Início rápido: analisar com Data Explorer (versão prévia)

Neste artigo, você conhecerá as etapas básicas usadas para carregar e analisar dados com o Data Explorer para o Azure Synapse.

Criar um pool do Data Explorer

1. No Synapse Studio, no painel do lado esquerdo, selecione Gerenciar>Pools do Data Explorer.

2. Selecione Novo e insira os seguintes detalhes na guia Noções básicas:

   Configuração	Valor sugerido	Descrição
   Nome do pool do Data Explorer	contosodataexplorer	Este é o futuro nome do pool do Data Explorer.
   Carga de trabalho	Otimizado para computação	Esta carga de trabalho fornece uma CPU maior para a taxa de armazenamento SSD.
   Tamanho do nó	Pequeno (4 núcleos)	Defina isso com o menor tamanho para reduzir os custos deste início rápido

   Importante

   Observe que há limitações específicas para os nomes que os pools do Data Explorer podem usar. Os nomes devem conter apenas letras minúsculas e números, ter entre 4 e 15 caracteres e começar com uma letra.

3. Selecione Examinar + criar>Criar. O pool do Data Explorer iniciará o processo de provisionamento.

Criar um banco de dados do Data Explorer

1. No Synapse Studio, no painel esquerdo, selecione Dados.

2. Selecione + (Adicionar novo recurso) >Banco de dados do Data Explorer e cole as seguintes informações:

   Configuração	Valor sugerido	Descrição
   Nome do pool	contosodataexplorer	O nome do pool do Data Explorer a ser usado
   Nome	TestDatabase	O nome do banco de dados deve ser exclusivo dentro do cluster.
   Período de retenção padrão	365	O período de tempo (em dias) durante o qual há a garantia de que os dados serão mantidos disponíveis para consulta. O período é medido a partir do momento em que os dados são incluídos.
   Período de cache padrão	31	O período de tempo (em dias) durante o qual os dados consultados com frequência devem ser mantidos disponíveis no armazenamento SSD ou RAM, em vez de no armazenamento de longo prazo.

3. Selecione Criar para criar o banco de dados. A criação geralmente leva menos de um minuto.

Ingerir dados de exemplo e analisar com uma consulta simples

1. No Synapse Studio, no painel do lado esquerdo, selecione Desenvolver.

2. Em Scripts KQL, selecione + (Adicionar novo recurso) >Script KQL. No painel do lado direito, você pode nomear o script.

3. No menu Conexão, selecione contosodataexplorer.

4. No menu Usar banco de dados, selecione TestDatabase.

5. Cole o comando a seguir e selecione Executar para criar uma tabela StormEvents.

   .create table StormEvents (StartTime: datetime, EndTime: datetime, EpisodeId: int, EventId: int, State: string, EventType: string, InjuriesDirect: int, InjuriesIndirect: int, DeathsDirect: int, DeathsIndirect: int, DamageProperty: int, DamageCrops: int, Source: string, BeginLocation: string, EndLocation: string, BeginLat: real, BeginLon: real, EndLat: real, EndLon: real, EpisodeNarrative: string, EventNarrative: string, StormSummary: dynamic)
   

   Dica

   Verifique se a tabela foi criada com êxito. No painel esquerdo, selecione Dados, selecione o menu contosodataexplorer e, em seguida, selecione Atualizar. Em contosodataexplorer, expanda Tabelas e verifique se a tabela StormEvents é exibida na lista.

6. Cole o comando a seguir e selecione Executar para ingerir dados na tabela StormEvents.

   .ingest into table StormEvents 'https://kustosamples.blob.core.windows.net/samplefiles/StormEvents.csv' with (ignoreFirstRecord=true)
   

7. Depois que o processamento for concluído, cole a consulta a seguir, selecione a consulta na janela e selecione Executar.

   StormEvents
   | sort by StartTime desc
   | take 10
   

   A consulta retorna os seguintes resultados dos dados de amostra ingeridos.

   

Próximas etapas

• Tutorial: usar consultas KQL
• Monitorar pools do Data Explorer