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Abfragen von CSV-Dateien

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In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie in Azure Synapse Analytics eine einzelne CSV-Datei mithilfe eines serverlosen SQL-Pools abfragen. CSV-Dateien können unterschiedliche Formate aufweisen:

  • Mit und ohne Kopfzeile
  • Werte mit Kommas und Tabstopps als Trennzeichen
  • Zeilenenden im Windows- und Unix-Stil
  • Werte mit und ohne Anführungszeichen sowie Zeichen mit Escapezeichen

Alle oben aufgeführten Varianten werden im Folgenden behandelt.

Schnellstartbeispiel

Mit der Funktion OPENROWSET können Sie den Inhalt einer CSV-Datei lesen, indem Sie die URL zur Datei bereitstellen.

Lesen einer CSV-Datei

Am einfachsten können Sie den Inhalt Ihrer CSV-Datei anzeigen, indem Sie der Funktion OPENROWSET die Datei-URL bereitstellen und CSV als FORMAT sowie 2.0 als PARSER_VERSION angeben. Wenn die Datei öffentlich verfügbar ist oder Ihre Microsoft Entra-Identität auf diese Datei zugreifen kann, sollten Sie den Inhalt der Datei mithilfe einer Abfrage wie im folgenden Beispiel anzeigen können:

select top 10 *
from openrowset(
    bulk 'https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/ecdc_cases/latest/ecdc_cases.csv',
    format = 'csv',
    parser_version = '2.0',
    firstrow = 2 ) as rows

Mit der Option firstrow wird die erste Zeile in der CSV-Datei übersprungen, bei der es sich in diesem Fall um den Header handelt. Stellen Sie sicher, dass Sie auf diese Datei zugreifen können. Wenn Ihre Datei mit einem SAS-Schlüssel oder einer benutzerdefinierten Identität geschützt ist, müssen Sie Anmeldeinformationen auf Serverebene für die SQL-Anmeldung einrichten.

Wichtig

Wenn die CSV-Datei UTF-8-Zeichen enthält, stellen Sie sicher, dass Sie eine UTF-8-Datenbanksortierung verwenden (z. B. Latin1_General_100_CI_AS_SC_UTF8). Ein Konflikt zwischen der Textcodierung in der Datei und der Sortierung kann zu unerwarteten Konvertierungsfehlern führen. Die Standardsortierung der aktuellen Datenbank kann mithilfe der folgenden T-SQL-Anweisung problemlos geändert werden: alter database current collate Latin1_General_100_CI_AI_SC_UTF8

Datenquellennutzung

Im vorherigen Beispiel wird der vollständige Pfad zur Datei verwendet. Alternativ können Sie eine externe Datenquelle mit dem Speicherort erstellen, der auf den Stammordner des Speichers verweist:

create external data source covid
with ( location = 'https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/ecdc_cases' );

Nachdem Sie eine Datenquelle erstellt haben, können Sie diese Datenquelle und den relativen Pfad zur Datei in der Funktion OPENROWSET verwenden:

select top 10 *
from openrowset(
        bulk 'latest/ecdc_cases.csv',
        data_source = 'covid',
        format = 'csv',
        parser_version ='2.0',
        firstrow = 2
    ) as rows

Wenn eine Datenquelle mit einem SAS-Schlüssel oder einer benutzerdefinierten Identität geschützt ist, können Sie die Datenquelle mit datenbankweit gültigen Anmeldeinformationen konfigurieren.

Explizites Angeben des Schemas

Bei OPENROWSET können Sie mit der WITH-Klausel explizit angeben, welche Spalten aus der Datei gelesen werden sollen:

select top 10 *
from openrowset(
        bulk 'latest/ecdc_cases.csv',
        data_source = 'covid',
        format = 'csv',
        parser_version ='2.0',
        firstrow = 2
    ) with (
        date_rep date 1,
        cases int 5,
        geo_id varchar(6) 8
    ) as rows

Die Zahlen nach einem Datentyp in der WITH-Klausel stellen den Spaltenindex in der CSV-Datei dar.

Wichtig

Wenn die CSV-Datei UTF-8-Zeichen enthält, stellen Sie sicher, dass Sie explizit eine UTF-8-Sortierung (z. B. Latin1_General_100_CI_AS_SC_UTF8) für alle Spalten in der WITH-Klausel angeben, oder legen Sie eine UTF-8-Sortierung auf Datenbankebene fest. Ein Konflikt zwischen der Textcodierung in der Datei und der Sortierung kann zu unerwarteten Konvertierungsfehlern führen. Die Standardsortierung der aktuellen Datenbank kann mithilfe der folgenden T-SQL-Anweisung problemlos geändert werden: alter database current collate Latin1_General_100_CI_AI_SC_UTF8 Sie können die Sortierung der Spaltentypen problemlos mit der folgenden Definition festlegen: geo_id varchar(6) collate Latin1_General_100_CI_AI_SC_UTF8 8

In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie Sie verschiedene Typen von CSV-Dateien abfragen.

Voraussetzungen

Im ersten Schritt erstellen Sie eine Datenbank, in der die Tabellen erstellt werden sollen. Initialisieren Sie dann die Objekte, indem Sie das Setupskript für diese Datenbank ausführen. Mit diesem Setupskript werden die Datenquellen, die für die gesamte Datenbank gültigen Anmeldeinformationen und externe Dateiformate erstellt, die in diesen Beispielen verwendet werden.

Neue-Zeile-Zeichen im Windows-Stil

Die folgende Abfrage zeigt, wie eine CSV-Datei ohne Kopfzeile gelesen wird, die ein Neue-Zeile-Zeichen im Windows-Stil und Spalten mit Kommas als Trennzeichen enthält.

Dateivorschau:

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

SELECT *
FROM OPENROWSET(
        BULK 'csv/population/population.csv',
        DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
        FORMAT = 'CSV', PARSER_VERSION = '2.0',
        FIELDTERMINATOR =',',
        ROWTERMINATOR = '\n'
    )
WITH (
    [country_code] VARCHAR (5) COLLATE Latin1_General_BIN2,
    [country_name] VARCHAR (100) COLLATE Latin1_General_BIN2,
    [year] smallint,
    [population] bigint
) AS [r]
WHERE
    country_name = 'Luxembourg'
    AND year = 2017;

Neue-Zeile-Zeichen im Unix-Stil

Die folgende Abfrage zeigt, wie eine Datei ohne Kopfzeile gelesen wird, die ein Neue-Zeile-Zeichen im Unix-Stil und Spalten mit Kommas als Trennzeichen enthält. Beachten Sie den abweichenden Speicherort der Datei im Vergleich zu den anderen Beispielen.

Dateivorschau:

First 10 rows of the CSV file without header row and with Unix-Style new line.

SELECT *
FROM OPENROWSET(
        BULK 'csv/population-unix/population.csv',
        DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
        FORMAT = 'CSV', PARSER_VERSION = '2.0',
        FIELDTERMINATOR =',',
        ROWTERMINATOR = '0x0a'
    )
WITH (
    [country_code] VARCHAR (5) COLLATE Latin1_General_BIN2,
    [country_name] VARCHAR (100) COLLATE Latin1_General_BIN2,
    [year] smallint,
    [population] bigint
) AS [r]
WHERE
    country_name = 'Luxembourg'
    AND year = 2017;

Kopfzeile

Die folgende Abfrage zeigt, wie eine Datei mit einer Kopfzeile, mit einem Neue-Zeile-Zeichen im Unix-Stil und Spalten mit Kommas als Trennzeichen gelesen wird. Beachten Sie den abweichenden Speicherort der Datei im Vergleich zu den anderen Beispielen.

Dateivorschau:

First 10 rows of the CSV file with header row and with Unix-Style new line.

SELECT *
FROM OPENROWSET(
    BULK 'csv/population-unix-hdr/population.csv',
    DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
    FORMAT = 'CSV', PARSER_VERSION = '2.0',
    FIELDTERMINATOR =',',
    HEADER_ROW = TRUE
    ) AS [r]

Die Option HEADER_ROW = TRUE bewirkt, dass Spaltennamen aus der Kopfzeile der Datei gelesen werden. Sie eignet sich hervorragend für Untersuchungszwecke, wenn Sie nicht mit Dateiinhalten vertraut sind. Eine optimale Leistung finden Sie im Abschnitt zu geeigneten Datentypen in den Best Practices. Weitere Informationen finden Sie in der OPENROWSET-Syntax.

Benutzerdefiniertes Anführungszeichen

Die folgende Abfrage zeigt, wie eine Datei mit Kopfzeile gelesen wird, die ein Neue-Zeile-Zeichen im Unix-Stil, Spalten mit Kommas als Trennzeichen und Werte in Anführungszeichen enthält. Beachten Sie den abweichenden Speicherort der Datei im Vergleich zu den anderen Beispielen.

Dateivorschau:

First 10 rows of the CSV file with header row and with Unix-Style new line and quoted values.

SELECT *
FROM OPENROWSET(
        BULK 'csv/population-unix-hdr-quoted/population.csv',
        DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
        FORMAT = 'CSV', PARSER_VERSION = '2.0',
        FIELDTERMINATOR =',',
        ROWTERMINATOR = '0x0a',
        FIRSTROW = 2,
        FIELDQUOTE = '"'
    )
    WITH (
        [country_code] VARCHAR (5) COLLATE Latin1_General_BIN2,
        [country_name] VARCHAR (100) COLLATE Latin1_General_BIN2,
        [year] smallint,
        [population] bigint
    ) AS [r]
WHERE
    country_name = 'Luxembourg'
    AND year = 2017;

Hinweis

Diese Abfrage würde dieselben Ergebnisse liefern, wenn Sie den FIELDQUOTE-Parameter weglassen, da der Standardwert für FIELDQUOTE ein doppeltes Anführungszeichen ist.

Escape-Zeichen

Die folgende Abfrage zeigt, wie eine Datei mit einer Kopfzeile, mit einem Neue-Zeile-Zeichen im Unix-Stil, Spalten mit Kommas als Trennzeichen und einem Zeichen mit Escapezeichen für das Feldtrennzeichen (Komma) innerhalb von Werten gelesen werden kann. Beachten Sie den abweichenden Speicherort der Datei im Vergleich zu den anderen Beispielen.

Dateivorschau:

First 10 rows of the CSV file with header row and with Unix-Style new line and escape char used for field delimiter.

SELECT *
FROM OPENROWSET(
        BULK 'csv/population-unix-hdr-escape/population.csv',
        DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
        FORMAT = 'CSV', PARSER_VERSION = '2.0',
        FIELDTERMINATOR =',',
        ROWTERMINATOR = '0x0a',
        FIRSTROW = 2,
        ESCAPECHAR = '\\'
    )
    WITH (
        [country_code] VARCHAR (5) COLLATE Latin1_General_BIN2,
        [country_name] VARCHAR (100) COLLATE Latin1_General_BIN2,
        [year] smallint,
        [population] bigint
    ) AS [r]
WHERE
    country_name = 'Slovenia';

Hinweis

Diese Abfrage würde nicht erfolgreich ausgeführt werden, wenn ESCAPECHAR nicht angegeben wird, da das Komma in „Slov,enia“ als Feldtrennzeichen und nicht als Teil des Länder-/Regionsnamens behandelt würde. „Slov,enia“ würde als zwei Spalten behandelt. Daher hätte die bestimmte Zeile eine Spalte mehr als die anderen Zeilen und eine Spalte mehr als Sie in der WITH-Klausel definiert haben.

Versehen von Anführungszeichen mit Escapezeichen

Die folgende Abfrage zeigt, wie eine Datei mit einer Kopfzeile, mit einem Neue-Zeile-Zeichen im Unix-Stil, mit kommagetrennten Spalten und mit einem mit Escapezeichen versehenen doppelten Anführungszeichen innerhalb von Werten gelesen werden kann. Beachten Sie den abweichenden Speicherort der Datei im Vergleich zu den anderen Beispielen.

Dateivorschau:

The following query shows how to read a file with a header row, with a Unix-style new line, comma-delimited columns, and an escaped double quote char within values.

SELECT *
FROM OPENROWSET(
        BULK 'csv/population-unix-hdr-escape-quoted/population.csv',
        DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
        FORMAT = 'CSV', PARSER_VERSION = '2.0',
        FIELDTERMINATOR =',',
        ROWTERMINATOR = '0x0a',
        FIRSTROW = 2
    )
    WITH (
        [country_code] VARCHAR (5) COLLATE Latin1_General_BIN2,
        [country_name] VARCHAR (100) COLLATE Latin1_General_BIN2,
        [year] smallint,
        [population] bigint
    ) AS [r]
WHERE
    country_name = 'Slovenia';

Hinweis

Das Anführungszeichen muss mit einem weiteren Anführungszeichen als Escapezeichen versehen werden. Anführungszeichen können nur in Spaltenwerten enthalten sein, wenn der Wert mit Anführungszeichen gekapselt ist.

Dateien mit Tabstopps als Trennzeichen

Die folgende Abfrage zeigt, wie eine Datei mit Kopfzeile gelesen wird, die ein Neue-Zeile-Zeichen im Unix-Stil und Spalten mit Tabstopps als Trennzeichen enthält. Beachten Sie den abweichenden Speicherort der Datei im Vergleich zu den anderen Beispielen.

Dateivorschau:

First 10 rows of the CSV file with header row and with Unix-Style new line and tab delimiter.

SELECT *
FROM OPENROWSET(
        BULK 'csv/population-unix-hdr-tsv/population.csv',
        DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
        FORMAT = 'CSV', PARSER_VERSION = '2.0',
        FIELDTERMINATOR ='\t',
        ROWTERMINATOR = '0x0a',
        FIRSTROW = 2
    )
    WITH (
        [country_code] VARCHAR (5) COLLATE Latin1_General_BIN2,
        [country_name] VARCHAR (100) COLLATE Latin1_General_BIN2,
        [year] smallint,
        [population] bigint
    ) AS [r]
WHERE
    country_name = 'Luxembourg'
    AND year = 2017

Zurückgeben einer Teilmenge von Spalten

Bisher haben Sie das CSV-Dateischema mit WITH angegeben und alle Spalten aufgelistet. Sie können nur Spalten angeben, die Sie in Ihrer Abfrage tatsächlich benötigen, indem Sie für jede erforderliche Spalte eine Ordnungszahl verwenden. Sie werden auch Spalten auslassen, die Sie nicht interessieren.

Die folgende Abfrage gibt die Anzahl der verschiedenen Länder-/Regionsnamen in einer Datei zurück, wobei nur die erforderlichen Spalten angegeben werden:

Hinweis

Werfen Sie einen Blick auf die WITH-Klausel in der Abfrage unten und beachten Sie, dass am Ende der Zeile, in der Sie die Spalte [country_name] definieren, „2“ (ohne Anführungszeichen) steht. Dies bedeutet, dass die Spalte [country_name] die zweite Spalte in der Datei ist. Die Abfrage ignoriert alle Spalten in der Datei außer der zweiten.

SELECT
    COUNT(DISTINCT country_name) AS countries
FROM OPENROWSET(
        BULK 'csv/population/population.csv',
        DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
        FORMAT = 'CSV', PARSER_VERSION = '2.0',
        FIELDTERMINATOR =',',
        ROWTERMINATOR = '\n'
    )
WITH (
    --[country_code] VARCHAR (5),
    [country_name] VARCHAR (100) 2
    --[year] smallint,
    --[population] bigint
) AS [r]

Abfragen von erweiterbaren Dateien

Die CSV-Dateien, die in der Abfrage verwendet werden, sollten während der Ausführung der Abfrage nicht geändert werden. In der Abfrage mit langer Ausführungszeit kann es vorkommen, dass der SQL-Pool Leseversuche wiederholt, Teile der Dateien liest oder die Datei sogar mehrmals liest. Änderungen am Dateiinhalt würden zu falschen Ergebnissen führen. Daher ist die Abfrage für den SQL-Pool nicht erfolgreich, wenn erkannt wird, dass sich die Änderungszeit einer beliebigen Datei während der Abfrageausführung geändert hat.

In einigen Szenarien möchten Sie vielleicht die Dateien lesen, die kontinuierlich erweitert werden. Um Abfragefehler aufgrund von kontinuierlich erweiterten Dateien zu vermeiden, können Sie der Funktion OPENROWSET erlauben, potenziell inkonsistente Lesevorgänge zu ignorieren, indem Sie die ROWSET_OPTIONS-Einstellung verwenden.

select top 10 *
from openrowset(
    bulk 'https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/ecdc_cases/latest/ecdc_cases.csv',
    format = 'csv',
    parser_version = '2.0',
    firstrow = 2,
    ROWSET_OPTIONS = '{"READ_OPTIONS":["ALLOW_INCONSISTENT_READS"]}') as rows

Durch die Leseoption ALLOW_INCONSISTENT_READS wird die Überprüfung der Dateiänderungszeit während des Abfragelebenszyklus deaktiviert, und es werden alle verfügbaren Inhalte der Dateien gelesen. In erweiterbaren Dateien wird der vorhandene Inhalt nicht aktualisiert, und es werden nur neue Zeilen hinzugefügt. Dadurch wird die Wahrscheinlichkeit falscher Ergebnisse im Vergleich zu den aktualisierbaren Dateien minimiert. Mit dieser Option können Sie ggf. die häufig erweiterten Dateien lesen, ohne die Fehler behandeln zu müssen. In den meisten Szenarien ignoriert der SQL-Pool nur einige Zeilen, die während der Abfrageausführung an die Dateien angefügt werden.

Nächste Schritte

In den nächsten Artikeln erfahren Sie Folgendes: