Delen via

Snelstartgids: Serverloze SQL-pool gebruiken

  • Artikel

Een serverloze Synapse SQL-pool is een serverloze queryservice waarmee u SQL-query's kunt uitvoeren op bestanden die zich bevinden in Azure Storage. In deze quickstart leert u hoe u een query kunt uitvoeren op verschillende typen bestanden, met behulp van een serverloze SQL-pool. De ondersteunde indelingen worden weergegeven in OPENROWSET.

In deze quickstart ziet u query's: CSV-, Apache Parquet- en JSON-bestanden.

Vereisten

Kies een SQL-client waarmee u query's wilt uitvoeren:

  • Azure Synapse Studio is een webhulpprogramma waarmee u kunt zoeken naar bestanden in opslag en SQL-query's kunt maken.
  • Azure Data Studio is een clienthulpprogramma waarmee u SQL-query's en notebooks kunt uitvoeren op uw on-demand database.
  • SQL Server Management Studio is een clienthulpprogramma waarmee u SQL-query's kunt uitvoeren op uw on-demand database.

Parameters voor deze quickstart:

Parameter Omschrijving
eindpuntadres van de service voor serverloze SQL-pools Gebruikt als servernaam
eindpuntregio van de service voor serverloze SQL-pools Wordt gebruikt om te bepalen welke opslag wordt gebruikt in voorbeelden
Gebruikersnaam en wachtwoord voor eindpunttoegang Gebruikt voor toegang tot het eindpunt
De database die wordt gebruikt voor het maken van weergaven De database die wordt gebruikt als uitgangspunt in voorbeelden

De eerste installatie

Voordat u de voorbeelden gaat gebruiken, moet u het volgende doen:

  • Maak een database voor uw weergaven (wanneer u gebruik wilt maken van weergaven)
  • Referenties maken die een serverloze SQL-pool kan gebruiken voor toegang tot bestanden in opslag

Database maken

Maak uw eigen database voor demonstratiedoeleinden. U gebruikt deze database om uw weergaven te maken en voor de voorbeeldquery's in dit artikel.

Notitie

De databases worden alleen gebruikt voor het weergeven van metagegevens, niet voor de werkelijke gegevens. Noteer de naam van de database die u verderop in de quickstart gaat gebruiken.

Gebruik de volgende query om mydbname te wijzigen in een naam van uw keuze:

CREATE DATABASE mydbname

Gegevensbron maken

Als u query's wilt uitvoeren met behulp van een serverloze SQL-pool, maakt u een gegevensbron die door een serverloze SQL-pool kan worden gebruikt voor toegang tot bestanden in de opslag. Voer het volgende codefragment uit om de gegevensbron te maken die in de voorbeelden in deze sectie wordt gebruikt:

-- create master key that will protect the credentials:
CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = <enter very strong password here>

-- create credentials for containers in our demo storage account
CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL sqlondemand
WITH IDENTITY='SHARED ACCESS SIGNATURE',  
SECRET = 'sv=2022-11-02&ss=b&srt=co&sp=rl&se=2042-11-26T17:40:55Z&st=2024-11-24T09:40:55Z&spr=https&sig=DKZDuSeZhuCWP9IytWLQwu9shcI5pTJ%2Fw5Crw6fD%2BC8%3D'
GO
CREATE EXTERNAL DATA SOURCE SqlOnDemandDemo WITH (
    LOCATION = 'https://sqlondemandstorage.blob.core.windows.net',
    CREDENTIAL = sqlondemand
);

Query's uitvoeren op CSV-bestanden

De volgende afbeelding is een voorbeeld van het bestand waarop een query moet worden uitgevoerd:

First 10 rows of the CSV file without header, Windows style new line.

De volgende query laat zien hoe u een CSV-bestand leest dat geen headerrij bevat, met een nieuwe regel in Windows-stijl en door komma's gescheiden kolommen:

SELECT TOP 10 *
FROM OPENROWSET
  (
      BULK 'csv/population/*.csv',
      DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
      FORMAT = 'CSV', PARSER_VERSION = '2.0'
  )
WITH
  (
      country_code VARCHAR (5)
    , country_name VARCHAR (100)
    , year smallint
    , population bigint
  ) AS r
WHERE
  country_name = 'Luxembourg' AND year = 2017

U kunt het schema opgeven bij het compileren van de query. Zie Query uitvoeren op CSV-bestandvoor meer voorbeelden.

Query's uitvoeren op Parquet-bestanden

In het volgende voorbeeld ziet u de mogelijkheden voor het automatisch afleiden van schema's voor het uitvoeren van query's op Parquet-bestanden. Hierbij wordt het aantal rijen in september 2017 geretourneerd zonder een schema op te geven.

Notitie

U hoeft geen kolommen op te geven in de component OPENROWSET WITH bij het lezen van Parquet-bestanden. In dit geval maakt de serverloze SQL-pool gebruik van metagegevens in het Parquet-bestand, en worden kolommen gekoppeld op naam.

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM OPENROWSET
  (
      BULK 'parquet/taxi/year=2017/month=9/*.parquet',
      DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
      FORMAT='PARQUET'
  ) AS nyc

Zie Query uitvoeren op Parquet-bestanden voor meer informatie.

Query's uitvoeren op JSON-bestanden

JSON-voorbeeldbestand

Bestanden worden opgeslagen in de json-container en de map boeken en bevatten één boekvermelding met de volgende structuur:

{  
   "_id":"ahokw88",
   "type":"Book",
   "title":"The AWK Programming Language",
   "year":"1988",
   "publisher":"Addison-Wesley",
   "authors":[  
      "Alfred V. Aho",
      "Brian W. Kernighan",
      "Peter J. Weinberger"
   ],
   "source":"DBLP"
}

Query's uitvoeren op JSON-bestanden

De volgende query laat zien hoe u JSON_VALUE kunt gebruiken om scalaire waarden (titel, uitgever) op te halen uit een boek met de titel Probabilistic and Statistical Methods in Cryptology, An Introduction by Selected articles:

SELECT
    JSON_VALUE(jsonContent, '$.title') AS title
  , JSON_VALUE(jsonContent, '$.publisher') as publisher
  , jsonContent
FROM OPENROWSET
  (
      BULK 'json/books/*.json',
      DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo'
    , FORMAT='CSV'
    , FIELDTERMINATOR ='0x0b'
    , FIELDQUOTE = '0x0b'
    , ROWTERMINATOR = '0x0b'
  )
WITH
  ( jsonContent varchar(8000) ) AS [r]
WHERE
  JSON_VALUE(jsonContent, '$.title') = 'Probabilistic and Statistical Methods in Cryptology, An Introduction by Selected Topics'

Belangrijk

Het gehele JSON-bestand wordt als één rij/kolom gelezen. FIELDTERMINATOR, FIELDQUOTE en ROWTERMINATOR zijn daarom ingesteld op 0x0B, omdat deze naar verwachting niet in het bestand worden gevonden.

Volgende stappen

U kunt nu doorgaan met de volgende artikelen: