Azure Synapse Analytics でサーバーレス SQL プールを使う際の OPENROWSET の使用方法

[アーティクル]
03/15/2023

OPENROWSET(BULK...) 関数を使用すると、Azure Storage 内のファイルにアクセスできます。 OPENROWSET 関数は、リモートデータソース (ファイルなど) の内容を読み取って行のセットとして返します。サーバーレス SQL プールリソース内では、OPENROWSET 関数を呼び出し、BULK オプションを指定することによって、OPENROWSET BULK 行セットプロバイダーにアクセスします。

OPENROWSET 関数は、テーブル名 OPENROWSET であるかのように、クエリの FROM 句で参照できます。組み込みの BULK プロバイダーによる一括操作がサポートされ、ファイルのデータを行セットとして読み取り、返すことができます。

Note

OPENROWSET 関数は、専用 SQL プールではサポートされていません。

データソース

Synapse SQL の OPENROWSET 関数は、データソースからファイルの内容を読み取ります。データソースは Azure ストレージアカウントであり、OPENROWSET 関数で明示的に参照することも、読み取ろうとするファイルの URL から動的に推論することもできます。 OPENROWSET 関数には、必要に応じて、ファイルを含むデータソースを指定するための DATA_SOURCE パラメーターを含めることができます。

DATA_SOURCE を指定しない OPENROWSET を使用すると、BULK オプションに指定された URL の場所からファイルの内容を直接読み取ることができます。
```
SELECT *
FROM OPENROWSET(BULK 'http://<storage account>.dfs.core.windows.net/container/folder/*.parquet',
                FORMAT = 'PARQUET') AS [file]
```

これは、事前に構成しなくても、ファイルの内容をすばやく簡単に読み取ることができる方法です。この方法では、基本認証オプションを使用してストレージにアクセスできます (Microsoft Entra ログインでは Microsoft Entra パススルー、および SQL ログインでは SAS トークン)。

DATA_SOURCE を指定した OPENROWSET を使用すると、指定したストレージアカウントのファイルにアクセスできます。
```
SELECT *
FROM OPENROWSET(BULK '/folder/*.parquet',
                DATA_SOURCE='storage', --> Root URL is in LOCATION of DATA SOURCE
                FORMAT = 'PARQUET') AS [file]
```
この方法では、データソースにストレージアカウントの場所を構成し、ストレージへのアクセスに使用する認証方法を指定できます。

重要

DATA_SOURCE を指定しない OPENROWSET では、ストレージファイルにすばやく簡単にアクセスできますが、認証オプションが限られます。例として、Microsoft Entra プリンシパルは、Microsoft Entra ID を使用した場合にのみファイルにアクセスできるほか、公開されているファイルにアクセスすることができます。より強力な認証オプションが必要な場合は、DATA_SOURCE オプションを使用して、ストレージへのアクセスに使用する資格情報を定義します。

セキュリティ

データベースユーザーが OPENROWSET 関数を使用するには ADMINISTER BULK OPERATIONS 権限が必要です。

また、ストレージ管理者が、有効な SAS トークンを提供するか、Microsoft Entra プリンシパルでストレージファイルにアクセスできるようにして、ユーザーがファイルにアクセスできるようにする必要があります。ストレージアクセス制御の詳細については、この記事を参照してください。

OPENROWSET は、次の規則を使用してストレージへの認証方法を決定します。

DATA_SOURCE を指定しない OPENROWSET では、認証メカニズムは呼び出し元の種類によって異なります。
- すべてのユーザーは、DATA_SOURCE なしで OPENROWSET を使用して、Azure Storage で公開されているファイルを読み取ることができます。
- Azure Storage で Microsoft Entra ユーザーによる基になるファイルへのアクセスが許可されている場合 (たとえば、呼び出し元が Azure Storage に対する Storage Reader アクセス許可を持っている場合)、Microsoft Entra ログインは、独自の Microsoft Entra ID を使用して保護されたファイルにアクセスできます。
- SQL ログインは、DATA_SOURCE を指定しない OPENROWSET を使用して、一般公開されたファイル、または SAS トークンや Synapse ワークスペースのマネージド ID を使用して保護されたファイルにアクセスすることもできます。ストレージのファイルへのアクセスを許可するには、サーバースコープ資格情報を作成する必要があります。
DATA_SOURCE を指定した OPENROWSET では、参照先のデータソースに割り当てられるデータベーススコープ資格情報に認証メカニズムが定義されます。この方法では、一般公開されているストレージへのアクセスや、SAS トークン、ワークスペースのマネージド ID、または呼び出し元の Microsoft Entra ID (呼び出し元が Microsoft Entra プリンシパルの場合) を使用しているストレージへのアクセスが行えます。公開されていない Azure Storage を DATA_SOURCE が参照している場合は、データベーススコープ資格情報を作成して、それを DATA SOURCE で参照し、ストレージファイルへのアクセスを許可する必要があります。

呼び出し元が、ストレージへの認証に資格情報を使用するには資格情報に対する REFERENCES 権限が必要です。

構文

--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'
}

引数

クエリの対象データを含む入力ファイルには、3 つの選択肢があります。有効な値は次のとおりです。

'CSV' - 行と列の区切り文字を含む区切りテキストファイルが含まれます。任意の文字をフィールド区切り文字として使用できます。例: TSV:FIELDTERMINATOR = tab。
'PARQUET' - Parquet 形式のバイナリファイル
'DELTA' - Delta Lake (プレビュー) 形式で編成された Parquet ファイルのセット

空白スペースを含む値は無効です (例: 'CSV' は無効な値です)。

'unstructured_data_path'

データへのパスを確立する unstructured_data_path には、絶対パスまたは相対パスを指定できます。

\<prefix>://\<storage_account_path>/\<storage_path> 形式の絶対パスを使用すると、ユーザーがファイルを直接読み取ることができるようになります。
<storage_path> 形式の相対パスは、DATA_SOURCE パラメーターと一緒に使用する必要があり、EXTERNAL DATA SOURCE に定義された <storage_account_path> の場所にあるファイルパターンを指定します。

以下に、特定の外部データソースにリンクする、関連する <ストレージアカウントパス> 値を示します。

外部データソース	Prefix	ストレージアカウントパス
Azure Blob Storage	http[s]	<storage_account>.blob.core.windows.net/path/file
Azure Blob Storage	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>'

読み取り対象のフォルダーまたはファイルを指す、ストレージ内のパスを指定します。パスがコンテナーまたはフォルダーを指している場合は、その特定のコンテナーまたはフォルダーからすべてのファイルが読み取られます。サブフォルダー内のファイルは含まれません。

ワイルドカードを使用して、複数のファイルまたはフォルダーを対象にすることができます。連続しない複数のワイルドカードを使用できます。次に示すのは、 /csv/population で始まるすべてのフォルダーから、population で始まるすべての csv ファイルを読み取る例です。
https://sqlondemandstorage.blob.core.windows.net/csv/population*/population*.csv

unstructured_data_path をフォルダーとして指定すると、サーバーレス SQL プールクエリによってそのフォルダーからファイルが取得されます。

例のように、パスの末尾に /* を指定することで、フォルダーをスキャンするようサーバーレス SQL プールに指示できます: https://sqlondemandstorage.blob.core.windows.net/csv/population/**

注意

Hadoop や PolyBase とは異なり、サーバーレス SQL プールの場合、パスの末尾に /** を指定しない限りサブフォルダーは返されません。 Hadoop や PolyBase と同様、名前が下線 (_) やピリオド (.) で始まるファイルは返されません。

次の例で unstructured_data_path=https://mystorageaccount.dfs.core.windows.net/webdata/ の場合、サーバーレス SQL プールクエリによって、mydata.txt から行が返されます。 mydata2.txt と mydata3.txt はサブフォルダー内にあるため、これらは返されません。

外部テーブルの再帰型データ

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

WITH 句を使用すると、ファイルから読み取る列を指定できます。

CSV データファイルの場合、すべての列を読み取るには、列名とそのデータ型を指定します。列のサブセットが必要な場合は、序数を使用して、元のデータファイルから序数で列を選択します。列は、序数の指定によってバインドされます。 HEADER_ROW = TRUE を使用すると、序数位置ではなく列名によって列バインドが行われます。

ヒント

CSV ファイルの場合は WITH 句を省略することもできます。データ型は、ファイルの内容から自動的に推論されます。 HEADER_ROW 引数を使用してヘッダー行の存在を指定することができます。この場合、列名はヘッダー行から読み取られます。詳細については、「スキーマの自動検出」を参照してください。
Parquet または Delta Lake ファイルの場合は、元のデータファイル内の列名と一致する列名を指定します。列は名前によってバインドされます (大文字と小文字が区別されます)。 WITH 句を省略すると、Parquet ファイルのすべての列が返されます。

重要

Parquet および Delta Lake ファイル内の列名では大文字と小文字が区別されます。大文字と小文字の区別がファイル内の列名と異なる列名を指定すると、その列に対して NULL 値が返されます。

column_name = 出力列の名前。指定した場合、ソースファイル内の列名および JSON パスに指定された列名 (存在する場合) は、この名前によってオーバーライドされます。 json_path を指定しなかった場合、"$.column_name" として自動的に追加されます。動作については、json_path 引数をチェックしてください。

column_type = 出力列のデータ型。ここでは、暗黙的なデータ型の変換が行われます。

column_ordinal = ソースファイル内の列の序数。 Parquet ファイルの場合、バインドは名前で行われるため、この引数は無視されます。次の例では、CSV ファイルからのみ 2 列目が返されます。

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

json_path = 列または入れ子になったプロパティへの JSON パス式。既定のパスモードは lax です。

注意

厳格モードでは、指定されたパスが存在しない場合、エラーが発生してクエリが失敗します。 lax モードでは、クエリが成功し、JSON パス式が NULL に評価されます。

<bulk_options>

FIELDTERMINATOR ='field_terminator'

使用するフィールドターミネータを指定します。既定のフィールドターミネータはコンマ (" , ") です。

ROWTERMINATOR ='row_terminator'`

使用する行ターミネータを指定します。行ターミネータが指定されていない場合は、既定のターミネータの 1 つが使用されます。 PARSER_VERSION = '1.0' の既定のターミネータは、\r\n、\n、および \r です。 PARSER_VERSION = '2.0' の既定のターミネータは、\r\n および \n です。

注意

PARSER_VERSION='1.0' を使用し、\n (改行) を行ターミネータとして指定すると、自動的に \r (キャリッジリターン) 文字が前に付加され、結果的には行ターミネータが \r\n になります。

ESCAPE_CHAR = 'char'

ファイル内でそれ自体とすべての区切り記号の値をエスケープするために使用するファイル内の文字を指定します。エスケープ文字の後にそれ自体以外の値、またはいずれかの区切り記号の値が続く場合は、その値を読み取るときにエスケープ文字が削除されます。

ESCAPECHAR パラメーターは、FIELDQUOTE が有効かどうかに関係なく適用されます。引用文字をエスケープするために使用されることはありません。引用文字は、別の引用文字でエスケープする必要があります。引用文字は、値が引用文字で囲まれている場合にのみ、列の値の中で使用できます。

FIRSTROW = 'first_row'

読み込み開始行の行番号を指定します。既定値は 1 で、指定のデータファイルの先頭行を表します。行番号は行ターミネータの数をカウントして決定されます。 FIRSTROW は 1 から始まります。

FIELDQUOTE = 'field_quote'

CSV ファイルで引用符文字として使用される文字を指定します。指定しない場合、引用文字 (") が使用されます。

DATA_COMPRESSION = 'data_compression_method'

圧縮方法を指定します。 PARSER_VERSION='1.0' でのみサポートされます。次の圧縮方法がサポートされています。

GZIP

PARSER_VERSION = 'parser_version'

ファイルの読み取り時に使用するパーサーのバージョンを指定します。現在サポートされている CSV パーサーのバージョンは 1.0 および 2.0 です。

PARSER_VERSION = '1.0'
PARSER_VERSION = '2.0'

CSV パーサーバージョン 1.0 が既定であり、機能が豊富です。バージョン 2.0 はパフォーマンス重視で構築されており、すべてのオプションとエンコードがサポートされているわけではありません。

CSV パーサーバージョン 1.0 の詳細:

次のオプションはサポートされていません。HEADER_ROW。
既定のターミネータは \r\n、\n、\r です。
\n (改行) を行ターミネータとして指定すると、自動的に \r (キャリッジリターン) 文字が前に付加され、結果的には行ターミネータが \r\n になります。

CSV パーサーバージョン 2.0 の詳細:

すべてのデータ型がサポートされているわけではありません。
列の最大長は 8,000 文字です。
行の最大サイズの上限は 8 MB です。
次のオプションはサポートされていません。DATA_COMPRESSION
引用符で囲まれた空の文字列 ("") は、空の文字列として解釈されます。
DATEFORMAT SET オプションは受け付けられません。
DATE データ型でサポートされている形式: YYYY-MM-DD
TIME データ型でサポートされている形式: HH:MM:SS[.秒の小数部]
DATETIME2 データ型でサポートされている形式: YYYY-MM-DD HH:MM:SS[.秒の小数部]
既定のターミネータは \r\n と \n です。

HEADER_ROW = { TRUE | FALSE }

CSV ファイルにヘッダー行を含めるかどうかを指定します。既定値は FALSE. です。PARSER_VERSION='2.0' でサポートされています。 TRUE の場合、列名は、FIRSTROW 引数に従って最初の行から読み取られます。 TRUE であり、WITH を使用してスキーマを指定すると、列名のバインドは序数位置ではなく列名によって行われます。

DATAFILETYPE = { 'char' | 'widechar' }

エンコードを指定します。UTF8 には char が使用され、UTF16 ファイルには widechar が使用されます。

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

データファイル内のデータのコードページを指定します。既定値は 65001 (UTF-8 エンコード) です。このオプションの詳細については、こちらを参照してください。

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

このオプションを選択すると、クエリの実行中にファイル変更チェックが無効にされ、クエリの実行中に更新されたファイルが読み取られます。これは、クエリの実行中に追加される追加専用ファイルを読み取る必要がある場合に便利なオプションです。追加可能なファイルでは、既存のコンテンツは更新されず、新しい行の追加のみが行われます。そのため、更新可能なファイルと比較して、結果が不正確になる可能性が最小限に抑えられます。このオプションを使用すると、エラーを処理する必要なく、頻繁に追加されるファイルを読み取ることができるようになります。詳細については、追加可能な CSV ファイルのクエリに関する記事を参照してください。

拒否オプション

Note

拒否された行機能はパブリックプレビュー段階にあります。拒否された行機能は、区切られたテキストファイルと PARSER_VERSION 1.0 で動作することに注意してください。

外部データソースから取得したダーティレコードがどのように処理されるかを決める reject パラメーターを指定できます。データレコードが "ダーティ" と見なされるのは、実際のデータ型が外部テーブルの列の定義と一致しない場合です。

拒否オプションを指定も変更もしないと、既定値が使用されます。サービスによって拒否オプションが使用され、実際のクエリが失敗する前に拒否できる行数が決定されます。拒否のしきい値を超えるまで、クエリの (部分的な) 結果が返されます。その後、適切なエラーメッセージと共に失敗します。

MAXERRORS = reject_value

クエリが失敗するまでに拒否できる行数を指定します。 MAXERRORS は 0 から 2,147,483,647 までの整数にする必要があります。

ERRORFILE_DATA_SOURCE = data source

拒否された行と対応するエラーファイルが書き込まれるデータソースを指定します。

ERRORFILE_LOCATION = Directory Location

拒否された行と対応するエラーファイルが書き込まれる DATA_SOURCE、または指定されている場合は ERROR_FILE_DATASOURCE を指定します。拒否された行と該当エラーファイルをそこに書き込みます。指定したパスが存在しない場合、そのパスが自動的に作成されます。 "rejectedrows" という名前で子ディレクトリが作成されます。" " 文字があることで、場所パラメーターで明示的に指定されない限り、他のデータ処理ではこのディレクトリがエスケープされます。このディレクトリ内には、読み込み送信時刻に基づいて作成されたフォルダーが存在し、これは次の形式になっています: YearMonthDay_HourMinuteSecond_StatementID (例: 20180330-173205-559EE7D2-196D-400A-806D-3BF5D007F891)。ステートメント id を使用して、フォルダーをその生成元のクエリと関連付けることができます。このフォルダーには、2 つのファイルが書き込まれます。具体的には、error.json ファイルとデータファイルです。

error.json ファイルには、拒否された行に関連する、発生したエラーの json 配列が含まれています。エラーを表す各要素には、次の属性が含まれています。

属性	説明
エラー	行が拒否された理由。
行	ファイル内の拒否された行の序数。
列	拒否された列の序数。
値	拒否された列の値。値が 100 文字を超える場合は、最初の 100 文字のみが表示されます。
File	行が属しているファイルのパス。

高速の区切りテキスト解析

使用できる区切りテキストパーサーのバージョンは 2 つあります。既定の CSV パーサーバージョン 1.0 は機能が豊富です。一方、パーサーバージョン 2.0 はパフォーマンス重視で構築されています。パーサー 2.0 のパフォーマンス強化は、高度な解析手法とマルチスレッド処理によってもたらされています。ファイルサイズが大きくなるほど、速度の違いが大きくなります。

スキーマの自動検出

スキーマがわからない場合や、WITH 句を省略してスキーマを指定していない場合でも、CSV と Parquet の両方のファイルに簡単にクエリを実行できます。列名とデータ型はファイルから推論されます。

Parquet ファイルには、読み取られる列のメタデータが含まれています。型マッピングについては、「Parquet の型マッピング」を参照してください。サンプルについては、「スキーマを指定せずに Parquet ファイルを読み取る」を参照してください。

CSV ファイルの場合、列名はヘッダー行から読み取ることができます。 HEADER_ROW 引数を使用して、ヘッダー行が存在するかどうかを指定できます。 HEADER_ROW = FALSE の場合、汎用の列名が使用されます: C1、C2、...Cn の n はファイル内の列番号です。データ型は、最初の 100 データ行から推論されます。サンプルについては、「スキーマを指定せずに CSV ファイルを読み取る」を参照してください。

一度に多数のファイルを読み取る場合、スキーマはストレージから取得した最初のファイルサービスから推測されることに注意してください。これは、スキーマを定義するためにサービスで使用されるファイルにこれらの列が含まれていなかったため、予想される列の一部が省略されていることを意味する場合があります。その場合は、OPENROWSET WITH 句を使用してください。

重要

情報不足のために適切なデータ型を推論できず、代わりにより大きいデータ型が使用される場合もあります。この場合、パフォーマンスのオーバーヘッドが発生します。特に、varchar (8000) として推論される文字型の列で大きな影響があります。最適なパフォーマンスを得るには、推論されたデータ型を確認し、適切なデータ型を使用してください。

Parquet の型マッピング

Parquet および Delta Lake ファイルには、すべての列の型の説明が含まれています。次の表では、Parquet 型を SQL ネイティブ型にマップする方法について説明します。

Parquet 型	Parquet 論理型 (注釈)	SQL データ型
BOOLEAN		bit
BINARY / BYTE_ARRAY		varbinary
DOUBLE		float
FLOAT		real
INT32		INT
INT64		bigint
INT96		datetime2
FIXED_LEN_BYTE_ARRAY		binary
BINARY	UTF8	varchar *(UTF8 照合順序)
BINARY	STRING	varchar *(UTF8 照合順序)
BINARY	ENUM	varchar *(UTF8 照合順序)
FIXED_LEN_BYTE_ARRAY	UUID	UNIQUEIDENTIFIER
BINARY	DECIMAL	decimal
BINARY	JSON	varchar(8000) *(UTF8 照合順序)
BINARY	BSON	サポートされていません
FIXED_LEN_BYTE_ARRAY	DECIMAL	decimal
BYTE_ARRAY	INTERVAL	サポートされていません
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	date
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 (NANOS)	サポートされていません
INT64	TIMESTAMP (UTC に正規化) (MILLIS/MICROS)	datetime2
INT64	TIMESTAMP (UTC に非正規化) (MILLIS/MICROS)	bigint - datetime 値に変換する前に、`bigint` 値がタイムゾーンオフセットで明示的に調整されていることを確認します。
INT64	TIMESTAMP (NANOS)	サポートされていません
複合型	リスト	varchar(8000)、JSON にシリアル化
複合型	MAP	varchar(8000)、JSON にシリアル化

例

スキーマを指定せずに CSV ファイルを読み取る

次の例では、列名とデータ型を指定せずに、ヘッダー行を含む CSV ファイルを読み取ります。

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]

次の例では、列名とデータ型を指定せずに、ヘッダー行を含まない CSV ファイルを読み取ります。

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]

スキーマを指定せずに Parquet ファイルを読み取る

次の例では、列名とデータ型を指定せずに、census データセットの最初の行のすべての列が Parquet 形式で返されます。

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

スキーマを指定せずに Delta Lake ファイルを読み取る

次の例では、列名とデータ型を指定せずに、census データセットの最初の行のすべての列が Delta Lake 形式で返されます。

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

CSV ファイルから特定の列を読み取る

次の例では、population*.csv ファイルから序数 1 と 4 の 2 列だけが返されます。ファイルにはヘッダー行がないため、最初の行から読み取りを開始します。

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]

Parquet ファイルから特定の列を読み取る

次の例では、census データセットから最初の行の 2 列のみが Parquet 形式で返されます。

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]

JSON パスを使用して列を指定する

WITH 句で JSON パス式を使用する例を次に示します。lax パスモードと厳格モードの違いについても説明しています。

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]

複数のファイルまたはフォルダーを BULK パスで指定する

次の例は、BULK パラメーターで複数のファイルまたはフォルダーのパスを使用する方法を示しています。

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]

次のステップ

その他のサンプルについては、データストレージに対するクエリに関するクイックスタートを参照して、OPENROWSET を使用して CSV、PARQUET、DELTA LAKE、および JSON ファイル形式を読み取る方法について学習してください。最適なパフォーマンスが得られるように、ベストプラクティスをご確認ください。また、CETAS を使用してクエリの結果を Azure Storage に保存する方法も確認できます。

次の方法で共有

Azure Synapse Analytics でサーバーレス SQL プールを使う際の OPENROWSET の使用方法

データソース

セキュリティ

構文

引数

高速の区切りテキスト解析

スキーマの自動検出

Parquet の型マッピング

例

スキーマを指定せずに CSV ファイルを読み取る

スキーマを指定せずに Parquet ファイルを読み取る

スキーマを指定せずに Delta Lake ファイルを読み取る

CSV ファイルから特定の列を読み取る

Parquet ファイルから特定の列を読み取る

JSON パスを使用して列を指定する

複数のファイルまたはフォルダーを BULK パスで指定する

次のステップ

フィードバック

フィードバック

その他のリソース

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Azure Synapse Analytics でサーバーレス SQL プールを使う際の OPENROWSET の使用方法

データ ソース

セキュリティ

構文

引数

高速の区切りテキスト解析

スキーマの自動検出

Parquet の型マッピング

例

スキーマを指定せずに CSV ファイルを読み取る

スキーマを指定せずに Parquet ファイルを読み取る

スキーマを指定せずに Delta Lake ファイルを読み取る

CSV ファイルから特定の列を読み取る

Parquet ファイルから特定の列を読み取る

JSON パスを使用して列を指定する

複数のファイルまたはフォルダーを BULK パスで指定する

次のステップ

フィードバック

フィードバック

その他のリソース

データソース