Delen via

Transact-SQL-functies die worden ondersteund in Azure Synapse SQL

  • Artikel

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.

Extra

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: