse RBAC 角色。
2022 年 3 月 強制執行最低 TLS 版本 您現在可以針對 Synapse 工作區中的專用 SQL 集區，提高或降低最低 TLS 版本。 若要深入瞭解，請參閱 Azure SQL 連線設定。 工作區 受控 SQL API 可用來修改最低 TLS 設定。
2022 年 3 月 Azure Synapse Analytics 現在僅支援 Azure Active Directory （Azure AD） 驗證 您現在可以使用 Azure Active Directory 驗證，集中管理所有 Azure Synapse 資源的存取權，包括 SQL 集區。 您可以在建立時或透過 Azure 入口網站 建立工作區之後停用本機驗證。
2021 年 12 月 使用者指派的受控識別 現在，您可以在連結服務中使用使用者指派的受控識別，以在 Synapse Pipelines 和數據流中驗證。 若要深入瞭解，請參閱 Azure Data Factory 和 Azure Synapse 中的認證。
2021 年 12 月 在 Azure Synapse Analytics 工作區中流覽 ADLS Gen2 資料夾 您現在可以藉由連線到 Synapse Studio 中的特定容器或資料夾，來瀏覽和保護 Azure Data Lake 儲存體 Gen2 （ADLS Gen2） 容器或資料夾。
2021 年 12 月 針對新的 Synapse 工作區強制執行 TLS 2.1 從 2021 年 12 月開始， 已針對新的 Synapse 工作區實作 TLS 1.2 的需求。

Azure Synapse 數據總管

Azure 資料總管 （ADX） 是記錄和遙測數據的快速且高度可調整的數據探索服務。 它提供從事件中樞擷取、IoT 中樞、寫入 Blob 容器的 Blob，以及 Azure 串流分析作業。 本節是 Azure Synapse 數據總管和 Kusto 查詢語言 （KQL） 的功能封存。 深入瞭解 Azure Synapse 數據總管與 Azure 數據總管之間的差異為何？（預覽）

Month 功能 深入了解
2022 年 6 月 Web Explorer 新首頁 新的 Azure Synapse Web Explorer 首頁 可讓您更輕鬆地開始使用 Synapse Web Explorer。
2022 年 6 月 Web Explorer 範例資源庫 Web Explorer 範例庫提供客戶如何使用 Synapse 數據總管熱門使用案例的端對端範例，例如記錄數據、計量數據、IoT 數據和基本巨量數據範例。
2022 年 6 月 Web Explorer 儀錶板鑽研功能 您現在可以 在 Synapse Web Explorer 儀錶板中使用鑽研作為參數。
2022 年 6 月 Web Explorer 的時區設定 Web Explorer 的時區設定現在同時套用至查詢結果和儀錶板。 藉由變更時區，儀錶板會自動重新整理，以呈現具有所選時區的數據。
2022 年 5 月 Excel 中的 Synapse 數據總管實時查詢 使用新的 資料總管 Web 體驗在 Excel 中開啟功能，您現在可以透過與同事和小組成員共用已連線的 Excel 活頁簿，來提供查詢實時結果的存取權。 您可以在 Excel 活頁簿中開啟實時查詢，並直接從 Excel 重新整理，以取得最新的查詢結果。 若要建立連線至 Synapse 數據總管的 Excel 活頁簿， 請從在 Web 體驗中執行查詢開始。
2022 年 5 月 針對外部 SQL Server 數據表使用受控識別 透過受控識別支援，Synapse 數據總管資料表定義現在更簡單且更安全。 您現在可以 使用受控識別 ，而不是在您的認證中輸入。 若要深入瞭解外部數據表，請參閱 建立和改變 SQL Server 外部數據表。
2022 年 5 月 適用於 Microsoft Power Automate、Logic Apps 和 Power Apps 的 Azure Synapse 數據總管連接器 Power Automate 的新 Azure 數據總管連接器已正式推出（GA）。 若要深入瞭解，請參閱適用於 Microsoft Power Automate 的 Azure 數據總管連接器、Microsoft Logic App 和 Azure 數據總管，以及建立 Power Apps 應用程式以在 Azure 數據總管中查詢數據的能力。
2022 年 5 月 動態事件從事件中樞路由至多個資料庫 我們現在支援將事件數據從 Azure 事件中樞/Azure IoT 中樞/Azure 事件方格 路由傳送至單一 ADX 叢集中裝載的多個資料庫。 若要深入了解動態路由，請閱讀 從事件中樞內嵌。
2022 年 5 月 使用 KQL 內嵌腳本作為 JSON ARM 部署範本的一部分來設定資料庫 執行 Kusto 查詢語言 （KQL） 腳本來設定資料庫，現在可以使用內嵌腳本作為 JSON ARM 範本的參數來完成。

Azure Synapse Link 是自動化系統，用於將數據從 SQL Server 或 Azure SQL 資料庫、Azure Cosmos DB 或 Dataverse 複寫到 Azure Synapse Analytics。 本節是 Azure Synapse Link 功能的相關新聞封存。

Month 功能 深入了解
2022 年 5 月 適用於 SQL 預覽的 Azure Synapse Link 適用於 SQL 的 Azure Synapse Link 適用於 SQL Server 2022 和 Azure SQL 資料庫 處於預覽狀態。 Azure Synapse Link 功能提供從 SQL 型作業存放區到 Azure Synapse Analytics 的低程式代碼和無程式代碼近乎即時數據復寫。 以近乎即時的方式提供作業數據的 BI 報告，對作業存放區的影響最小。 Azure Synapse Link for SQL 預覽版已宣佈。 如需詳細資訊，請參閱 部落格：適用於 SQL 的 Azure Synapse Link 深入探討。

Synapse SQL

本節是 Azure Synapse Analytics 中 SQL 集區中改善和功能的封存。

Month 功能 深入了解
2022 年 6 月 結果集大小限制增加 無伺服器 SQL 集區中的查詢結果集大小上限已從 200 GB 增加到 400 GB。
2022 年 5 月 無伺服器 SQL 集區的自動字元數據行長度計算 不再需要為 Data Lake 中的無伺服器 SQL 集區定義字元數據行長度。 您可以取得最佳查詢效能 ，而不需要定義架構，因為無伺服器 SQL 集區會使用自動計算的平均數據行長度和基數估計。
2022 年 4 月 Azure Synapse SQL GA 的跨訂用帳戶還原 透過PowerShell Az.Sql 模組3.8更新， Restore-AzSqlDatabase Cmdlet 可用於專用 SQL 集區的跨訂用帳戶還原。 若要深入瞭解，請參閱 將專用 SQL 集區還原至不同的訂用帳戶。 此功能現在已正式提供給 Synapse 工作區中的專用 SQL 集區（先前稱為 SQL DW）和專用 SQL 集區使用。 有何不同？
2022 年 4 月 從卸除的伺服器或工作區復原 SQL 集區 使用 和 Az.Synapse 模組中的 Az.Sql PowerShell 還原 Cmdlet，您現在可以從已刪除的伺服器或工作區還原，而不需要提出支援票證。 如需詳細資訊，請參閱 根據您的案例，從已刪除的 Azure Synapse 工作區 還原專用 SQL 集區或 從已刪除的伺服器還原獨立專用 SQL 集區（先前稱為 SQL DW）。
2022 年 3 月 專用 SQL 集區的數據行層級加密 數據行層級加密 現已正式推出，可在新的和現有的 Azure SQL 邏輯伺服器上搭配 Azure Synapse 專用 SQL 集區和 Azure Synapse 工作區中的專用 SQL 集區使用。 從 Visual Studio 2022 的 17.2 Preview 2 組建開始，SQL Server Data Tools （SSDT） 支援專用 SQL 集區的數據行層級加密。
2022 年 3 月 CETAS 的平行執行 CREATE TABLE AS SELECT （CETAS） 和後續 SELECT 語句的效能更佳，現在可以使用平行執行計劃。 如需範例，請參閱 CETAS 和後續SELECT 的效能更佳。

Azure Synapse Analytics 中的先前每月更新

以下是 Synapse Analytics 的先前每月新聞更新格式。

2022 年 6 月更新

一般

  • 使用 Synapse Analytics 進行 Azure Orbital 分析 - 我們現在提供 Azure Orbital 分析範例解決方案 ，其中顯示透過 Azure Synapse Analytics 使用地理空間連結庫和 AI 模型，進行擷取、載入、轉換和分析太空數據的完整實作。 此範例解決方案也會示範如何整合地理空間特定的 Azure AI 服務 模型、來自合作夥伴的 AI 模型，以及自備數據模型。

  • Azure Synapse 成功設計 - 專案成功並不意外，而且需要仔細規劃和執行。 Synapse Analytics 的設計成功劇本現已推出。 Azure Synapse 概念證明劇本提供範圍、設計、執行及評估 SQL 或 Spark 工作負載概念證明的指南。 這些指南包含納入 Azure Synapse 之最具挑戰性且複雜解決方案實作的最佳做法。 若要深入瞭解 Azure Synapse 概念證明劇本，請閱讀 設計成功。

SQL

結果集大小限制增加 - 我們知道您轉向 Azure Synapse Analytics 來處理大量數據。 請記住，無伺服器 SQL 集區中的查詢結果集大小上限已從 200 GB 增加到 400 GB。 此限制會在並行查詢之間共用。 若要深入瞭解此大小限制增加和其他限制，請參閱 無伺服器 SQL 集區的自助說明。

Synapse 數據總管

  • Web Explorer 新首頁 - 新的 Synapse Web Explorer 首頁可讓您更輕鬆地開始使用 Synapse Web Explorer。 Web Explorer 首頁現在包含下列各節：

    • 開始使用 – 範例資源庫提供熱門 Synapse 數據總管使用案例的範例查詢和儀錶板。
    • 建議 – 熱門學習課程模組，旨在協助您掌握 Synapse Web Explorer 和 KQL。
    • 檔 – Synapse Web Explorer 基本和進階文件。

  • Web Explorer 範例資源庫 - 了解產品的絕佳方式，就是瞭解其他人如何使用產品。 Web Explorer 範例庫提供客戶如何使用 Synapse 數據總管熱門使用案例的端對端範例，例如記錄數據、計量數據、IoT 數據和基本巨量數據範例。 每個範例都包含數據集、記錄良好的查詢，以及範例儀錶板。 若要深入瞭解範例資源庫，請使用新的範例資源庫在 60 分鐘內閱讀 Azure 數據總管。

  • Web Explorer 儀錶板鑽研功能 - 您現在可以將鑽研功能新增至 Synapse Web Explorer 儀錶板。 新的鑽研功能可讓您輕鬆地在儀錶板頁面之間來回跳躍。 您可以使用內容相關篩選來連接儀錶板，來達成此設定。 藉由編輯儀錶板中所選磚的視覺互動，即可定義這些內容相關鑽研。 若要深入瞭解鑽研功能，請參閱 使用鑽研作為儀錶板參數。

  • Web Explorer 的時區設定 - 能夠在不同時區顯示數據非常強大。 您現在可以決定以 UTC 時間、本機時區或受監視裝置/計算機的時區檢視數據。 Web Explorer 的時區設定現在同時套用至查詢結果和儀錶板。 藉由變更時區，儀錶板會自動重新整理，以呈現具有所選時區的數據。 如需時區設定的詳細資訊，請參閱 將日期時間變更為特定時區。

資料整合

  • 聯結轉換 中的模糊聯結選項 - 模糊比對與滑動相似度分數選項已新增至對應數據流中的聯結轉換。 您可以在類似而不是完全相符的數據值上建立內部和外部聯結！ 之前，您必須使用完全相符的專案。 滑動刻度值會從 60% 到 100%，讓您輕鬆調整相符專案的相似度閾值。 如需深入瞭解模糊聯結，請參閱 對應數據流中的聯結轉換。

  • 地圖數據 [正式推出] - 我們很高興宣佈地圖數據工具現已正式推出。 地圖數據工具是一個引導式程式，可協助您建立 ETL 對應，並將數據流從原始數據對應至 Synapse，而不需撰寫程式碼。 若要深入瞭解地圖數據，請參閱 Azure Synapse Analytics 中的地圖數據。

  • 使用新的參數 重新執行管線 - 您現在可以從 [監視] 頁面重新執行管線時變更管線參數，而不需要返回管線編輯器。 使用新參數執行管線之後，您可以輕鬆地針對舊的管線監視新的執行，而不需要在頁面之間切換。 若要深入瞭解如何使用新的參數重新執行管線，請參閱 重新執行管線和活動。

  • 使用者定義函數 [正式推出] - 我們很高興宣佈使用者定義函數 （UDF） 現已正式推出。 使用使用者定義的函式，您可以建立可跨多個對應數據流重複使用的自定義表示式。 您不再需要使用相同的字串操作、數學計算或其他複雜的邏輯數次。 使用者定義函式將會分組在連結庫中，以協助開發人員將一組常見的函式分組。 若要深入瞭解使用者定義函式，請參閱 對應數據流中的使用者定義函式。

機器學習服務

使用 Horovod 和 Petastorm 的分散式深度類神經網路訓練 [公開預覽] - 為了簡化建立和管理 GPU 加速集區的程式，Azure Synapse 會負責預先安裝低階連結庫，並設定計算節點之間的所有複雜網路需求。 這種整合可讓使用者在短短幾分鐘內就能開始使用 GPU 加速集區。

現在，Azure Synapse Analytics 提供深度學習基礎結構的內建支援。 Apache Spark 3.1 和 3.2 的 Azure Synapse Analytics 運行時間現在包含對 TensorFlow 和 PyTorch 等最常見深度學習連結庫的支援。 Azure Synapse 運行時間也包含支持連結庫，例如 Petastorm 和 Horovod，這些連結庫通常用於分散式定型。 這項功能目前可在公開預覽中取得。

若要深入瞭解如何在 Azure Synapse Analytics GPU 加速集區內運用這些連結庫，請閱讀 深度學習教學課程。

2022 年 5 月更新

下列更新是本月 Azure Synapse Analytics 的新功能。

一般

使用新的 Azure Synapse 影響程式連線！加入 Azure Synapse 影響者 社群，他們正在協助彼此達成更多雲端分析！ Azure Synapse 影響因素計劃可辨識 Azure Synapse Analytics 使用者和宣導者，他們透過社交媒體分享 Synapse 相關內容、公告和產品新聞，以積極支援社群。

SQL

  • Azure Synapse Analytics 中專用 SQL 集區的數據倉儲移轉指南 - 雲端移轉提供的優點，我們聽到您通常會尋找從現有數據倉儲環境快速且輕鬆地移轉的步驟、程式或指導方針。 我們剛剛發行了一組 數據倉儲移轉指南 ，可讓您更輕鬆地轉換至 Azure Synapse Analytics 中的專用 SQL 集區。

  • 自動字元數據行長度計算 - 不再需要定義字元數據行長度！ 無伺服器 SQL 集區可讓您查詢 Data Lake 中的檔案，而不需要事先知道架構。 最佳做法是指定字元數據行的長度，以獲得最佳效能。 小事一樁啦！ 透過這項新功能，您可以取得最佳查詢效能，而不需要定義架構。 無伺服器 SQL 集區會計算定義為大於 100 個字節的每個推斷字元數據行或字元數據行的平均數據行長度。 架構會維持不變，而無伺服器 SQL 集區會在內部使用計算的平均數據行長度。 如果先前沒有建立的統計數據，它也會自動計算基數估計。

適用於 Synapse 的 Apache Spark

  • 適用於 Python 中 Apache Spark 的 Azure Synapse 專用 SQL 集區 連線 or - 先前，Azure Synapse 專用 SQL 集區連接器只能使用 Scala。 現在，它可以與Spark 3上的 Python 搭配使用。 Scala 和 Python 實作之間的唯一差異是選擇性的 Scala 回呼句柄，可讓您接收寫入後計量。

    Spark 3 上的 Python 現在支援下列專案：

    • 使用 Azure Active Directory （AD） 驗證或基本身份驗證讀取
    • 使用 Azure AD 驗證 或基本身份驗證寫入內部數據表
    • 使用 Azure AD 驗證 或基本身份驗證寫入外部數據表

    若要深入瞭解 Python 中的連接器，請閱讀適用於 Apache Spark 的 Azure Synapse 專用 SQL 集區 連線 or。

  • 管理 Azure Synapse Apache Spark 組態 - Apache Spark 組態 管理一律是一項具有挑戰性的工作，因為 Spark 有數百個屬性。 您也很難知道 Spark 組態的最佳值。 使用新的 Spark 組態管理功能，您可以使用自動建議和內建驗證規則來建立獨立的 Spark 組態成品。 Spark 設定成品可讓您在 Azure Synapse 工作區內和跨 Azure Synapse 工作區共用 Spark 設定。 您也可以輕鬆地將Spark組態與Spark集區、Notebook和Spark作業定義產生關聯，以便重複使用，並將在多個位置複製Spark組態的需求降到最低。 若要深入瞭解新的 Spark 組態管理功能，請參閱 管理 Apache Spark 設定。

Synapse 資料總管

  • Excel 中的 Synapse 數據總管實時查詢 - 使用新的數據總管 Web 體驗在 Excel 中開啟功能，您現在可以透過與同事和小組成員共用已連線的 Excel 活頁簿來存取查詢的實時結果。  您可以在 Excel 活頁簿中開啟實時查詢，並直接從 Excel 重新整理，以取得最新的查詢結果。 若要深入瞭解 Excel 實時查詢，請參閱 在 Excel 中開啟實時查詢。

  • 使用外部 SQL Server 數據表 的受控識別 - Azure Synapse 的主要優點之一是整合數據整合、企業數據倉儲和巨量數據分析。 透過受控識別支援，Synapse 數據總管資料表定義現在更簡單且更安全。 您現在可以使用受控識別，而不是在您的認證中輸入。

    外部 SQL 數據表是架構實體，可參考儲存在 Synapse 數據總管資料庫外部的數據。 使用 [建立和改變 SQL Server 外部數據表] 命令，可以輕鬆地將外部 SQL 數據表新增至 Synapse 數據總管資料庫架構。

    若要深入瞭解受控識別，請參閱 受控識別概觀。

    若要深入瞭解外部數據表，請參閱 建立和改變 SQL Server 外部數據表。

  • 新的 KQL Learn 課程模組 （3 個中的 2 個） 是即時的！ - Kusto 查詢語言 （KQL） 的強大功能是查詢結構化、半結構化和非結構化數據的簡單性。 為了讓您更輕鬆地學習 KQL，我們會發行 Learn 課程模組。 先前，我們發行了使用 Kusto 查詢語言 撰寫您的第一個查詢。 本月的新功能是使用 Kusto 查詢語言 從您的數據取得見解。

    KQL 是用來查詢 Synapse 數據總管巨量數據的查詢語言。 KQL 擁有快速增長的使用者社群，擁有數十萬名開發人員、數據工程師、數據分析師和學生。

    查看最新的 KQL Learn 課程模組 ，並瞭解自己如何輕鬆地成為 KQL 主機。

    若要深入瞭解 KQL，請閱讀 Kusto 查詢語言 （KQL） 概觀。

  • 適用於 Microsoft Power Automate、Logic Apps 和 Power Apps 的 Azure Synapse 數據總管連接器 [正式推出] - 適用於 Power Automate 的 Azure 數據總管連接器可讓您協調及排程流程、傳送通知和警示，作為排程或觸發工作的一部分。 若要深入瞭解，請參閱 適用於 Microsoft Power Automate 的 Azure 數據總管連接器和 Azure 數據總管連接器的使用範例至 Power Automate。

  • 動態事件從事件中樞路由至多個資料庫 - 從事件中樞/IOT 中樞/事件方格路由事件是 Azure 數據總管 （ADX） 使用者通常執行的活動。 先前，您只能將事件路由傳送至每個已定義連線的單一資料庫。 如果您想要將事件路由傳送至多個資料庫，您需要建立多個 ADX 叢集連線。

    為了簡化體驗，我們現在支援將事件數據路由傳送至單一 ADX 叢集中裝載的多個資料庫。 若要深入了解動態路由，請閱讀 從事件中樞內嵌。

  • 使用 KQL 內嵌文本設定資料庫作為 JSON ARM 部署範本的一部分 - 先前，Azure 數據總管支援執行 Kusto 查詢語言 （KQL） 腳本，以在 Azure Resource Manager （ARM） 範本部署期間設定資料庫。 現在，您可以使用內嵌腳本，將內嵌腳本作為 JSON ARM 範本的參數來完成。 若要深入瞭解如何使用 KQL 內嵌腳本，請參閱使用 Kusto 查詢語言 腳本設定資料庫。

資料整合

  • 將管線監視匯出為 CSV - 在收到此功能的許多社群要求之後，已新增管線監視至 CSV 的功能。 只要將 [管線執行] 畫面篩選為您想要的數據，然後選取 [ 匯出至 CSV]*。 若要深入了解導出管線監視和其他監視改進功能，請參閱 Azure Data Factory 監視改進功能。

  • 累加式數據載入讓 Synapse 和 適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 和 MySQL 變得容易 - 在資料整合解決方案中，在初始完整數據載入之後以累加方式載入數據是廣泛使用的案例。 自動累加源數據載入現在原生可供 Synapse SQL 使用，適用於 PostgreSQL 的 Azure 資料庫 和 MySQL。 使用者可以「啟用累加擷取」，而且管線只會讀取插入或更新的數據列。 若要深入瞭解累加式數據載入，請閱讀 以累加方式將數據從源數據存放區複製到目的地資料存放區。

  • 對應數據流的使用者定義函數 [公開預覽] - 我們聽到您自己可以執行相同的字串操作、數學計算或其他複雜邏輯數次。 現在，有了新的使用者定義函式功能，您可以建立可跨多個對應數據流重複使用的自定義表達式。 使用者定義函式將會分組在連結庫中，以協助開發人員將一組常見的函式分組。 建立資料流連結庫之後，您就可以在使用者定義的函式中新增 。 您甚至可以新增多個自變數，讓您的函式更容易重複使用。 若要深入瞭解使用者定義函式，請閱讀 對應數據流中的使用者定義函數。

  • 判斷提示錯誤處理 - 在判斷提示轉換之後，錯誤處理 已新增至接收。 判斷提示轉換可讓您建置數據質量與數據驗證的自定義規則。 您現在可以選擇將失敗的數據列輸出至選取的接收或個別的檔案。 若要深入瞭解錯誤處理，請參閱 對應數據流中的判斷提示數據轉換。

  • 對應數據流投影編輯 - 已對對應數據流中的來源投影編輯進行新的UI更新。 您現在可以更新來源投影資料行名稱和資料行類型。 若要深入瞭解來源投影編輯，請參閱 對應數據流中的來源轉換。

適用於 SQL Server 的 Azure Synapse Link - 在 Microsoft Build 2022 中，我們針對 SQL Server 2022 和 Azure SQL 資料庫 宣佈 Azure Synapse Link 的公開預覽可用性。 數據驅動、品質深入解析對於公司保持競爭力至關重要。 達成這些深入解析的速度可能會帶來所有差異。 傳統 ETL 和 ELT 管線的成本和耗時本質已不再足夠。 在此版本中，您現在可以利用從 SQL 型作業存放區到 Azure Synapse Analytics 的低程式代碼和無程式代碼近乎即時數據復寫。 這可讓您更輕鬆地以近乎即時的方式對作業數據執行 BI 報告，對作業存放區的影響最小。 若要深入瞭解，請閱讀 宣佈適用於 SQL 的 Azure Synapse Link 公開預覽，並 觀看 YouTube 影片。

2022年4月更新

下列更新是本月 Azure Synapse Analytics 的新功能。

SQL

  • Azure Synapse SQL 的跨訂用帳戶還原現已正式推出。 先前，它花了許多未記載的步驟，將專用 SQL 集區還原到另一個訂用帳戶。 現在，透過PowerShell Az.Sql模組3.8更新，Restore-AzSqlDatabase Cmdlet 可用於跨訂用帳戶還原。 若要深入瞭解，請參閱 將專用 SQL 集區 （先前稱為 SQL DW） 還原至不同的訂用帳戶。

  • 現在可以從卸除的伺服器或工作區復原 SQL 集區。 使用 Az.Sql 和 Az.Synapse 模組中的 PowerShell 還原 Cmdlet，您現在可以從已刪除的伺服器或工作區還原，而不需要提出支援票證。 如需詳細資訊，請參閱 Synapse 工作區 SQL 集 區或 獨立 SQL 集區（先前稱為 SQL DW），視您的案例而定。

Synapse 資料庫範本和資料庫設計工具

  • 根據熱門的客戶意見反應，我們在使用產業範本建立 Lake 資料庫時，對探索體驗進行了大幅改善。 若要深入瞭解，請參閱 快速入門：利用資料庫範本建立新的 Lake 資料庫。

  • 我們已新增複製 Lake 資料庫的選項。 這可解除鎖定管理新版資料庫或支援以離散步驟演進的架構的其他機會。 您可以使用 Lake 資料庫上可用的動作功能表，快速複製資料庫。 若要深入瞭解，請參閱 操作說明：複製 Lake 資料庫。

  • 您現在可以使用通配符來指定自訂資料夾階層。 Lake 資料庫位於 Lake 中的數據頂端，且此數據可以存在於不符合全新數據分割模式的巢狀資料夾中。 先前，查詢 Lake 資料庫需要您的數據存在於簡單的目錄結構中，而您可以使用資料夾圖示流覽，而不需要手動指定目錄結構或使用通配符。 若要深入瞭解，請參閱 操作說明：修改數據湖。

適用於 Synapse 的 Apache Spark

  • 我們很高興在 Synapse Analytics 上宣佈 Apache Spark™ 3.2 的預覽可用性。 這個新版本包含使用者要求的增強功能，並解析 1,700+ Jira 票證。 請檢閱 官方版本資訊 ，以取得修正和功能的完整清單，並檢閱 Spark 3.1 與 3.2 之間的移轉指導方針，以評估應用程式的潛在變更。 如需詳細資訊，請參閱 Apache Spark 版本支援和適用於 Apache Spark 3.2 的 Azure Synapse Runtime。

  • 根據變數、元數據或指定管線特定參數動態指派參數，是其中一個熱門功能要求。 現在，使用Spark作業定義活動的參數化版本，您可以執行此動作。 如需詳細資訊，請參閱 使用 Apache Spark 作業定義轉換數據。

  • 當發生管線筆記本執行失敗或有長時間執行的 Notebook 作業時，我們通常會收到客戶存取筆記本快照集的要求。 透過 Synapse Notebook 快照集功能的發行，您現在可以使用原始 Notebook 程式代碼、資料格輸出和輸入參數來檢視 Notebook 活動的快照集。 如果您透過 Spark 公用程式參考其他 Notebook，您也可以從參考 Notebook 資料格輸出存取所參考筆記本的快照集。 若要深入瞭解，請參閱 執行 Synapse 筆記本 和 Microsoft Spark 公用程式簡介來轉換數據。

安全性

  • Synapse Monitoring Operator RBAC 角色現已正式推出。 由於 Synapse 的 GA，客戶已要求微調的 RBAC（角色型存取控制）角色，讓使用者角色能夠監視 Synapse Pipelines 和 Spark 應用程式的執行，而不需要執行或取消這些應用程式的執行。 現在，客戶可以將 Synapse Monitoring Operator 角色指派給這類監視角色。 這可讓組織保持合規，同時彈性地將工作委派給個人或小組。 閱讀 Synapse RBAC 角色以深入瞭解。

資料整合

  • Microsoft 已將 Dataverse 新增為 Synapse 數據流的來源和接收連接器，以便您現在可以在 Synapse 中直接存取 Dataverse 環境建置低程式代碼數據轉換 ETL 作業。 如需如何使用這個新連接器的詳細資訊，請參閱 對應數據流屬性。

  • 我們聽到您說，Web 活動的 1 分鐘逾時時間不夠長，特別是在同步 API 的情況下。 現在，使用回應逾時屬性 'HTTPRequestTimeout'，您可以定義最多 10 分鐘的 HTTP 要求逾時。 若要深入瞭解，請參閱 Web 活動回應逾時改善。

開發人員體驗

  • 先前，如果您想要在另一個筆記本中參考筆記本，您只能參考已發佈或認可的內容。 現在，使用 %run Notebook 時，您可以啟用「未發佈筆記本參考」，讓您參考未發佈的筆記本。 啟用時，筆記本執行將會擷取筆記本 Web 快取中的目前內容，這表示筆記本編輯器中的變更可以立即由其他筆記本參考，而不需要發佈（即時模式）或認可（Git 模式）。 若要深入瞭解，請參閱 參考未發佈的筆記本。

2022年3月更新

下列更新是本月 Azure Synapse Analytics 的新功能。

開發人員體驗

  • Synapse 筆記本中導致例外狀況的程式代碼數據格現在會顯示標準輸出以及例外狀況訊息。 Python 和 Scala 語言支援此功能。 若要深入瞭解，請參閱 程式碼語句失敗時的範例輸出。

  • Synapse 筆記本現在在執行程式代碼數據格時支援部分輸出。 若要深入瞭解，請參閱 此部落格文章中的範例

  • 您現在可以使用管線參數動態控制筆記本活動的 Spark 工作階段設定。 若要深入瞭解，請參閱 Synapse 筆記本的變數總管功能。

  • 您現在可以重複使用和管理筆記本會話，而不需要啟動新的會話。 您可以從另一個筆記本開始，輕鬆地將選取的筆記本連線到清單中的使用中會話。 您可以將會話與筆記本中斷連結、停止會話，並加以監視。 若要深入瞭解，請參閱 如何管理使用中的筆記本會話。

  • 除了驅動程序記錄之外，Synapse Notebook 現在還擷取透過 Python 記錄模組撰寫的任何專案。 若要深入瞭解，請參閱 Python 記錄的支援。

SQL

  • Azure Synapse 專用 SQL 集區的數據行層級加密現已正式推出。 使用資料行層級加密，您可以針對每個數據行使用不同的保護密鑰，而每個密鑰都有自己的訪問許可權。 CLE 強制數據行中的數據會在磁碟上加密，並保留在記憶體中加密，直到 DECRYPTBYKEY 函式用來解密它為止。 若要深入瞭解，請參閱 如何加密數據行。

  • 無伺服器 SQL 集區現在支援 CETAS （建立外部資料表作為 Select） 和後續 SELECT 查詢的更佳效能。 效能改善包括平行執行計劃，可加快 CETAS 執行速度，並輸出多個檔案。 若要深入瞭解，請參閱 使用 Synapse SQL 的 CETAS 文章和 部落格文章

適用於 Synapse 的 Apache Spark

  • Synapse Spark Common Data Model （CDM） 連線 or 現已正式推出。 CDM 格式讀取器/寫入器可讓 Spark 程式透過 Spark 資料框架，在 CDM 資料夾中讀取和寫入 CDM 實體。 若要深入瞭解，請參閱 CDM連接器如何支援讀取、寫入數據、範例和已知問題。

  • Synapse Spark 專用 SQL 集區 （DW） 連線 器現在支援改善的效能。 新的架構可排除重複的數據移動，並使用 COPY-INTO 而非 PolyBase。 您可以透過 SQL 基本身份驗證進行驗證，或選擇加入 Azure Active Directory/Azure AD 型驗證方法。 它現在對舊版有 ~5 倍的改善。 若要深入瞭解，請參閱適用於 Apache Spark 的 Azure Synapse 專用 SQL 集區 連線 or

  • Synapse Spark 專用 SQL 集區 （DW） 連線 or 現在支援所有 Spark 數據框架 SaveMode 選項。 它支援 Append、Overwrite、ErrorIfExists 和 Ignore 模式。 [附加] 和 [覆寫] 對於大規模管理數據擷取而言非常重要。 若要深入瞭解，請參閱 DataFrame 寫入 SaveMode 支援

  • 使用新的智慧型手機快取功能加速 Spark 執行速度。 此功能目前處於公開預覽。 智慧型手機快取會自動將每個讀取儲存在配置的快取儲存空間內，偵測基礎檔案變更並重新整理檔案，以提供最新的數據。 若要深入瞭解，請參閱如何 啟用/停用Apache Spark集 區的快取，或參閱 部落格文章

安全性

  • Azure Synapse Analytics 現在支援 Azure Active Directory （Azure AD） 驗證。 您可以在工作區建立期間或建立工作區之後開啟 Azure AD 驗證。 若要深入瞭解，請參閱 如何搭配 Synapse SQL 使用 Azure AD 驗證。

  • API 支援針對工作區受控 SQL Server 專用 SQL，提高或降低最低 TLS 版本。 若要深入瞭解，請參閱 如何更新最低 TLS 設定 ，或閱讀 部落格文章 以取得詳細數據。

資料整合

2022年2月更新

下列更新是本月 Azure Synapse Analytics 的新功能。

SQL

資料整合

2022年1月更新

下列更新是本月 Azure Synapse Analytics 的新功能。

適用於 Synapse 的 Apache Spark

您現在可以在 Azure Synapse 中使用四個新的資料庫範本。 從部落格文章 或 資料庫範本文章深入了解汽車、Genomics、製造和製藥範本範本範本。 這些範本目前為公開預覽版，可在 Synapse Studio 資源庫中取得。

Machine Learning

Synapse 機器學習 連結庫 v0.9.5 的改善（先前稱為 MMLSpark）。 此版本可簡化使用 Apache Spark 建立可大幅調整的機器學習管線。 若要深入瞭解， 請閱讀此版本中 新功能的部落格文章，或參閱 完整的版本資訊

安全性

  • Azure Synapse Analytics 安全性概觀 - 涵蓋五層安全性的白皮書。 安全性層級包括驗證、訪問控制、數據保護、網路安全性和威脅防護。 請詳細 瞭解每個安全性功能，以實作業界標準的安全性基準，並在雲端上保護您的數據。

  • 新建立的 Synapse 工作區現在需要 TLS 1.2。 若要深入瞭解，請參閱 TLS 1.2 如何使用 本文 或 部落格文章來提供增強的安全性。 使用低於 1.2 的 TLS 版本從連線登入新建立的 Synapse 工作區將會失敗。

資料整合

  • 使用 Assert 轉換的數據品質驗證規則 - 您現在可以使用 Synapse 數據流中的 Assert 轉換，輕鬆地將資料品質、數據驗證和架構驗證新增至 Synapse ETL 作業。 若要深入瞭解，請參閱 對應數據流中的判斷提示轉換文章 或 部落格文章。

  • Dynamics 的原生數據流連接器 - Synapse 數據流現在可以透過新的數據流 Dynamics 連接器，直接將數據讀取和寫入 Dynamics。 深入瞭解如何使用 本文 或 部落格文章，在數據流中建立數據集以讀取、轉換、匯總、聯結等。 接著，您可以使用內建 Synapse Spark 計算將數據寫回 Dynamics。

  • IntelliSense 和自動完成新增至管線表達式 - IntelliSense 可讓您輕鬆建立表達式，並加以編輯。 若要深入瞭解，請參閱如何 檢查表達式語法、尋找函式，以及將程式代碼新增至管線。

Synapse SQL

2021 年 12 月更新

下列更新是本月 Azure Synapse Analytics 的新功能。

適用於 Synapse 的 Apache Spark

Machine Learning

安全性

資料整合

  • 管線失敗活動 部落格文章
  • 對應數據流會取得新的原生連接器 部落格文章
  • 更多筆記本導出格式：HTML、Python 和 LaTeX 部落格
  • 筆記本檢視中的三個新的圖表類型：方塊圖、直方圖和數據透視表 部落格
  • 重新連線至遺失的筆記本會話 部落格

整合

2021 年 11 月更新

下列更新是本月 Azure Synapse Analytics 的新功能。

Synapse 資料總管

使用資料庫和 Data Lake

SQL

適用於 Synapse 的 Apache Spark

Machine Learning

安全性

資料整合

2021 年 10 月更新

下列更新是本月 Azure Synapse Analytics 的新功能。

一般

適用於 Synapse 的 Apache Spark

  • Spark 效能優化部落 格

安全性

治理

  • Synapse 工作區現在可以自動將譜系數據推送至 Microsoft Purview 部落格文章

整合

CI/CD 和 Git

開發人員體驗

下一步

開始使用 Azure Synapse Analytics