Carga de datos de Contoso Retail en grupos de SQL dedicados en Azure Synapse Analytics

Artículo
06/01/2023

En este tutorial, aprenderá a usar comandos de PolyBase y T-SQL para cargar dos tablas de datos de Contoso Retail en grupos de SQL dedicados.

En este tutorial, aprenderá lo siguiente:

Configuración de PolyBase para realizar la carga desde Almacenamiento de blobs de Azure
Carga de datos públicos en su base de datos
Realización de optimizaciones una vez finalizada la carga

Antes de empezar

Para ejecutar este tutorial, necesita una cuenta de Azure que ya tenga una instancia de grupo de SQL dedicado. Si no tiene ningún almacenamiento de datos aprovisionado, consulte Creación de un almacenamiento de datos y establecimiento de una regla de firewall a nivel de servidor.

Configuración del origen de datos

PolyBase usa objetos externos T-SQL para definir la ubicación y los atributos de los datos externos. Las definiciones de objetos externos se almacenan en grupos de SQL dedicados. Los datos se almacenan externamente.

Creación de una credencial

Omita este paso si va a cargar los datos públicos de Contoso. No es necesario un acceso seguro a los datos públicos, pues ya son accesibles para cualquier persona.

No omita este paso si va a usar este tutorial como plantilla para cargar sus propios datos. Para tener acceso a los datos a través de una credencial, use el siguiente script para crear una credencial con ámbito de base de datos. A continuación, utilícela al definir la ubicación del origen de datos.

-- 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
);

Creación del origen de datos externo

Utilice este comando CREATE EXTERNAL DATA SOURCE para almacenar la ubicación de los datos y el tipo de datos.

CREATE EXTERNAL DATA SOURCE AzureStorage_west_public
WITH
(  
    TYPE = Hadoop
,   LOCATION = 'wasbs://contosoretaildw-tables@contosoretaildw.blob.core.windows.net/'
);

Importante

Si decide que sus contenedores de Almacenamiento de blobs de Azure serán públicos, recuerde que, como propietario de los datos, se le aplicarán cargos de salida de datos cuando los datos dejen el centro de datos.

Configuración del formato de los datos

Los datos se almacenan en archivos de texto en Almacenamiento de blobs de Azure y un delimitador separa cada campo. En SSMS, ejecute el siguiente comando CREATE EXTERNAL FILE FORMAT para especificar el formato de los datos en los archivos de texto. Los datos de Contoso no están comprimidos y están delimitados por canalización.

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
                    )
);

Creación del esquema para las tablas externas

Ahora que ha especificado el origen de datos y el formato de archivo, está listo para crear el esquema para las tablas externas.

A fin de crear un lugar para almacenar los datos de Contoso en su base de datos, cree un esquema.

CREATE SCHEMA [asb]
GO

Creación de la tablas externas

Ejecute el script siguiente para crear las tablas externas DimProduct y FactOnlineSales. Todo lo que está haciendo aquí es definir nombres de columna y tipos de datos, que enlazamos a la ubicación y formato de los archivos de Azure Blob Storage. La definición se almacena en el almacenamiento de datos y los datos siguen en Azure Storage Blob.

El parámetro LOCATION es la carpeta situada bajo la carpeta raíz en el Blob de Azure Storage. Cada tabla está en una carpeta diferente.

--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
)
;

Carga de los datos

Hay diferentes maneras de obtener acceso a datos externos. Puede consultar datos directamente desde las tablas externas, cargar los datos en nuevas tablas en el almacenamiento de datos o agregar datos externos a tablas de almacenamiento de datos existentes.

Creación de un nuevo esquema

CTAS crea una nueva tabla que contiene datos. En primer lugar, cree un esquema de los datos de Contoso.

CREATE SCHEMA [cso]
GO

Carga de los datos en nuevas tablas

Para cargar datos de Azure Blob Storage a la tabla del almacenamiento de datos, use la instrucción CREATE TABLE AS SELECT (Transact-SQL). La carga con CTAS aprovecha las tablas externas de tipos rigurosos que ha creado. Para cargar los datos en nuevas tablas, utilice una instrucción CTAS por tabla.

CTAS crea una nueva tabla y la rellena con los resultados de una instrucción SELECT. CTAS define la nueva tabla para tener las mismas columnas y tipos de datos que los resultados de la instrucción SELECT. Si selecciona todas las columnas de una tabla externa, la nueva tabla será una réplica de las columnas y los tipos de datos de la tabla externa.

En este ejemplo, creamos la tabla de dimensiones y la de hechos como tablas hash distribuidas.

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]        ');

Seguimiento del progreso de la carga

Puede seguir el progreso de la carga con las vistas de administración dinámica (DMV).

-- 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;

Optimización de compresión de almacén de columnas

De manera predeterminada, los grupos de SQL dedicados almacenan la tabla como índice de almacén de columnas agrupado. Una vez completada una carga, puede que algunas de las filas de datos no se compriman en el almacén de columnas. Existen motivos diferentes por los que esto puede ocurrir. Para aprender más, consulte el artículo sobre administración de índices de almacén de columnas.

Para optimizar el rendimiento de las consultas y la compresión de almacén de columnas después de una carga, vuelva a crear la tabla para obligar al índice de almacén de columnas a comprimir todas las filas.

SELECT GETDATE();
GO

ALTER INDEX ALL ON [cso].[DimProduct]               REBUILD;
ALTER INDEX ALL ON [cso].[FactOnlineSales]          REBUILD;

Para más información sobre el mantenimiento de los índices de almacén de columnas, consulte la sección sobre administración de índices de almacén de columnas .

Optimización de estadísticas

Es mejor crear estadísticas de columna única inmediatamente después de una carga. Si sabe que algunas columnas no van a estar en predicados de consulta, puede omitir la creación de estadísticas en dichas columnas. Si crea estadísticas de columna única en cada columna, la recopilación de todas las estadísticas puede llevar mucho tiempo.

Si decide crear estadísticas de columna única en todas las columnas de cada una de las tablas, puede usar el ejemplo de código de procedimiento almacenado prc_sqldw_create_stats del artículo sobre estadísticas.

El ejemplo siguiente es un buen punto de partida para la creación de estadísticas. Crea estadísticas de columna única en cada una de las columnas de la tabla de dimensiones y en cada una de las columnas de combinación de las tablas de hechos. Siempre puede agregar estadísticas de columna única o de varias columnas a otras columnas de la tabla de hechos más adelante.

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]);

Logro conseguido.

Ha cargado correctamente datos públicos en el almacenamiento de datos. Buen trabajo.

Ya puede empezar a consultar las tablas para explorar los datos. Ejecute la consulta siguiente para averiguar las ventas totales por marca:

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]

Pasos siguientes

Para cargar el conjunto de datos completo, ejecute el ejemplo de carga del almacenamiento de datos completo de Contoso Retail desde el repositorio de ejemplos de Microsoft SQL Server. Para obtener más consejos de desarrollo, consulte Diseño de decisiones y técnicas de codificación para almacenamientos de datos.

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