Creare e usare OPENROWSET con il pool SQL serverless in Azure Synapse Analytics

  • Articolo

La funzione OPENROWSET(BULK...) consente di accedere ai file di Archiviazione di Azure. La funzione OPENROWSET legge il contenuto di un'origine dati remota, ad esempio un file, e lo restituisce come set di righe. All'interno della risorsa pool SQL serverless il provider bulk per set di righe OPENROWSET è accessibile chiamando la funzione OPENROWSET e specificando l'opzione BULK.

È possibile fare riferimento alla funzione OPENROWSET nella clausola FROM di una query come se fosse un nome di tabella OPENROWSET. Supporta le operazioni in blocco tramite un provider BULK predefinito che consente di leggere i dati da un file e restituirli come set di righe.

Nota

La funzione OPENROWSET non è supportata nel pool SQL dedicato.

Origine dati

La funzione OPENROWSET in Synapse SQL legge il contenuto dei file da un'origine dati. L'origine dati è un account di archiviazione di Azure a cui è possibile fare riferimento esplicitamente nella funzione OPENROWSET o che può essere dedotta dinamicamente dall'URL dei file da leggere. La funzione OPENROWSET può facoltativamente contenere un parametro DATA_SOURCE per specificare l'origine dati che contiene i file.

  • È possibile usare OPENROWSET senza DATA_SOURCE per leggere direttamente il contenuto dei file dal percorso URL specificato come opzione BULK:

    SELECT *
FROM OPENROWSET(BULK 'http://<storage account>.dfs.core.windows.net/container/folder/*.parquet',
                FORMAT = 'PARQUET') AS [file]

Si tratta di un modo semplice e rapido per leggere il contenuto dei file senza preconfigurazione. Questa opzione consente di usare l'autenticazione di base per accedere all'archiviazione (pass-through di Microsoft Entra per gli account di accesso di Microsoft Entra e token di firma di accesso condiviso per gli account di accesso di SQL).

  • È possibile usare OPENROWSET con DATA_SOURCE per accedere ai file nell'account di archiviazione specificato:

    SELECT *
FROM OPENROWSET(BULK '/folder/*.parquet',
                DATA_SOURCE='storage', --> Root URL is in LOCATION of DATA SOURCE
                FORMAT = 'PARQUET') AS [file]

    Questa opzione consente di configurare la posizione dell'account di archiviazione nell'origine dati e di specificare il metodo di autenticazione da usare per accedere all'archiviazione.

    Importante

    OPENROWSET senza DATA_SOURCE fornisce un metodo semplice e rapido per accedere ai file di archiviazione, ma offre opzioni di autenticazione limitate. Ad esempio, le entità di sicurezza di Microsoft Entra possono accedere ai file solo usando la rispettiva identità di Microsoft Entra e non possono accedere ai file disponibili pubblicamente. Se sono necessarie opzioni di autenticazione più avanzate, usare l'opzione DATA_SOURCE e definire le credenziali da usare per accedere all'archiviazione.

Sicurezza

Per usare la funzione OPENROWSET, un utente di database deve avere l'autorizzazione ADMINISTER BULK OPERATIONS.

L'amministratore dell'archiviazione deve anche consentire a un utente di accedere ai file fornendo un token di firma di accesso condiviso valido o consentendo all'entità di sicurezza di Microsoft Entra di accedere ai file di archiviazione. Per altre informazioni sul controllo di accesso all'archiviazione, vedere questo articolo.

OPENROWSET usa le regole seguenti per determinare la modalità di autenticazione per l'archiviazione:

  • In OPENROWSET senza DATA_SOURCE il meccanismo di autenticazione dipende dal tipo di chiamante.
    • Qualsiasi utente può usare OPENROWSET senza DATA_SOURCE per leggere i file disponibili pubblicamente in Archiviazione di Azure.
    • Gli account di accesso di Microsoft Entra possono accedere ai file protetti usando la propria identità di Microsoft Entra se Archiviazione di Azure consente all'utente di Microsoft Entra di accedere ai file sottostanti, ad esempio, se il chiamante dispone dell'autorizzazione Storage Reader per Archiviazione di Azure.
    • Gli account di accesso di SQL possono anche usare OPENROWSET senza DATA_SOURCE per accedere ai file disponibili pubblicamente, ai file protetti tramite token di firma di accesso condiviso o all'identità gestita dell'area di lavoro di Synapse. È necessario creare credenziali con ambito server per consentire l'accesso ai file di archiviazione.
  • In OPENROWSET con DATA_SOURCE il meccanismo di autenticazione è definito nelle credenziali con ambito database assegnate all'origine dati a cui viene fatto riferimento. Questa opzione consente di accedere all'archiviazione disponibile pubblicamente o di accedere all'archiviazione tramite token di firma di accesso condiviso, identità gestita dell'area di lavoro oppure identità di Microsoft Entra del chiamante (se il chiamante è un'entità di sicurezza di Microsoft Entra). Se DATA_SOURCE fa riferimento all'archiviazione di Azure non pubblica, sarà necessario creare credenziali con ambito database e farvi riferimento in DATA SOURCE per consentire l'accesso ai file di archiviazione.

Il chiamante deve avere l'autorizzazione REFERENCES nelle credenziali per usarle per l'autenticazione per l'archiviazione.

Sintassi

--OPENROWSET syntax for reading Parquet or Delta Lake files
OPENROWSET  
( { BULK 'unstructured_data_path' , [DATA_SOURCE = <data source name>, ]
    FORMAT= ['PARQUET' | 'DELTA'] }  
)  
[WITH ( {'column_name' 'column_type' }) ]
[AS] table_alias(column_alias,...n)

--OPENROWSET syntax for reading delimited text files
OPENROWSET  
( { BULK 'unstructured_data_path' , [DATA_SOURCE = <data source name>, ] 
    FORMAT = 'CSV'
    [ <bulk_options> ]
    [ , <reject_options> ] }  
)  
WITH ( {'column_name' 'column_type' [ 'column_ordinal' | 'json_path'] })  
[AS] table_alias(column_alias,...n)
 
<bulk_options> ::=  
[ , FIELDTERMINATOR = 'char' ]    
[ , ROWTERMINATOR = 'char' ] 
[ , ESCAPECHAR = 'char' ] 
[ , FIRSTROW = 'first_row' ]     
[ , FIELDQUOTE = 'quote_characters' ]
[ , DATA_COMPRESSION = 'data_compression_method' ]
[ , PARSER_VERSION = 'parser_version' ]
[ , HEADER_ROW = { TRUE | FALSE } ]
[ , DATAFILETYPE = { 'char' | 'widechar' } ]
[ , CODEPAGE = { 'ACP' | 'OEM' | 'RAW' | 'code_page' } ]
[ , ROWSET_OPTIONS = '{"READ_OPTIONS":["ALLOW_INCONSISTENT_READS"]}' ]

<reject_options> ::=  
{  
    | MAXERRORS = reject_value,  
    | ERRORFILE_DATA_SOURCE = <data source name>,
    | ERRORFILE_LOCATION = '/REJECT_Directory'
}

Argomenti

Sono disponibili tre opzioni per i file di input che contengono i dati di destinazione per le query. I valori validi sono:

  • 'CSV': include qualsiasi file di testo delimitato con separatori di riga e colonna. Come separatore di campo è possibile usare qualsiasi carattere, ad esempio TSV: FIELDTERMINATOR = tab.

  • 'PARQUET': file binario in formato Parquet

  • 'DELTA': set di file Parquet organizzati nel formato Delta Lake (anteprima)

I valori con spazi vuoti non sono validi, ad esempio 'CSV' non è un valore valido.

'unstructured_data_path'

L'elemento unstructured_data_path che stabilisce un percorso dei dati può essere un percorso assoluto o relativo:

  • Il percorso assoluto nel formato \<prefix>://\<storage_account_path>/\<storage_path> consente a un utente di leggere direttamente i file.
  • Il percorso relativo nel formato <storage_path> deve essere usato con il parametro DATA_SOURCE e descrive il modello di file all'interno del percorso <storage_account_path> definito in EXTERNAL DATA SOURCE.

Di seguito sono riportati i valori del <percorso dell'account di archiviazione> pertinenti che verranno collegati a un'origine dati esterna specifica.

Origine dati esterna Prefisso Percorso dell'account di archiviazione
Archiviazione BLOB di Azure http[s] <storage_account>.blob.core.windows.net/path/file
Archiviazione BLOB di Azure wasb[s] <container>@<storage_account>.blob.core.windows.net/path/file
Azure Data Lake Store Gen1 http[s] <storage_account>.azuredatalakestore.net/webhdfs/v1
Azure Data Lake Store Gen2 http[s] <storage_account>.dfs.core.windows.net /path/file
Azure Data Lake Store Gen2 abfs[s] <file_system>@<account_name>.dfs.core.windows.net/path/file

'<storage_path>'

Specifica un percorso all'interno dell'archiviazione che punta alla cartella o al file da leggere. Se il percorso punta a un contenitore o a una cartella, tutti i file verranno letti da quel particolare contenitore o cartella. I file nelle sottocartelle non verranno inclusi.

È possibile usare i caratteri jolly per scegliere più file o cartelle come destinazione. È consentito l'utilizzo di più caratteri jolly non consecutivi. Di seguito è riportato un esempio che legge tutti i file CSV che iniziano con population da tutte le cartelle che iniziano con /csv/population:
https://sqlondemandstorage.blob.core.windows.net/csv/population*/population*.csv

Se si specifica l'elemento unstructured_data_path come cartella, una query del pool SQL serverless recupererà i file da tale cartella.

È possibile impostare il pool SQL serverless in modo da attraversare le cartelle specificando /* alla fine del percorso, come nell'esempio seguente: https://sqlondemandstorage.blob.core.windows.net/csv/population/**

Nota

A differenza di Hadoop e PolyBase, il pool SQL serverless non restituisce le sottocartelle, a meno che non si specifichi /** alla fine del percorso. Proprio come in Hadoop e PolyBase, non restituisce file il cui nome inizia con un carattere di sottolineatura (_) o un punto (.).

Nell'esempio seguente, se unstructured_data_path=https://mystorageaccount.dfs.core.windows.net/webdata/, una query del pool SQL serverless restituirà le righe di mydata.txt. Non restituirà mydata2.txt e mydata3.txt perché si trovano in una sottocartella.

Recursive data for external tables

[WITH ( {'column_name' 'column_type' [ 'column_ordinal'] }) ]

La clausola WITH consente di specificare le colonne da leggere nei file.

  • Nel caso di file di dati CSV, per leggere tutte le colonne specificare i relativi nomi e tipi di dati. Se si vuole specificare un sottoinsieme di colonne, selezionare le colonne dai file di dati di origine in base a numeri ordinali. Le colonne verranno associate in base alla designazione dell'ordinale. Se si usa HEADER_ROW = TRUE, l'associazione delle colonne viene eseguita per nome di colonna invece che in base alla posizione dell'ordinale.

    Suggerimento

    È possibile omettere la clausola WITH anche per i file CSV. I tipi di dati verranno dedotti automaticamente dal contenuto del file. È possibile usare l'argomento HEADER_ROW per specificare l'esistenza della riga di intestazione, da cui verranno letti i nomi delle colonne con distinzione tra maiuscole e minuscole. Per informazioni dettagliate, vedere Individuazione automatica dello schema.

  • Per i file di dati Parquet o Delta Lake, specificare i nomi di colonna che corrispondono a quelli dei file di dati di origine. Le colonne saranno associate per nome e con distinzione tra maiuscole e minuscole. Se la clausola WITH viene omessa, verranno restituite tutte le colonne dei file Parquet.

    Importante

    I nomi delle colonne nei file Parquet e Delta Lake fanno distinzione tra maiuscole e minuscole. Se si specifica il nome della colonna con una combinazione di maiuscole e minuscole diversa, per tale colonna verranno restituiti i valori NULL.

column_name = nome della colonna di output. Se specificato, questo nome sostituisce il nome della colonna nel file di origine e il nome della colonna specificato nel percorso JSON, se presente. Se json_path non è specificato, viene aggiunto automaticamente come '$.column_name'. Per verificare il comportamento, controllare l'argomento json_path.

column_type = tipo di dati della colonna di output. Verrà eseguita la conversione implicita del tipo di dati.

column_ordinal = numero ordinale della colonna nel file o nei file di origine. Questo argomento viene ignorato per i file Parquet perché il binding viene eseguito per nome. Nell'esempio seguente viene restituita una seconda colonna solo da un file CSV:

WITH (
    --[country_code] VARCHAR (5) COLLATE Latin1_General_BIN2,
    [country_name] VARCHAR (100) COLLATE Latin1_General_BIN2 2
    --[year] smallint,
    --[population] bigint
)

json_path = espressione di percorso JSON per una colonna o una proprietà annidata. La modalità percorso predefinita è lax.

Nota

In modalità strict la query non riesce generando un errore se il percorso specificato non esiste. In modalità lax la query riesce e l'espressione del percorso JSON restituirà NULL.

<bulk_options>

FIELDTERMINATOR ='field_terminator'

Specifica il carattere di terminazione del campo da usare. Il carattere di terminazione del campo predefinito è la virgola (",").

ROWTERMINATOR ='row_terminator'`

Specifica il carattere di terminazione della riga da usare. Se il carattere di terminazione della riga non è specificato, ne verrà usato uno predefinito. I caratteri di terminazione predefiniti per PARSER_VERSION = '1.0' sono \r\n, \n e \r. I caratteri di terminazione predefiniti per PARSER_VERSION ='2.0' sono \r\n e \n.

Nota

Se si usa PARSER_VERSION='1.0' e si specifica il carattere di nuova riga \n come carattere di terminazione della riga, verrà aggiunto automaticamente il carattere di ritorno a capo \r come prefisso, generando il carattere di terminazione della riga \r\n.

ESCAPE_CHAR = 'char'

Specifica il carattere nel file usato per l'escape di se stesso e di tutti i valori dei delimitatori del file. Se seguito da un valore diverso da se stesso o da uno qualsiasi dei valori dei delimitatori, il carattere di escape viene eliminato durante la lettura del valore.

Il parametro ESCAPECHAR verrà applicato indipendentemente dal fatto che FIELDQUOTE sia o meno abilitato. Non verrà usato per l'escape del carattere virgolette singole. Il carattere di virgolette deve essere impostato come escape con un altro carattere di virgolette. Il carattere di virgolette può essere visualizzato all'interno del valore della colonna solo se il valore è incapsulato con caratteri di virgolette.

FIRSTROW = 'first_row'

Specifica il numero della prima riga da caricare. Il valore predefinito è 1 e indica la prima riga nel file di dati specificato. I numeri di riga sono determinati dal conteggio dei caratteri di terminazione. FIRSTROW è in base 1.

FIELDQUOTE = 'field_quote'

Specifica il carattere da usare come carattere virgolette nel file CSV. Se non specificato, viene usato il carattere virgolette (").

DATA_COMPRESSION = 'data_compression_method'

Specifica il metodo di compressione. Supportato solo in PARSER_VERSION='1.0'. È supportato il metodo di compressione seguente:

  • GZIP

PARSER_VERSION = 'parser_version'

Specifica la versione del parser da usare per la lettura dei file. Le versioni del parser CSV attualmente supportate sono 1.0 e 2.0:

  • PARSER_VERSION = '1.0'
  • PARSER_VERSION = '2.0'

La versione 1.0 del parser CSV è l'impostazione predefinita ed è completa di tutte le funzionalità, mentre la versione 2.0 è progettata per le prestazioni e non supporta tutte le opzioni e le codifiche.

Specifiche del parser CSV versione 1.0:

  • Le opzioni seguenti non sono supportate: HEADER_ROW.
  • I caratteri di terminazione predefiniti sono \r\n, \n e \r.
  • Se si specifica il carattere di nuova riga \n come carattere di terminazione della riga, verrà aggiunto automaticamente il carattere di ritorno a capo \r come prefisso, generando il carattere di terminazione della riga \r\n.

Specifiche del parser CSV versione 2.0:

  • Non sono supportati tutti i tipi di dati.
  • La lunghezza massima della colonna di caratteri è 8000.
  • Il limite massimo delle dimensioni di riga è 8 MB.
  • Le opzioni seguenti non sono supportate: DATA_COMPRESSION.
  • La stringa vuota racchiusa tra virgolette ("") viene interpretata come stringa vuota.
  • L'opzione DATEFORMAT SET non viene rispettata.
  • Formato supportato per il tipo di dati DATE: AAAA-MM-GG
  • Formato supportato per il tipo di dati TIME: HH:MM:SS[.secondi frazionari]
  • Formato supportato per il tipo di dati DATETIME2: HH:MM:SS[.secondi frazionari]
  • I caratteri di terminazione predefiniti sono \r\n e \r.

HEADER_ROW = { TRUE | FALSE }

Specifica se il file CSV contiene o meno una riga di intestazione. Il valore predefinito è FALSE.. Supportato solo in PARSER_VERSION='2.0'. Se TRUE, i nomi delle colonne verranno letti dalla prima riga in base all'argomento FIRSTROW. Se TRUE e lo schema viene specificato usando WITH, l'associazione dei nomi di colonna verrà eseguita per nome di colonna e non in base alle posizioni degli ordinali.

DATAFILETYPE = { 'char' | 'widechar' }

Specifica la codifica: char viene usata per UTF8, widechar per i file UTF16.

CODEPAGE = { 'ACP' | 'OEM' | 'RAW' | 'code_page' }

Specifica la tabella codici dei dati contenuti nel file di dati. Il valore predefinito è 65001 (codifica UTF-8). Per altri dettagli su questa opzione, vedere qui.

ROWSET_OPTIONS = '{"READ_OPTIONS":["ALLOW_INCONSISTENT_READS"]}'

Questa opzione disabiliterà il controllo di modifica del file durante l'esecuzione della query e leggerà i file aggiornati durante l'esecuzione della query. Questa opzione è utile quando è necessario leggere file di solo accodamento accodati durante l'esecuzione della query. Nei file accodabili il contenuto esistente non viene aggiornato e vengono aggiunte solo nuove righe. Di conseguenza, la probabilità di risultati non corretti è minima rispetto ai file aggiornabili. Questa opzione potrebbe consentire di leggere i file accodati di frequente senza gestire gli errori. Per altre informazioni, vedere la sezione Query sui file CSV accodabili.

Opzioni di rifiuto

Nota

La funzionalità Righe rifiutate è disponibile in anteprima pubblica. Si noti che la funzionalità Righe rifiutate funziona per i file di testo delimitati e PARSER_VERSION 1.0.

È possibile specificare i parametri di rifiuto che determinano in che modo il servizio gestirà i record dirty che recupera dall'origine dati esterna. Un record di dati è considerato 'dirty' se i tipi di dati effettivi non corrispondono alle definizioni di colonna della tabella esterna.

Se non si specificano o modificano i valori di rifiuto, il servizio usa i valori predefiniti. Il servizio userà le opzioni di rifiuto per determinare il numero di righe che possono essere rifiutate prima che la query effettiva abbia esito negativo. La query restituirà risultati (parziali) finché non viene superata la soglia di rifiuto, quindi ha esito negativo con il messaggio di errore appropriato.

MAXERRORS = reject_value

Specifica il numero di righe che possono essere rifiutate prima che la query abbia esito negativo. MAXERRORS deve essere un intero compreso tra 0 e 2.147.483.647.

ERRORFILE_DATA_SOURCE = origine dati

Specifica l'origine dati in cui vengono scritte le righe rifiutate e il file di errori corrispondente.

ERRORFILE_LOCATION = percorso della directory

Specifica la directory all'interno di DATA_SOURCE, o ERROR_FILE_DATASOURCE se specificata, in cui devono essere scritte le righe rifiutate e il file di errore corrispondente. Se il percorso specificato non esiste, il servizio ne crea uno automaticamente. Viene creata una directory figlio con nome "rejectedrows". Il carattere "" assicura che la directory venga ignorata da altre attività di elaborazione dati, salvo se indicata in modo esplicito nel parametro del percorso. Questa directory include una cartella creata in base all'ora di inoltro del caricamento, con il formato AnnoMeseGiorno_OraMinutoSecondo_IDIstruzione, ad esempio 20180330-173205-559EE7D2-196D-400A-806D-3BF5D007F891. È possibile usare l'ID istruzione per correlare la cartella con la query che l'ha generata. In questa cartella vengono scritti due file, il file error.json e il file di dati.

Il file error.json contiene una matrice JSON con gli errori riscontrati relativi alle righe rifiutate. Ogni elemento che rappresenta un errore contiene gli attributi seguenti:

Attributo Descrizione
Error Motivo per cui la riga viene rifiutata.
Riga Numero ordinale della riga rifiutata nel file.
Istogramma Numero ordinale della colonna rifiutata.
Valore Valore della colonna rifiutata. Se il valore è maggiore di 100 caratteri, verranno visualizzati solo i primi 100 caratteri.
file Percorso del file a cui appartiene la riga.

Analisi rapida del testo delimitato

È possibile usare due versioni del parser di testo delimitato. La versione 1.0 del parser CSV è l'impostazione predefinita ed è completa di tutte le funzionalità, mentre la versione 2.0 è progettata per le prestazioni. Le prestazioni più elevate del parser 2.0 sono attribuibili a tecniche di analisi avanzate e al multi-threading. La differenza di velocità sarà maggiore con l'aumento delle dimensioni dei file.

Individuazione automatica dello schema

È possibile eseguire facilmente query su file CSV e Parquet senza conoscere o specificare lo schema omettendo la clausola WITH. I nomi delle colonne e i tipi di dati verranno dedotti dai file.

I file Parquet contengono metadati di colonna che verranno letti. I mapping dei tipi sono disponibili in Mapping dei tipi per Parquet. Per alcuni esempi, vedere Leggere i file Parquet senza specificare lo schema.

Per i file CSV, i nomi delle colonne possono essere letti dalla riga di intestazione. È possibile specificare se la riga di intestazione esiste o meno con l'argomento HEADER_ROW. Se HEADER_ROW = FALSE, verranno usati nomi di colonne generici: C1, C2 e così via. Cn, in cui n è il numero di colonne del file. I tipi di dati verranno dedotti dalle prime 100 righe di dati. Per alcuni esempi, vedere Leggere i file CSV senza specificare lo schema.

Tenere presente che se si leggono numerosi file contemporaneamente, lo schema verrà dedotto dal primo file che il servizio recupera dall'archiviazione. Ciò può significare che alcune colonne previste vengono omesse, perché non sono contenute nel file usato dal servizio per definire lo schema. In tal caso, usare la clausola OPENROWSET WITH.

Importante

In alcuni casi non è possibile dedurre il tipo di dati appropriato a causa della mancanza di informazioni e verrà quindi usato un tipo di dati più grande. Questo comporta un sovraccarico delle prestazioni ed è particolarmente importante per le colonne di caratteri che verranno dedotte come varchar (8000). Per prestazioni ottimali, controllare i tipi di dati dedotti e usare i tipi di dati appropriati.

Mapping dei tipi per Parquet

I file Parquet e Delta Lake contengono descrizioni dei tipi per ogni colonna. La tabella seguente descrive il mapping dei tipi Parquet ai tipi SQL nativi.

Tipo Parquet Tipo logico Parquet (annotazione) Tipo di dati SQL
BOOLEAN bit
BINARY/BYTE_ARRAY varbinary
DOUBLE float
FLOAT real
INT32 int
INT64 bigint
INT96 datetime2
FIXED_LEN_BYTE_ARRAY binary
BINARY UTF8 varchar *(regole di confronto UTF8)
BINARY STRING varchar *(regole di confronto UTF8)
BINARY ENUM varchar *(regole di confronto UTF8)
FIXED_LEN_BYTE_ARRAY UUID uniqueidentifier
BINARY DECIMAL decimal
BINARY JSON varchar(8000) * (regole di confronto UTF8)
BINARY BSON Non supportato
FIXED_LEN_BYTE_ARRAY DECIMAL decimal
BYTE_ARRAY INTERVAL Non supportato
INT32 INT(8, true) smallint
INT32 INT(16, true) smallint
INT32 INT(32, true) int
INT32 INT(8, false) tinyint
INT32 INT(16, false) int
INT32 INT(32, false) bigint
INT32 DATE data
INT32 DECIMAL decimal
INT32 TIME (MILLIS) time
INT64 INT(64, true) bigint
INT64 INT(64, false) decimal(20,0)
INT64 DECIMAL decimal
INT64 TIME (MICROS) time
INT64 TIME (NANOSECONDI) Non supportato
INT64 TIMESTAMP (normalizzato in UTC) (MILLISECONDI/MICROSECONDI) datetime2
INT64 TIMESTAMP (non normalizzato in UTC) (MILLISECONDI/MICROSECONDI) bigint: assicurarsi di modificare in modo esplicito il valore bigint con l'offset del fuso orario prima di convertirlo in un valore datetime.
INT64 TIMESTAMP (NANOSECONDI) Non supportato
Tipo complesso INSERZIONE varchar(8000), serializzato in JSON
Tipo complesso MAP varchar(8000), serializzato in JSON

Esempi

Leggere i file CSV senza specificare lo schema

Nell'esempio seguente viene letto un file CSV che contiene una riga di intestazione, senza specificare i nomi delle colonne e i tipi di dati:

SELECT 
    *
FROM OPENROWSET(
    BULK 'https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/ecdc_cases/latest/ecdc_cases.csv',
    FORMAT = 'CSV',
    PARSER_VERSION = '2.0',
    HEADER_ROW = TRUE) as [r]

Nell'esempio seguente viene letto un file CSV che non contiene una riga di intestazione, senza specificare i nomi delle colonne e i tipi di dati:

SELECT 
    *
FROM OPENROWSET(
    BULK 'https://pandemicdatalake.blob.core.windows.net/public/curated/covid-19/ecdc_cases/latest/ecdc_cases.csv',
    FORMAT = 'CSV',
    PARSER_VERSION = '2.0') as [r]

Leggere i file Parquet senza specificare lo schema

L'esempio seguente restituisce tutte le colonne della prima riga del set di dati di censimento in formato Parquet, senza specificare nomi di colonna e tipi di dati:

SELECT 
    TOP 1 *
FROM  
    OPENROWSET(
        BULK 'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/censusdatacontainer/release/us_population_county/year=20*/*.parquet',
        FORMAT='PARQUET'
    ) AS [r]

Leggere i file Delta Lake senza specificare lo schema

L'esempio seguente restituisce tutte le colonne della prima riga del set di dati di censimento in formato Delta Lake, senza specificare nomi di colonna e tipi di dati:

SELECT 
    TOP 1 *
FROM  
    OPENROWSET(
        BULK 'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/censusdatacontainer/release/us_population_county/year=20*/*.parquet',
        FORMAT='DELTA'
    ) AS [r]

Leggere specifiche colonne dal file CSV

L'esempio seguente restituisce solo due colonne con i numeri ordinali 1 e 4 dai file population*.csv. Poiché i file non includono una riga di intestazione, la lettura inizia dalla prima riga:

SELECT 
    * 
FROM OPENROWSET(
        BULK 'https://sqlondemandstorage.blob.core.windows.net/csv/population/population*.csv',
        FORMAT = 'CSV',
        FIRSTROW = 1
    )
WITH (
    [country_code] VARCHAR (5) COLLATE Latin1_General_BIN2 1,
    [population] bigint 4
) AS [r]

Leggere specifiche colonne dal file Parquet

L'esempio seguente restituisce solo due colonne della prima riga dal set di dati di censimento in formato Parquet:

SELECT 
    TOP 1 *
FROM  
    OPENROWSET(
        BULK 'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/censusdatacontainer/release/us_population_county/year=20*/*.parquet',
        FORMAT='PARQUET'
    )
WITH (
    [stateName] VARCHAR (50),
    [population] bigint
) AS [r]

Specificare le colonne usando percorsi JSON

L'esempio seguente mostra come usare le espressioni di percorso JSON in una clausola WITH e illustra la differenza tra le modalità di percorso strict e lax:

SELECT 
    TOP 1 *
FROM  
    OPENROWSET(
        BULK 'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/censusdatacontainer/release/us_population_county/year=20*/*.parquet',
        FORMAT='PARQUET'
    )
WITH (
    --lax path mode samples
    [stateName] VARCHAR (50), -- this one works as column name casing is valid - it targets the same column as the next one
    [stateName_explicit_path] VARCHAR (50) '$.stateName', -- this one works as column name casing is valid
    [COUNTYNAME] VARCHAR (50), -- STATEname column will contain NULLs only because of wrong casing - it targets the same column as the next one
    [countyName_explicit_path] VARCHAR (50) '$.COUNTYNAME', -- STATEname column will contain NULLS only because of wrong casing and default path mode being lax

    --strict path mode samples
    [population] bigint 'strict $.population' -- this one works as column name casing is valid
    --,[population2] bigint 'strict $.POPULATION' -- this one fails because of wrong casing and strict path mode
)
AS [r]

Specificare più file/cartelle nel percorso BULK

L'esempio seguente illustra come usare più percorsi di file/cartelle nel parametro BULK:

SELECT 
    TOP 10 *
FROM  
    OPENROWSET(
        BULK (
            'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/censusdatacontainer/release/us_population_county/year=2000/*.parquet',
            'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/censusdatacontainer/release/us_population_county/year=2010/*.parquet'
        ),
        FORMAT='PARQUET'
    )
AS [r]

Passaggi successivi

Per altri esempi, vedere la guida introduttiva per l'esecuzione di query sui dati di archiviazione per informazioni su come usare OPENROWSET per leggere i file nei formati di file CSV, PARQUET, DELTA LAKE e JSON. Per informazioni su come ottenere prestazioni ottimali, vedere le procedure consigliate. È anche possibile acquisire informazioni su come salvare i risultati della query in Archiviazione di Azure con CETAS.