Поделиться через

Краткое руководство: использование бессерверного пула SQL

  • Статья

Бессерверный пул SQL в Synapse — это бессерверная служба запросов, которая позволяет выполнять SQL-запросы к файлам, размещенным в службе хранилища Azure. Из этого краткого руководства вы узнаете, как легко запрашивать файлы различных типов с помощью бессерверного пула SQL. Поддерживаемые форматы перечислены в OPENROWSET.

В этом кратком руководстве показаны запросы: CSV-файлы, Apache Parquet и JSON.

Необходимые компоненты

Выберите клиент SQL для создания запросов:

  • Azure Synapse Studio — это веб-средство, которое можно использовать для просмотра файлов в хранилище и создания SQL-запросов.
  • Azure Data Studio — это клиентское средство, которое позволяет выполнять SQL-запросы и записные книжки в базе данных по запросу.
  • SQL Server Management Studio — это клиентское средство, которое позволяет выполнять SQL-запросы к базе данных по запросу.

Параметры для этого краткого руководства:

Параметр Описание
Адрес конечной точки службы бессерверного пула SQL Используется в качестве имени сервера.
Регион конечной точки службы бессерверного пула SQL Используется, чтобы определить хранилище для использования в примерах.
Имя пользователя и пароль для доступа к конечной точке Используется для доступа к конечной точке.
База данных, используемая для создания представлений База данных, используемая в качестве начальной точки в примерах.

Первоначальная настройка

Прежде чем использовать примеры, сделайте следующее:

  • создайте базу данных для представлений (если необходимо использовать представления);
  • создайте учетные данные, которые будут использоваться бессерверным пулом SQL для доступа к файлам в хранилище.

Создание базы данных

Создайте собственную базу данных для демонстрационных целей. Эта база данных будет использоваться для создания представлений и для примеров запросов в этой статье.

Примечание.

Базы данных используются только для просмотра метаданных, а не для реальных данных. Запишите имя базы данных, которое будет использоваться далее для работы с этим кратким руководством.

Используйте следующий запрос, изменив данные в поле mydbname на необходимое имя:

CREATE DATABASE mydbname

Создание источника данных

Чтобы выполнять запросы с помощью бессерверного пула SQL, создайте источник данных, который бессерверный пул SQL может использовать для доступа к файлам в хранилище. Выполните следующий фрагмент кода, чтобы создать источник данных, используемые в примерах в этом разделе:

-- create master key that will protect the credentials:
CREATE MASTER KEY ENCRYPTION BY PASSWORD = <enter very strong password here>

-- create credentials for containers in our demo storage account
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'
GO
CREATE EXTERNAL DATA SOURCE SqlOnDemandDemo WITH (
    LOCATION = 'https://sqlondemandstorage.blob.core.windows.net',
    CREDENTIAL = sqlondemand
);

Запрашивание CSV-файлов

Следующее изображение приведено для предварительного просмотра файла для запроса:

First 10 rows of the CSV file without header, Windows style new line.

Следующий запрос показывает, как считать CSV-файл без строки заголовка, с новой строкой в стиле Windows и столбцами с разделителями-запятыми:

SELECT TOP 10 *
FROM OPENROWSET
  (
      BULK 'csv/population/*.csv',
      DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
      FORMAT = 'CSV', PARSER_VERSION = '2.0'
  )
WITH
  (
      country_code VARCHAR (5)
    , country_name VARCHAR (100)
    , year smallint
    , population bigint
  ) AS r
WHERE
  country_name = 'Luxembourg' AND year = 2017

Схему можно указать во время компиляции запроса. Дополнительные примеры см. в статье о запросах CSV-файлов.

Запрашивание файлов Parquet

В следующем примере показаны возможности автоматического вывода схемы для создания запросов на файлы Parquet. Вызов возвращает число строк за сентябрь 2017 г. без указания схемы.

Примечание.

При чтении файлов Parquet указывать столбцы в предложении OPENROWSET WITH не требуется. В этом случае бессерверный пул SQL использует метаданные в файле Parquet и привязывает столбцы по имени.

SELECT COUNT_BIG(*)
FROM OPENROWSET
  (
      BULK 'parquet/taxi/year=2017/month=9/*.parquet',
      DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
      FORMAT='PARQUET'
  ) AS nyc

Дополнительные сведения см. в статье о запросах файлов Parquet.

Запрашивание JSON-файлов

Образец JSON-файла

Файлы хранятся в контейнере JSON, в папке Books и содержат по одной записи книги со следующей структурой:

{  
   "_id":"ahokw88",
   "type":"Book",
   "title":"The AWK Programming Language",
   "year":"1988",
   "publisher":"Addison-Wesley",
   "authors":[  
      "Alfred V. Aho",
      "Brian W. Kernighan",
      "Peter J. Weinberger"
   ],
   "source":"DBLP"
}

Запрашивание JSON-файлов

В следующем запросе показано, как использовать параметр JSON_VALUE для получения скалярных значений (заголовка, издателя) из книги с заголовком Probabilistic and Statistical Methods in Cryptology, An Introduction by Selected articles (Вероятностные и статистические методы в криптологии. Введение по избранным статьям):

SELECT
    JSON_VALUE(jsonContent, '$.title') AS title
  , JSON_VALUE(jsonContent, '$.publisher') as publisher
  , jsonContent
FROM OPENROWSET
  (
      BULK 'json/books/*.json',
      DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo'
    , FORMAT='CSV'
    , FIELDTERMINATOR ='0x0b'
    , FIELDQUOTE = '0x0b'
    , ROWTERMINATOR = '0x0b'
  )
WITH
  ( jsonContent varchar(8000) ) AS [r]
WHERE
  JSON_VALUE(jsonContent, '$.title') = 'Probabilistic and Statistical Methods in Cryptology, An Introduction by Selected Topics'

Важно!

Выполняется считывание всего JSON-файла в виде одной строки или столбца. Поэтому для параметров IELDTERMINATOR, FIELDQUOTE и ROWTERMINATOR установлено значение 0x0b, так как мы не ожидаем найти их в файле.

Следующие шаги

Теперь вы готовы для работы со следующими статьями: