Inkrementelles Laden von Daten aus Azure SQL-Datenbank in Azure Blob Storage über das Azure-Portal

Artikel
08/10/2023

GILT FÜR: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Tipp

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In diesem Tutorial erstellen Sie eine Azure Data Factory-Instanz mit einer Pipeline, bei der Deltadaten aus einer Tabelle in Azure SQL-Datenbank in Azure Blob Storage geladen werden.

In diesem Tutorial führen Sie die folgenden Schritte aus:

Vorbereiten des Datenspeichers zum Speichern des Grenzwerts.
Erstellen einer Data Factory.
Erstellen Sie verknüpfte Dienste.
Erstellen des Quell-, Senken-, Grenzwertdatasets
Erstellen einer Pipeline.
Ausführen der Pipeline.
Überwachen der Pipelineausführung.
Überprüfen der Ergebnisse
Hinzufügen von weiteren Daten zur Quelle
Erneutes Ausführen der Pipeline
Überwachen der zweiten Pipelineausführung
Überprüfen der Ergebnisse der zweiten Ausführung

Übersicht

Allgemeines Lösungsdiagramm:

Incrementally load data

Hier sind die wesentlichen Schritte beim Erstellen dieser Lösung aufgeführt:

Select the watermark column (Wählen Sie die Grenzwert-Spalte aus) . Wählen Sie eine Spalte im Quelldatenspeicher aus, die verwendet werden kann, um die neuen oder aktualisierten Datensätze für jede Ausführung in Segmente aufzuteilen. Normalerweise steigen die Daten in dieser ausgewählten Spalte (z.B. Last_modify_time oder ID), wenn Zeilen erstellt oder aktualisiert werden. Der maximale Wert in dieser Spalte wird als Grenzwert verwendet.
Prepare a data store to store the watermark value (Vorbereiten eines Datenspeichers zum Speichern des Grenzwerts) . In diesem Tutorial speichern Sie den Grenzwert in einer SQL-Datenbank.
Erstellen einer Pipeline mit dem folgenden Workflow:

Die Pipeline in dieser Lösung enthält die folgenden Aktivitäten:
- Erstellen Sie zwei Lookup-Aktivitäten. Verwenden Sie die erste Lookup-Aktivität, um den letzten Grenzwert abzurufen. Verwenden Sie die zweite Lookup-Aktivität, um den neuen Grenzwert abzurufen. Diese Grenzwerte werden an die Copy-Aktivität übergeben.
- Erstellen Sie eine Copy-Aktivität, die Zeilen aus dem Quelldatenspeicher kopiert, wobei der Wert der Grenzwertspalte größer als der alte Grenzwert und kleiner als der neue Grenzwert ist. Anschließend werden die Deltadaten aus dem Quelldatenspeicher als neue Datei in einen Blobspeicher kopiert.
- Erstellen Sie eine StoredProcedure-Aktivität, die den Grenzwert für die Pipeline aktualisiert, die nächstes Mal ausgeführt wird.

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Voraussetzungen

Azure SQL-Datenbank. Sie verwenden die Datenbank als den Quelldatenspeicher. Wenn Sie in Azure SQL-Datenbank noch keine Datenbank haben, lesen Sie Erstellen einer Datenbank in Azure SQL-Datenbank. Dort finden Sie die erforderlichen Schritte zum Erstellen einer solchen Datenbank.
Azure Storage. Sie verwenden den Blobspeicher als Senkendatenspeicher. Wenn Sie kein Speicherkonto besitzen, finden Sie unter Erstellen eines Speicherkontos Schritte zum Erstellen eines solchen Kontos. Erstellen Sie einen Container mit dem Namen „adftutorial“.

Erstellen einer Datenquelltabelle in Ihrer SQL-Datenbank

Öffnen Sie SQL Server Management Studio. Klicken Sie im Server-Explorer mit der rechten Maustaste auf die Datenbank, und wählen Sie Neue Abfrage.

Führen Sie den folgenden SQL-Befehl für Ihre SQL-Datenbank aus, um eine Tabelle mit dem Namen data_source_table als Quelldatenspeicher zu erstellen.

create table data_source_table
(
    PersonID int,
    Name varchar(255),
    LastModifytime datetime
);

INSERT INTO data_source_table
    (PersonID, Name, LastModifytime)
VALUES
    (1, 'aaaa','9/1/2017 12:56:00 AM'),
    (2, 'bbbb','9/2/2017 5:23:00 AM'),
    (3, 'cccc','9/3/2017 2:36:00 AM'),
    (4, 'dddd','9/4/2017 3:21:00 AM'),
    (5, 'eeee','9/5/2017 8:06:00 AM');

In diesem Tutorial verwenden Sie „LastModifytime“ als die Grenzwertspalte. Die Daten im Quelldatenspeicher sind in der folgenden Tabelle dargestellt:

PersonID | Name | LastModifytime
-------- | ---- | --------------
1        | aaaa | 2017-09-01 00:56:00.000
2        | bbbb | 2017-09-02 05:23:00.000
3        | cccc | 2017-09-03 02:36:00.000
4        | dddd | 2017-09-04 03:21:00.000
5        | eeee | 2017-09-05 08:06:00.000

Erstellen einer anderen Tabelle in SQL-Datenbank zum Speichern des hohen Grenzwerts

Führen Sie den folgenden SQL-Befehl für Ihre SQL-Datenbank aus, um eine Tabelle mit dem Namen watermarktable zum Speichern des Grenzwerts zu erstellen:
```
create table watermarktable
(

TableName varchar(255),
WatermarkValue datetime,
);
```
Legen Sie den Standardwert für den hohen Grenzwert mit dem Tabellennamen des Quelldatenspeichers fest. In diesem Tutorial lautet der Tabellenname „data_source_table“.
```
INSERT INTO watermarktable
VALUES ('data_source_table','1/1/2010 12:00:00 AM')    
```

Überprüfen Sie die Daten in der Tabelle watermarktable.

Select * from watermarktable

Ausgabe:

TableName  | WatermarkValue
----------  | --------------
data_source_table | 2010-01-01 00:00:00.000

Erstellen einer gespeicherten Prozedur in Ihrer SQL-Datenbank

Führen Sie den folgenden Befehl zum Erstellen einer gespeicherten Prozedur in Ihrer SQL-Datenbank aus.

CREATE PROCEDURE usp_write_watermark @LastModifiedtime datetime, @TableName varchar(50)
AS

BEGIN

UPDATE watermarktable
SET [WatermarkValue] = @LastModifiedtime
WHERE [TableName] = @TableName

END

Erstellen einer Data Factory

Starten Sie den Webbrowser Microsoft Edge oder Google Chrome. Die Data Factory-Benutzeroberfläche wird zurzeit nur in den Webbrowsern Microsoft Edge und Google Chrome unterstützt.
Wählen Sie im Menü auf der linken Seite Ressource erstellen>Integration>Data Factory aus:
Geben Sie auf der Seite Neue Data Factory unter Name den Namen ADFIncCopyTutorialDF ein.

Der Name der Azure Data Factory-Instanz muss global eindeutig sein. Wenn ein rotes Ausrufezeichen mit dem folgenden Fehler angezeigt wird, können Sie den Namen der Data Factory ändern (z.B. in „ADFIncCopyTutorialDF“) und dann versuchen, die Erstellung erneut durchzuführen. Benennungsregeln für Data Factory-Artefakte finden Sie im Artikel Azure Data Factory – Benennungsregeln.

Der Data Factory-Name „ADFIncCopyTutorialDF“ ist nicht verfügbar.
Wählen Sie Ihr Azure-Abonnement aus, in dem die Data Factory erstellt werden soll.
Führen Sie für die Ressourcengruppe einen der folgenden Schritte aus:
- Wählen Sie die Option Use existing(Vorhandene verwenden) und dann in der Dropdownliste eine vorhandene Ressourcengruppe.
- Wählen Sie Neu erstellen, und geben Sie den Namen einer Ressourcengruppe ein.
  
  Weitere Informationen über Ressourcengruppen finden Sie unter Verwenden von Ressourcengruppen zum Verwalten von Azure-Ressourcen.
Wählen Sie V2 als Version aus.
Wählen Sie den Standort für die Data Factory aus. In der Dropdownliste werden nur unterstützte Standorte angezeigt. Die Datenspeicher (Azure Storage, Azure SQL-Datenbank, Azure SQL Managed Instance usw.) und Computeeinheiten (HDInsight usw.), die von Data Factory genutzt werden, können sich in anderen Regionen befinden.
Klicken Sie auf Erstellen.
Nach Abschluss der Erstellung wird die Seite Data Factory wie in der Abbildung angezeigt.
Wählen Sie auf der Kachel Open Azure Data Factory Studio die Option Öffnen um das Data Factory Benutzerinterface (UI) in einem separaten Tab zu starten.

Erstellen einer Pipeline

In diesem Tutorial erstellen Sie eine Pipeline mit zwei Lookup-Aktivitäten, einer Kopieraktivität und einer StoredProcedure-Aktivität, die in einer Pipeline verkettet sind.

Klicken Sie auf der Startseite der Data Factory Benutzeroberfläche auf die Kachel Orchestrieren.
Geben Sie im Bereich „Allgemein“ unter Eigenschaften die Eigenschaft IncrementalCopyPipeline für Name an. Reduzieren Sie dann den Bereich, indem Sie in der oberen rechten Ecke auf das Symbol „Eigenschaften“ klicken.
Wir fügen die erste Lookup-Aktivität hinzu, um den alten Grenzwert abzurufen. Erweitern Sie in der Toolbox Aktivitäten die Option Allgemein, und ziehen Sie die Lookup-Aktivität auf die Oberfläche des Pipeline-Designers. Ändern Sie den Namen der Aktivität in LookupOldWaterMarkActivity.
Wechseln Sie zur Registerkarte Einstellungen, und klicken Sie unter Source Dataset (Quelldataset) auf + Neu. In diesem Schritt erstellen Sie ein Dataset für Daten in der Tabelle watermarktable. Diese Tabelle enthält den alten Grenzwert, der für den vorherigen Kopiervorgang verwendet wurde.
Wählen Sie im Fenster Neues Dataset die Option Azure SQL-Datenbank aus, und klicken Sie auf Weiter. Daraufhin wird ein neues Fenster für das Dataset geöffnet.
Geben Sie im Fenster Eigenschaften festlegen für das Dataset unter Name den Namen WatermarkDataset ein.
Wählen Sie unter Verknüpfter Dienst die Option Neu aus, und führen Sie dann die folgenden Schritte aus:
1. Geben Sie unter Name den Namen AzureSqlDatabaseLinkedService ein.
2. Wählen Sie unter Servername Ihren Server aus.
3. Wählen Sie in der Dropdownliste den Datenbanknamen aus.
4. Geben Sie Ihren Benutzernamen und Ihr Kennwort ein.
5. Klicken Sie zum Testen der Verbindung mit Ihrer SQL-Datenbank auf Verbindung testen.
6. Klicken Sie auf Fertig stellen.
7. Vergewissern Sie sich, dass unter Verknüpfter Dienst die Option AzureSqlDatabaseLinkedService ausgewählt ist.
8. Wählen Sie Fertig stellenaus.
Wählen Sie auf der Registerkarte Verbindung unter Tabelle die Option [dbo].[watermarktable] aus. Klicken Sie auf Datenvorschau, wenn Sie für die Daten der Tabelle eine Vorschau anzeigen möchten.
Wechseln Sie zum Pipeline-Editor, indem Sie oben auf die Registerkarte „Pipeline“ oder in der Strukturansicht auf der linken Seite auf den Namen der Pipeline klicken. Vergewissern Sie sich im Eigenschaftenfenster für die Lookup-Aktivität, dass im Feld Source Dataset (Quelldataset) die Option WatermarkDataset ausgewählt ist.
Erweitern Sie in der Toolbox Aktivitäten die Option Allgemein, und ziehen Sie eine weitere Lookup-Aktivität auf die Oberfläche des Pipeline-Designers. Legen Sie den Namen im Eigenschaftenfenster auf der Registerkarte Allgemein auf LookupNewWaterMarkActivity fest. Mit dieser Lookup-Aktivität wird der neue Grenzwert aus der Tabelle mit den Quelldaten auf das Ziel kopiert.
Wechseln Sie im Eigenschaftenfenster für die zweite Lookup-Aktivität zur Registerkarte Einstellungen, und klicken Sie auf Neu. Sie erstellen ein Dataset zum Verweisen auf die Quelltabelle, die den neuen Grenzwert (maximaler Wert für LastModifyTime) enthält.
Wählen Sie im Fenster Neues Dataset die Option Azure SQL-Datenbank aus, und klicken Sie auf Weiter.
Geben Sie im Fenster Eigenschaften festlegen unter Name den Namen SourceDataset ein. Wählen Sie unter Verknüpfter Dienst die Option AzureSqlDatabaseLinkedService.
Wählen Sie unter „Tabelle“ die Option [dbo].[data_source_table] . Zu einem späteren Zeitpunkt des Tutorials geben Sie eine Abfrage für dieses Dataset an. Die Abfrage hat Vorrang vor der Tabelle, die Sie in diesem Schritt angeben.
Wählen Sie Fertig stellen aus.
Wechseln Sie zum Pipeline-Editor, indem Sie oben auf die Registerkarte „Pipeline“ oder in der Strukturansicht auf der linken Seite auf den Namen der Pipeline klicken. Vergewissern Sie sich im Eigenschaftenfenster für die Lookup-Aktivität, dass im Feld Source Dataset (Quelldataset) die Option SourceDataset ausgewählt ist.
Wählen Sie im Feld Abfrage verwenden die Option Abfrage, und geben Sie die folgende Abfrage ein: Sie wählen hierbei in der Tabelle data_source_table lediglich den höchsten Wert von LastModifytime aus. Stellen Sie sicher, dass Sie auch Nur erste Zeile mit einem Häkchen versehen haben.
```
select MAX(LastModifytime) as NewWatermarkvalue from data_source_table
```
Erweitern Sie in der Toolbox Aktivitäten die Option Move & Transform (Verschieben und transformieren), ziehen Sie die Copy-Aktivität aus der Toolbox „Aktivitäten“, und legen Sie den Namen auf IncrementalCopyActivity fest.
Verbinden Sie beide Lookup-Aktivitäten mit der Copy-Aktivität, indem Sie die grüne Schaltfläche, die den Lookup-Aktivitäten zugeordnet ist, auf die Copy-Aktivität ziehen. Lassen Sie die Maustaste los, wenn Sie sehen, dass sich die Rahmenfarbe der Copy-Aktivität in Blau ändert.
Wählen Sie die Copy-Aktivität aus, und vergewissern Sie sich, dass die Eigenschaften für die Aktivität im Eigenschaftenfenster angezeigt werden.
Wechseln Sie im Eigenschaftenfenster zur Registerkarte Quelle, und führen Sie die folgenden Schritte aus:
1. Wählen Sie im Feld Source Dataset (Quelldataset) die Option SourceDataset.
2. Wählen Sie im Feld Abfrage verwenden die Option Abfrage.
3. Geben Sie im Feld Abfrage die folgende SQL-Abfrage ein.
```
select * from data_source_table where LastModifytime > '@{activity('LookupOldWaterMarkActivity').output.firstRow.WatermarkValue}' and LastModifytime <= '@{activity('LookupNewWaterMarkActivity').output.firstRow.NewWatermarkvalue}'
```
Wechseln Sie zur Registerkarte Senke, und klicken Sie für das Feld Sink Dataset auf + Neu.
In diesem Tutorial hat der Datenspeicher den Typ „Azure Blob Storage“. Wählen Sie daher die Option Azure Blob Storage aus, und klicken Sie im Fenster Neues Dataset auf Weiter.
Wählen Sie im Fenster Format auswählen den Formattyp Ihrer Daten aus, und klicken Sie dann auf Weiter.
Geben Sie im Fenster Eigenschaften festlegen unter Name den Namen SinkDataset ein. Wählen Sie unter Verknüpfter Dienst die Option + Neu aus. In diesem Schritt erstellen Sie eine Verbindung (verknüpfter Dienst) mit Ihrem Azure Blob Storage.
Führen Sie im Fenster New Linked Service (Azure Blob Storage) (Neuer verknüpfter Dienst (Azure Blob Storage)) die folgenden Schritte aus:
1. Geben Sie unter Name die Zeichenfolge AzureStorageLinkedService ein.
2. Wählen Sie unter Speicherkontoname Ihr Azure Storage-Konto aus.
3. Testen Sie die Verbindung, und klicken Sie dann auf Fertig stellen.
Vergewissern Sie sich, dass im Fenster Eigenschaften festlegen unter Verknüpfter Dienst die Option AzureStorageLinkedService ausgewählt ist. Wählen Sie dann Fertig stellen aus.
Wechseln Sie zur Registerkarte Verbindung von „SinkDataset“, und führen Sie die folgenden Schritte aus:
1. Geben Sie im Feld Dateipfad die Zeichenfolge adftutorial/incrementalcopy ein. adftutorial ist der Name des Blobcontainers, und incrementalcopy ist der Ordnername. In diesem Codeausschnitt wird davon ausgegangen, dass Sie einen Blobcontainer mit dem Namen „adftutorial“ in Ihrem Blobspeicher besitzen. Erstellen Sie den Container, wenn er noch nicht vorhanden ist, oder geben Sie den Namen eines bereits vorhandenen ein. Azure Data Factory erstellt den Ausgabeordner incrementalcopy automatisch, falls er nicht vorhanden ist. Sie können auch die Schaltfläche Durchsuchen für den Dateipfad verwenden, um zu einem Ordner in einem Blobcontainer zu navigieren.
2. Wählen Sie für den Teil Datei des Felds Dateipfad die Option Dynamischen Inhalt hinzufügen [ALT+P] aus, und geben Sie dann @CONCAT('Incremental-', pipeline().RunId, '.txt')in das geöffnete Fenster ein. Wählen Sie dann Fertig stellen aus. Der Dateiname wird mit dem Ausdruck dynamisch generiert. Jede Pipelineausführung verfügt über eine eindeutige ID. Die Copy-Aktivität nutzt die Ausführungs-ID zum Generieren des Dateinamens.
Wechseln Sie zum Pipeline-Editor, indem Sie oben auf die Registerkarte „Pipeline“ oder in der Strukturansicht auf der linken Seite auf den Namen der Pipeline klicken.
Erweitern Sie in der Toolbox Aktivitäten die Option Allgemein, und ziehen Sie die Stored Procedure-Aktivität aus der Toolbox Aktivitäten auf die Oberfläche des Pipeline-Designers. Verbinden Sie die grüne Ausgabe (Erfolgreich) der Copy-Aktivität mit der Stored Procedure-Aktivität.
Wählen Sie im Pipeline-Designer die Option Stored Procedure-Aktivität aus, und ändern Sie den Namen in StoredProceduretoWriteWatermarkActivity.
Wechseln Sie zur Registerkarte SQL-Konto, und wählen Sie unter Verknüpfter Dienst die Option AzureSqlDatabaseLinkedService aus.

Wechseln Sie zur Registerkarte Gespeicherte Prozedur, und führen Sie die folgenden Schritte aus:

Wählen Sie unter Name der gespeicherten Prozedur die Option usp_write_watermark.

Klicken Sie zum Angeben von Werten für die Parameter der gespeicherten Prozedur auf Import parameter (Importparameter), und geben Sie die folgenden Werte für die Parameter ein:

Name	type	Wert
LastModifiedtime	Datetime	@{activity('LookupNewWaterMarkActivity').output.firstRow.NewWatermarkvalue}
TableName	String	@{activity('LookupOldWaterMarkActivity').output.firstRow.TableName}

Stored Procedure Activity - stored procedure settings

Klicken Sie zum Überprüfen der Pipelineeinstellungen in der Symbolleiste auf Überprüfen. Vergewissern Sie sich, dass keine Validierungsfehler vorliegen. Schließen Sie das Fenster Pipelineüberprüfungsbericht, indem Sie auf „>>“ klicken.
Veröffentlichen Sie Entitäten (verknüpfte Dienste, Datasets und Pipelines) für den Azure Data Factory-Dienst, indem Sie die Schaltfläche Alle veröffentlichen wählen. Warten Sie, bis eine Meldung angezeigt wird, dass die Veröffentlichung erfolgreich war.

Auslösen einer Pipelineausführung

Klicken Sie auf der Symbolleiste auf Trigger hinzufügen und dann auf Trigger Now (Jetzt auslösen).
Wählen Sie im Fenster Pipelineausführung die Option Fertig stellen aus.

Überwachen der Pipelineausführung

Wechseln Sie im linken Bereich zur Registerkarte Überwachen. Dort wird der Status der Pipelineausführung angezeigt, der von einem manuellen Trigger ausgelöst wurde. Über die Links unter der Spalte PIPELINENAME können Sie Ausführungsdetails anzeigen und die Pipeline erneut ausführen.
Wenn Sie die der Pipelineausführung zugeordneten Aktivitätsausführungen anzeigen möchten, wählen Sie den Link unter der Spalte PIPELINENAME aus. Wenn Sie Details zu den Aktivitätsausführungen anzeigen möchten, wählen Sie unter der Spalte AKTIVITÄTSNAME den Link Details (das Brillensymbol) aus. Wählen Sie oben Alle Pipelineausführungen aus, um zurück zur Ansicht mit den Pipelineausführungen zu wechseln. Klicken Sie zum Aktualisieren der Ansicht auf Aktualisieren.

Überprüfen der Ergebnisse

Stellen Sie eine Verbindung mit Ihrem Azure Storage-Konto her, indem Sie Tools wie Azure Storage-Explorer verwenden. Vergewissern Sie sich, dass im Ordner incrementalcopy des Containers adftutorial eine Ausgabedatei erstellt wird.

Wenn Sie die Ausgabedatei öffnen, können Sie sehen, dass alle Daten aus data_source_table in die Blobdatei kopiert werden.

1,aaaa,2017-09-01 00:56:00.0000000
2,bbbb,2017-09-02 05:23:00.0000000
3,cccc,2017-09-03 02:36:00.0000000
4,dddd,2017-09-04 03:21:00.0000000
5,eeee,2017-09-05 08:06:00.0000000

Überprüfen Sie den aktuellen Wert aus watermarktable. Sie sehen, dass der Grenzwert aktualisiert wurde.

Select * from watermarktable

Hier sehen Sie die Ausgabe:

| TableName | WatermarkValue |
| --------- | -------------- |
| data_source_table | 2017-09-05	8:06:00.000 |

Hinzufügen von weiteren Daten zur Quelle

Fügen Sie neue Daten in Ihre Datenbank (Datenquellenspeicher) ein.

INSERT INTO data_source_table
VALUES (6, 'newdata','9/6/2017 2:23:00 AM')

INSERT INTO data_source_table
VALUES (7, 'newdata','9/7/2017 9:01:00 AM')

Die aktualisierten Daten in Ihrer Datenbank lauten:

PersonID | Name | LastModifytime
-------- | ---- | --------------
1 | aaaa | 2017-09-01 00:56:00.000
2 | bbbb | 2017-09-02 05:23:00.000
3 | cccc | 2017-09-03 02:36:00.000
4 | dddd | 2017-09-04 03:21:00.000
5 | eeee | 2017-09-05 08:06:00.000
6 | newdata | 2017-09-06 02:23:00.000
7 | newdata | 2017-09-07 09:01:00.000

Auslösen einer weiteren Pipelineausführung

Wechseln Sie zur Registerkarte Bearbeiten. Klicken Sie in der Strukturansicht auf die Pipeline, falls sie im Designer nicht geöffnet ist.
Klicken Sie auf der Symbolleiste auf Trigger hinzufügen und dann auf Trigger Now (Jetzt auslösen).

Überwachen der zweiten Pipelineausführung

Wechseln Sie im linken Bereich zur Registerkarte Überwachen. Dort wird der Status der Pipelineausführung angezeigt, der von einem manuellen Trigger ausgelöst wurde. Über die Links unter der Spalte PIPELINENAME können Sie Aktivitätsdetails anzeigen und die Pipeline erneut ausführen.
Wenn Sie die der Pipelineausführung zugeordneten Aktivitätsausführungen anzeigen möchten, wählen Sie den Link unter der Spalte PIPELINENAME aus. Wenn Sie Details zu den Aktivitätsausführungen anzeigen möchten, wählen Sie unter der Spalte AKTIVITÄTSNAME den Link Details (das Brillensymbol) aus. Wählen Sie oben Alle Pipelineausführungen aus, um zurück zur Ansicht mit den Pipelineausführungen zu wechseln. Klicken Sie zum Aktualisieren der Ansicht auf Aktualisieren.

Überprüfen der zweiten Ausgabe

Im Blobspeicher sehen Sie, dass eine weitere Datei erstellt wurde. In diesem Tutorial ist der neue Dateiname Name Incremental-<GUID>.txt. Wenn Sie diese Datei öffnen, sehen Sie zwei Zeilen mit Datensätzen.
```
6,newdata,2017-09-06 02:23:00.0000000
7,newdata,2017-09-07 09:01:00.0000000    
```

Überprüfen Sie den aktuellen Wert aus watermarktable. Sie sehen, dass der Grenzwert erneut aktualisiert wurde.

Select * from watermarktable

Beispielausgabe:

| TableName | WatermarkValue |
| --------- | -------------- |
| data_source_table | 2017-09-07 09:01:00.000 |

In diesem Tutorial haben Sie die folgenden Schritte ausgeführt:

Vorbereiten des Datenspeichers zum Speichern des Grenzwerts.
Erstellen einer Data Factory.
Erstellen Sie verknüpfte Dienste.
Erstellen des Quell-, Senken-, Grenzwertdatasets
Erstellen einer Pipeline.
Ausführen der Pipeline.
Überwachen der Pipelineausführung.
Überprüfen der Ergebnisse
Hinzufügen von weiteren Daten zur Quelle
Erneutes Ausführen der Pipeline
Überwachen der zweiten Pipelineausführung
Überprüfen der Ergebnisse der zweiten Ausführung

In diesem Tutorial hat die Pipeline Daten aus einer einzelnen Tabelle in SQL-Datenbank in einen Blobspeicher kopiert. Fahren Sie mit dem folgenden Tutorial fort, um zu erfahren, wie Sie Daten aus mehreren Tabellen einer SQL Server-Datenbank in SQL-Datenbank kopieren.

Inkrementelles Laden von mehreren SQL Server-Tabellen in Azure SQL-Datenbank