Solución de problemas de Azure Synapse Link para el grupo de SQL sin servidor de Azure Synapse Analytics
Se aplica a: Azure Synapse Analytics
En este artículo se proporcionan soluciones para problemas comunes experimentados en Azure Synapse Link para el grupo de SQL sin servidor de Azure Synapse Analytics.
vínculo de Azure Synapse para Dataverse
Desuso del servicio de exportación de datos (DES)
Aprenda a realizar la transición de Data Export Service a Azure Synapse Link for Dataverse con los siguientes artículos:
- Cuaderno de estrategias de desuso de DES
- Servicios de exportación de datos (DES): nota de desuso
- Del servicio de exportación de datos a Azure Synapse Link para Dataverse
Datos casi en tiempo real y datos de instantáneas de solo lectura
Después de crear un vínculo de Azure Synapse para Dataverse, habrá dos versiones de los datos de tabla que se sincronizarán en Azure Synapse Analytics y/o Azure Data Lake Storage Gen2:
| Tipo de tabla | Descripción |
|---|---|
| Datos casi en tiempo real | Proporciona una copia de los datos sincronizados desde Dataverse mediante Azure Synapse Link de forma eficaz mediante la detección de qué datos han cambiado desde que se extrajeron inicialmente o se sincronizaron por última vez. |
| Datos de instantáneas | Proporciona una copia de solo lectura de datos casi en tiempo real que se actualiza a intervalos regulares (en este caso, cada hora). |
Para obtener más información, consulte Acceso a datos casi en tiempo real y datos de instantáneas de solo lectura.
Actualizaciones incrementales (versión preliminar)
Al crear un Azure Synapse Link para Dataverse con el área de trabajo de Azure Synapse, puede habilitar la característica de actualización incremental para crear una serie de carpetas con marca de tiempo que contengan solo los cambios en los datos de Dataverse que se produjeron durante el intervalo de tiempo especificado por el usuario.
Para obtener más información, consulte Consulta y análisis de las actualizaciones incrementales (versión preliminar).
Azure Synapse Link para Azure Cosmos DB
Acceso a datos de Azure Cosmos DB
Puede consultar datos de Azure Cosmos DB en el almacén analítico mediante grupos de Spark y grupos de SQL sin servidor. Para resolver problemas comunes, siga los pasos descritos en estos artículos:
No se puede consultar el contenedor de Azure Cosmos DB
Asegúrese de que ha configurado correctamente Azure Synapse Link y el almacén analítico en la cuenta de Azure Cosmos DB.
Descripción de la representación del esquema
Hay dos modos de representación de esquema en el almacén analítico. Estos modos tienen equilibrios entre la simplicidad de una representación en columnas, el control de los esquemas polimórficos y la simplicidad de la experiencia de consulta:
- Representación de esquema bien definida (valor predeterminado para SQL API de Azure Cosmos DB)
- Representación de esquema de fidelidad completa (valor predeterminado para la API de Azure Cosmos DB para MongoDB)
Obtenga información sobre cómo controlar automáticamente los esquemas de almacén analítico.
Propiedades (columnas) que faltan en el resultado de la consulta
Si faltan columnas que existen en los contenedores de Azure Cosmos DB, es probable que se hayan infringido las restricciones de esquema. Las siguientes restricciones son aplicables a los datos operativos de Azure Cosmos DB cuando se habilita el almacén analítico para deducir y representar automáticamente el esquema correctamente:
- Puede tener un máximo de 1000 propiedades en todos los niveles anidados del esquema del documento y una profundidad de anidamiento máxima de 127.
- Solo las primeras 1000 propiedades se representan en el almacén analítico.
- Solo los primeros 127 niveles anidados se representan en el almacén analítico.
- El primer nivel de un documento JSON es su nivel raíz.
- Las propiedades del primer nivel del documento se representarán como columnas.
Para obtener más información sobre las restricciones de esquema, vea Almacén analítico: información general.
Todas las operaciones transaccionales se propagan, incluidas las eliminaciones. La configuración de tiempo de vida del almacén analítico (TTL) también puede provocar la eliminación de datos.
- Si se elimina un documento en el almacén transaccional, también se eliminará del almacén analítico, a pesar de las TTL de ambos almacenes.
- Si el TTL transaccional es menor que el TTL analítico, los datos se archivan desde el almacén transaccional, pero se mantienen en el almacén analítico hasta el límite de TTL configurado.
- Si el TTL transaccional es mayor que el TTL analítico, los datos se archivan desde el almacén analítico y se mantienen en el almacén transaccional hasta el límite de TTL configurado.
- Si usa la API de SQL, el esquema está bien definido de forma predeterminada, lo que significa que el primer documento de la colección define el esquema del almacén analítico. Si un documento no se ajusta al esquema del primer documento, no se sincronizará con el almacén analítico.