Kiszolgáló nélküli SQL-készlet az Azure Synapse Analyticsben

Tip

Microsoft Fabric Data Warehouse egy nagyvállalati szintű relációs raktár egy Data Lake-alaprendszeren, jövőre kész architektúrával, beépített AI-vel és új funkciókkal. Ha még nem ismerkedik adattárházzal, kezdje a Fabric Data Warehouse. A meglévő dedikált SQL-készlet számítási feladatai frissíthetők Fabric az adatelemzés, a valós idejű elemzés és a jelentéskészítés új képességeinek eléréséhez.

Minden Azure Synapse Analytics-munkaterület kiszolgáló nélküli SQL-készletvégpontokkal rendelkezik, amelyekkel adatokat kérdezhet le az Azure Data Lake-ben (Parquet, Delta Lake, tagolt szövegformátumok), Azure Cosmos DB-ben vagy Dataverse-ben.

A kiszolgáló nélküli SQL-készlet az adattóban található adatokra irányuló lekérdezési szolgáltatás. Lehetővé teszi az adatokhoz való hozzáférést a következő funkciókon keresztül:

  • Ismerős T-SQL-szintaxis az adatok helyben történő lekérdezéséhez anélkül, hogy az adatokat speciális tárolóba kellene másolni vagy betölteni. További információért tekintse meg a T-SQL támogatását ismertető szakaszt.
  • Integrált kapcsolat a T-SQL-felületen keresztül, amely számos üzleti intelligenciát és alkalmi lekérdezési eszközt kínál, beleértve a legnépszerűbb illesztőprogramokat is. További információért tekintse meg az ügyféleszközöket ismertető szakaszt. További tudnivalókat a kiszolgáló nélküli Synapse SQL-készleteket bemutató videóban tekinthet meg.

A kiszolgáló nélküli SQL-készlet egy elosztott adatfeldolgozási rendszer, amely nagy méretű adatokhoz és számítási függvényekhez készült. A kiszolgáló nélküli SQL-készlet lehetővé teszi, hogy a számítási feladattól függően másodpercek és percek alatt elemezze a Big Data-adatokat. A beépített lekérdezésvégrehajtási hibatűrésnek köszönhetően a rendszer nagy megbízhatóságot és sikerességi arányt biztosít még a nagy adatkészleteket tartalmazó, hosszú ideig futó lekérdezésekhez is.

A Serverless SQL-készlet, mivel kiszolgáló nélküli, nem igényel infrastruktúra konfigurálását vagy fürtök karbantartását. A szolgáltatás alapértelmezett végpontja minden Azure Synapse-munkaterületen elérhető, így a munkaterület létrehozása után azonnal megkezdheti az adatok lekérdezését.

Az erőforrások fenntartása díjmentes. Csak a futtatott lekérdezések által feldolgozott adatokért kell fizetnie, ezért ez a modell egy valódi használatalapú fizetéses modell.

Ha az Apache Spark for Azure Synapse-t használja az adatfolyamban az adatok előkészítéséhez, tisztításához vagy bővítéséhez, a folyamat során létrehozott külső Spark-táblákat közvetlenül a kiszolgáló nélküli SQL-készletből kérdezheti le. A Private Link használatával a kiszolgáló nélküli SQL-készletvégpontot a felügyelt munkaterület virtuális hálózatába hozhatja.

Kiszolgáló nélküli SQL-készlet előnyei

Ha adatokat kell feltárnia a data lake-ben, elemzéseket kell kinyernie belőle, vagy optimalizálnia kell a meglévő adatátalakítási folyamatot, kihasználhatja a kiszolgáló nélküli SQL-készlet használatát. A következő forgatókönyvekhez használható:

  • Alapszintű felderítés és feltárás – A data lake-ben található különböző formátumú adatok (Parquet, CSV, JSON) gyors magyarázata, így megtervezheti az elemzések kinyerését.
  • Logikai adattárház – Relációs absztrakciót biztosít a nyers vagy eltérő adatokon anélkül, hogy áthelyezi és átalakítja az adatokat, így mindig naprakészen tekintheti meg az adatokat. További információ a logikai adattárház létrehozásáról.
  • Adatátalakítás – Egyszerű, méretezhető és teljesíthető módja a tóban lévő adatok T-SQL használatával történő átalakításának, így a bi-hez és más eszközökhöz adhatók, vagy betölthetők egy relációs adattárba (Synapse SQL-adatbázisok, Azure SQL Database stb.).

A különböző professzionális szerepkörök kihasználhatják a kiszolgáló nélküli SQL-készlet előnyeit:

  • adatmérnök megismerhetik a tavat, átalakíthatják és előkészíthetik az adatokat ezzel a szolgáltatással, és egyszerűsíthetik az adatátalakítási folyamataikat. További információkért tekintse meg ezt az oktatóanyagot.
  • A adattudós az olyan funkcióknak köszönhetően, mint az OPENROWSET és az automatikus sémakövetkeztetés, gyorsan meg tudják indokolni a tóban lévő adatok tartalmát és szerkezetét.
  • A adatelemző megismerhetik a adattudós vagy adatmérnök által létrehozott adatokat és Spark külső táblákat ismerős T-SQL-nyelv vagy kedvenc eszközeik használatával, amelyek kiszolgáló nélküli SQL-készlethez csatlakozhatnak.
  • A BI-szakemberek gyorsan létrehozhatnak Power BI-jelentéseket a tóban és a Spark-táblákban lévő adatokra.

Kiszolgáló nélküli SQL-készlet használatának megkezdése

A kiszolgáló nélküli SQL-készlet végpontja minden Azure Synapse-munkaterületen elérhető. Létrehozhat egy munkaterületet, és azonnal megkezdheti az adatok lekérdezését a jól ismert eszközökkel.

Győződjön meg arról, hogy az ajánlott eljárásokat alkalmazza a legjobb teljesítmény eléréséhez.

Ügyféleszközök

A kiszolgáló nélküli SQL-készlet lehetővé teszi a meglévő SQL alkalmi lekérdezési és üzletiintelligencia-eszközök használatát a data lake-be való koppintással. Mivel már ismert T-SQL-szintaxist biztosít, minden olyan eszköz, amely képes TDS-kapcsolatot létesíteni az SQL-ajánlatokkal, csatlakozhat és lekérdezheti a Synapse SQL-t. Csatlakozhat az Azure Data Studióhoz, és alkalmi lekérdezéseket futtathat, vagy csatlakozhat a Power BI-hoz, hogy percek alatt betekintést nyerjen.

T-SQL-támogatás

A kiszolgáló nélküli SQL-készlet T-SQL lekérdezési felületet kínál, amely bizonyos szempontból kissé ki van bővítve/bővítve, hogy a félig strukturált és strukturálatlan adatok lekérdezésével kapcsolatos élményekhez igazodjon. Emellett a T-SQL nyelv néhány aspektusa nem támogatott a kiszolgáló nélküli SQL-készlet kialakítása miatt, például a DML-funkciók jelenleg nem támogatottak.

  • A számítási feladatok jól ismert fogalmakkal rendszerezhetők:
  • Adatbázisok – a kiszolgáló nélküli SQL-készlet végpontja több adatbázissal is rendelkezhet.
  • Sémák – Az adatbázison belül egy vagy több objektum tulajdonjogi csoport, úgynevezett sémák is lehetnek.
  • Nézetek, tárolt eljárások, beágyazott táblaértékfüggvények
  • Külső erőforrások – adatforrások, fájlformátumok és táblák

A biztonság az alábbiak használatával kényszeríthető ki:

  • Bejelentkezések és felhasználók
  • Hitelesítő adatok a tárfiókokhoz való hozzáférés szabályozásához
  • Engedélyek engedélyezése, megtagadása és visszavonása objektumszintenként
  • Microsoft Entra-integráció

Támogatott T-SQL:

  • A teljes SELECT felület támogatott, beleértve az SQL-függvények többségét is
  • CETAS – KÜLSŐ TÁBLA LÉTREHOZÁSA AS SELECT
  • Csak a nézetekhez és a biztonsághoz kapcsolódó DDL-utasítások

A kiszolgáló nélküli SQL-készlet nem rendelkezik helyi tárolóval, csak metaadat-objektumokat tárol az adatbázisokban. Ezért az alábbi fogalmakhoz kapcsolódó T-SQL nem támogatott:

  • Táblák
  • Indítók
  • Anyagiasított nézetek
  • A nézetekhez és a biztonsághoz kapcsolódótól eltérő DDL-utasítások
  • DML-utasítások

Feljegyzés

A kiszolgáló nélküli SQL tár lekérdezései időtúllépéssel járnak. A számítási feladatra esetlegesen hatással lévő lekérdezési időtúllépéssel kapcsolatos további információkért tekintse meg a kiszolgáló nélküli SQL-készlet rendszerkorlátozásait. Jelenleg nem tudja módosítani az időkorlátot.

Bővítmények

A data lake-fájlokban található adatok lekérdezésének zökkenőmentessége érdekében a kiszolgáló nélküli SQL-készlet az alábbi képességek hozzáadásával kibővíti a meglévő OPENROWSET függvényt :

Több fájl vagy mappa lekérdezése

Lekérdezés PARQUET fájlformátuma

Lekérdezés DELTA formátuma

Különböző tagolt szövegformátumok (egyéni mező terminátorával, sorkifejezővel, escape karakterrel)

Azure Cosmos DB elemzési tár

Az oszlopok kiválasztott részhalmazának olvasása

Sémakövetkeztetés

fájlnév függvény

filepath függvény

Összetett típusok és beágyazott vagy ismétlődő adatstruktúrák használata

Biztonság

A kiszolgáló nélküli SQL-készlet mechanizmusokat kínál az adatokhoz való hozzáférés biztonságossá tételéhez.

Microsoft Entra-integráció és többtényezős hitelesítés

A kiszolgáló nélküli SQL-készlet lehetővé teszi az adatbázis-felhasználó és más Microsoft-szolgáltatások identitásainak központi kezelését a Microsoft Entra-integrációval. Ez a funkció egyszerűsíti az engedélyek kezelését és fokozza a biztonságot. A Microsoft Entra ID támogatja a többtényezős hitelesítést (MFA) az adatok és az alkalmazások biztonságának növelése érdekében, miközben egyetlen bejelentkezési folyamatot támogat.

Hitelesítés

A kiszolgáló nélküli SQL-készlet hitelesítése azt jelenti, hogy a felhasználók hogyan igazolják identitásukat a végponthoz való csatlakozáskor. Kétféle hitelesítés támogatott:

  • SQL-hitelesítés

    Ez a hitelesítési módszer felhasználónevet és jelszót használ.

  • Microsoft Entra-hitelesítés:

    Ez a hitelesítési módszer a Microsoft Entra ID által felügyelt identitásokat használja. A Microsoft Entra-felhasználók számára engedélyezhető a többtényezős hitelesítés. Amikor csak lehet, használja az Active Directory-hitelesítést (beépített biztonság).

Engedélyezés

Az engedélyezés azt jelenti, hogy a felhasználó mit tehet egy kiszolgáló nélküli SQL-készlet adatbázisában, és a felhasználói fiók adatbázis-szerepkör-tagságai és objektumszintű engedélyei vezérlik.

Ha SQL-hitelesítést használ, az SQL-felhasználó csak kiszolgáló nélküli SQL-készletben létezik, és az engedélyek hatóköre a kiszolgáló nélküli SQL-készlet objektumaira terjed ki. Más szolgáltatásokban (például az Azure Storage-ban) nem biztosítható biztonságos objektumokhoz való hozzáférés közvetlenül az SQL-felhasználó számára, mivel csak kiszolgáló nélküli SQL-készlet hatókörében létezik. Az SQL-felhasználónak a fájlok eléréséhez az egyik támogatott engedélyezési típust kell használnia.

Ha Microsoft Entra-hitelesítést használ, a felhasználó bejelentkezhet a kiszolgáló nélküli SQL-készletbe és más szolgáltatásokba, például az Azure Storage-ba, és engedélyeket adhat a Microsoft Entra-felhasználónak.

Hozzáférés tárfiókokhoz

A kiszolgáló nélküli SQL-készlet szolgáltatásba bejelentkezett felhasználónak engedélyeznie kell a fájlok elérését és lekérdezését az Azure Storage-ban. A kiszolgáló nélküli SQL-készlet a következő engedélyezési típusokat támogatja:

  • A megosztott hozzáférésű jogosultságkód (SAS) delegált hozzáférést biztosít a tárfiók erőforrásaihoz. Sas használatával hozzáférést biztosíthat az ügyfeleknek a tárfiók erőforrásaihoz a fiókkulcsok megosztása nélkül. Az SAS részletes vezérlést biztosít az SAS-sel rendelkező ügyfelek számára biztosított hozzáférés típusa felett: érvényességi időköz, megadott engedélyek, elfogadható IP-címtartomány, elfogadható protokoll (https/http).

  • A felhasználói identitás (más néven átengedés) olyan engedélyezési típus, amelyben a kiszolgáló nélküli SQL-készletbe bejelentkezett Microsoft Entra-felhasználó identitását használják az adatokhoz való hozzáférés engedélyezéséhez. Az adatok elérése előtt az Azure Storage-rendszergazdának engedélyeket kell adnia a Microsoft Entra-felhasználónak az adatok eléréséhez. Ez az engedélyezési típus a kiszolgáló nélküli SQL-készletbe bejelentkezett Microsoft Entra-felhasználót használja, ezért az SQL-felhasználótípusok esetében nem támogatott.

  • A munkaterületidentitás olyan engedélyezési típus, amelyben a Synapse-munkaterület identitása az adatokhoz való hozzáférés engedélyezésére szolgál. Az adatok elérése előtt az Azure Storage-rendszergazdának engedélyeket kell adnia a munkaterületi identitáshoz az adatok eléréséhez.

Hozzáférés az Azure Cosmos DB-hez

Az Azure Cosmos DB elemzési tár eléréséhez kiszolgálószintű vagy adatbázis-hatókörű hitelesítő adatokat kell létrehoznia az Azure Cosmos DB-fiók írásvédett kulcsával.

Következő lépések

A végpontkapcsolattal és a fájlok lekérdezésével kapcsolatos további információk az alábbi cikkekben találhatók:

  • Last updated on