Transact-SQL-functies die worden ondersteund in Azure Synapse SQL
Azure Synapse SQL is een analyseservice voor big data waarmee u uw gegevens kunt opvragen en analyseren met behulp van de taal T-SQL. U kunt voor gegevensanalyse een standaard ANSI-compatibel dialect gebruiken van een SQL-taal die op SQL Server en Azure SQL Database wordt gebruikt.
De Transact-SQL-taal die in serverloze SQL-pools en toegewezen modellen wordt gebruikt, kan verwijzen naar verschillende objecten; de set ondersteunde functies kan onderling enigszins verschillen. Op deze pagina vindt u een overzicht van de belangrijkste verschillen in de Transact-SQL-taal tussen de verbruiksmodellen van Synapse SQL.
Databaseobjecten
Met verbruiksmodellen in Synapse SQL kunt u verschillende databaseobjecten gebruiken. De vergelijking van ondersteunde objecttypen wordt weergegeven in de volgende tabel:
| Object | Toegewezen | Serverloos |
|---|---|---|
| Tabellen | Ja | Nee, de tabellen in de database worden niet ondersteund. Serverloze SQL-pool kan alleen query's uitvoeren op externe tabellen die verwijzen naar gegevens die zijn opgeslagen in Azure Data Lake Storage of Dataverse. |
| Weergaven | Ja. Weergaven kunnen querytaalelementen gebruiken die beschikbaar zijn in het toegewezen model. | Ja, u kunt weergaven maken via externe tabellen, de query's met de functie OPENROWSET en andere weergaven. Weergaven kunnen querytaalelementen gebruiken die beschikbaar zijn in een serverloos model. |
| Schema's | Ja | Ja, schema's worden ondersteund. Gebruik schema's om verschillende tenants te isoleren en hun tabellen per schema te plaatsen. |
| Tijdelijke tabellen | Ja | Tijdelijke tabellen kunnen alleen worden gebruikt om bepaalde gegevens op te slaan uit de systeemweergaven, letterlijke gegevens of andere tijdelijke tabellen. UPDATE/DELETE in de tijdelijke tabel wordt ook ondersteund. U kunt tijdelijke tabellen samenvoegen met de systeemweergaven. U kunt geen gegevens uit een externe tabel selecteren om deze in te voegen in een tijdelijke tabel of een tijdelijke tabel samenvoegen met een externe tabel. Deze bewerkingen mislukken omdat externe gegevens en tijdelijke tabellen niet in dezelfde query kunnen worden gemengd. |
| Door de gebruiker gedefinieerde procedures | Ja | Ja, opgeslagen procedures kunnen worden geplaatst in alle gebruikersdatabases (niet master in de database). Procedures kunnen alleen externe gegevens lezen en querytaalelementen gebruiken die beschikbaar zijn in een serverloze pool. |
| Door de gebruiker gedefinieerde functies | Ja | Ja, alleen inline tabelwaardefuncties worden ondersteund. Scalaire door de gebruiker gedefinieerde functies worden niet ondersteund. |
| Triggers | Nee | Nee, serverloze SQL-pools staan het wijzigen van gegevens niet toe, zodat de triggers niet kunnen reageren op gegevenswijzigingen. |
| Externe tabellen | Ja. Zie ondersteunde gegevensindelingen. | Ja, externe tabellen zijn beschikbaar en kunnen worden gebruikt voor het lezen van gegevens uit Azure Data Lake Storage of Dataverse. Bekijk de ondersteunde gegevensindelingen. |
| Query's opslaan in de cache | Ja, meerdere formulieren (caching op basis van SSD, in-memory, resultatensetcaching). Bovendien worden gerealiseerde weergave ondersteund. | Nee, alleen de bestandsstatistieken worden in de cache opgeslagen. |
| Opslaan in cache van resultatenset | Ja | Nee, de queryresultaten worden niet in de cache opgeslagen. Alleen de bestandsstatistieken worden in de cache opgeslagen. |
| Gerealiseerde weergaven | Ja | Nee, de gerealiseerde weergaven worden niet ondersteund in de serverloze SQL-pools. |
| Tabelvariabelen | Nee, gebruik tijdelijke tabellen | Nee, tabelvariabelen worden niet ondersteund. |
| Tabeldistributie | Ja | Nee, tabeldistributies worden niet ondersteund. |
| Tabelindexen | Ja | Nee, indexen worden niet ondersteund. |
| Tabellen partitioneren | Ja. | Externe tabellen bieden geen ondersteuning voor partitionering. U kunt bestanden partitioneren met de structuur van hive-partitiemappen en gepartitioneerde tabellen maken in Spark. De Spark-partitionering wordt gesynchroniseerd met de serverloze pool. Als u Geen Spark gebruikt, kunt u uw bestanden partitioneren in mapstructuur en gepartitioneerde weergaven maken in de mappartitiestructuur, maar de externe tabellen kunnen niet worden gemaakt in gepartitioneerde mappen. |
| statistieken | Ja | Ja, statistieken worden gemaakt voor externe bestanden. |
| Werkbelastingbeheer, resourceklassen en gelijktijdigheidsbeheer | Ja, zie workloadbeheer, resourceklassen en gelijktijdigheidsbeheer. | Nee, u kunt de resources die zijn toegewezen aan de query's niet beheren. De serverloze SQL-pool beheert de resources automatisch. |
| Kostenbeheer | Ja, met behulp van omhoog en omlaag schalen. | Ja, u kunt het dagelijkse, wekelijkse of maandelijkse gebruik van een serverloze pool beperken met behulp van de Azure-portal of T-SQL-procedure. |
Querytaal
Querytalen die in Synapse SQL worden gebruikt, kunnen afhankelijk van het verbruiksmodel verschillende ondersteunde functies hebben. De volgende tabel toont een overzicht van de belangrijkste verschillen in de querytaal in Transact-SQL-dialecten:
| Instructie | Toegewezen | Serverloos |
|---|---|---|
| SELECT-instructie | Ja. SELECTinstructie wordt ondersteund, maar sommige Transact-SQL-querycomponenten, zoals FOR XML/FOR JSON, MATCH, OFFSET/FETCH, worden niet ondersteund. |
Ja, SELECT instructie wordt ondersteund, maar sommige Transact-SQL-queryclausules zoals FOR XML, MATCH, PREDICT, GROUPNG SETS en de queryhints worden niet ondersteund. |
| INSERT-instructie | Ja | Nee. Nieuwe gegevens uploaden naar Data Lake met spark of andere hulpprogramma's. Gebruik Azure Cosmos DB met de analytische opslag voor zeer transactionele workloads. U kunt CETAS gebruiken om een externe tabel te maken en gegevens in te voegen. |
| UPDATE-instructie | Ja | Nee, werk Parquet/CSV-gegevens bij met Spark en de wijzigingen zijn automatisch beschikbaar in een serverloze pool. Gebruik Azure Cosmos DB met de analytische opslag voor zeer transactionele workloads. |
| DELETE-instructie | Ja | Nee, verwijder Parquet/CSV-gegevens met Spark en de wijzigingen zijn automatisch beschikbaar in een serverloze pool. Gebruik Azure Cosmos DB met de analytische opslag voor zeer transactionele workloads. |
| MERGE-instructie | Ja (preview) | Nee, parquet-/CSV-gegevens samenvoegen met Spark en de wijzigingen zijn automatisch beschikbaar in een serverloze pool. |
| CTAS-instructie | Ja | Nee, CREATE TABLE AS SELECT-instructie wordt niet ondersteund in de serverloze SQL-pool. |
| CETAS-instructie | Ja, u kunt de eerste belasting uitvoeren in een externe tabel met cetas. | Ja, u kunt de eerste belasting uitvoeren in een externe tabel met cetas. CETAS ondersteunt Parquet- en CSV-uitvoerindelingen. |
| Transacties | Ja | Ja, transacties zijn alleen van toepassing op de metagegevensobjecten. |
| Labels | Ja | Nee, labels worden niet ondersteund in serverloze SQL-pools. |
| Gegevens laden | Ja. Het hulpprogramma dat de voorkeur heeft, is de COPY-instructie, maar het systeem ondersteunt zowel BULKsgewijs laden (BCP) als CETAS voor het laden van gegevens. | Nee, u kunt geen gegevens laden in de serverloze SQL-pool omdat gegevens worden opgeslagen in externe opslag. U kunt in eerste instantie gegevens in een externe tabel laden met behulp van de CETAS-instructie. |
| Gegevensexport | Ja. Gebruik van CETAS. | Ja. U kunt gegevens exporteren uit externe opslag (Azure Data Lake, Dataverse, Azure Cosmos DB) naar Azure Data Lake met behulp van CETAS. |
| Typen | Ja, alle Transact-SQL-typen behalve cursor, hiërarchie-id, ntekst, tekst en afbeelding, rowversion, Spatial Types, sql_variant en XML | Ja, alle Transact-SQL-typen worden ondersteund, behalve cursor, hierarchyid, ntext, tekst en afbeelding, rowversion, Spatial Types, sql_variant, xml en Table type. Bekijk hier hoe u Parquet-kolomtypen kunt toewijzen aan SQL-typen. |
| Query's tussen databases | Nee | Ja, de query's voor meerdere databases en de 3-delige naamverwijzingen worden ondersteund, inclusief USE-instructie . De query's kunnen verwijzen naar de serverloze SQL-databases of de Lake-databases in dezelfde werkruimte. Query's tussen werkruimten worden niet ondersteund. |
| Ingebouwde/systeemfuncties (analyse) | Ja, alle transact-SQL-analysefuncties, conversie, datum en tijd, logische, wiskundige functies, behalve CHOOSE en PARSE | Ja, alle transact-SQL-analysefuncties, conversie, datum en tijd, logische en wiskundige functies worden ondersteund. |
| Ingebouwde/systeemfuncties (tekenreeks) | Ja. Alle tekenreeks-, JSON- en sorteringsfuncties van Transact-SQL, behalve STRING_ESCAPE en TRANSLATE | Ja. Alle Transact-SQL-tekenreeks-, JSON- en sorteringsfuncties worden ondersteund. |
| Ingebouwde/systeemfuncties (cryptografisch) | Enkele | HASHBYTES is de enige ondersteunde cryptografische functie in serverloze SQL-pools. |
| Ingebouwde/systeemtabelwaardefuncties | Ja, Transact-SQL-rijensetfuncties, behalve OPENXML, OPENDATASOURCE, OPENQUERY en OPENROWSET | Ja, alle Transact-SQL Rowset-functies worden ondersteund, behalve OPENXML, OPENDATASOURCE en OPENQUERY. |
| Ingebouwde/systeemaggregaties | Ingebouwde aggregaties van Transact-SQL, met uitzondering van CHECKSUM_AGG en GROUPING_ID | Ja, alle ingebouwde Transact-SQL-aggregaties worden ondersteund. |
| Operators | Ja, alle Transact-SQL-operators behalve !> en !< | Ja, alle Transact-SQL-operators worden ondersteund. |
| Stroombesturing | Ja. Alle stroombesturingsinstructies van Transact-SQL behalve CONTINUE, GOTO, RETURN, USE en WAITFOR | Ja. Alle Transact-SQL Control-of-flow-instructies worden ondersteund. SELECT-query in WHILE (...) voorwaarde wordt niet ondersteund. |
| DDL-instructies (CREATE, ALTER, DROP) | Ja. Alle DDL-instructies van Transact-SQL die van toepassing zijn op de ondersteunde objecttypen | Ja, alle Transact-SQL DDL-instructie die van toepassing is op de ondersteunde objecttypen, worden ondersteund. |
Beveiliging
Met Synapse SQL-pools kunt u ingebouwde beveiligingsfuncties gebruiken om uw gegevens te beveiligen en de toegang te beheren. In de volgende tabel worden de belangrijkste verschillen vergeleken tussen de Synapse SQL-verbruiksmodellen.
| Functie | Toegewezen | Serverloos |
|---|---|---|
| Aanmeldingen | N.v.t. (alleen opgenomen gebruikers worden ondersteund in databases) | Ja, Microsoft Entra-id en SQL-aanmeldingen op serverniveau worden ondersteund. |
| Gebruikers | N.v.t. (alleen opgenomen gebruikers worden ondersteund in databases) | Ja, databasegebruikers worden ondersteund. |
| Ingesloten gebruikers | Ja. Opmerking: slechts één Microsoft Entra-gebruiker kan onbeperkte beheerder zijn | Nee, de ingesloten gebruikers worden niet ondersteund. |
| Verificatie van SQL-gebruikersnaam/-wachtwoord | Ja | Ja, gebruikers hebben toegang tot een serverloze SQL-pool met hun gebruikersnamen en wachtwoorden. |
| Microsoft Entra-verificatie | Ja, Microsoft Entra-gebruikers | Ja, Microsoft Entra-aanmeldingen en gebruikers hebben toegang tot serverloze SQL-pools met behulp van hun Microsoft Entra-identiteiten. |
| Passthrough-verificatie voor Microsoft Entra-opslag | Ja | Ja, Microsoft Entra passthrough-verificatie is van toepassing op Microsoft Entra-aanmeldingen. De identiteit van de Microsoft Entra-gebruiker wordt doorgegeven aan de opslag als er geen referentie is opgegeven. Microsoft Entra passthrough-verificatie is niet beschikbaar voor de SQL-gebruikers. |
| Sas-tokenverificatie (Shared Access Signature) voor opslag | Nee | Ja, met DATABASE SCOPED CREDENTIAL met shared access Signature-token in EXTERNAL DATA SOURCE of CREDENTIAL op exemplaarniveau met shared access Signature. |
| Verificatie met toegangssleutel voor opslag | Ja, met behulp van DATABASE SCOPED CREDENTIAL in EXTERNAL DATA SOURCE | Nee, gebruik een SAS-token in plaats van de toegangssleutel voor opslag. |
| Verificatie van beheerde identiteit voor opslag | Ja, met behulp van Managed Service Identity-referenties | Ja, de query heeft toegang tot de opslag met behulp van de referenties van de beheerde identiteit van de werkruimte. |
| SPN-verificatie (Storage Application Identity/Service Principal) | Ja | Ja, u kunt een referentie maken met een service-principal-toepassings-id die wordt gebruikt voor verificatie in de opslag. |
| Serverfuncties | Nee | Ja, sysadmin, public en andere serverfuncties worden ondersteund. |
| REFERENTIE OP SERVERNIVEAU | Nee | Ja, de referenties op serverniveau worden gebruikt door de OPENROWSET functie die geen expliciete gegevensbron gebruikt. |
| Machtigingen - serverniveau | Nee | Ja, bijvoorbeeld CONNECT ANY DATABASE , en SELECT ALL USER SECURABLES een gebruiker in staat stellen om gegevens uit databases te lezen. |
| Databaserollen | Ja | Ja, u kunt en db_datareader db_ddladmin rollen gebruikendb_owner. |
| REFERENTIES MET DATABASEBEREIK | Ja, gebruikt in externe gegevensbronnen. | Ja, referenties met databasebereik kunnen worden gebruikt in externe gegevensbronnen om de verificatiemethode voor opslag te definiëren. |
| Machtigingen - databaseniveau | Ja | Ja, u kunt machtigingen voor de databaseobjecten verlenen, weigeren of intrekken. |
| Machtigingen - schemaniveau | Ja, inclusief de mogelijkheid om machtigingen voor gebruikers/aanmeldingen in het schema toe te kennen, te weigeren en in te trekken | Ja, u kunt machtigingen op schemaniveau opgeven, waaronder de mogelijkheid om machtigingen te verlenen, te weigeren en in te trekken voor gebruikers/aanmeldingen in het schema. |
| Machtigingen - objectniveau | Ja, inclusief de mogelijkheid om machtigingen voor gebruikers toe te kennen, te weigeren en in te trekken | Ja, u kunt machtigingen verlenen, weigeren en intrekken voor gebruikers/aanmeldingen op de systeemobjecten die worden ondersteund. |
| Machtigingen - Beveiliging op kolomniveau | Ja | Beveiliging op kolomniveau wordt ondersteund in serverloze SQL-pools voor weergaven en niet voor externe tabellen. In het geval van externe tabellen kunt u een logische weergave maken boven op de externe tabel en dan beveiliging op kolomniveau toepassen. |
| Beveiliging op rijniveau | Ja | Nee, er is geen ingebouwde ondersteuning voor beveiliging op rijniveau. Aangepaste weergaven gebruiken als tijdelijke oplossing. |
| Gegevensmaskering | Ja | Nee, ingebouwde gegevensmaskering wordt niet ondersteund in de serverloze SQL-pools. Gebruik wrapper SQL-weergaven die sommige kolommen expliciet maskeren als tijdelijke oplossing. |
| Ingebouwde/systeembeveiligingsfuncties en identiteitsfuncties | Enkele Transact-SQL-beveiligingsfuncties en -operators: CURRENT_USER, HAS_DBACCESS, IS_MEMBER, IS_ROLEMEMBER, SESSION_USER, SUSER_NAME, SUSER_SNAME, SYSTEM_USER, USER, USER_NAME, EXECUTE AS, OPEN/CLOSE MASTER KEY |
Sommige Transact-SQL-beveiligingsfuncties en -operators worden ondersteund: CURRENT_USER, , HAS_DBACCESS, IS_MEMBERHAS_PERMS_BY_NAME, SESSION_USERSYSTEM_USERIS_ROLEMEMBERUSERSUSER_SNAMEUSER_NAMESESSION_CONTEXTSUSER_NAMEIS_SRVROLEMEMBERen . EXECUTE ASREVERT Beveiligingsfuncties kunnen niet worden gebruikt om externe gegevens op te vragen (sla het resultaat op in een variabele die in de query kan worden gebruikt). |
| TDE (Transparent Data Encryption) | Ja | Nee, Transparent Data Encryption wordt niet ondersteund. |
| Gegevensdetectie en -classificatie | Ja | Nee, gegevensdetectie en -classificatie wordt niet ondersteund. |
| Evaluatie van beveiligingsproblemen | Ja | Nee, evaluatie van beveiligingsproblemen is niet beschikbaar. |
| Advanced Threat Protection | Ja | Nee, Advanced Threat Protection wordt niet ondersteund. |
| Controle | Ja | Ja, controle wordt ondersteund in serverloze SQL-pools. |
| Firewall-regels | Ja | Ja, de firewallregels kunnen worden ingesteld op het serverloze SQL-eindpunt. |
| Privé-eindpunt | Ja | Ja, het privé-eindpunt kan worden ingesteld in de serverloze SQL-pool. |
Toegewezen SQL-pools en serverloze SQL-pools gebruiken de Transact-SQL-standaardtaal om gegevens op te vragen. Raadpleeg de Transact-SQL-taalverwijzing voor gedetailleerde verschillen.
Functies van het platform
| Functie | Toegewezen | Serverloos |
|---|---|---|
| Schalen | Ja | Serverloze SQL-pool wordt automatisch geschaald, afhankelijk van de workload. |
| Onderbreken/hervatten | Ja | Serverloze SQL-pool wordt automatisch gedeactiveerd wanneer deze niet wordt gebruikt en geactiveerd wanneer dat nodig is. Gebruikersactie is niet vereist. |
| Databaseback-ups | Ja | Nee. Gegevens worden opgeslagen in externe systemen (ADLS, Cosmos DB), dus zorg ervoor dat u back-ups van gegevens uitvoert op de bron. Zorg ervoor dat u SQL-metagegevens (tabel, weergave, proceduredefinities en gebruikersmachtigingen) gebruikt in het broncodebeheer. Tabeldefinities in de Lake-database worden opgeslagen in Spark-metagegevens, dus zorg ervoor dat u ook Spark-tabeldefinities in het broncodebeheer bewaart. |
| Database terugzetten | Ja | Nee. Gegevens worden opgeslagen in externe systemen (ADLS, Cosmos DB), dus u moet bronsystemen herstellen om uw gegevens mee te nemen. Zorg ervoor dat uw SQL-metagegevens (tabel, weergave, proceduredefinities en gebruikersmachtigingen) zich in het broncodebeheer bevinden, zodat u de SQL-objecten opnieuw kunt maken. Tabeldefinities in de Lake-database worden opgeslagen in Spark-metagegevens, dus zorg ervoor dat u ook Spark-tabeldefinities in het broncodebeheer bewaart. |
Hulpprogramma's
U kunt verschillende hulpprogramma's gebruiken om verbinding te maken met Synapse SQL om gegevens op te vragen.
| Hulpprogramma | Toegewezen | Serverloos |
|---|---|---|
| Synapse Studio | Ja, SQL-scripts | Ja, SQL-scripts kunnen worden gebruikt in Synapse Studio. Gebruik SSMS of ADS in plaats van Synapse Studio als u als gevolg hiervan een grote hoeveelheid gegevens retourneert. |
| Power BI | Ja | Ja, u kunt Power BI gebruiken om rapporten te maken in een serverloze SQL-pool. De importmodus wordt aanbevolen voor rapportage. |
| Azure Analysis Service | Ja | Ja, u kunt gegevens laden in Azure Analysis Service met behulp van de serverloze SQL-pool. |
| Azure Data Studio (ADS) | Ja | Ja, u kunt Azure Data Studio (versie 1.18.0 of hoger) gebruiken om een query uit te voeren op een serverloze SQL-pool. SQL-scripts en SQL-notebooks worden ondersteund. |
| SQL Server Management Studio (SSMS) | Ja | Ja, u kunt SQL Server Management Studio (versie 18.5 of hoger) gebruiken om een query uit te voeren op een serverloze SQL-pool. SSMS toont alleen de objecten die beschikbaar zijn in de serverloze SQL-pools. |
Notitie
U kunt SSMS gebruiken om verbinding te maken met een serverloze SQL-pool en query's uit te voeren. Het wordt gedeeltelijk ondersteund vanaf versie 18.5, maar u kunt de tool gebruiken om alleen verbinding te maken en query's uit te voeren.
Voor de meeste toepassingen wordt de standaard Transact-SQL-taal gebruikt om gegevens op te vragen bij zowel toegewezen als serverloze verbruiksmodellen van Synapse SQL.
Toegang tot gegevens
Geanalyseerde gegevens kunnen op verschillende opslagtypen worden opgeslagen. De volgende tabel bevat een lijst van alle beschikbare opslagopties:
| Opslagtype | Toegewezen | Serverloos |
|---|---|---|
| Interne opslag | Ja | Nee, gegevens worden in Analytische opslag van Azure Data Lake of Azure Cosmos DB geplaatst. |
| Azure Data Lake v2 | Ja | Ja, u kunt externe tabellen en de OPENROWSET functie gebruiken om gegevens uit ADLS te lezen. Meer informatie over het instellen van toegangsbeheer. |
| Azure Blob-opslag | Ja | Ja, u kunt externe tabellen en de OPENROWSET functie gebruiken om gegevens uit Azure Blob Storage te lezen. Meer informatie over het instellen van toegangsbeheer. |
| Azure SQL/SQL Server (extern) | Nee | Nee, een serverloze SQL-pool kan niet verwijzen naar de Azure SQL-database. U kunt verwijzen naar serverloze SQL-pools van Azure SQL met behulp van elastische query's of gekoppelde servers. |
| Dataverse | Nee, u kunt Azure Cosmos DB-gegevens laden in een toegewezen pool met behulp van Azure Synapse Link in een serverloze SQL-pool (via ADLS) of Spark. | Ja, u kunt Dataverse-tabellen lezen met behulp van azure Synapse-koppeling voor Dataverse met Azure Data Lake. |
| Transactionele opslag van Azure Cosmos DB | Nee | Nee, u hebt geen toegang tot Azure Cosmos DB-containers om gegevens bij te werken of gegevens te lezen uit de transactionele opslag van Azure Cosmos DB. Spark-pools gebruiken om transactionele opslag van Azure Cosmos DB bij te werken. |
| Analytische opslag van Azure Cosmos DB | Nee, u kunt Azure Cosmos DB-gegevens laden in een toegewezen pool met behulp van Azure Synapse Link in een serverloze SQL-pool (via ADLS), ADF, Spark of een ander hulpprogramma voor laden. | Ja, u kunt query's uitvoeren op analytische opslag van Azure Cosmos DB met behulp van Azure Synapse Link. |
| Apache Spark-tabellen (in werkruimte) | Nee | Ja, serverloze pool kan PARQUET- en CSV-tabellen lezen met behulp van metagegevenssynchronisatie. |
| Apache Spark-tabellen (extern) | Nee | Nee, serverloze pool heeft alleen toegang tot de PARQUET- en CSV-tabellen die zijn gemaakt in Apache Spark-pools in dezelfde Synapse-werkruimte. U kunt echter handmatig een externe tabel maken die verwijst naar de locatie van de externe Spark-tabel. |
| Databricks-tabellen (extern) | Nee | Nee, serverloze pool heeft alleen toegang tot de PARQUET- en CSV-tabellen die zijn gemaakt in Apache Spark-pools in dezelfde Synapse-werkruimte. U kunt echter handmatig een externe tabel maken die verwijst naar de locatie van de Databricks-tabel. |
Bestandsindelingen
Geanalyseerde gegevens kunnen in verschillende bestandsindelingen worden opgeslagen. De volgende tabel bevat een lijst van alle beschikbare gegevensindelingen die kunnen worden geanalyseerd:
| Gegevensopmaak | Toegewezen | Serverloos |
|---|---|---|
| Met scheidingstekens | Ja | Ja, u kunt query's uitvoeren op bestanden met scheidingstekens. |
| CSV | Ja (het gebruik van meerdere scheidingstekens wordt niet ondersteund) | Ja, u kunt query's uitvoeren op CSV-bestanden. Voor betere prestaties gebruikt u PARSER_VERSION 2.0 dat snellere parsering biedt. Als u rijen toevoegt aan uw CSV-bestanden, moet u ervoor zorgen dat u de bestanden opvraagt als toevoegbaar. |
| Parquet | Ja | Ja, u kunt query's uitvoeren op Parquet-bestanden, inclusief de bestanden met geneste typen. |
| Hive ORC | Ja | Nee, serverloze SQL-pools kunnen de Hive ORC-indeling niet lezen. |
| Hive RC | Ja | Nee, serverloze SQL-pools kunnen de Hive RC-indeling niet lezen. |
| JSON | Ja | Ja, u kunt query's uitvoeren op JSON-bestanden met een tekstindeling met scheidingstekens en de T-SQL JSON-functies . |
| Avro | Nee | Nee, serverloze SQL-pools kunnen de Avro-indeling niet lezen. |
| Delta Lake | Nee | Ja, u kunt query's uitvoeren op Delta Lake-bestanden, inclusief de bestanden met geneste typen. |
| Common Data Model (CDM) | Nee | Nee, serverloze SQL-pool kan geen gegevens lezen die zijn opgeslagen met Common Data Model. |
Volgende stappen
Aanvullende informatie over best practices voor toegewezen SQL-pools en serverloze SQL-pools vindt u in de volgende artikelen: