Azure Synapse Analytics에서 서버리스 SQL 풀을 사용하여 Parquet 및 JSON 파일의 중첩 형식 쿼리

아티클
06/01/2023

이 문서에서는 Azure Synapse Analytics에서 서버리스 SQL 풀을 사용하여 쿼리를 작성하는 방법을 설명합니다. 이 쿼리는 Parquet 중첩 형식을 읽습니다. 중첩 형식은 개체 또는 배열을 나타내는 복잡한 구조입니다. 중첩 형식은 다음 위치에 저장할 수 있습니다.

Parquet - 배열 및 개체를 포함하는 여러 개의 복합 열을 사용할 수 있습니다.
계층적 JSON 파일 - 단일 열로 복잡한 JSON 문서를 읽을 수 있습니다.
Azure Cosmos DB 컬렉션(현재 제어된 퍼블릭 미리 보기로 제공) - 모든 문서에 복잡한 중첩 속성이 포함될 수 있습니다.

서버리스 SQL 풀은 모든 중첩 형식을 JSON 개체 및 배열로 형식이 지정됩니다. 따라서 json 함수를 사용하여 복잡한 개체를 추출하거나 수정하거나 OPENJSON 함수를 사용하여 JSON 데이터를 구문 분석할 수 있습니다.

다음은 중첩된 개체를 포함하는 Covid-19 Open Research 데이터 세트 JSON 파일에서 스칼라 및 개체 값을 추출하는 쿼리의 예입니다.

SELECT
    title = JSON_VALUE(doc, '$.metadata.title'),
    first_author = JSON_QUERY(doc, '$.metadata.authors[0]'),
    first_author_name = JSON_VALUE(doc, '$.metadata.authors[0].first'),
    complex_object = doc
FROM
    OPENROWSET(
        BULK 'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/covid19temp/comm_use_subset/pdf_json/000b7d1517ceebb34e1e3e817695b6de03e2fa78.json',
        FORMAT='CSV', FIELDTERMINATOR ='0x0b', FIELDQUOTE = '0x0b', ROWTERMINATOR = '0x0b'
    )
    WITH ( doc varchar(MAX) ) AS docs;

JSON_VALUE 함수는 지정된 경로에 있는 필드에서 스칼라 값을 반환합니다. JSON_QUERY 함수는 지정된 경로에 있는 필드에서 JSON으로 형식이 지정된 개체를 반환합니다.

Important

이 예에서는 COVID-19 Open Research 데이터 세트의 파일을 사용합니다. 여기에서 데이터의 라이선스 및 구조체를 참조하세요.

필수 조건

첫 번째 단계는 데이터 원본이 만들어지는 데이터베이스를 만드는 것입니다. 그런 다음 데이터베이스에서 설치 스크립트를 실행하여 개체를 초기화합니다. 이 설치 스크립트는 이러한 샘플에서 사용되는 데이터 원본, 데이터베이스 범위 자격 증명 및 외부 파일 형식을 만듭니다.

중첩되거나 반복되는 데이터 프로젝션

Parquet 파일에는 복합 형식의 여러 열이 있을 수 있습니다. 이러한 열의 값은 JSON 텍스트로 형식이 지정되고 VARCHAR 열로 반환됩니다. 다음 쿼리는 structExample.parquet 파일을 읽고, 중첩 열의 값을 읽는 방법을 보여줍니다.

SELECT
    DateStruct, TimeStruct, TimestampStruct, DecimalStruct, FloatStruct
FROM
    OPENROWSET(
        BULK 'parquet/nested/structExample.parquet',
        DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
        FORMAT='PARQUET'
    )
    WITH (
        DateStruct VARCHAR(8000),
        TimeStruct VARCHAR(8000),
        TimestampStruct VARCHAR(8000),
        DecimalStruct VARCHAR(8000),
        FloatStruct VARCHAR(8000)
    ) AS [r];

이 쿼리는 다음과 같은 결과를 반환합니다. 모든 중첩된 개체의 콘텐츠는 JSON 텍스트로 반환됩니다.

DateStruct	DateStruct	TimestampStruct	DecimalStruct	FloatStruct
{"Date":"2009-04-25"}	{"Time":"20:51:54.3598000"}	{"Timestamp":"5501-04-08 12:13:57.4821000"}	{"Decimal":11143412.25350}	{"Float":0.5}
{"Date":"1916-04-29"}	{"Time":"00:16:04.6778000"}	{"Timestamp":"1990-06-30 20:50:52.6828000"}	{"Decimal":1963545.62800}	{"Float":-2.125}

다음 쿼리는 justSimpleArray.parquet 파일을 읽습니다. 중첩되고 반복되는 데이터를 포함하여 Parquet 파일의 모든 열을 계획합니다.

SELECT
    SimpleArray
FROM
    OPENROWSET(
        BULK 'parquet/nested/justSimpleArray.parquet',
        DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
        FORMAT='PARQUET'
    ) AS [r];

이 쿼리는 다음 결과를 반환합니다.

SimpleArray
[11,12,13]
[21,22,23]

중첩된 개체 열에서 속성 읽기

JSON_VALUE 함수를 사용하면 JSON 텍스트로 형식이 지정된 열에서 값을 반환할 수 있습니다.

SELECT
    title = JSON_VALUE(complex_column, '$.metadata.title'),
    first_author_name = JSON_VALUE(complex_column, '$.metadata.authors[0].first'),
    body_text = JSON_VALUE(complex_column, '$.body_text.text'),
    complex_column
FROM
    OPENROWSET( BULK 'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/covid19temp/comm_use_subset/pdf_json/000b7d1517ceebb34e1e3e817695b6de03e2fa78.json',
                FORMAT='CSV', FIELDTERMINATOR ='0x0b', FIELDQUOTE = '0x0b', ROWTERMINATOR = '0x0b' ) WITH ( complex_column varchar(MAX) ) AS docs;

결과는 다음 표에 표시됩니다.

title	first_author_name	body_text	complex_column
eco-epidemiolo...에 대한 보충 정보	Julien	- Figure S1 : Phylogeny of...	`{ "paper_id": "000b7d1517ceebb34e1e3e817695b6de03e2fa78", "metadata": { "title": "Supplementary Information An eco-epidemiological study of Morbilli-related paramyxovirus infection in Madagascar bats reveals host-switching as the dominant macro-evolutionary mechanism", "authors": [ { "first": "Julien"`

대부분의 경우에 복잡한 JSON 개체를 포함하는 단일 열을 반환하는 JSON 파일과 달리, Parquet 파일에는 여러 개의 복합 열이 있을 수 있습니다. 각 열에서 JSON_VALUE 함수를 사용하여 중첩된 열의 속성을 읽을 수 있습니다. OPENROWSET을 통해 WITH절에서 중첩된 속성의 경로를 직접 지정할 수 있습니다. 경로를 열 이름으로 설정하거나, 열 유형 뒤에 JSON 경로 식을 추가할 수 있습니다.

다음 쿼리는 structExample.parquet 파일을 읽고 중첩된 열의 요소를 표시하는 방법을 보여줍니다. 중첩된 값을 참조하는 방법에는 두 가지가 있습니다.

유형 지정 뒤에 중첩된 값 경로 식을 지정하는 방법.
필드를 참조하기 위해 "."를 사용하여 열 이름을 중첩된 경로로 형식을 지정하는 방법.

SELECT
    *
FROM
    OPENROWSET(
        BULK 'parquet/nested/structExample.parquet',
        DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
        FORMAT='PARQUET'
    )
    WITH (
        [DateValue] DATE '$.DateStruct.Date',
        [TimeStruct.Time] TIME,
        [TimestampStruct.Timestamp] DATETIME2,
        DecimalValue DECIMAL(18, 5) '$.DecimalStruct.Decimal',
        [FloatStruct.Float] FLOAT
    ) AS [r];

반복된 열의 요소에 액세스

다음 쿼리는 justSimpleArray.parquet 파일을 읽고 JSON_VALUE를 사용하여 배열 또는 맵과 같은 반복되는 열 내에서 스칼라 요소를 검색합니다.

SELECT
    *,
    JSON_VALUE(SimpleArray, '$[0]') AS FirstElement,
    JSON_VALUE(SimpleArray, '$[1]') AS SecondElement,
    JSON_VALUE(SimpleArray, '$[2]') AS ThirdElement
FROM
    OPENROWSET(
        BULK 'parquet/nested/justSimpleArray.parquet',
        DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
        FORMAT='PARQUET'
    ) AS [r];

결과:

SimpleArray	FirstElement	SecondElement	ThirdElement
[11,12,13]	11	12	13
[21,22,23]	21	22	23

복합 열에서 하위 개체 액세스

다음 쿼리는 mapExample.parquet 파일을 읽고 JSON_QUERY를 사용하여 배열 또는 맵과 같은 반복되는 열 내에서 비스칼라 요소를 검색합니다.

SELECT
    MapOfPersons,
    JSON_QUERY(MapOfPersons, '$."John Doe"') AS [John]
FROM
    OPENROWSET(
        BULK 'parquet/nested/mapExample.parquet',
        DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
        FORMAT='PARQUET'
    ) AS [r];

WITH 절에서 반환하려는 열을 명시적으로 참조할 수도 있습니다.

SELECT DocId,
    MapOfPersons,
    JSON_QUERY(MapOfPersons, '$."John Doe"') AS [John]
FROM
    OPENROWSET(
        BULK 'parquet/nested/mapExample.parquet',
        DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
        FORMAT='PARQUET'
    ) 
    WITH (DocId bigint, MapOfPersons VARCHAR(max)) AS [r];

구조체 MapOfPersons은 VARCHAR 열로 반환되고, JSON 문자열로 형식이 지정됩니다.

반복된 열의 값 계획

일부 열에 스칼라 값의 배열(예: [1,2,3])이 있는 경우, 이를 쉽게 확장하고 다음 스크립트를 사용하여 이를 주 행과 조인할 수 있습니다.

SELECT
    SimpleArray, Element
FROM
    OPENROWSET(
        BULK 'parquet/nested/justSimpleArray.parquet',
        DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
        FORMAT='PARQUET'
    ) AS arrays
    CROSS APPLY OPENJSON (SimpleArray) WITH (Element int '$') as array_values

다음 단계

다음 문서에서는 JSON 파일을 쿼리하는 방법을 보여줍니다.

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