Rövid útmutató: Új tóadatbázis létrehozása adatbázissablonok használatával

Ez a rövid útmutató teljes mintaforgatókönyvet nyújt arról, hogyan alkalmazhat adatbázissablonokat egy tóadatbázis létrehozásához, hogyan igazíthatja az adatokat az új modellhez, és hogyan elemezheti az adatokat az integrált felületen.

Előfeltételek

• Legalább a Synapse felhasználói szerepkör engedélyére van szükség egy lake-adatbázissablon katalógusból való felfedezéséhez.
• A Synapse-rendszergazda vagy a Synapse-közreműködő engedélyére van szükség a Azure Synapse munkaterületen egy tóadatbázis létrehozásához.
• A Data Lake-en a Storage Blob Data Contributor engedélyére van szükség a Tábla létrehozása a Data Lake-ből beállítás használatakor.

Tóadatbázis létrehozása adatbázissablonokból

Az új adatbázissablonok funkcióval létrehozhat egy tóadatbázist, amellyel konfigurálhatja az adatmodellt az adatbázishoz.

Esetünkben az adatbázissablont Retail fogjuk használni, és a következő entitásokat választjuk ki:

• RetailProduct – A termék minden olyan termék, amelyet kínálhat egy olyan piacnak, amely kielégítheti a potenciális ügyfelek igényeit. Ez a termék a hozzá társított összes fizikai, pszichológiai, szimbolikus és szolgáltatásattribútum összege.
• Tranzakció – A végrehajtható munka vagy az ügyféltevékenység legalacsonyabb szintje. A tranzakció egy vagy több különálló eseményből áll.
• TransactionLineItem – Egy tranzakció összetevői termék és mennyiség szerinti bontásban, sortételenként egy.
• Fél – A fél a vállalkozást érdeklő magánszemély, szervezet, jogi személy, társadalmi szervezet vagy üzleti egység.
• Ügyfél – Az ügyfél olyan magánszemély vagy jogi személy, aki vagy amely terméket vagy szolgáltatást vásárolt vagy vásárolt.
• Csatorna – A csatorna olyan eszköz, amellyel termékeket vagy szolgáltatásokat adnak el és/vagy terjesztenek.

Az entitások megkeresésének legegyszerűbb módja a táblákat tartalmazó különböző üzleti területek feletti keresőmező használata.

Lake-adatbázis konfigurálása

Az adatbázis létrehozása után győződjön meg arról, hogy a tárfiók és a fájlútvonal olyan helyre van beállítva, ahol tárolni szeretné az adatokat. Az elérési út alapértelmezés szerint az Azure Synapse Analyticsben található elsődleges tárfiókra lesz beállítva, de igény szerint módosítható.

Ha menteni szeretné az elrendezést, és elérhetővé szeretné tenni az Azure Synapse belül, tegye közzé az összes módosítást. Ez a lépés befejezi a tóadatbázis beállítását, és elérhetővé teszi az Azure Synapse Analytics és azon kívüli összes összetevő számára.

Adatok betöltése tóadatbázisba

Az adatok tóadatbázisba való betöltéséhez kód nélküli adatfolyam-leképezéseket tartalmazó folyamatokat hajthat végre, amelyek munkaterület-ADATBÁZIS-összekötővel rendelkeznek az adatok közvetlenül az adatbázistáblába való betöltéséhez. Az interaktív Spark-jegyzetfüzetekkel adatokat is betölthet a lake-adatbázistáblákba:

%%sql
INSERT INTO `retail_mil`.`customer` VALUES (1,date('2021-02-18'),1022,557,101,'Tailspin Toys (Head Office)','Waldemar Fisar',90410,466);

Adatok lekérdezése

A tóadatbázis létrehozása után különböző módokon kérdezhetők le az adatok. Jelenleg a kiszolgáló nélküli SQL-készletekben lévő SQL-adatbázisok támogatottak, és automatikusan megértik az újonnan létrehozott lake-adatbázis formátumát.

SELECT TOP (100) [ProductId]
,[ProductName]
,[ProductDescription]
,[ProductInternalName]
,[ItemSku]
,[PrimaryBrandId]
FROM [Retail_mil].[dbo].[RetailProduct]

Az adatok Azure Synapse belüli elérésének másik módja egy új Spark-jegyzetfüzet megnyitása és az ott található integrált felület használata:

df = spark.sql("SELECT * FROM `Retail_mil`.`RetailProduct`")
df.show(10)

Gépi tanulási modellek betanítása

A Lake Database használatával betanítheti a gépi tanulási modelleket, és értékelheti az adatokat. További részletek Gépi tanulási modellek betanítása

Következő lépések

Folytassa az adatbázis-tervező képességeinek megismerését az alábbi hivatkozásokkal.

• Adatbázissablonok fogalma
• Lake Database-koncepció
• Tóadatbázis létrehozása