Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Область применения:✅ конечная точка аналитики SQL и хранилище в Microsoft Fabric
Таблицы в Microsoft Fabric поддерживают наиболее часто используемые типы данных T-SQL.
- Дополнительные сведения о создании таблиц см. в разделе "Таблицы".
- Поддерживаемые типы данных хранилища отличаются от поддерживаемых типов данных базы данных SQL в Fabric.
- Сведения о синтаксисе см. в статье CREATE TABLE
Типы данных в хранилище данных Fabric
Хранилище поддерживает подмножество типов данных T-SQL. Каждый предлагаемый тип данных основан на типе данных SQL Server с одинаковым именем. Дополнительные сведения см. в справочной статье для каждой из приведенных ниже таблиц.
| Категория | Supported data types (Azure Search) (Поддерживаемые типы данных (служба "Поиск Azure")). |
|---|---|
| Точные числовые значения | |
| Приблизительные числовые значения | |
| Дата и время | |
| Строки символов фиксированной длины | |
| Строки символов переменной длины |
|
| Двоичные данные |
|
* Точность даты и времени ограничена 6 цифрами точности на долях секунд.
** Тип данных uniqueidentifier является типом данных T-SQL, который не имеет соответствующего типа данных в Delta Parquet. В результате он хранится в виде двоичного типа. Хранилище поддерживает хранение и чтение столбцов uniqueidentifier, но такие значения невозможно прочитать через конечную точку SQL-аналитики. При чтении значений uniqueidentifier в lakehouse отображается двоичное представление исходных значений. В результате такие функции, как перекрестные соединения между хранилищем и конечной точкой аналитики SQL с использованием столбца uniqueidentifier , не работают должным образом.
Дополнительные сведения о поддерживаемых типах данных, включая их точность, см. в справочнике CREATE TABLE
Неподдерживаемые типы данных
Для типов данных T-SQL, которые в настоящее время не поддерживаются, доступны некоторые варианты. Убедитесь, что вы оцениваете использование этих типов, так как точность и поведение запросов зависят от них.
| Неподдерживаемый тип данных | Доступны альтернативные варианты |
|---|---|
| деньги и небольшие деньги | Используйте десятичный тип, однако обратите внимание, что онa не может хранить денежную единицу. |
| datetime и smalldatetime | Используйте datetime2. |
| datetimeoffset | Используйте datetime2, однако вы можете использовать datetimeoffset для преобразования данных с помощью CAST функции AT TIME ZONE (Transact-SQL). Пример см. в разделе datetimeoffset. |
| nchar и nvarchar | Используйте char и varchar соответственно, так как в Parquet нет аналогичного типа данных Unicode. Типы char и varchar в сортировке UTF-8 могут использовать больше хранилища, чем nchar и nvarchar для хранения данных юникода. Чтобы понять влияние на среду, ознакомьтесь с различиями в хранении между UTF-8 и UTF-16. |
| text и ntext | Используйте varchar. |
| Изображение | Используйте varbinary. |
| tinyint | Используйте smallint. |
| география | Храните географические данные в виде пары столбцов (широта, долгота) или столбца varbinary с двоичным содержимым в известном формате и привести его к географическому значению. В качестве альтернативы используйте тип varchar и сохраните данные как известный текст. |
| геометрия | Храните данные геометрии в виде пары столбцов (широта, долгота) или в столбце varbinary с хорошо известным двоичным содержимым, приводя его к геометрическому значению. В качестве альтернативы используйте тип varchar и сохраняйте данные как текст в формате Well-Known. |
| json | Используйте varchar. |
| XML | Эквивалент отсутствует. |
| определяемый пользователем тип (CLR) | Эквивалент отсутствует. |
Неподдерживаемые типы данных по-прежнему можно использовать в коде T-SQL для переменных, параметров или выходных данных функций и хранимых процедур или любого использования в памяти в сеансе. Создание таблиц или представлений, сохраняющих данные на диске с любым из этих типов, запрещено.
Руководство по созданию таблицы в хранилище см. в разделе "Создание таблиц".
Автоматически созданные типы данных в конечной точке аналитики SQL
Таблицы в конечной точке SQL-аналитики автоматически создаются при создании таблицы в соответствующем хранилище данных типа "лейкхаус". Типы столбцов в таблицах конечных точек аналитики SQL являются производными от исходных типов Delta.
Типы, не перечисленные в таблице, не представлены в виде столбцов таблицы в конечной точке аналитики SQL.
Правила сопоставления исходных типов delta с типами SQL в конечной точке аналитики SQL показаны в следующей таблице:
| Тип данных Delta | Тип данных SQL (отображён) |
|---|---|
| ЛОНГ, БИГИНТ | bigint |
| BOOLEAN, BOOL | бит |
| INT, INTEGER | int |
| TINYINT, BYTE, SMALLINT, SHORT | smallint |
| двойной | плавать |
| FLOAT, REAL | реальный |
| ДАТА | дата |
| TIMESTAMP | datetime2 |
| CHAR(n) |
varchar(n) с Latin1_General_100_BIN2_UTF8 сортировкой |
| VARCHAR(n) где n < 2000 |
varchar(4*n) с Latin1_General_100_BIN2_UTF8 параметрами сортировки |
| STRING, VARCHAR(n), где n >= 2000 |
varchar(8000) в конечной точке аналитики SQL для Lakehouse и varchar(max)* в конечной точке аналитики SQL для зеркальных элементов. Столбец varchar имеет Latin1_General_100_BIN2_UTF8 параметры сортировки. |
| ДВОИЧНЫЙ | varbinary(n) |
| ДЕСЯТИЧНЫЙ, ДЕС, ЧИСЛОВОЙ | decimal(p,s) |
* Ограничение для хранилища в varchar(max) в настоящее время составляет 16 МБ в конечной точке аналитики SQL и хранилище данных Fabric.