빠른 시작: 데이터베이스 템플릿을 활용하여 새 레이크 데이터베이스 만들기

아티클
06/01/2023

이 빠른 시작에서는 데이터베이스 템플릿을 적용하여 레이크 데이터베이스를 만들고, 데이터를 새 모델에 맞추고, 통합된 환경을 사용하여 데이터를 분석하는 방법에 대한 종합적인 샘플 시나리오를 제시합니다.

필수 조건

갤러리에서 레이크 데이터베이스 템플릿을 탐색하려면 최소한 Synapse 사용자 역할 권한이 필요합니다.
레이크 데이터베이스를 만들려면 Synapse 작업 영역에서 Synapse 관리자 또는 Synapse 기여자 권한이 필요합니다.
데이터 레이크에서 테이블 만들기 옵션을 사용할 때 데이터 레이크에 대한 Storage Blob 데이터 기여자 권한이 필요합니다.

데이터베이스 템플릿에서 레이크 데이터베이스 만들기

새 데이터베이스 템플릿 기능을 사용하여 데이터베이스에 대한 데이터 모델을 구성하는 데 사용할 수 있는 레이크 데이터베이스를 만듭니다.

이 시나리오에서는 Retail 데이터베이스 템플릿을 사용하고 다음 엔터티를 선택합니다.

RetailProduct - 제품은 잠재적 고객의 요구를 충족할 수 있는 시장에 제공할 수 있는 모든 제품입니다. 이 제품은 연관된 모든 물리적, 심리적, 상징적 및 서비스 특성의 합계입니다.
트랜잭션 - 실행 가능 작업 또는 고객 활동의 가장 낮은 수준입니다. 트랜잭션은 하나 이상의 불연속 이벤트로 구성됩니다.
TransactionLineItem - 제품 및 수량을 기준으로 한 줄 항목마다 하나씩 분할된 트랜잭션의 구성 요소입니다.
파티 - 파티는 개인, 조직, 법률 엔터티, 소셜 조직 또는 비즈니스에 관심이 있는 비즈니스 단위입니다.
고객 - 고객은 제품 또는 서비스를 보유하거나 구매한 개인 또는 법률 엔터티입니다.
채널 - 채널은 제품 또는 서비스를 판매 및/또는 배포하는 수단입니다.

엔터티를 찾는 가장 쉬운 방법은 테이블을 포함하는 다양한 비즈니스 영역 위에 있는 검색 상자를 사용하는 것입니다.

레이크 데이터베이스 구성

데이터베이스를 만든 후 스토리지 계정 및 파일 경로가 데이터를 저장할 위치로 설정되어 있는지 확인합니다. 이 경로는 기본적으로 Azure Synapse Analytics 내에서 기본 스토리지 계정으로 지정되지만 필요에 따라 변경할 수 있습니다.

레이아웃을 저장하고 Azure Synapse 내에서 사용할 수 있게 하려면 모든 변경 내용을 게시합니다. 이 단계에서는 레이크 데이터베이스의 설치를 완료하고 Azure Synapse Analytics 내부 및 외부의 모든 구성 요소에서 사용할 수 있도록 합니다.

레이크 데이터베이스에 데이터 수집

데이터를 레이크 데이터베이스로 수집하기 위해 데이터베이스 테이블에 데이터를 직접 로드하는 작업 영역 DB 커넥터를 포함하는 코드 없는 데이터 흐름 매핑으로 파이프라인을 실행할 수 있습니다. 대화형 Spark Notebooks를 사용하여 레이크 데이터베이스 테이블에 데이터를 수집할 수도 있습니다.

%%sql
INSERT INTO `retail_mil`.`customer` VALUES (1,date('2021-02-18'),1022,557,101,'Tailspin Toys (Head Office)','Waldemar Fisar',90410,466);

데이터 쿼리

레이크 데이터베이스를 만든 후에는 다양한 방법으로 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 현재 서버리스 SQL 풀의 SQL 데이터베이스가 지원되며 새로 만든 레이크 데이터베이스 형식을 자동으로 이해합니다.

SELECT TOP (100) [ProductId]
,[ProductName]
,[ProductDescription]
,[ProductInternalName]
,[ItemSku]
,[PrimaryBrandId]
FROM [Retail_mil].[dbo].[RetailProduct]

Azure Synapse 내에서 데이터에 액세스하는 다른 방법은 새 Spark Notebook을 열고 여기에 통합된 환경을 사용하는 것입니다.

df = spark.sql("SELECT * FROM `Retail_mil`.`RetailProduct`")
df.show(10)

기계 학습 모델 학습

레이크 데이터베이스를 사용하여 기계 학습 모델을 학습하고 데이터의 점수를 매길 수 있습니다. 제세한 내용은 기계 학습 모델 학습을 참조하세요.

다음 단계

아래 링크를 사용하여 데이터베이스 디자이너 기능을 계속 탐색합니다.

다음을 통해 공유