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使用无服务器 SQL 池分析数据

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在本教程中，你将了解如何通过无服务器 SQL 池分析对数据。

内置无服务器 SQL 池

通过无服务器 SQL 池，你可以使用 SQL，而无需预留容量。 无服务器 SQL 池的计费是基于运行查询所处理的数据量，而不是运行查询所使用的节点数。

每个工作区都具有名为“内置”的预配置无服务器 SQL 池。

使用无服务器 SQL 池分析纽约市出租车数据

注意

请确保已将示例数据放入主存储帐户

  1. 在 Synapse Studio 中，转到“开发”中心

  2. 创建一个新的 SQL 脚本。

  3. 将以下代码粘贴到脚本中。

    SELECT
    TOP 100 *
FROM
    OPENROWSET(
        BULK 'https://contosolake.dfs.core.chinacloudapi.cn/users/NYCTripSmall.parquet',
        FORMAT='PARQUET'
    ) AS [result]

  4. 选择“运行”。

数据浏览只是一种简化的方案，可以在其中了解数据的基本特征。 在本教程中详细了解数据浏览和分析。

创建数据浏览数据库

可以直接通过 master 数据库浏览文件的内容。 对于一些简单的数据浏览方案，无需创建单独的数据库。 但是，在继续进行数据浏览时，可能需要创建一些实用工具对象，例如：

  • 表示存储帐户的命名引用的外部数据源。
  • 用于指定如何对外部数据源进行身份验证的数据库范围凭据。
  • 具有访问某些数据源或数据库对象权限的数据库用户。
  • 可在查询中使用的实用工具视图、过程和函数。

  1. 使用 master 数据库为自定义数据库对象创建单独的数据库。 自定义数据库对象无法在 master 数据库中进行创建。

    CREATE DATABASE DataExplorationDB 
                COLLATE Latin1_General_100_BIN2_UTF8

    重要

    使用带有 _UTF8 后缀的排序规则确保 UTF-8 文本正确转换为 VARCHAR 列。 Latin1_General_100_BIN2_UTF8 在从 Parquet 文件和 Azure Cosmos DB 容器读取数据的查询中提供最佳性能。 有关更改排序规则的详细信息，请参阅 Synapse SQL 支持的排序规则类型。

  2. 使用以下命令将数据库上下文从 master 切换为 DataExplorationDB。 还可以使用 UI 控件“使用数据库”来切换当前数据库：

    USE DataExplorationDB

  3. 从 DataExplorationDB 创建实用工具对象，例如凭据和数据源。

    CREATE EXTERNAL DATA SOURCE ContosoLake
WITH ( LOCATION = 'https://contosolake.dfs.core.chinacloudapi.cn')

    备注

    可创建没有凭据的外部数据源。 如果没有凭据，将使用调用方的标识来访问外部数据源。

  4. （可选）使用新创建的 DataExplorationDB 数据库在 DataExplorationDB 中为要访问外部数据的用户创建登录名：

    CREATE LOGIN data_explorer WITH PASSWORD = 'My Very Strong Password 1234!';

    然后，在 DataExplorationDB 中为上述登录名创建一个数据库用户，并授予其 ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS 权限。

    CREATE USER data_explorer FOR LOGIN data_explorer;
GO
GRANT ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS TO data_explorer;
GO

  5. 使用相对路径和数据源浏览文件的内容：

    SELECT
    TOP 100 *
FROM
    OPENROWSET(
            BULK '/users/NYCTripSmall.parquet',
            DATA_SOURCE = 'ContosoLake',
            FORMAT='PARQUET'
    ) AS [result]

  6. 将所做的更改发布到工作区。

数据浏览数据库只是一个简单的占位符，在其中可存储实用工具对象。 通过 Synapse SQL 池，可执行更多操作，还可创建一个逻辑数据仓库（基于 Azure 数据源的关系层）。 在此教程中详细了解如何构建逻辑数据仓库。

后续步骤

使用无服务器 Spark 池分析数据