CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT (CETAS) (Transact-SQL)

S’applique à : SQL Server 2022 (16.x) et version ultérieure du système de plateforme Azure Synapse Analytics Analytics (PDW)

Crée une table externe, puis exporte en parallèle les résultats d’une instruction Transact-SQL SELECT.

• Azure Synapse Analytics et Analytics Platform System prennent en charge Hadoop ou le Stockage Blob Azure.
• SQL Server 2022 (16.x) et versions ultérieures prennent en charge CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT (CETAS) pour créer une table externe, puis exporter en parallèle le résultat d’une instruction Transact-SQL SELECT vers Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2, un compte de stockage Azure V2 et un stockage d’objets compatible S3.

Notes

Les fonctionnalités et la sécurité de CETAS pour Azure SQL Managed Instance sont différentes de SQL Server ou d’Azure Synapse Analytics. Pour plus d’informations, consultez la version Azure SQL Managed Instance de CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT.

Notes

Les fonctionnalités et la sécurité de CETAS pour les pools serverless dans Azure Synapse Analytics sont différentes de SQL Server. Pour plus d’informations, consultez CETAS avec Synapse SQL.

Conventions de la syntaxe Transact-SQL

Syntaxe

CREATE EXTERNAL TABLE { [ [ database_name . [ schema_name ] . ] | schema_name . ] table_name }
    [ (column_name [ , ...n ] ) ]
    WITH (
        LOCATION = 'hdfs_folder' | '<prefix>://<path>[:<port>]' ,
        DATA_SOURCE = external_data_source_name ,
        FILE_FORMAT = external_file_format_name
        [ , <reject_options> [ , ...n ] ]
    )
    AS <select_statement>
[;]

<reject_options> ::=
{
    | REJECT_TYPE = value | percentage
    | REJECT_VALUE = reject_value
    | REJECT_SAMPLE_VALUE = reject_sample_value
}

<select_statement> ::=
    [ WITH <common_table_expression> [ , ...n ] ]
    SELECT <select_criteria>

Arguments

[ [ database_name . [ schema_name ] . ] | schema_name . ] table_name

Nom (composé d’une à trois parties) de la table à créer dans la base de données. Pour une table externe, la base de données relationnelle ne stocke que ses métadonnées.

[ ( column_name [ ,...n ] ) ]

Nom d’une colonne de table.

LOCATION

S’applique à : Azure Synapse Analytics et Analytics Platform System

'hdfs_folder'**
Spécifie l’emplacement dans lequel écrire les résultats de l’instruction SELECT exécutée sur la source de données externes. L’emplacement correspond à un nom de dossier et peut inclure un chemin relatif au dossier racine du cluster Hadoop ou du stockage blob Azure. PolyBase crée le chemin et le dossier s’ils n’existent pas déjà.

Les fichiers externes sont écrits dans hdfs_folder et sont nommés QueryID_date_time_ID.format, où ID est un identificateur incrémentiel et format est le format des données exportées. par exemple QID776_20160130_182739_0.orc.

LOCATION doit pointer vers un dossier et se terminer par /, par exemple aggregated_data/.

S’applique à : SQL Server 2022 (16.x) et versions ultérieures

prefix://path[:port] fournit le protocole de connectivité (préfixe), le chemin et éventuellement le port pour la source de données externe, où le résultat de l’instruction SELECT est écrit.

Si la destination est un stockage d’objets compatible S3, un compartiment doit d’abord exister, mais PolyBase peut créer des sous-dossiers si nécessaire. SQL Server 2022 (16.x) prend en charge Azure Data Lake Storage Gen2, les comptes Stockage Azure V2 et le stockage d’objets compatible S3. Les fichiers ORC ne sont actuellement pas pris en charge.

DATA_SOURCE = external_data_source_name

Spécifie le nom de l’objet de source de données externe contenant l’emplacement dans lequel les données externes sont stockées ou vont être stockées. L’emplacement est soit un cluster Hadoop Cluster, soit un stockage blob Azure. Pour créer une source de données externe, utilisez CREATE EXTERNAL DATA SOURCE (Transact-SQL).

FILE_FORMAT = external_file_format_name

Spécifie le nom de l’objet de format de fichier externe qui contient le format du fichier de données externe. Pour créer un format de fichier externe, utilisez CREATE EXTERNAL FILE FORMAT (Transact-SQL).

Options REJECT

Les options REJECT ne s’appliquent pas au moment où l’instruction CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT est exécutée. Ici, les options sont spécifiées pour que la base de données puisse les utiliser ultérieurement, lors de l’importation des données à partir de la table externe. Plus tard, quand l’instruction CREATE TABLE AS SELECT sélectionnera des données dans la table externe, la base de données utilisera les options REJECT pour déterminer le nombre ou le pourcentage de lignes dont l’importation peut échouer avant que l’importation ne soit arrêtée.

• REJECT_VALUE = reject_value

  Spécifie la valeur ou le pourcentage de lignes dont l’importation peut échouer avant que l’importation ne soit arrêtée.

• REJECT_TYPE = value | percentage

  Indique si l’option REJECT_VALUE est une valeur littérale ou un pourcentage.

  • value

    Utilisé si REJECT_VALUE est une valeur littérale, et non un pourcentage. La base de données cesse d’importer des lignes du fichier de données externe lorsque le nombre de lignes ayant échoué dépasse la valeur de reject_value.

    Par exemple, si REJECT_VALUE = 5 et REJECT_TYPE = value, la base de données cesse d’importer des lignes au bout de cinq lignes dont l’importation a échoué.

  • percentage

    Utilisé si REJECT_VALUE est un pourcentage, et non une valeur littérale. La base de données cesse d’importer des lignes du fichier de données externe lorsque le pourcentage (percentage) de lignes ayant échoué dépasse la valeur de reject_value. Le pourcentage de lignes ayant échoué est calculé à intervalles. Valide uniquement dans les pools SQL dédiés lorsque TYPE=HADOOP.

• REJECT_SAMPLE_VALUE = reject_sample_value

  Nécessaire lorsque REJECT_TYPE = percentage. Spécifie le nombre de lignes qu’il faut tenter d’importer avant que la base de données ne recalcule le pourcentage de lignes ayant échoué.

  Par exemple, si REJECT_SAMPLE_VALUE = 1000, la base de données calcule le pourcentage de lignes ayant échoué après avoir tenté d’importer 1 000 lignes à partir du fichier de données externe. Si le pourcentage de lignes ayant échoué est inférieur à la valeur de reject_value, la base de données tente de charger 1 000 autres lignes. La base de données continue de recalculer le pourcentage de lignes ayant échoué après avoir tenté d’importer chacune des 1 000 lignes supplémentaires.

  Notes

  Comme la base de données calcule le pourcentage de lignes ayant échoué à intervalles, le pourcentage de lignes ayant échoué peut dépasser la valeur de reject_value.

  Exemple :

  Cet exemple montre comment les trois options REJECT interagissent les unes avec les autres. Par exemple, si REJECT_TYPE = percentage, REJECT_VALUE = 30, REJECT_SAMPLE_VALUE = 100, le scénario suivant peut se produire :

  • La base de données tente de charger les 100 premières lignes, dont 25 ne sont pas importées et 75 sont importées.
  • Le pourcentage de lignes ayant échoué qui est obtenu est de 25 %, ce qui est inférieur à la valeur de rejet de 30 %. Par conséquent,il n’est pas nécessaire de stopper le chargement.
  • La base de données tente de charger les 100 lignes suivantes. Cette fois-ci, 25 sont importées et 75 ne sont pas importées.
  • Le pourcentage de lignes ayant échoué est recalculé et on obtient 50 %. Le pourcentage de lignes ayant échoué a donc dépassé la valeur de rejet de 30 %.
  • Le chargement échoue après la tentative d’importation de 200 lignes et l’échec de 50 % d’entre elles, ce qui est supérieur à la limite de 30 % spécifiée.

WITH common_table_expression

Spécifie un jeu de résultats nommé temporaire, désigné par le terme d'expression de table commune (CTE, Common Table Expression). Pour plus d’informations, consultez WITH common_table_expression (Transact-SQL).

SELECT <select_criteria>

Remplit la nouvelle table avec les résultats d’une instruction SELECT. select_criteria correspond au corps de l’instruction SELECT qui détermine les données qui sont copiées dans la nouvelle table. Pour plus d’informations sur les instructions SELECT, consultez SELECT (Transact-SQL).

Notes

La clause ORDER BY dans SELECT n’a aucun effet sur CETAS.

Options de colonne

• column_name [ ,...n ]

  Les noms de colonne n’autorisent pas les options de colonne mentionnées dans CREATE TABLE. À la place, vous pouvez fournir une liste facultative d’un ou plusieurs noms de colonne pour la nouvelle table. Les colonnes de la nouvelle table utilisent les noms que vous spécifiez. Quand vous spécifiez des noms de colonne, le nombre de colonnes figurant dans la liste de colonnes doit correspondre au nombre de colonnes figurant dans les résultats de l’instruction select. Si vous ne spécifiez pas de noms de colonnes, la nouvelle table cible utilise ceux qui figurent dans les résultats de l’instruction SELECT.

  Vous ne pouvez spécifier aucune autre option de colonne comme les types de données, le classement ou la possibilité de valeur NULL. Chacun de ces attributs est dérivé des résultats de l’instruction SELECT. Cependant, vous pouvez utiliser l’instruction SELECT pour modifier les attributs. Pour obtenir un exemple, consultez Utiliser CETAS pour modifier des attributs de colonne.

Autorisations

Pour exécuter cette commande, les utilisateurs de la base de données ont besoin des autorisations ou appartenances suivantes :

• Autorisation ALTER SCHEMA pour le schéma local devant contenir la nouvelle table ou appartenance au rôle de base de données fixe db_ddladmin.
• Autorisation CREATE TABLE ou appartenance au rôle de base de données fixe db_ddladmin
• Autorisation SELECT pour les objets référencés dans select_criteria.

La connexion a besoin de toutes ces autorisations :

• ADMINISTER BULK OPERATIONS
• ALTER ANY EXTERNAL DATA SOURCE
• ALTER ANY EXTERNAL FILE FORMAT
• En général, vous devez disposer d’autorisations permettant de lister le contenu des dossiers et d’écrire dans le dossier LOCATION pour CETAS.
• Dans Azure Synapse Analytics et Analytics Platform System, l’autorisation d’écriture est nécessaire pour lire et écrire dans le dossier externe du cluster Hadoop ou du Stockage Azure Blob.
• Dans SQL Server 2022 (16.x), il est également nécessaire de définir des autorisations appropriées sur l’emplacement externe. L’autorisation d’écriture est nécessaire pour générer les données à l’emplacement LOCATION, et l’autorisation de lecture pour y accéder.
• Pour Stockage Blob Azure et Azure Data Lake Gen2, le jeton SHARED ACCESS SIGNATURE doit disposer des privilèges suivants sur le conteneur : Lecture, Écriture, Liste, Création.
• Pour le Stockage Blob Azure, la case Allowed Services : Blob doit être cochée pour générer le jeton SAS.
• Pour Azure Data Lake Gen2, les cases Allowed Services : Container et Object doivent être cochées pour générer le jeton SAS.

Important

L’autorisation ALTER ANY EXTERNAL DATA SOURCE accorde à n’importe quel principal la possibilité de créer et de modifier tout objet de source de données externe. Par conséquent, elle permet également d’accéder à toutes les informations d’identification délimitées à la base de données. Cette autorisation doit être considérée comme fournissant des privilèges très élevés et doit être accordée uniquement aux principaux de confiance du système.

Gestion des erreurs

Lorsque CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT exporte des données vers un fichier texte délimité, aucun fichier de rejet n’est disponible pour les lignes dont l’exportation échoue.

Lorsque vous créez la table externe, la base de données tente de se connecter à l’emplacement externe. En cas d’échec de la connexion, la commande échoue et la table externe n’est pas créée. L’échec de la commande peut prendre plusieurs minutes, car la base de données tente de se connecter au moins trois fois.

Si CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT est annulé ou échoue, la base de données effectue une tentative de suppression des nouveaux fichiers et des dossiers déjà créés dans la source de données externe.

Dans Azure Synapse Analytics et Analytics Platform System, la base de données signale les erreurs Java qui se produisent sur la source de données externe pendant l’exportation de données.

Notes

Une fois l’instruction CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT terminée, vous pouvez exécuter des requêtes Transact-SQL sur la table externe. Ces opérations importent des données dans la base de données pendant toute la durée de la requête, à moins que les données ne soient importées à l’aide de l’instruction CREATE TABLE AS SELECT.

Le nom et la définition de la table externe sont stockés dans les métadonnées de la base de données. Les données sont stockées dans la source de données externe.

L’instruction CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT crée toujours une table non partitionnée, même si la table source est partitionnée.

Pour SQL Server 2022 (16.x), l’option allow polybase export doit être activée à l’aide de sp_configure. Pour plus d’informations, consultez Définir allow polybase export l’option de configuration.

Pour les plans de requête dans Azure Synapse Analytics et Analytics Platform System, créé avec EXPLAIN, la base de données utilise ces opérations de plan de requête pour les tables externes : déplacement aléatoire externe, déplacement de diffusion externe, déplacement de partition externe.

Dans Analytics Platform System, l’un des prérequis à la création d’une table externe est que la connectivité Hadoop doit être configurée par l’administrateur de l’appliance. Pour plus d’informations, consultez « Configurer la connectivité aux données externes (Analytics Platform System) » dans la documentation Analytics Platform System, que vous pouvez télécharger dans le centre de téléchargement Microsoft.

Limitations et restrictions

Comme les données de la table externe sont situées en dehors de la base de données, les opérations de sauvegarde et de restauration fonctionnent uniquement sur les données stockées dans la base de données. De ce fait, seules les métadonnées sont sauvegardées et restaurées.

La base de données ne vérifie pas la connexion à la source de données externe lorsque vous restaurez une sauvegarde de base de données contenant une table externe. Si la source d’origine n’est pas accessible, la restauration de métadonnées de la table externe est quand même effectuée, mais les opérations SELECT sur la table externe échouent.

La base de données ne garantit pas la cohérence des données entre la base de données et les données externes. Vous seul êtes responsable de maintenir la cohérence entre les données externes et la base de données.

Les opérations DML ne sont pas prises en charge avec les tables externes. Par exemple, vous ne pouvez pas utiliser les instructions Transact-SQL update, insert ou delete pour modifier les données externes.

CREATE TABLE, DROP TABLE, CREATE STATISTICS, DROP STATISTICS, CREATE VIEW et DROP VIEW sont les seules opérations DDL qui sont autorisées avec les tables externes.

Limitations et restrictions pour Azure Synapse Analytics

• Dans les pools SQL dédiés Azure Synapse Analytics et Analytics Platform System, PolyBase peut consommer un maximum de 33 000 fichiers par dossier lors de l’exécution de 32 requêtes PolyBase simultanées. Ce nombre maximal inclut les fichiers et les sous-dossiers de chaque dossier HDFS. Si le degré de concurrence est inférieur à 32, un utilisateur peut exécuter des requêtes PolyBase sur des dossiers dans des systèmes HDFS contenant plus de 33 000 fichiers. Nous recommandons aux utilisateurs de Hadoop et PolyBase de raccourcir au maximum les chemins de fichiers et de ne pas utiliser plus de 30 000 fichiers par dossier HDFS. Lorsque trop de fichiers sont référencés, une exception d’insuffisance de mémoire JVM est levée.

• Dans les pools SQL serverless, les tables externes ne peuvent pas être créées à un emplacement où figurent actuellement des données. Pour réutiliser un emplacement qui a été utilisé pour stocker des données, l’emplacement doit être supprimé manuellement sur ADLS. Pour plus d’informations sur les limitations et les meilleures pratiques, consultez Meilleures pratiques en matière d’optimisation des filtres.

Dans les pools SQL dédiés Azure Synapse Analytics et Analytics Platform System, lorsque CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT sélectionne des données à partir d’un RCFile, les valeurs de colonne du RCFile ne doivent pas contenir le caractère barre verticale (|).

SET ROWCOUNT (Transact-SQL) n’a aucun effet sur CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT. Pour obtenir un comportement similaire, utilisez TOP (Transact-SQL).

Pour connaître les limitations des noms de fichier, consultez Nommage et référence des conteneurs, blobs et métadonnées.

Erreurs de caractère

Les caractères suivants présents dans les données peuvent entraîner des erreurs, notamment des enregistrements rejetés avec CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT sur des fichiers Parquet.

Dans Azure Synapse Analytics et Analytics Platform System, cela s’applique également aux fichiers ORC.

• |
• " (guillemet)
• \r\n
• \r
• \n

Pour utiliser CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT avec ces caractères, vous devez d’abord exécuter l’instruction CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT pour exporter les données vers des fichiers texte délimités, avant de les convertir en fichiers Parquet ou ORC à l’aide d’un outil externe.

Utilisation de parquet

Lorsque vous utilisez des fichiers parquet, CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT génère un fichier parquet par processeur disponible, jusqu’au degré maximal configuré de parallélisme (MAXDOP). Chaque fichier peut atteindre 190 Go, après quoi SQL Server génère d’autres fichiers Parquet en fonction des besoins.

L’indicateur de requête OPTION (MAXDOP n) n’affecte que la partie SELECT de CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT, il n’a pas d’influence sur la quantité de fichiers parquet. Seul MAXDOP au niveau de la base de données et MAXDOP au niveau de l’instance est pris en compte.

Verrouillage

Applique un verrou partagé sur l’objet SCHEMARESOLUTION.

Types de données prises en charge

CETAS peut être utilisé pour stocker les jeux de résultats avec les types de données SQL suivants :

• binary
• varbinary
• char
• varchar
• nchar
• NVARCHAR
• smalldate
• Date
• DATETIME
• datetime2
• datetimeoffset
• time
• Décimal
• numeric
• float
• real
• bigint
• TINYINT
• SMALLINT
• int
• bigint
• bit
• money
• smallmoney

Exemples

R. Créer une table Hadoop à l’aide de CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT

S’applique à : Azure Synapse Analytics et Analytics Platform System

L’exemple suivant crée une nouvelle table externe nommée hdfsCustomer qui utilise les définitions de colonne et les données de la table source dimCustomer.

La définition de la table est stockée dans la base de données, et les résultats de l’instruction SELECT sont exportés dans le fichier /pdwdata/customer.tbl au sein de la source de données externe Hadoop customer_ds. Le fichier est mis en forme selon le format de fichier externe customer_ff.

Le nom de fichier est généré par la base de données et contient l’ID de requête pour faciliter l’alignement du fichier sur la requête qui l’a généré.

Le chemin hdfs://xxx.xxx.xxx.xxx:5000/files/ qui précède le répertoire Client doit déjà exister. Si le répertoire Customer n’existe pas, la base de données le crée.

Notes

Cet exemple spécifie 5000. Si le port n’est pas spécifié, la base de données utilise le port 8020 comme port par défaut.

L’emplacement et le nom de fichier Hadoop résultants seront : hdfs:// xxx.xxx.xxx.xxx:5000/files/Customer/ QueryID_YearMonthDay_HourMinutesSeconds_FileIndex.txt..

-- Example is based on AdventureWorks
CREATE EXTERNAL TABLE hdfsCustomer
    WITH (
            LOCATION = '/pdwdata/customer.tbl',
            DATA_SOURCE = customer_ds,
            FILE_FORMAT = customer_ff
            ) AS

SELECT *
FROM dimCustomer;
GO

B. Utiliser un indicateur de requête avec CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT

S’applique à : Azure Synapse Analytics et Analytics Platform System

Cette requête présente la syntaxe de base pour utiliser un indicateur de jointure de requête avec l’instruction CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT. Une fois la requête envoyée, la base de données utilise la stratégie de jointure hachée pour générer le plan de requête. Pour plus d’informations sur les indicateurs de jointure et la clause OPTION, voir Clause OPTION (Transact-SQL).

Notes

Cet exemple spécifie 5000. Si le port n’est pas spécifié, la base de données utilise le port 8020 comme port par défaut.

-- Example is based on AdventureWorks
CREATE EXTERNAL TABLE dbo.FactInternetSalesNew
    WITH (
            LOCATION = '/files/Customer',
            DATA_SOURCE = customer_ds,
            FILE_FORMAT = customer_ff
            ) AS

SELECT T1.*
FROM dbo.FactInternetSales T1
INNER JOIN dbo.DimCustomer T2
    ON (T1.CustomerKey = T2.CustomerKey)
OPTION (HASH JOIN);
GO

C. Utiliser CETAS pour modifier des attributs de colonne

S’applique à : Azure Synapse Analytics et Analytics Platform System

Cet exemple utilise CETAS pour modifier des types de données, la possibilité de valeur NULL et le classement pour plusieurs colonnes dans la table FactInternetSales.

-- Example is based on AdventureWorks
CREATE EXTERNAL TABLE dbo.FactInternetSalesNew
    WITH (
            LOCATION = '/files/Customer',
            DATA_SOURCE = customer_ds,
            FILE_FORMAT = customer_ff
            ) AS

SELECT T1.ProductKey AS ProductKeyNoChange,
    T1.OrderDateKey AS OrderDate,
    T1.ShipDateKey AS ShipDate,
    T1.CustomerKey AS CustomerKeyNoChange,
    T1.OrderQuantity AS Quantity,
    T1.SalesAmount AS MONEY
FROM dbo.FactInternetSales T1
INNER JOIN dbo.DimCustomer T2
    ON (T1.CustomerKey = T2.CustomerKey)
OPTION (HASH JOIN);
GO

D. Utiliser CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT exportant des données en tant que parquet

S’applique à : SQL Server 2022 (16.x)

L'exemple suivant crée une nouvelle table externe nommée ext_sales, qui utilise les données de la table SalesOrderDetail sur AdventureWorks2022. L’option de configuration allow polybase export doit être activée.

Le résultat de l’instruction SELECT est enregistré sur un stockage d’objets compatible S3 précédemment configuré et nommé s3_eds, et les informations d’identification appropriées sont créées en tant que s3_dsc. L’emplacement du fichier Parquet sera <ip>:<port>/cetas/sales.parquet l’emplacement où cetas est le compartiment de stockage créé précédemment.

Notes

Le format delta est actuellement pris en charge uniquement en lecture seule.

-- Credential to access the S3-compatible object storage
CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL s3_dsc
    WITH IDENTITY = 'S3 Access Key',
        SECRET = '<accesskeyid>:<secretkeyid>'
GO

-- S3-compatible object storage data source
CREATE EXTERNAL DATA SOURCE s3_eds
    WITH (
            LOCATION = 's3://<ip>:<port>',
            CREDENTIAL = s3_dsc
            )

-- External File Format for PARQUET
CREATE EXTERNAL FILE FORMAT ParquetFileFormat
    WITH (FORMAT_TYPE = PARQUET);
GO

CREATE EXTERNAL TABLE ext_sales
    WITH (
            LOCATION = '/cetas/sales.parquet',
            DATA_SOURCE = s3_eds,
            FILE_FORMAT = ParquetFileFormat
            ) AS

SELECT *
FROM AdventureWorks2022.[Sales].[SalesOrderDetail];
GO

E. Utiliser CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT de la table delta vers Parquet

S’applique à : SQL Server 2022 (16.x)

L’exemple suivant crée une table externe nommée Delta_to_Parquet, qui utilise le type de données de table delta situé dans un stockage d’objets compatible S3 nommé s3_delta et écrit le résultat dans une autre source de données nommée s3_parquet en tant que fichier Parquet. Pour cela, l’exemple utilise la commande OPENROWSET. L’option de configuration allow polybase export doit être activée.

-- External File Format for PARQUET
CREATE EXTERNAL FILE FORMAT ParquetFileFormat
    WITH (FORMAT_TYPE = PARQUET);
GO

CREATE EXTERNAL TABLE Delta_to_Parquet
    WITH (
            LOCATION = '/backup/sales.parquet',
            DATA_SOURCE = s3_parquet,
            FILE_FORMAT = ParquetFileFormat
            ) AS

SELECT *
FROM OPENROWSET(BULK '/delta/sales_fy22/', FORMAT = 'DELTA', DATA_SOURCE = 's3_delta') AS [r];
GO

F. Utiliser CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT avec une vue comme source

S’applique à : pools SQL serverless Azure Synapse Analytics et pools SQL dédiés.

Dans cet exemple, nous pouvons voir un exemple de code de modèle pour l’écriture de CETAS avec une vue définie par l’utilisateur comme source, à l’aide de l’identité managée comme authentification et wasbs:.

CREATE DATABASE [<mydatabase>];
GO

USE [<mydatabase>];
GO

CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = '<strong password>';

CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL [WorkspaceIdentity] WITH IDENTITY = 'managed identity';
GO

CREATE EXTERNAL FILE FORMAT [ParquetFF] WITH (
    FORMAT_TYPE = PARQUET,
    DATA_COMPRESSION = 'org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec'
);
GO

CREATE EXTERNAL DATA SOURCE [SynapseSQLwriteable] WITH (
    LOCATION = 'wasbs://<mystoageaccount>.dfs.core.windows.net/<mycontainer>/<mybaseoutputfolderpath>',
    CREDENTIAL = [WorkspaceIdentity]
);
GO

CREATE EXTERNAL TABLE [dbo].[<myexternaltable>] WITH (
        LOCATION = '<myoutputsubfolder>/',
        DATA_SOURCE = [SynapseSQLwriteable],
        FILE_FORMAT = [ParquetFF]
) AS
SELECT * FROM [<myview>];
GO

G. Utiliser CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT avec une vue comme source

S’applique à : pools SQL serverless Azure Synapse Analytics et pools SQL dédiés.

Dans cet exemple, nous pouvons voir un exemple de code de modèle pour l’écriture de CETAS avec une vue définie par l’utilisateur comme source, à l’aide de l’identité managée comme authentification et https:.

CREATE DATABASE [<mydatabase>];
GO

USE [<mydatabase>];
GO

CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = '<strong password>';

CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL [WorkspaceIdentity] WITH IDENTITY = 'managed identity';
GO

CREATE EXTERNAL FILE FORMAT [ParquetFF] WITH (
    FORMAT_TYPE = PARQUET,
    DATA_COMPRESSION = 'org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec'
);
GO

CREATE EXTERNAL DATA SOURCE [SynapseSQLwriteable] WITH (
    LOCATION = 'https://<mystoageaccount>.dfs.core.windows.net/<mycontainer>/<mybaseoutputfolderpath>',
    CREDENTIAL = [WorkspaceIdentity]
);
GO

CREATE EXTERNAL TABLE [dbo].[<myexternaltable>] WITH (
        LOCATION = '<myoutputsubfolder>/',
        DATA_SOURCE = [SynapseSQLwriteable],
        FILE_FORMAT = [ParquetFF]
) AS
SELECT * FROM [<myview>];
GO

Étapes suivantes

• CREATE EXTERNAL DATA SOURCE (Transact-SQL)
• CREATE EXTERNAL FILE FORMAT (Transact-SQL)
• CREATE EXTERNAL TABLE (Transact-SQL)
• CREATE TABLE (Azure Synapse Analytics, Parallel Data Warehouse)
• CREATE TABLE AS SELECT (Azure Synapse Analytics)
• DROP TABLE (Transact-SQL)
• ALTER TABLE (Transact-SQL)