Share via

Externe tabellen gebruiken met Synapse SQL

  • Artikel

Een externe tabel verwijst naar gegevens die zich in Hadoop, Azure Storage Blob of Azure Data Lake Storage bevinden. U kunt externe tabellen gebruiken om gegevens uit bestanden te lezen of gegevens naar bestanden te schrijven in Azure Storage.

Met Synapse SQL kunt u externe tabellen gebruiken om externe gegevens te lezen met behulp van een toegewezen SQL-pool of serverloze SQL-pool.

Afhankelijk van het type externe gegevensbron kunt u twee typen externe tabellen gebruiken:

  • Externe Hadoop-tabellen die u kunt gebruiken voor het lezen en exporteren van gegevens in verschillende gegevensindelingen, zoals CSV, Parquet en ORC. Externe Hadoop-tabellen zijn beschikbaar in toegewezen SQL-pools, maar zijn niet beschikbaar in serverloze SQL-pools.
  • Systeemeigen externe tabellen die u kunt gebruiken voor het lezen en exporteren van gegevens in verschillende gegevensindelingen, zoals CSV en Parquet. Systeemeigen externe tabellen zijn beschikbaar in serverloze SQL-pools en ze zijn in openbare preview in toegewezen SQL-pools. Het schrijven/exporteren van gegevens met CETAS en de systeemeigen externe tabellen is alleen beschikbaar in de serverloze SQL-pool, maar niet in de toegewezen SQL-pools.

De belangrijkste verschillen tussen Hadoop en systeemeigen externe tabellen:

Type externe tabel Hadoop Native
Toegewezen SQL-pool Beschikbaar Alleen Parquet-tabellen zijn beschikbaar in openbare preview.
Serverloze SQL-pool Niet beschikbaar Beschikbaar
Ondersteunde indelingen Gescheiden/CSV, Parquet, ORC, Hive RC en RC Serverloze SQL-pool: gescheiden/CSV, Parquet en Delta Lake
Toegewezen SQL-pool: Parquet (preview)
Verwijdering van mappartitie Nee Partitieuitschakeling is alleen beschikbaar in de gepartitioneerde tabellen die zijn gemaakt in Parquet- of CSV-indelingen die worden gesynchroniseerd vanuit Apache Spark-pools. U kunt externe tabellen maken in gepartitioneerde mappen in Parquet, maar de partitioneringskolommen zijn niet toegankelijk en genegeerd, terwijl de partitieverwijdering niet wordt toegepast. Maak geen externe tabellen in Delta Lake-mappen omdat ze niet worden ondersteund. Gebruik gepartitioneerde Delta-weergaven als u een query wilt uitvoeren op gepartitioneerde Delta Lake-gegevens.
Bestandsverwijdering (predicaat pushdown) Nee Ja in serverloze SQL-pool. Voor de tekenreekspush moet u sortering gebruiken Latin1_General_100_BIN2_UTF8 voor de VARCHAR kolommen om pushdown in te schakelen. Raadpleeg voor meer informatie over sorteringen de sorteringstypen die worden ondersteund voor Synapse SQL.
Aangepaste indeling voor locatie Nee Ja, jokertekens gebruiken, zoals /year=*/month=*/day=* voor Parquet- of CSV-indelingen. Aangepaste mappaden zijn niet beschikbaar in Delta Lake. In de serverloze SQL-pool kunt u ook recursieve jokertekens /logs/** gebruiken om te verwijzen naar Parquet- of CSV-bestanden in een submap onder de map waarnaar wordt verwezen.
Recursieve mapscan Ja Ja. In serverloze SQL-pools moet aan het einde van het locatiepad worden opgegeven /** . In toegewezen pool worden de mappen altijd recursief gescand.
Opslagverificatie Opslagtoegangssleutel (SAK), Microsoft Entra passthrough, beheerde identiteit, aangepaste toepassing Microsoft Entra-identiteit Shared Access Signature (SAS), Microsoft Entra passthrough, Beheerde identiteit, Aangepaste toepassing Microsoft Entra-identiteit.
Toewijzen van kolommen Ordinaal: de kolommen in de definitie van de externe tabel worden op positie toegewezen aan de kolommen in de onderliggende Parquet-bestanden. Serverloze pool: op naam. De kolommen in de definitie van de externe tabel worden toegewezen aan de kolommen in de onderliggende Parquet-bestanden op kolomnaam die overeenkomen.
Toegewezen pool: rangschikkering. De kolommen in de definitie van de externe tabel worden op positie toegewezen aan de kolommen in de onderliggende Parquet-bestanden.
CETAS (exporteren/transformeren) Ja CETAS met de systeemeigen tabellen als doel werkt alleen in de serverloze SQL-pool. U kunt de toegewezen SQL-pools niet gebruiken om gegevens te exporteren met behulp van systeemeigen tabellen.

Notitie

De systeemeigen externe tabellen zijn de aanbevolen oplossing in de pools waar ze algemeen beschikbaar zijn. Als u toegang nodig hebt tot externe gegevens, gebruikt u altijd de systeemeigen tabellen in serverloze pools. In toegewezen pools moet u overschakelen naar de systeemeigen tabellen voor het lezen van Parquet-bestanden zodra ze zich in algemene beschikbaarheid bevinden. Gebruik de Hadoop-tabellen alleen als u toegang nodig hebt tot bepaalde typen die niet worden ondersteund in systeemeigen externe tabellen (bijvoorbeeld ORC, RC), of als de systeemeigen versie niet beschikbaar is.

Externe tabellen in een toegewezen SQL-pool en een serverloze SQL-pool

U kunt externe tabellen gebruiken om het volgende te doen:

  • Query's uitvoeren op Azure Blob Storage en Azure Data Lake Gen2 met Transact-SQL-instructies.
  • Sla queryresultaten op in bestanden in Azure Blob Storage of Azure Data Lake Storage met behulp van CETAS.
  • Importeer gegevens uit Azure Blob Storage en Azure Data Lake Storage en sla deze op in een toegewezen SQL-pool (alleen Hadoop-tabellen in toegewezen pool).

Notitie

Als u deze optie gebruikt in combinatie met de instructie CREATE TABLE AS SELECT , importeert u gegevens uit een externe tabel in een tabel in de toegewezen SQL-pool.

Als de prestaties van externe Hadoop-tabellen in de toegewezen pools niet voldoen aan uw prestatiedoelen, kunt u overwegen externe gegevens te laden in de Datawarehouse-tabellen met behulp van de COPY-instructie.

Raadpleeg PolyBase gebruiken om gegevens vanuit Azure Blob Storage te laden voor een zelfstudie over het laden van gegevens.

U kunt externe tabellen maken in Synapse SQL-pools via de volgende stappen:

  1. CREATE EXTERNAL DATA SOURCE om te verwijzen naar een externe Azure-opslag en geef de referentie op die moet worden gebruikt voor toegang tot de opslag.
  2. CREATE EXTERNAL FILE FORMAT to describe format of CSV or Parquet files.
  3. CREATE EXTERNAL TABLE bovenop de bestanden die op de gegevensbron zijn geplaatst met dezelfde bestandsindeling.

Verwijdering van mappartitie

De systeemeigen externe tabellen in Synapse-pools kunnen de bestanden negeren die zijn geplaatst in de mappen die niet relevant zijn voor de query's. Als uw bestanden zijn opgeslagen in een maphiërarchie (bijvoorbeeld - /year=2020/month=03/day=16) en de waarden voor year, monthen day worden weergegeven als de kolommen, worden de query's die filters bevatten, year=2020 alleen gelezen uit de submappen die in de year=2020 map zijn geplaatst. De bestanden en mappen die in andere mappen (year=2021 of year=2022) worden geplaatst, worden in deze query genegeerd. Deze verwijdering wordt partitie-verwijdering genoemd.

De verwijdering van de mappartitie is beschikbaar in de systeemeigen externe tabellen die worden gesynchroniseerd vanuit de Synapse Spark-pools. Als u een gepartitioneerde gegevensset hebt en u de partitie-verwijdering wilt gebruiken met de externe tabellen die u maakt, gebruikt u de gepartitioneerde weergaven in plaats van de externe tabellen.

Bestandsuitschakeling

Sommige gegevensindelingen, zoals Parquet en Delta, bevatten bestandsstatistieken voor elke kolom (bijvoorbeeld min/max-waarden voor elke kolom). De query's die gegevens filteren, lezen niet de bestanden waarin de vereiste kolomwaarden niet bestaan. De query verkent eerst min/max-waarden voor de kolommen die in het querypredicaat worden gebruikt om de bestanden te vinden die niet de vereiste gegevens bevatten. Deze bestanden worden genegeerd en verwijderd uit het queryplan. Deze techniek wordt ook wel filterpredicaatpushdown genoemd en kan de prestaties van uw query's verbeteren. Filterpushdown is beschikbaar in de serverloze SQL-pools in Parquet- en Delta-indelingen. Als u filterpushdown wilt gebruiken voor de tekenreekstypen, gebruikt u het VARCHAR-type met de Latin1_General_100_BIN2_UTF8 sortering. Raadpleeg voor meer informatie over sorteringen de sorteringstypen die worden ondersteund voor Synapse SQL.

Beveiliging

De gebruiker moet gemachtigd zijn SELECT voor een externe tabel om de gegevens te kunnen lezen. Externe tabellen hebben toegang tot onderliggende Azure-opslag met behulp van de referentie binnen het databasebereik die is gedefinieerd in de gegevensbron met behulp van de volgende regels:

  • Een gegevensbron zonder referenties stelt externe tabellen in staat om toegang te krijgen tot openbaar beschikbare bestanden in Azure Storage.
  • Gegevensbron kan een referentie hebben waarmee externe tabellen alleen toegang hebben tot de bestanden in Azure Storage met behulp van een SAS-token of beheerde identiteit voor werkruimten. Zie het artikel Opslagtoegangsbeheer voor opslagbestanden ontwikkelen voor voorbeelden.

Voorbeeld van CREATE EXTERNAL DATA SOURCE

In het volgende voorbeeld wordt een externe Hadoop-gegevensbron gemaakt in een toegewezen SQL-pool voor Azure Data Lake Gen2 die verwijst naar de gegevensset New York:

CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL [ADLS_credential]
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'
GO
CREATE EXTERNAL DATA SOURCE AzureDataLakeStore
WITH
  -- Please note the abfss endpoint when your account has secure transfer enabled
  ( LOCATION = 'abfss://data@newyorktaxidataset.dfs.core.windows.net' ,
    CREDENTIAL = ADLS_credential ,
    TYPE = HADOOP
  ) ;

In het volgende voorbeeld wordt een externe gegevensbron gemaakt voor Azure Data Lake Gen2 die verwijst naar de openbaar beschikbare gegevensset New York:

CREATE EXTERNAL DATA SOURCE YellowTaxi
WITH ( LOCATION = 'https://azureopendatastorage.blob.core.windows.net/nyctlc/yellow/',
       TYPE = HADOOP)

Voorbeeld voor CREATE EXTERNAL FILE FORMAT

In het volgende voorbeeld wordt een externe bestandsindeling gemaakt voor volkstellingsbestanden:

CREATE EXTERNAL FILE FORMAT census_file_format
WITH
(  
    FORMAT_TYPE = PARQUET,
    DATA_COMPRESSION = 'org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec'
)

Voorbeeld van CREATE EXTERNAL TABLE

In het volgende voorbeeld wordt een externe tabel gemaakt. Hiermee wordt de eerste rij geretourneerd:

CREATE EXTERNAL TABLE census_external_table
(
    decennialTime varchar(20),
    stateName varchar(100),
    countyName varchar(100),
    population int,
    race varchar(50),
    sex    varchar(10),
    minAge int,
    maxAge int
)  
WITH (
    LOCATION = '/parquet/',
    DATA_SOURCE = population_ds,  
    FILE_FORMAT = census_file_format
)
GO

SELECT TOP 1 * FROM census_external_table

Externe tabellen maken en hierop query's uitvoeren via een bestand in Azure Data Lake

Met data lake-verkenningsmogelijkheden van Synapse Studio kunt u nu een externe tabel maken en er query's op uitvoeren met behulp van een Synapse SQL-pool met een eenvoudige rechtermuisknop op het bestand. De mogelijkheid om vanuit het ADLS Gen2-opslagaccount met één klik externe tabellen te maken wordt alleen ondersteund voor Parquet-bestanden.

Vereisten

  • U moet toegang hebben tot de werkruimte met ten minste de Storage Blob Data Contributor toegangsrol voor het ADLS Gen2-account of toegangsbeheerlijsten (ACL) waarmee u query's kunt uitvoeren op de bestanden.

  • U moet ten minste machtigingen hebben om een externe tabel te maken en externe tabellen op te vragen in de Synapse SQL-pool (toegewezen of serverloos).

Selecteer in het deelvenster Gegevens het bestand waaruit u de externe tabel wilt maken:

externaltable1

Er wordt een dialoogvenster geopend. Selecteer toegewezen SQL-pool of serverloze SQL-pool, geef de tabel een naam en selecteer Script openen:

externaltable2

Het SQL-script wordt automatisch gegenereerd, waarbij het schema wordt afgeleid van het bestand:

externaltable3

Voer het script uit. Het script voert automatisch een Select Top 100 *. uit:

externaltable4

De externe tabel wordt nu gemaakt. In het vervolg kan de gebruiker de inhoud van deze externe tabel bekijken door rechtstreeks vanuit het deelvenster Gegevens query's hierop uit te voeren:

externaltable5

Volgende stappen

Zie het CETAS-artikel voor het opslaan van queryresultaten in een externe tabel in Azure Storage. U kunt ook beginnen met het uitvoeren van query's op externe tabellen van Apache Spark voor Azure Synapse.