Solución de problemas de Azure Synapse Link para el grupo de SQL sin servidor de Azure Synapse Analytics
Se aplica a: Azure Synapse Analytics
En este artículo se proporcionan soluciones para problemas comunes experimentados en Azure Synapse Link para el grupo de SQL sin servidor de Azure Synapse Analytics.
Azure Synapse Link para Dataverse
Desuso del servicio de exportación de datos (DES)
Obtenga información sobre cómo realizar la transición del servicio de exportación de datos a Azure Synapse Link para Dataverse con los siguientes artículos:
- Cuaderno de estrategias de desuso
- Servicios de exportación de datos (DES): nota de desuso
- Del servicio de exportación de datos a Azure Synapse Link para Dataverse
Datos casi en tiempo real y datos de instantánea de solo lectura
Después de crear una instancia de Azure Synapse Link para Dataverse, habrá dos versiones de los datos de tabla que se sincronizarán en Azure Synapse Analytics o Azure Data Lake Storage Gen2:
| Tipo de tabla. | Descripción |
|---|---|
| Datos casi en tiempo real | Proporciona una copia de los datos sincronizados desde Dataverse mediante Azure Synapse Link de forma eficaz mediante la detección de los datos que han cambiado desde que se extrajo inicialmente o se sincronizó por última vez. |
| Datos de instantánea | Proporciona una copia de solo lectura de datos casi en tiempo real que se actualiza a intervalos regulares (en este caso, cada hora). |
Para obtener más información, consulte Acceso a datos casi en tiempo real y datos de instantáneas de solo lectura.
Actualizaciones incrementales (versión preliminar)
Al crear una instancia de Azure Synapse Link para Dataverse con el área de trabajo de Azure Synapse, puede habilitar la característica de actualización incremental para crear una serie de carpetas con marcas de tiempo que contengan solo los cambios en los datos de Dataverse que se produjeron durante el intervalo de tiempo especificado por el usuario.
Para obtener más información, consulte Consulta y análisis de las actualizaciones incrementales (versión preliminar).
Azure Synapse Link para Azure Cosmos DB
Acceso a datos de Azure Cosmos DB
Para consultar los datos de Azure Cosmos DB que hay en el almacén analítico, utilice grupos de Spark y grupos de SQL sin servidor. Para resolver problemas comunes, siga los pasos descritos en estos artículos:
No se puede consultar un contenedor de Azure Cosmos DB
Asegúrese de que ha configurado correctamente Azure Synapse Link y el almacén analítico en la cuenta de Azure Cosmos DB.
Descripción de la representación del esquema
En el almacén analítico hay dos maneras de representar el esquema. Estos modos presentan ventajas e inconvenientes en relación con la simplicidad de la representación en columnas, el control de los esquemas polimórficos y la simplicidad de la experiencia de consulta:
- Representación del esquema bien definida (valor predeterminado para SQL API de Azure Cosmos DB)
- Representación del esquema de fidelidad completa (valor predeterminado para MongoDB API de Azure Cosmos DB)
Más información sobre Control automático de las actualizaciones de esquema.
Faltan propiedades (columnas) en el resultado de la consulta
Si faltan columnas que existen en los contenedores de Azure Cosmos DB, es probable que se hayan infringido las restricciones de esquema. Las restricciones siguientes son aplicables a los datos operativos de Azure Cosmos DB cuando se habilita el almacén analítico para deducir y representar automáticamente el esquema:
- Puede tener un máximo de 1000 propiedades en todos los niveles anidados del esquema del documento y una profundidad de anidamiento máxima de 127.
- Solo las primeras 1000 propiedades se representan en el almacén analítico.
- En el almacén analítico solo se representan los primeros 127 niveles anidados.
- El primer nivel de un documento JSON es su nivel raíz .
- Las propiedades del primer nivel del documento se representarán como columnas.
Para obtener más información sobre las restricciones de esquema, vea Almacén analítico: información general.
Todas las operaciones transaccionales se propagan, incluidas las eliminaciones. Ademas, el período de vida (TTL) del almacén analítico también puede producir la eliminación de datos.
- Si se elimina un documento en el almacén transaccional, también se eliminará del almacén analítico, a pesar de las TTL de ambos almacenes.
- Si el TTL transaccional es menor que el TTL analítico, los datos se archivan desde el almacén transaccional, pero se mantienen en el almacén analítico hasta el límite de TTL configurado.
- Si el TTL transaccional es mayor que el TTL analítico, los datos se archivan desde el almacén analítico y se mantienen en el almacén transaccional hasta el límite de TTL configurado.
- Si usa la API de SQL, el esquema está bien definido de forma predeterminada, lo que significa que el primer documento de la colección define el esquema del almacén analítico. Si un documento no se ajusta al esquema del primer documento, no se sincronizará con el almacén analítico.