Vanlige spørsmål for Azure Synapse Link for Dataverse

Datafiler skal ikke endres av en kunde, og ingen kundefiler skal legges i datamappene.

Hvis du vil ha tilgang til mange-til-mange-relasjoner, er relasjonen tilgjengelig som en tabell fra siden Legg til tabeller for en ny kobling og fra Behandle tabeller for en eksisterende kobling.

Azure Synapse Link er en gratis funksjon med Dataverse. Når du bruker Azure Synapse Link for Dataverse, pådrar du deg ikke ekstra kostnader under Dataverse. Ta imidlertid hensyn til potensielle kostnader for Azure-tjenesten:

• Datalagring i Azure Data Lake Storage Gen2: Azure Storage Data Lake Gen2-priser | Microsoft Azure
• Dataforbrukskostnader (for eksempel Synapse Workspace): Priser – Azure Synapse Analytics | Microsoft Azure Hvis du vil ha omfattende informasjon om Microsoft Cost Management, kan du gå til Planlegging for administrasjon av Azure-kostnader – Microsoft Cost Management | Microsoft Learn

Når du legger til en ny kolonne i en tabell i kilden, blir den også lagt til på slutten av filen i målet i den tilsvarende filpartisjonen. Selv om radene som eksisterte før kolonnen ble lagt til, ikke vises i den nye kolonnen, viser nye eller oppdaterte rader kolonnen som nylig ble lagt til.

Når du sletter en kolonne fra en tabell i kilden, fjernes ikke kolonnen fra målet. I stedet oppdateres ikke radene lenger, og de merkes som null når de forrige radene beholdes.

Endring av datatypen for en kolonne er en bruddendring, og du må fjerne koblingen og koble til på nytt.

Sletting av en rad håndteres på en annen måte basert på hvilke dataskrivingsalternativer du velger:

• Oppdatering på stedet med CSV-format: Dette er standardmodusen. Når du sletter en tabellrad i denne modusen, blir raden også slettet fra den tilsvarende datapartisjonen i Azure Data Lake. Data slettes med andre ord permanent fra målet.
• Bare tilføy med CSV-format og trinnvis mappeoppdatering: Når en Dataverse-tabellrad slettes i denne modusen, blir den ikke slettet permanent fra målet. En rad blir i stedet lagt til i filen i den tilsvarende datapartisjonen i Azure Data Lake, og raden settes til isDeleted=True.
• Eksporter til Delta Lake-format: Azure Synapse Link foretar en myk sletting av data under den neste deltasynkroniseringen, etterfulgt av en permanent sletting etter 30 dager.

Azure Synapse Link følger Common Data Model for å gjøre det mulig for data og betydningen av dem å deles på tvers av programmer og forretningsprosesser, for eksempel Microsoft Power Apps, Power BI, Dynamics 365 og Azure. I hver CDM-mappe lagres metadata, for eksempel en kolonneoverskrift, i filen model.json. Mer informasjon: Common Data Model og Azure Data Lake Storage Gen2 | Microsoft Learn

Model.json beholder databaselengden for kolonnestørrelsen. Dataverse har et konsept om databaselengde for hver kolonne. Hvis du oppretter en kolonne med en størrelse på 200 og senere reduserer den til 100, tillater Dataverse likevel at de eksisterende dataene dine finnes i Dataverse. Den gjør dette ved å holde DBLength ved 200 og MaxLength ved 100. Det du ser i Model.json er DBLength, og hvis du bruker denne til nedstrømsprosesser, kommer du aldri til å klargjøre mindre plass til Dataverse-kolonnene.

Det finnes tre dato- og klokkeslettformater som kan forventes i de eksporterte Dataverse-tabellene.

Denne virkemåten forventes når du velger eksportmodusen Bare tilføying og har tabeller uten en gyldig CreatedOn-kolonne. Blober organiseres i filer som 1.csv, 2.csv (der en egendefinert partisjonering brukes på grunn av at en gyldig opprettelsesdato mangler). Når en partisjon nærmer seg 95 % av MaxBlockPerBlobLimit, genererer systemet automatisk en ny fil – illustrert her som 1_001.csv.

For Dataverse-tabeller der datavolumet er stort i løpet av et år, anbefaler vi at du bruker månedlige partisjoner. Dette fører til mindre filer og bedre ytelse. Hvis radene i Dataverse-tabeller oppdateres ofte, bidrar også deling i flere mindre filer til å forbedre ytelsen når det gjelder oppdateringsscenarier på stedet. Delta Lake er bare tilgjengelig med årlig partisjon på grunn av den overlegne ytelsen sammenlignet med CSV-format.

I bare tilføy-modus blir trinnvise data fra Dataverse-tabeller tilføyd den tilsvarende filpartisjonen i datalake. Mer informasjon: Alternativer for avansert konfigurasjon i Azure Synapse Link

Modusen Bare tilføy er det anbefalte alternativet for skriving av Dataverse-tabelldata til datasjøen, spesielt når datavolumene er høye i en partisjon med data som ofte endres. Dette er også et mye brukt og anbefalt alternativ for bedriftskunder. I tillegg kan du velge å bruke denne modusen for scenarier der hensikten er å gå trinnvis gjennom endringer fra Dataverse og behandle endringene for ETL-, AI- og ML-scenarier. Bare tilføy-modus gir en logg over endringer i stedet for den siste endringen eller oppdateringen på stedet, og gir mulighet for flere tidsserier fra AI-scenarier, for eksempel prediksjon eller prognoseanalyse basert på historiske verdier.

I modusen Bare tilføy skal du identifisere den siste versjonen av oppføringen med samme ID ved å bruke VersionNumber og SinkModifiedOn og deretter bruke isDeleted=0 på den nyeste versjonen.

Følgende gjelder bare modusen Bare tilføy: Hvis Azure Synapse Link for Dataverse ikke får en bekreftelse fra Azure-datasjøen om at dataene er lagret av en hvilken som helst årsak, for eksempel nettverksforsinkelser, gjør Azure Synapse Link nye forsøk i disse scenarioene og lagrer dataene på nytt. Nedstrømsbruken skal gjøres motstandsdyktig overfor dette scenarioet ved å filtrere data ved hjelp av SinkModifiedOn.

Dette forventes. Modifiedon er datoen/klokkeslettet da oppføringen ble endret i Dataverse. Sinkmodifiedon er datoen og klokkeslettet da oppføringen ble endret i datasjøen.

Tabeller som ikke har aktivert endringssporing, støttes ikke i tillegg til følgende systemtabeller:

• Vedlegg
• Kalender
• Calendarrule

Konverteringsjobben for Delta Lake ble utløst da det oppstod en dataendring i det konfigurerte tidsintervallet. Det finnes ingen alternativer for å stoppe Apache Spark-utvalget eller stanse det midlertidig. Du kan imidlertid endre tidsintervallet etter at koblingen er opprettet, under Administrer tabeller > Avansert tidsintervall.

Oppslagskolonner består av en ID og en verdi. Oppslagsverdier endres bare i rottabellen. For å gjenspeile verdien i en oppslagskolonne på en bedre måte anbefaler vi at du slår sammen den opprinnelige rottabellen for å få den nyeste verdien.

I Dataverse beholder beregnede kolonner bare formelinformasjonen, og den faktiske verdien avhenger av basistabellkolonnen. Beregnede kolonner støttes derfor bare når alle kolonnene er plassert i samme eksporterte tabell.

Alle tabeller som ikke har et createdOn-felt, synkroniseres ved hjelp av modusen Bare tilføy som standard. Dette inkluderer både relasjonstabeller og ActivityParty-tabellen.

• Dataverse-data lagres i den tilkoblede lagringsbeholderen. Du trenger rollen "Storage Blob-databidragsyter" i den tilknyttede lagringskontoen for å utføre lese- og spørringsoperasjoner gjennom Synapse-arbeidsområdet.
• Hvis du eksporterer data med Delta Lake-formatet, blir CSV-filen ryddet opp etter Delta Lake-konverteringen. Du må spørre etter data med non_partitioned tabeller via Synapse-arbeidsområde.

Dataverse-data kan endres kontinuerlig ved å opprette, oppdatere og slette transaksjoner. Denne feilen skyldes at den underliggende filen blir endret når du leser data fra den. Når det gjelder tabeller med kontinuerlige endringer, endrer du forbruksforløpet slik at det bruker øyeblikksbildedata (partisjonerte tabeller). Mer informasjon: Feilsøking av serverløst SQL-utvalg

Azure Synapse Link for Dataverse er utviklet for analyseformål. Vi anbefaler at kunder bruker langtidsoppbevaring til arkiveringsformål. Mer informasjon: Oversikt over Dataverse-datavalidering på lang sikt

For alle direkte SQL-kall for å fjerne en oppføring utløses ikke Azure Synapse Link for Dataverse-tjenesten fordi BPO.Delete ikke kalles opp. For en eksempelfunksjon går du til Slik rydder du i arvet tilgang.

Se også

Azure Synapse Link for Dataverse