教程：使用无服务器 SQL 池创建逻辑数据仓库

Artículo
09/10/2024

在本教程中，你将了解如何在 Azure 存储和 Azure Cosmos DB 上创建逻辑数据仓库 (LDW)。

LDW 是以 Azure 数据资源（如 Azure Data Lake storage (ADLS)、Azure Cosmos DB 分析存储或 Azure Blob 存储）为基础构建的关系层。

创建 LDW 数据库

你需要创建一个自定义数据库，你将在该数据库中存储引用外部数据源的外部表和视图。

CREATE DATABASE Ldw
      COLLATE Latin1_General_100_BIN2_UTF8;

此排序规则在读取 Parquet 和 Azure Cosmos DB 时提供最佳性能。如果不想指定数据库排序规则，请确保在列定义中指定此排序规则。

配置数据源和格式

第一步，需要配置数据源并指定远程存储的数据的文件格式。

创建数据源

数据源表示连接字符串信息，用于描述放置数据的位置以及对数据源进行身份验证的方式。

以下示例演示了一个引用公共 ECDC COVID 19 Azure 开放式数据集的数据源定义示例：

CREATE EXTERNAL DATA SOURCE ecdc_cases WITH (
    LOCATION = 'https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/ecdc_cases/'
);

如果数据源的所有者允许匿名访问或为调用方 Microsoft Entra 标识提供显式访问权限，则调用方可以在没有凭据的情况下访问数据源。

可以显式定义在访问外部数据源上的数据时使用的自定义凭据。

Synapse 工作区的托管标识
Azure 存储的共享访问签名
自定义服务主体名称或 Azure 应用程序标识。
只读的 Azure Cosmos DB 帐户密钥，可用于读取 Azure Cosmos DB 分析存储。

作为先决条件，需要在数据库中创建一个主密钥：

CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = 'Setup you password - you need to create master key only once';

在以下外部数据源中，Synapse SQL 池应使用工作区的托管标识访问存储中的数据。

CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL WorkspaceIdentity
WITH IDENTITY = 'Managed Identity';
GO
CREATE EXTERNAL DATA SOURCE ecdc_cases WITH (
    LOCATION = 'https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/ecdc_cases/',
    CREDENTIAL = WorkspaceIdentity
);

要访问 Azure Cosmos DB 分析存储，需要定义一个包含只读 Azure Cosmos DB 帐户密钥的凭据。

CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL MyCosmosDbAccountCredential
WITH IDENTITY = 'SHARED ACCESS SIGNATURE',
     SECRET = 's5zarR2pT0JWH9k8roipnWxUYBegOuFGjJpSjGlR36y86cW0GQ6RaaG8kGjsRAQoWMw1QKTkkX8HQtFpJjC8Hg==';

任何具有 Synapse 管理员角色的用户都可以使用这些凭据来访问 Azure Data Lake 存储或 Azure Cosmos DB 分析存储。如果拥有不具有 Synapse 管理员角色的低权限用户，则需要向他们授予引用以下数据库范围凭据的显式权限：

GRANT REFERENCES ON DATABASE SCOPED CREDENTIAL::WorkspaceIdentity TO <user>
GO
GRANT REFERENCES ON DATABASE SCOPED CREDENTIAL::MyCosmosDbAccountCredential TO <user>
GO

有关详细信息，请参阅授予数据库范围凭据权限页。

定义外部文件格式

外部文件格式定义存储在外部数据源中的文件的结构。可以定义 Parquet 和 CSV 外部文件格式：

CREATE EXTERNAL FILE FORMAT ParquetFormat WITH (  FORMAT_TYPE = PARQUET );
GO
CREATE EXTERNAL FILE FORMAT CsvFormat WITH (  FORMAT_TYPE = DELIMITEDTEXT );

有关详细信息，请参阅将外部表与 Synapse SQL 和 CREATE EXTERNAL FILE FORMAT 一起使用，以描述 CSV 或 Parquet 文件的格式。

浏览数据

设置数据源后，可以使用 OPENROWSET 函数浏览数据。 OPENROWSET 函数会读取远程数据源（如文件）的内容，并将内容作为行集返回。

select top 10  *
from openrowset(bulk 'latest/ecdc_cases.parquet',
                data_source = 'ecdc_cases',
                format='parquet') as a

OPENROWSET 函数将为你提供有关外部文件或容器中的列的信息，并使你能够定义外部表和视图的架构。

在 Azure 存储上创建外部表

发现架构后，可以在外部数据源之上创建外部表和视图。正确做法是在数据库架构中组织表和视图。在下面的查询中，你可以创建一个架构，并将所有访问 Azure data Lake storage 中的 ECDC COVID 数据集的对象放入该架构中：

create schema ecdc_adls;

数据库架构可以用于对对象进行分组并定义每个架构的权限。

定义架构后，可以创建引用文件的外部表。以下外部表将引用放置在 Azure 存储中的 ECDC COVID parquet 文件：

create external table ecdc_adls.cases (
    date_rep                   date,
    day                        smallint,
    month                      smallint,
    year                       smallint,
    cases                      smallint,
    deaths                     smallint,
    countries_and_territories  varchar(256),
    geo_id                     varchar(60),
    country_territory_code     varchar(16),
    pop_data_2018              int,
    continent_exp              varchar(32),
    load_date                  datetime2(7),
    iso_country                varchar(16)
) with (
    data_source= ecdc_cases,
    location = 'latest/ecdc_cases.parquet',
    file_format = ParquetFormat
);

请确保使用尽可能小的类型的字符串和数字列，以优化查询性能。

在 Azure Cosmos DB 上创建视图

作为外部表的替代方法，可以在外部数据的基础上创建视图。

与上一示例中所示的表类似，应将视图放置在单独的架构中：

create schema ecdc_cosmosdb;

现在可以在引用 Azure Cosmos DB 容器的架构中创建一个视图：

CREATE OR ALTER VIEW ecdc_cosmosdb.Ecdc
AS SELECT *
FROM OPENROWSET(
      PROVIDER = 'CosmosDB',
      CONNECTION = 'Account=synapselink-cosmosdb-sqlsample;Database=covid',
      OBJECT = 'Ecdc',
      CREDENTIAL = 'MyCosmosDbAccountCredential'
    ) WITH
     ( date_rep varchar(20), 
       cases bigint,
       geo_id varchar(6) 
     ) as rows

要优化性能，应在 WITH 架构定义中使用尽可能小的类型。

注意

应将 Azure Cosmos DB 帐户密钥放置在单独的凭据中，并从 OPENROWSET 函数引用此凭据。不要在视图定义中保留你的帐户密钥。

访问和权限

作为最后一步，应创建能够访问 LDW 的数据库用户，并授予他们从外部表和视图选择数据的权限。以下脚本演示如何添加一个要使用 Microsoft Entra 标识进行身份验证的新用户：

CREATE USER [jovan@contoso.com] FROM EXTERNAL PROVIDER;
GO

可以不创建 Microsoft Entra 主体，而是创建使用登录名和密码进行身份验证的 SQL 主体。

CREATE LOGIN [jovan] WITH PASSWORD = 'My Very strong Password ! 1234';
CREATE USER [jovan] FROM LOGIN [jovan];

对于这两种做法，都可以向用户分配权限。

DENY ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS TO [jovan@contoso.com]
GO
GRANT SELECT ON SCHEMA::ecdc_adls TO [jovan@contoso.com]
GO
GRANT SELECT ON OBJECT::ecdc_cosmosDB.cases TO [jovan@contoso.com]
GO
GRANT REFERENCES ON DATABASE SCOPED CREDENTIAL::MyCosmosDbAccountCredential TO [jovan@contoso.com]
GO

安全规则取决于安全策略。以下是一些一般准则：

你应拒绝为新用户提供 ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS 权限，因为他们应只能使用你准备的外部表和视图来读取数据。
应只为某些用户能够使用的表提供 SELECT 权限。
如果提供对使用视图的数据的访问权限，对于将用于访问外部数据源的凭据，应为其授予 REFERENCES 权限。

此用户具有查询外部数据所需的最小权限。如果要创建可以设置权限、外部表和视图的 Power User，可以向该用户授予 CONTROL 权限：

GRANT CONTROL TO [jovan@contoso.com]

基于角色的安全性

良好的做法是不向单个用户分配权限，而是将用户组织成角色，并在角色级别管理权限。以下代码示例创建一个新角色来表示可以分析 COVID-19 案例的人员，并将三个用户添加到此角色：

CREATE ROLE CovidAnalyst;

ALTER ROLE CovidAnalyst ADD MEMBER [jovan@contoso.com];
ALTER ROLE CovidAnalyst ADD MEMBER [milan@contoso.com];
ALTER ROLE CovidAnalyst ADD MEMBER [petar@contoso.com];

可将权限分配到属于该组的所有用户：

GRANT SELECT ON SCHEMA::ecdc_cosmosdb TO [CovidAnalyst];
GO
DENY SELECT ON SCHEMA::ecdc_adls TO [CovidAnalyst];
GO
DENY ADMINISTER DATABASE BULK OPERATIONS TO [CovidAnalyst];

这种基于角色的安全访问控制可以简化安全规则的管理。

后续步骤

若要了解如何将无服务器 SQL 池连接到 Power BI Desktop 并创建报表，请参阅将无服务器 SQL 池连接到 Power BI Desktop 并创建报表。
若要了解如何在无服务器 SQL 池中使用外部表，请参阅通过 Synapse SQL 使用外部表

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