Tässä artikkelissa on tietoja Microsoft Dataverse -taulukkotietojen vientiä Azure Synapse Analyticsiin ja Azure Data Lakeen koskevista usein kysytyistä kysymyksistä.
Voinko luoda, päivittää tai poistaa Azure-tallennuksen datatiedostoja manuaalisesti?
Asiakas ei voi muokata datatiedostoja ja asiakastiedostoja ei voi sijoittaa tietokansioihin.
Voinko linkittää Synapse-työtilan aiemmin luotuun Synapse-linkkiprofiiliin vain Data Lake -tallennustilan kanssa?
Kyllä. Lisää selaimesi osoiterivin loppuun ?athena.updateLake=true verkko-osoitteeseen, joka loppuu exporttodatalake. Kun valitset aiemmin luodun profiilin Synapse-linkkikotisivulta, näet uuden toiminnon lisävaihtoehdossa Linkitä Azure Synapse Analytics -työtilaan.
Miten voin käyttää pöytääni suhteita?
Monta moneen -suhteisiin pääsemiseksi suhde on käytettävissä taulukkona, jonka voit valita Lisää taulukoita -sivulta uutta linkkiä varten ja Hallinnoi taulukoita -sivulta olemassa olevaa linkkiä varten.
Mitä tapahtuu, kun sarake lisätään?
Kun taulukkoon lisätään lähteessä uusi sarake, se lisätään myös tiedoston loppuun vastaavan tiedosto-osioinnin kohteessa. Vaikka uusi sarake ei ennen sarakkeen lisäystä luoduilla riveillä, juuri lisätty sarake näkyy uusilla tai päivitetyillä riveillä.
Mitä tapahtuu, kun sarake poistetaan?
Kun sarake poistetaan lähteen taulukosta, saraketta ei poisteta kohteessa. Rivejä ei sen sijaan enää päivitetä ja ne merkitään tyhjäarvoisiksi samalla, kun aiemmat rivit säilytetään.
Mitä tapahtuu, jos muutan sarakkeen tietotyyppiä?
Sarakkeen tietotyypin muuttaminen on tärkeä muutos. Se edellyttää linkin poistamista ja linkittämistä uudelleen.
Mitä tapahtuu, kun rivi poistetaan?
Rivin poistaminen käsitellään eri tavalla valittujen tietojen kirjoitusvaihtoehtojen mukaan:
- Samaan sijaintiin päivittäminen: Tämä on oletustila, ja kun taulukon rivi poistetaan tässä tilassa, rivi poistetaan myös vastaavasta tietojen osioinnista Azure Data Lake -tallennustilassa. Tiedot siis poistetaan pysyvästi kohteesta.
- Vain lisäys: Kun Dataverse-taulukon rivi poistetaan tässä tilassa, sitä ei poisteta pysyvästi kohteesta. Sen sijaan rivi lisätään tiedostoon ja sen arvoksi määritetään isDeleted=True vastaavassa tietojen osioinnissa Azure Data Lake -tallennustilassa.
Miksi Model.json-tiedosto kasvaa tai pitenee tietotyyppien osalta eikä säilytä Dataversessa tehtyjä määrityksiä?
Model.json säilyttää tietokannan pituuden sarakkeen koon mukaan. Dataversessa on tietokannan pituuskonsepti kutakin saraketta kohden. Jos luot sarakkeen, jonka koko on 200 ja myöhemmin vähennät sen kokoon 100, Dataverse sallii edelleen aiemmin luotujen tietojen käytössä olon Dataversessa. Tämä tapahtuu niin, että DBLength pidetään koossa 200 ja MaxLength koossa 100. Model.json-tiedostossa on DBLength, ja jos sitä käytetään loppupään prosesseihin, et koskaan varaa pienempää tilaa Dataverse-sarakkeille.
Mitä päivämäärä- ja aikamuotoja voidaan odottaa viedyissä Dataverse-taulukoissa?
Viedyissä Dataverse-taulukoissa voi olla kolmea erilaista päivämäärä- ja aikamuotoa.
| Sarakkeen nimi | Muotoile | Tietotyyppi | Esimerkki: |
|---|---|---|---|
| SinkCreatedOn ja SinkModifiedOn | M/d/yyyy H:mm:ss tt | datetime | 6/28/2021 4:34:35 PM |
| CreatedOn | yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss.sssssssXXX | datetimeOffset | 2018-05-25T16:21:09.0000000+00:00 |
| Kaikki muut sarakkeet | yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z' | datetime | 2021-06-25T16:21:12Z |
Huomautus
CreatedOn-tietotyyppi muuttui datetime-tyypistä datetimeOffset-tyyppiin 29.7.2022. Jos haluat muokata ennen muutosta luodun taulukon tietotyypin muotoa, pudota taulukko ja lisää se uudelleen.
Voit valita Dataversen päivämäärä- ja aikasarakkeen käyttäytymisen, joka päivittää tietotyypin muodon. Lisätietoja. Päivämäärä ja aika -sarakkeen toimintatapa ja muoto
Milloin kannattaa käyttää vuosittaista ja milloin kuukausikohtaista osiointistrategiaa?
Jos Dataverse-taulukoiden tietomäärä on vuositasolla suuri, kuukausiosioinnin käyttäminen on suositeltavaa. Tällä tavoin tiedostot ovat pienempiä ja suorituskyky parempi. Jos Dataverse-taulukoissa on lisäksi usein päivitettäviä rivejä, jako useisiin pieniin tiedostoihin parantaa suorituskykyä, jos kyse on samaan sijaintiin päivittämisestä.
Mikä on vain lisäys -tila ja mikä ero vain lisäys- ja paikallaan-päivitystiloilla on?
Vain lisäys -tilassa lisätiedot Dataverse-taulukoista lisätään vastaavaan tiedosto-osioon Data Lake -tallennustilassa. Lisätietoja: Lisämääritysten asetukset Azure Synapse Linkissä
Milloin käytetään historiallisen muutosnäkymän Vain lisäys -tilaa?
Vain lisäys -tila on suositusvaihtoehto kirjoitettaessa Dataverse-taulukon tietoja Data Lake -tallennustilaan, etenkin jos tietomäärät ovat osioinnissa suuria usein muuttuvien tietoja vuoksi. Myös tämä yritysasiakkaiden yleisesti käyttämä suositusratkaisu. Tämän tilan voi valita käytettäväksi myös skenaarioissa, joissa tarkoitus on arvioida muutokset lisäävästi Dataversesta ja käsitellä muutokset ETL-, tekoäly- ja koneoppimisskenaarioissa. Vain lisäys -tila sisältää muutoslokin viimeisten muutosten tai samaan sijaintiin päivittämisen sijaan. Lisäksi se ottaa käyttöön useita aikasarjoja tekoälyskenaarioista, kuten historiallisiin arvoihin perustuvien ennusteiden tai ennakoinnin analyysin.
Miten voin noutaa kunkin tietueen uusimman rivin ja jättää pois poistetut rivit, kun vien tietoja vain lisäys -tilassa?
Vain lisäys -tilassa tulisi tunnistaa tietueen viimeisin versio samalla tunnuksella käyttämällä kohteita VersionNumber ja SinkModifiedOn sitten käyttää isDeleted=0 viimeisimmässä versiossa.
Miksi kaksoiskappaleita käytetään, kun tietoja viedään vain lisäys -tilassa?
Jos Azure Synapse Link for Dataverse ei saa Data Lake -tallennustilalta vahvistusta tietojen vahvistamisesta (johtuen esimerkiksi verkkoviiveestä), vain lisäys -tilassa Synapse Link yrittää uudelleen kyseisissä skenaarioissa ja vahvistaa tiedot uudelleen. Loppupään kulutuksesta tulisi tehdä joustava tätä skenaariota varten suodattamalla tiedot käyttämällä kohdetta SinkModifiedOn.
Mitä Dataverse-taulukoita vientiä ei tue?
Taulukoita, joissa ei ole käytössä muutosten seurantaa, ei tueta seuraavien järjestelmätaulukoiden lisäksi:
- Liite
- Kalenteri
- Calendarrule
Tukeeko Azure Synapse Link laskettuja sarakkeita?
Kyllä. Dataversessa laskettu sarake pitää vain kaavan tiedot, ja todellinen arvo riippuu perusentiteettisarakkeesta, jotta laskettu sarake päivitetään, jos ja vain jos kaikki laskettuihin sarakkeisiin liittyvät tiedot (perustaulukot) viedään Azure Synapse Linkin kautta.
Mitkä Dataverse-taulukot käyttävät vain lisäys -tilaa oletusarvoisesti?
Kaikki taulukot, joilla ei ole createdOn-kenttää, synkronoidaan käyttämällä vain lisäys -tilaa oletusarvoisesti. Tämä sisältää suhdetaulukoita sekä ActivityParty-taulukon.
Miksi Azure Synapse Link for Dataverse edellyttää kaikkien resurssien olevan samalla alueella ja mitä voin tehdä asian hyväksi?
Erinomaisen suorituskyvyn ja pienen viiveen varmistaminen lähtevän liikenteen maksujen estämisen lisäksi Synapse Link edellyttää kaikkien resurssien sijaitsevan samalla alueella. Jos käytät alueiden välistä skenaariota, voit
- siirtää Azure-resurssit ympäristön kanssa samalle alueelle.
- siirtää ympäristön samalle alueelle kuin Azure-resurssit ottamalla yhteyttä Microsoftin asiakastukeen.
- ottaa käyttöön Lukuoikeus – maantieteellisesti vikasietoiseksi hajautettu tallennus (RA-GRS) -ratkaisun Azure Data Lakessa ja replikoida Azure-tiedot läheiselle alueelle. Lisätietoja: Toissijaisen alueen tietojen lukuoikeus
- Käytä Azure Synapse -putkia tai Azure Data Factorya Azure-resurssien tietojen kopioimiseksi yhdeltä alueelta toisen alueen Azure-resursseihin.
Miksi näyttöön tulee virhesanoma - ei voi ladata kerralla, koska tiedosto on puutteellinen tai sitä ei voi lukea?
Dataversen tiedot voivat muuttua jatkuvasti luonti-, päivitys- ja poistotapahtumien kautta. Virheen syynä on se, että taustalla olevaa tiedostoa muutetaan, kun luet siitä tietoja. Jos taulukoissa on keskeytyksettä muutoksia, sinun on muutettava kulutusputkesi käyttämään tilannevedostietoja (jaetut taulukot) kulutukseen. Lisätietoja: Luo Azure Synapse Link for Dataverse Azure Synapse Workspacen avulla