Comando .alter column policy encoding
Si applica a: ✅Microsoft Fabric✅Azure Esplora dati
Modifica i criteri di codifica. Per una panoramica dei criteri di codifica, vedere Criteri di codifica.
Nota
Le modifiche ai criteri di codifica non influiscono sui dati già inseriti. Verranno eseguite solo nuove operazioni di inserimento in base ai nuovi criteri.
Autorizzazioni
Per eseguire questo comando, è necessario disporre almeno delle autorizzazioni di amministratore tabella .
Sintassi
.alter columnEntityIdentifier policy encoding [type = EncodingPolicyType]
Nota
Se si omette type, il profilo dei criteri di codifica esistente viene cancellato sul valore predefinito.
Altre informazioni sulle convenzioni di sintassi.
Parametri
| Nome | Digita | Obbligatorio | Descrizione |
|---|---|---|---|
| EntityIdentifier | string |
✔️ | Identificatore della colonna. |
| EncodingPolicyType | string |
Tipo dei criteri di codifica da applicare alla colonna specificata. Per i valori possibili, vedere Tipi di criteri di codifica. |
Tipi di criteri di codifica
La tabella seguente contiene i valori possibili per il parametro EncodingPolicyType .
| Profilo dei criteri di codifica | Descrizione |
|---|---|
Identifier |
Adatto per le colonne con dati che rappresentano informazioni simili a ID,ad esempio GUID. Questo criterio applica l'indice necessario per questa colonna per ottenere prestazioni delle query e ridurre le dimensioni nell'archiviazione. |
BigObject |
Adatto per le colonne di tipo dinamico o stringa, che contiene oggetti di grandi dimensioni. Ad esempio, l'output della funzione di aggregazione hll. Questo criterio disabilita l'indice di questa colonna ed esegue l'override MaxValueSize della proprietà nei criteri di codifica su 2 MB. |
BigObject32 |
Simile a BigObject in termini di scenari di destinazione. Esegue l'override MaxValueSize della proprietà nei criteri di codifica a 32 MB. |
Vector16 |
Questo profilo è progettato per archiviare vettori di numeri a virgola mobile in precisione a 16 bit usando Bfloat16 anziché i 64 bit predefiniti. È consigliabile archiviare incorporamenti di vettori di Machine Learning perché riduce i requisiti di archiviazione di un fattore pari a 4 e accelera le funzioni di elaborazione vettoriali, ad esempio series_dot_product() e series_cosine_similarity(), in base agli ordini di grandezza. |
Null |
Imposta il criterio di codifica predefinito corrente sulla colonna e cancella il profilo dei criteri di codifica precedente. |
Esempio
.alter column Logs.ActivityId policy encoding type='identifier'