Azure Synapse Analytics에서 SQL 풀을 사용하여 네이티브 외부 테이블 만들기 및 사용

아티클
02/26/2024

이 섹션에서는 Synapse SQL 풀에서 네이티브 외부 테이블을 만들고 사용하는 방법을 알아봅니다. 외부 데이터 원본 정의에 TYPE=HADOOP가 지정된 외부 테이블보다 네이티브 외부 테이블의 성능이 더 높습니다. 네이티브 외부 테이블은 네이티브 코드를 사용하여 외부 데이터에 액세스하기 때문입니다.

외부 테이블은 Synapse SQL 풀에서 외부 데이터에 대한 액세스를 제어하려는 경우에 유용합니다. 또한 Power BI와 같은 도구를 Synapse SQL 풀과 함께 사용하려는 경우에도 외부 테이블이 유용합니다. 외부 테이블은 두 가지 유형의 스토리지에 액세스할 수 있습니다.

사용자가 공용 스토리지 파일에 액세스하는 공용 스토리지입니다.
사용자가 SAS 자격 증명, Microsoft Entra ID 또는 Synapse 작업 영역의 관리 ID를 사용하여 스토리지 파일에 액세스하는 보호된 스토리지입니다.

참고 항목

전용 SQL 풀에서는 Parquet 파일 형식을 사용하는 네이티브 외부 테이블만 사용할 수 있으며, 이 기능은 공개 미리 보기로 제공됩니다. 전용 SQL 풀에서 일반적으로 사용 가능한 Parquet 리더 기능을 사용하거나 CSV 또는 ORC 파일에 액세스해야 하는 경우에는 Hadoop 외부 테이블을 사용합니다. 네이티브 외부 테이블은 서버리스 SQL 풀에 일반 공급됩니다. Synapse SQL에서 외부 테이블 사용에서 네이티브 외부 테이블과 Hadoop 외부 테이블의 차이점에 대해 자세히 알아보세요.

다음 표에서는 지원되는 데이터 형식을 보여 줍니다.

데이터 형식(네이티브 외부 테이블)	서버리스 SQL 풀	전용 SQL 풀
Parquet	예(GA)	예(공개 미리 보기)
CSV	예	아니요(또는 Hadoop 외부 테이블 사용)
delta	예	아니요
Spark	예	아니요
Dataverse	예	아니요
Azure Cosmos DB 데이터 형식(JSON, BSON 등)	아니요(또는 뷰 만들기)	아니요

필수 조건

첫 번째 단계는 테이블이 생성될 데이터베이스를 만드는 것입니다. 데이터베이스 범위 자격 증명을 만들기 전에 자격 증명을 보호하려면 데이터베이스에 마스터 키가 있어야 합니다. 이에 대한 자세한 내용은 CREATE MASTER KEY(Transact-SQL)를 참조하세요. 그런 다음, 이 샘플에서 사용되는 다음과 같은 개체를 만듭니다.

SAS로 보호되는 https://sqlondemandstorage.blob.core.windows.net Azure 스토리지 계정에 액세스할 수 있도록 하는 데이터베이스 범위 자격 증명 sqlondemand.

CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL [sqlondemand]
WITH IDENTITY='SHARED ACCESS SIGNATURE',  
SECRET = 'sv=2018-03-28&ss=bf&srt=sco&sp=rl&st=2019-10-14T12%3A10%3A25Z&se=2061-12-31T12%3A10%3A00Z&sig=KlSU2ullCscyTS0An0nozEpo4tO5JAgGBvw%2FJX2lguw%3D'

SAS 키로 보호되는 데모 스토리지 계정을 참조하는 외부 데이터 원본 sqlondemanddemo 및 위치 https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/nyctlc/에서 공개적으로 사용 가능한 Azure 스토리지 계정을 참조하는 외부 데이터 원본 nyctlc.

CREATE EXTERNAL DATA SOURCE SqlOnDemandDemo WITH (
    LOCATION = 'https://sqlondemandstorage.blob.core.windows.net',
    CREDENTIAL = sqlondemand
);
GO
CREATE EXTERNAL DATA SOURCE nyctlc
WITH ( LOCATION = 'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/nyctlc/')
GO
CREATE EXTERNAL DATA SOURCE DeltaLakeStorage
WITH ( location = 'https://sqlondemandstorage.blob.core.windows.net/delta-lake/' );

CSV 및 Parquet 파일 형식을 설명하는 파일 형식 QuotedCSVWithHeaderFormat 및 ParquetFormat.

CREATE EXTERNAL FILE FORMAT QuotedCsvWithHeaderFormat
WITH (  
    FORMAT_TYPE = DELIMITEDTEXT,
    FORMAT_OPTIONS ( FIELD_TERMINATOR = ',', STRING_DELIMITER = '"', FIRST_ROW = 2   )
);
GO
CREATE EXTERNAL FILE FORMAT ParquetFormat WITH (  FORMAT_TYPE = PARQUET );
GO
CREATE EXTERNAL FILE FORMAT DeltaLakeFormat WITH (  FORMAT_TYPE = DELTA );
GO

이 문서의 쿼리는 샘플 데이터베이스에서 실행되며 이러한 개체를 사용합니다.

파일의 외부 테이블

Microsoft Entra ID 또는 SAS 키가 있는 사용자에게 액세스를 허용하는 Azure 스토리지 계정에서 데이터에 액세스하는 외부 테이블을 만들 수 있습니다. 일반 SQL Server 외부 테이블을 만드는 것과 같은 방법으로 외부 테이블을 만들 수 있습니다.

다음 쿼리는 sqlondemanddemo 데이터 원본을 사용하여 참조되고 sqlondemand라는 데이터베이스 범위 자격 증명을 사용하여 보호되는 SynapseSQL 데모 Azure 스토리지 계정에서 population.csv 파일을 읽는 외부 테이블을 만듭니다.

데이터 원본 및 데이터베이스 범위 자격 증명은 설치 스크립트에 생성됩니다.

참고 항목

쿼리의 첫 번째 줄(예: [mydbname])을 변경하여 사용자가 만든 데이터베이스를 사용합니다.

USE [mydbname];
GO
CREATE EXTERNAL TABLE populationExternalTable
(
    [country_code] VARCHAR (5) COLLATE Latin1_General_BIN2,
    [country_name] VARCHAR (100) COLLATE Latin1_General_BIN2,
    [year] smallint,
    [population] bigint
)
WITH (
    LOCATION = 'csv/population/population.csv',
    DATA_SOURCE = sqlondemanddemo,
    FILE_FORMAT = QuotedCSVWithHeaderFormat
);

네이티브 CSV 테이블은 현재 서버리스 SQL 풀에서만 사용할 수 있습니다.

파일 집합의 외부 테이블

Azure Storage에 저장된 파일 집합에서 데이터를 읽는 외부 테이블을 만들 수 있습니다.

CREATE EXTERNAL TABLE Taxi (
     vendor_id VARCHAR(100) COLLATE Latin1_General_BIN2, 
     pickup_datetime DATETIME2, 
     dropoff_datetime DATETIME2,
     passenger_count INT,
     trip_distance FLOAT,
     fare_amount FLOAT,
     tip_amount FLOAT,
     tolls_amount FLOAT,
     total_amount FLOAT
) WITH (
         LOCATION = 'yellow/puYear=*/puMonth=*/*.parquet',
         DATA_SOURCE = nyctlc,
         FILE_FORMAT = ParquetFormat
);

외부 테이블에서 참조하기 위해 파일이 충족해야 하는 패턴을 지정할 수 있습니다. 패턴은 Parquet 및 CSV 테이블에만 필요합니다. Delta Lake 형식을 사용하는 경우 루트 폴더만 지정하면 외부 테이블이 자동으로 패턴을 찾습니다.

참고 항목

테이블은 분할된 폴더 구조에 생성되지만 일부 파티션 제거를 활용할 수 없습니다. 일부 기준(이 경우 특정 연도 또는 월)을 충족하지 않는 파일을 건너뛰어 성능을 향상하려면 외부 데이터에 대한 뷰를 사용합니다.

추가 가능한 파일의 외부 테이블

쿼리가 실행되는 동안 외부 테이블에서 참조하는 파일을 변경하면 안 됩니다. 장기 실행 쿼리에서 SQL 풀은 읽기를 재시도하거나 파일의 일부를 읽거나 여러 번 파일을 읽을 수도 있습니다. 파일 내용을 변경하면 잘못된 결과가 발생할 수 있습니다. 따라서 쿼리 실행 중에 파일의 수정 시간 변경이 감지하면 SQL 풀은 쿼리에 실패합니다. 일부 시나리오에서는 지속적으로 추가되는 파일에 대한 테이블을 만들 수 있습니다. 지속적으로 추가되는 파일로 인한 쿼리 실패를 방지하려면 TABLE_OPTIONS 설정을 사용하여 외부 테이블이 잠재적으로 일치하지 않는 읽기를 무시하도록 지정할 수 있습니다.

CREATE EXTERNAL TABLE populationExternalTable
(
    [country_code] VARCHAR (5) COLLATE Latin1_General_BIN2,
    [country_name] VARCHAR (100) COLLATE Latin1_General_BIN2,
    [year] smallint,
    [population] bigint
)
WITH (
    LOCATION = 'csv/population/population.csv',
    DATA_SOURCE = sqlondemanddemo,
    FILE_FORMAT = QuotedCSVWithHeaderFormat,
    TABLE_OPTIONS = N'{"READ_OPTIONS":["ALLOW_INCONSISTENT_READS"]}'
);

ALLOW_INCONSISTENT_READS 읽기 옵션은 쿼리 수명 주기 동안 파일 수정 시간 확인을 사용하지 않고 외부 테이블에서 참조하는 파일에서 사용 가능한 모든 것을 읽습니다. 추가 가능한 파일에서 기존 내용은 업데이트되지 않고 새 행만 추가됩니다. 따라서 업데이트 가능한 파일에 비해 결과가 잘못될 가능성이 최소화됩니다. 이 옵션을 사용하면 오류를 처리하지 않고 자주 추가되는 파일을 읽을 수 있습니다.

이 옵션은 CSV 파일 형식으로 만들어진 외부 테이블에서만 사용할 수 있습니다.

참고 항목

옵션 이름에서 알 수 있듯이 테이블 작성자는 결과가 일관되지 않을 수 있는 위험을 감수합니다. 추가 가능한 파일에서 테이블을 셀프 조인하여 기본 파일을 강제로 여러 번 읽으면 잘못된 결과를 얻을 수 있습니다. 대부분의 "클래식" 쿼리에서 외부 테이블은 쿼리가 실행되는 동안 추가된 일부 행을 무시합니다.

Delta Lake 외부 테이블

Delta Lake 폴더를 기반으로 외부 테이블을 만들 수 있습니다. 단일 파일 또는 파일 집합에서 만든 외부 테이블과 Delta Lake 형식으로 만든 외부 테이블의 유일한 차이점은 Delta Lake 외부 테이블에서 Delta Lake 구조체가 포함된 폴더를 참조해야 한다는 것입니다.

ECDC COVID-19 Delta Lake folder

Delta Lake 폴더에서 만든 테이블 정의의 예는 다음과 같습니다.

CREATE EXTERNAL TABLE Covid (
     date_rep date,
     cases int,
     geo_id varchar(6)
) WITH (
        LOCATION = 'covid', --> the root folder containing the Delta Lake files
        data_source = DeltaLakeStorage,
        FILE_FORMAT = DeltaLakeFormat
);

분할된 폴더에는 외부 테이블을 만들 수 없습니다. Synapse 서버리스 SQL 풀 자가 진단 페이지에서 다른 알려진 문제를 검토합니다.

분할된 폴더의 델타 테이블

서버리스 SQL 풀의 외부 테이블은 Delta Lake 형식의 분할을 지원하지 않습니다. Delta Lake 데이터 집합을 분할한 경우 테이블 대신 델타 분할 보기를 사용합니다.

Important

경우에 따라 작동할 수 있는 경우에도 분할된 Delta Lake 폴더에 외부 테이블을 만들지 마세요. 분할된 델타 폴더의 외부 테이블과 같이 지원되지 않는 기능을 사용하면 서버리스 풀에 문제가 발생하거나 불안정해질 수 있습니다. Azure 지원은 분할된 폴더의 테이블을 사용하는 경우 문제를 해결할 수 없습니다. 문제 해결을 진행하기 전에 델타 분할 보기로 전환하고 지원되는 기능만 사용하도록 코드를 다시 작성하라는 메시지가 표시됩니다.

외부 테이블 사용

SQL Server 쿼리에서 사용하는 것과 동일한 방식으로 사용자 쿼리에서 외부 테이블을 사용할 수 있습니다.

다음 쿼리에서는 이전 섹션에서 만든 population 외부 테이블을 사용하는 방법을 설명합니다. 2019년의 인구를 기준으로 내림차순으로 국가/지역 이름을 반환합니다.

참고

쿼리의 첫 번째 줄(예: [mydbname])을 변경하여 사용자가 만든 데이터베이스를 사용합니다.

USE [mydbname];
GO

SELECT
    country_name, population
FROM populationExternalTable
WHERE
    [year] = 2019
ORDER BY
    [population] DESC;

이 쿼리의 성능은 지역에 따라 달라질 수 있습니다. 작업 영역이 이러한 샘플에서 사용되는 Azure Storage 계정과 동일한 지역에 배치되지 않을 수 있습니다. 프로덕션 워크로드의 경우 Synapse 작업 영역과 Azure Storage를 동일한 지역에 저장하세요.

다음 단계

스토리지에 쿼리 결과를 저장하는 방법에 대한 자세한 내용은 쿼리 결과를 스토리지에 저장 문서를 참조하세요.

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Azure Synapse Analytics에서 SQL 풀을 사용하여 네이티브 외부 테이블 만들기 및 사용

필수 조건

파일의 외부 테이블

파일 집합의 외부 테이블

추가 가능한 파일의 외부 테이블

Delta Lake 외부 테이블

분할된 폴더의 델타 테이블

외부 테이블 사용

다음 단계

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