Problembehandlung bei Azure Synapse Link für Azure Synapse Analytics serverlose SQL-Pool
Gilt für: Azure Synapse Analytics
Dieser Artikel enthält Lösungen für häufige Probleme, die im Azure Synapse Link für den serverlosen SQL-Pool von Azure Synapse Analytics auftreten.
Azure Synapse Link für Dataverse
Datenexportdienst (DES) veraltet
In den folgenden Artikeln erfahren Sie, wie Sie vom Datenexportdienst auf Azure Synapse Link für Dataverse umstellen:
- Playbook zur Einstellung von DES
- Datenexportdienst (DES) – Hinweis zur Einstellung
- Wechsel vom Datenexportdienst zu Azure Synapse Link für Dataverse
Daten in Quasi-Echtzeit und schreibgeschützte Momentaufnahmedaten
Nachdem Sie einen Azure Synapse-Link für Dataverse erstellt haben, gibt es zwei Versionen der Tabellendaten, die in Azure Synapse Analytics und/oder Azure Data Lake Storage Gen2 synchronisiert werden:
| Tabellentyp | BESCHREIBUNG |
|---|---|
| Daten in Quasi-Echtzeit | Stellt eine Kopie von Daten bereit, die mit Dataverse synchronisiert werden, indem Azure Synapse Link effizient verwendet wird, indem ermittelt wird, welche Daten geändert wurden, da sie ursprünglich extrahiert oder zuletzt synchronisiert wurde. |
| Momentaufnahmedaten | Stellt eine schreibgeschützte Kopie von nahezu Echtzeitdaten bereit, die in regelmäßigen Abständen aktualisiert werden (in diesem Fall jede Stunde). |
Weitere Informationen finden Sie unter Zugreifen auf Daten in Quasi-Echtzeit und schreibgeschützte Momentaufnahmedaten.
Inkrementelle Updates (Vorschau)
Wenn Sie eine Azure Synapse Link für Dataverse-Instanz mit Ihrem Azure Synapse-Arbeitsbereich erstellen, können Sie die Funktion für inkrementelle Updates aktivieren. Über diese Funktion wird eine Reihe von Ordnern mit Zeitstempeln erstellt, die nur die Änderungen an den Dataverse-Daten enthalten, die im vom Benutzer festgelegten Zeitraum vorgenommen wurden.
Weitere Informationen finden Sie unter Abfragen und Analysieren von inkrementellen Updates (Vorschau).
Azure Synapse Link für Azure Cosmos DB
Zugreifen auf Azure Cosmos DB-Daten
Sie können Azure Cosmos DB-Daten im Analysespeicher abfragen, indem Sie Spark-Pools und serverlose SQL-Pools verwenden. Beheben Sie häufige Probleme, indem Sie die Schritte in diesen Artikeln ausführen:
Azure Cosmos DB-Container kann nicht abgefragt werden
Stellen Sie sicher, dass Sie Azure Synapse Link und den Analysespeicher im Azure Cosmos DB-Konto richtig konfiguriert haben.
Grundlegendes zur Schemadarstellung
Es gibt zwei Arten der Schemadarstellung im analytischen Speicher. Bei diesen Modi gibt es Kompromisse zwischen der Einfachheit einer spaltenförmigen Darstellung, dem Umgang mit polymorphen Schemata und der Einfachheit der Abfrageerfahrung:
- Gut definierte Schemadarstellung (Standard für Azure Cosmos DB SQL API)
- Vollständig originalgetreue Schemadarstellung (Standard für die Azure Cosmos DB-API für MongoDB)
Erfahren Sie, wie Sie automatisch mit analytischen Speicherschemataumgehen.
Fehlende Eigenschaften (Spalten) im Abfrageergebnis
Wenn Sie Spalten fehlen, die in Ihren Azure Cosmos DB-Containern vorhanden sind, ist es wahrscheinlich, dass die Schemaeinschränkungen verletzt wurden. Die folgenden Einschränkungen gelten für die Betriebsdaten in Azure Cosmos DB, wenn Sie den Analytischen Speicher aktivieren, um das Schema automatisch abzuleiten und richtig darzustellen:
- Sie können maximal 1.000 Eigenschaften über alle geschachtelten Ebenen im Dokumentschema und eine maximale Schachtelungstiefe von 127 verfügen.
- Im Analytischen Speicher werden nur die ersten 1.000 Eigenschaften dargestellt.
- Nur die ersten 127 Eigenschaften werden im Analysespeicher dargestellt.
- Die erste Ebene eines JSON-Dokuments ist die Stammebene .
- Eigenschaften in der ersten Ebene des Dokuments werden als Spalten dargestellt.
Weitere Informationen zu den Schemaeinschränkungen finden Sie unter Analytical Store – Übersicht.
Alle Transaktionsvorgänge, z. B. Löschvorgänge, werden weitergegeben. Die Einstellung für die Gültigkeitsdauer (Time to Live, TTL) des Analysespeichers kann auch zur Entfernung von Daten führen.
- Wenn ein Dokument im Transaktionsspeicher gelöscht wird, wird es auch aus dem Analysespeicher gelöscht, trotz der TTLs beider Stores.
- Wenn Transaktions-TTL kleiner als analytische TTL ist, werden die Daten aus dem Transaktionsspeicher archiviert, aber im Analytischen Speicher bis zum konfigurierten TTL-Grenzwert aufbewahrt.
- Wenn Transaktions-TTL größer als analytische TTL ist, werden Die Daten aus dem Analytischen Speicher archiviert und bis zum konfigurierten TTL-Grenzwert im Transaktionsspeicher aufbewahrt.
- Wenn Sie die SQL-API verwenden, ist das Schema standardmäßig gut definiert, was bedeutet, dass das erste Dokument in der Auflistung das Analysespeicherschema definiert. Wenn ein Dokument nicht dem Schema des ersten Dokuments entspricht, wird es nicht mit dem Analytischen Speicher synchronisiert.