Azure Synapse Analytics에서 서버리스 SQL 풀을 사용하여 Delta 레이크(v1) 파일 쿼리
이 문서에서는 서버리스 Synapse SQL 풀을 사용하여 쿼리를 작성해 Delta Lake 파일을 읽는 방법을 설명합니다. Delta Lake는 오픈 소스 스토리지 레이어로, ACID(원자성, 일관성, 격리성, 내구성) 트랜잭션을 Apache Spark 및 빅 데이터 워크로드에 제공합니다. 델타 레이크 테이블 쿼리 방법 비디오에서 자세히 알아볼 수 있습니다.
Important
서버리스 SQL 풀은 Delta Lake 버전 1.0을 쿼리할 수 있습니다. 열 이름 바꾸기와 같은 Delta Lake 1.2 버전 이후 도입된 변경 내용은 서버리스에서 지원되지 않습니다. 삭제 벡터, v2 검사점 등이 포함된 상위 버전의 Delta를 사용하는 경우 Lakehouses용 Microsoft Fabric SQL 엔드포인트와 같은 다른 쿼리 엔진 사용을 고려해야 합니다.
Synapse 작업 영역에서 서버리스 SQL 풀을 사용하면 Delta Lake 형식에 저장된 데이터를 읽고 보고 도구에 제공할 수 있습니다. 서버리스 SQL 풀은 Apache Spark, Azure Databricks 또는 Delta Lake 형식의 다른 제작자를 통해 생성된 Delta Lake 파일을 읽을 수 있습니다.
Azure Synapse에서 Apache Spark 풀을 사용하면 데이터 엔지니어는 Scala, PySpark 및 .NET을 사용하여 Delta Lake 파일을 수정할 수 있습니다. 서버리스 SQL 풀은 데이터 엔지니어가 만든 Delta Lake 파일에 대한 보고서를 만드는 데이터 분석가에게 도움이 됩니다.
Important
서버리스 SQL 풀을 사용하여 Delta Lake 형식 쿼리가 일반 공급되는 기능입니다. 그러나 Spark Delta 테이블 쿼리는 아직 공개 미리 보기 상태이며 프로덕션 준비가 되지 않았습니다. Spark 풀을 사용하여 만든 델타 테이블을 쿼리하는 경우 발생할 수 있는 알려진 문제가 있습니다. 서버리스 SQL 풀 자가 진단의 알려진 문제를 참조하세요.
빠른 시작 예제
OPENROWSET 함수를 사용하면 루트 폴더에 URL을 제공하여 Delta Lake 파일 콘텐츠를 읽을 수 있습니다.
Delta Lake 폴더 읽기
DELTA 파일 콘텐츠를 가장 쉽게 확인하는 방법은 파일 URL을 OPENROWSET 함수에 제공하고 DELTA 형식을 지정하는 것입니다. 파일이 공개적으로 사용할 수 있거나 Microsoft Entra ID로 이 파일에 액세스할 수 있다면 다음 예제와 같이 쿼리를 사용하여 파일의 콘텐츠를 볼 수 있습니다.
SELECT TOP 10 *
FROM OPENROWSET(
BULK 'https://sqlondemandstorage.blob.core.windows.net/delta-lake/covid/',
FORMAT = 'delta') as rows;
열 이름 및 데이터 형식을 Delta Lake 파일에서 자동으로 읽습니다. OPENROWSET 함수는 문자열 열의 VARCHAR(1000)와 같은 최고의 추측 형식을 사용합니다.
OPENROWSET 함수의 URI는 _delta_log라고 하는 하위 폴더가 포함된 루트 Delta Lake 폴더를 참조해야 합니다.
이 하위 폴더가 없으면 Delta Lake 형식을 사용하지 않습니다. 다음 Apache Spark Python 스크립트를 사용하여 폴더의 일반 Parquet 파일을 Delta Lake 형식으로 변환할 수 있습니다.
%%pyspark
from delta.tables import DeltaTable
deltaTable = DeltaTable.convertToDelta(spark, "parquet.`abfss://delta-lake@sqlondemandstorage.dfs.core.windows.net/covid`")
쿼리 성능을 향상시키려면 WITH 절에 명시적 형식을 지정하는 것이 좋습니다.
참고 항목
서버리스 Synapse SQL 풀은 스키마 유추를 사용하여 자동으로 열과 열 형식을 결정합니다. 스키마 유추 규칙은 Parquet 파일에 사용되는 규칙과 동일합니다. Delta Lake 형식을 SQL 네이티브 형식으로 매핑은 Parquet에 대한 형식 매핑을 확인하세요.
파일에 액세스할 수 있는지 확인합니다. 파일이 SAS 키나 사용자 지정 Azure ID로 보호되는 경우 SQL 로그인에 대한 서버 수준 자격 증명을 설정해야 합니다.
Important
UTF-8 데이터베이스 데이터 정렬(예: Latin1_General_100_BIN2_UTF8)을 사용하고 있는지 확인합니다. Delta Lake 파일의 문자열 값이 UTF-8 인코딩을 통해 인코딩되기 때문입니다.
Delta Lake 파일의 텍스트 인코딩과 데이터 정렬이 일치하지 않으면 예기치 않은 변환 오류가 발생할 수 있습니다.
다음 T-SQL 문을 사용하여 현재 데이터베이스의 기본 데이터 정렬을 쉽게 변경할 수 있습니다. ALTER DATABASE CURRENT COLLATE Latin1_General_100_BIN2_UTF8; 데이터 정렬에 대한 자세한 내용은 Synapse SQL에 지원되는 데이터 정렬 형식을 참조하세요.
데이터 원본 사용
이전 예제에서는 파일의 전체 경로를 사용했습니다. 전체 경로 대신 스토리지의 루트 폴더를 가리키는 위치를 사용하여 외부 데이터 원본을 만들 수 있습니다. 외부 데이터 원본을 만든 후 OPENROWSET 함수에서 데이터 원본과 파일의 상대 경로를 사용합니다. 이렇게 하면 파일의 전체 절대 URI를 사용하지 않아도 됩니다. 그런 다음, 사용자 지정 자격 증명을 정의하여 스토리지 위치에 액세스할 수도 있습니다.
Important
master 데이터베이스 또는 Apache Spark 풀에서 복제된 데이터베이스가 아니라 사용자 지정 데이터베이스에서만 데이터 원본을 만들 수 있습니다.
다음 샘플을 사용하려면 다음 단계를 완료해야 합니다.
- NYC Yellow Taxi 스토리지 계정을 참조하는 데이터 원본을 사용하여 데이터베이스를 만듭니다.
- 1단계에서 만든 데이터베이스에서 설치 스크립트를 실행하여 개체를 초기화합니다. 이 설치 스크립트는 이러한 샘플에서 사용되는 데이터 원본, 데이터베이스 범위 자격 증명 및 외부 파일 형식을 만듭니다.
데이터베이스를 만들고 컨텍스트를 데이터베이스로 전환한 경우(USE database_name 문 또는 드롭다운을 사용하여 일부 쿼리 편집기에서 데이터베이스 선택) 데이터 세트에 대한 루트 URI가 포함된 외부 데이터 원본을 만들어 Delta Lake 파일을 쿼리하는 데 사용할 수 있습니다.
CREATE EXTERNAL DATA SOURCE DeltaLakeStorage
WITH ( LOCATION = 'https://sqlondemandstorage.blob.core.windows.net/delta-lake/' );
GO
SELECT TOP 10 *
FROM OPENROWSET(
BULK 'covid',
DATA_SOURCE = 'DeltaLakeStorage',
FORMAT = 'delta'
) as rows;
데이터 원본이 SAS 키 또는 사용자 지정 ID를 통해 보호되는 경우, 데이터베이스 범위 자격 증명을 사용하여 데이터 원본을 구성할 수 있습니다.
스키마를 명시적으로 지정
OPENROWSET을 사용하면 WITH 절을 사용하여 파일에서 읽을 열을 명시적으로 지정할 수 있습니다.
SELECT TOP 10 *
FROM OPENROWSET(
BULK 'covid',
DATA_SOURCE = 'DeltaLakeStorage',
FORMAT = 'delta'
)
WITH ( date_rep date,
cases int,
geo_id varchar(6)
) as rows;
결과 집합 스키마의 명시적 사양을 사용하면 형식 크기를 최소화하고 문자열 열에 비관적 VARCHAR(1000) 대신 더욱 정밀한 VARCHAR(6) 형식을 사용할 수 있습니다. 형식을 최소화하면 쿼리 성능이 크게 향상될 수 있습니다.
Important
WITH 절의 모든 문자열 열에 UTF-8 데이터 정렬(예: Latin1_General_100_BIN2_UTF8)을 명시적으로 지정하거나 데이터베이스 수준에서 UTF-8 데이터 정렬을 설정했는지 확인합니다.
파일 및 문자열 열 데이터 정렬에서 텍스트 인코딩이 일치하지 않으면 예기치 않은 변환 오류가 발생할 수 있습니다.
다음 T-SQL 문을 사용하여 현재 데이터베이스의 기본 데이터 정렬을 쉽게 변경할 수 있습니다. alter database current collate Latin1_General_100_BIN2_UTF8 다음 정의를 사용하여 열 형식에 대한 데이터 정렬을 쉽게 설정할 수 있습니다. geo_id varchar(6) collate Latin1_General_100_BIN2_UTF8
데이터 세트
이 샘플에는 NYC Yellow Taxi 데이터 세트가 사용됩니다. 원래 PARQUET 데이터 집합은 DELTA 형식으로 변환되고 DELTA 버전이 예에서 사용됩니다.
분할된 데이터 쿼리
이 샘플에 제공된 데이터 세트는 별도의 하위 폴더로 분할(파티션)됩니다.
Parquet와 달리 FILEPATH 함수를 사용하여 특정 파티션을 대상으로 지정할 필요는 없습니다. OPENROWSET은 Delta Lake 폴더 구조에서 분할 열을 식별하고 이러한 열을 사용하여 데이터를 직접 쿼리할 수 있습니다. 이 예제에서는 2017년 첫 3개월 동안의 년, 월 및 payment_type별 요금을 보여줍니다.
SELECT
YEAR(pickup_datetime) AS year,
passenger_count,
COUNT(*) AS cnt
FROM
OPENROWSET(
BULK 'yellow',
DATA_SOURCE = 'DeltaLakeStorage',
FORMAT='DELTA'
) nyc
WHERE
nyc.year = 2017
AND nyc.month IN (1, 2, 3)
AND pickup_datetime BETWEEN CAST('1/1/2017' AS datetime) AND CAST('3/31/2017' AS datetime)
GROUP BY
passenger_count,
YEAR(pickup_datetime)
ORDER BY
YEAR(pickup_datetime),
passenger_count;
OPENROWSET 함수는 where 절에서 year와 month가 일치하지 않는 파티션을 제거합니다. 이 파일/파티션 잘라내기 기술은 데이터 세트를 크게 줄이고 성능을 향상시키면서 쿼리 비용을 줄여 줍니다.
OPENROWSET 함수의 폴더 이름(이 예제의 yellow)은 DeltaLakeStorage 데이터 원본의 LOCATION을 사용하여 연결되며 _delta_log라는 하위 폴더가 포함된 루트 Delta Lake 폴더를 참조해야 합니다.
이 하위 폴더가 없으면 Delta Lake 형식을 사용하지 않습니다. 다음 Apache Spark Python 스크립트를 사용하여 폴더의 일반 Parquet 파일을 Delta Lake 형식으로 변환할 수 있습니다.
%%pyspark
from delta.tables import DeltaTable
deltaTable = DeltaTable.convertToDelta(spark, "parquet.`abfss://delta-lake@sqlondemandstorage.dfs.core.windows.net/yellow`", "year INT, month INT")
DeltaTable.convertToDeltaLake 함수의 두 번째 인수는 폴더 패턴의 한 부분(이 예제에서는 year=*/month=*)이자 해당 형식인 분할 열(year 및 month)을 나타냅니다.
제한 사항
- Synapse 서버리스 SQL 풀 자가 진단 페이지에서 제한 사항 및 알려진 문제를 검토합니다.
다음 단계
다음 문서로 진행하여 Parquet 중첩 형식을 쿼리하는 방법을 알아봅니다. Delta Lake 솔루션을 계속 빌드하려면 Delta Lake 폴더에서 보기 또는 외부 테이블을 만드는 방법을 알아봅니다.