соединители Power Query (предварительная версия — прекращена)
Важно!
поддержка соединителя Power Query была представлена в качестве закрытой общедоступной предварительной версии в соответствии с дополнительными условиями использования для предварительных версий Microsoft Azure, но теперь прекращена. Если у вас есть решение для поиска, использующее соединитель Power Query, перейдите на альтернативное решение.
Миграция до 28 ноября 2022 г.
Предварительная версия соединителя Power Query была объявлена в мае 2021 г. и не будет переходить в общедоступную версию. Следующие рекомендации по миграции доступны для Snowflake и PostgreSQL. Если вы используете другой соединитель и вам нужны инструкции по миграции, используйте контактные данные электронной почты, указанные в предварительной версии, чтобы запросить помощь или отправить запрос в службу поддержки Azure.
Предварительные требования
- Учетная запись хранения Azure. Если у вас ее нет, создайте учетную запись хранения.
- Фабрика данных Azure. Если у вас ее нет, создайте фабрику данных. Сведения о связанных затратах см. в разделе Цены на конвейеры фабрики данных перед реализацией. Кроме того, проверка цены на Фабрику данных с помощью примеров.
Перенос конвейера данных Snowflake
В этом разделе объясняется, как скопировать данные из базы данных Snowflake в индекс Когнитивный поиск Azure. Процесс прямого индексирования из Snowflake в Когнитивный поиск Azure отсутствует, поэтому этот раздел включает промежуточный этап копирования содержимого базы данных в контейнер BLOB-объектов службы хранилища Azure. Затем вы будете индексировать из этого промежуточного контейнера с помощью конвейера Фабрики данных.
Шаг 1. Получение сведений о базе данных Snowflake
Перейдите в Snowflake и войдите в свою учетную запись Snowflake. Учетная запись Snowflake выглядит как https://< account_name.snowflakecomputing.com>.
После входа в систему соберите следующие сведения из области слева. Эти сведения будут использоваться на следующем шаге:
- В разделе Данные выберите Базы данных и скопируйте имя источника базы данных.
- В Администратор выберите Пользователи & Роли и скопируйте имя пользователя. Убедитесь, что у пользователя есть разрешения на чтение.
- В Администратор выберите Учетные записи и скопируйте значение LOCATOR учетной записи.
- Из URL-адреса Snowflake, аналогично .
https://app.snowflake.com/<region_name>/xy12345/organization)
скопируйте имя региона. Например, вhttps://app.snowflake.com/south-central-us.azure/xy12345/organization
регионе имя региона —south-central-us.azure
. - В Администратор выберите Склады и скопируйте имя хранилища, связанного с базой данных, которую вы будете использовать в качестве источника.
Шаг 2. Настройка связанной службы Snowflake
Войдите в Фабрика данных Azure Studio с помощью учетной записи Azure.
Выберите фабрику данных и нажмите кнопку Продолжить.
В меню слева выберите значок Управление .
В разделе Связанные службы выберите Создать.
В правой области в поле поиска хранилища данных введите "snowflake". Выберите плитку Snowflake и нажмите кнопку Продолжить.
Заполните форму Новая связанная служба данными, собранными на предыдущем шаге. Имя учетной записи содержит значение LOCATOR и регион (например,
xy56789south-central-us.azure
).После завершения формы выберите Проверить подключение.
Если тест выполнен успешно, нажмите кнопку Создать.
Шаг 3. Настройка набора данных Snowflake
В меню слева выберите значок Автор .
Выберите Наборы данных, а затем выберите многоточие в меню "Действия наборов данных" (
...
).Выберите Новый набор данных.
В правой области в поле поиска хранилища данных введите "snowflake". Выберите плитку Snowflake и нажмите кнопку Продолжить.
В разделе Set Properties (Задать свойства):
- Выберите связанную службу, созданную на шаге 2.
- Выберите таблицу, которую вы хотите импортировать, и нажмите кнопку ОК.
Щелкните Сохранить.
Шаг 4. Создание нового индекса в Когнитивный поиск Azure
Создайте новый индекс в службе Когнитивный поиск Azure с той же схемой, что и для данных Snowflake.
Вы можете переназначить индекс, который вы используете в настоящее время для соединителя Snowflake Power Connector. В портал Azure найдите индекс и выберите Определение индекса (JSON). Выберите определение и скопируйте его в текст нового запроса на индекс.
Шаг 5. Настройка связанной службы Когнитивный поиск Azure
В меню слева выберите значок Управление .
В разделе Связанные службы выберите Создать.
В правой области в поле поиска хранилища данных введите "поиск". Выберите плитку "Поиск Azure " и нажмите кнопку Продолжить.
Заполните значения Новой связанной службы :
- Выберите подписку Azure, в которой находится служба Когнитивный поиск Azure.
- Выберите службу Когнитивный поиск Azure с индексатором соединителя Power Query.
- Нажмите кнопку создания.
Шаг 6. Настройка набора данных Когнитивный поиск Azure
В меню слева выберите Значок автора .
Выберите Наборы данных, а затем выберите многоточие в меню "Действия наборов данных" (
...
).Выберите Новый набор данных.
В правой области в поле поиска хранилища данных введите "поиск". Выберите плитку "Поиск Azure " и нажмите кнопку Продолжить.
В разделе Задание свойств:
Щелкните Сохранить.
Шаг 7. Настройка связанной службы Хранилище BLOB-объектов Azure
В меню слева выберите значок Управление .
В разделе Связанные службы выберите Создать.
В правой области в поле поиска хранилища данных введите "storage". Выберите плитку Хранилище BLOB-объектов Azure и нажмите кнопку Продолжить.
Заполните значения Новой связанной службы :
Выберите тип проверки подлинности: URI SAS. Только этот тип проверки подлинности можно использовать для импорта данных из Snowflake в Хранилище BLOB-объектов Azure.
Создайте URL-адрес SAS для учетной записи хранения, которую вы будете использовать для промежуточного хранения. Вставьте URL-адрес SAS большого двоичного объекта в поле URL-адрес SAS.
Нажмите кнопку создания.
Шаг 8. Настройка набора данных хранилища
В меню слева выберите Значок автора .
Выберите Наборы данных, а затем выберите многоточие в меню "Действия наборов данных" (
...
).Выберите Новый набор данных.
В правой области в поле поиска хранилища данных введите "storage". Выберите плитку Хранилище BLOB-объектов Azure и нажмите кнопку Продолжить.
Выберите РазделительТекстовый формат и нажмите кнопку Продолжить.
В разделе Set Properties (Задать свойства):
В разделе Связанная служба выберите связанную службу, созданную на шаге 7.
В разделе Путь к файлу выберите контейнер, который будет приемником для промежуточного процесса, и нажмите кнопку ОК.
В разделе Разделитель строк выберите Канал строки (\n).
Установите флажок Первая строка в качестве заголовка .
Щелкните Сохранить.
Шаг 9. Настройка конвейера
В меню слева выберите Значок автора .
Выберите Конвейеры, а затем выберите многоточие Действий конвейеров (
...
).Выберите Создание конвейера.
Создайте и настройте действия Фабрики данных , которые копируются из Snowflake в контейнер службы хранилища Azure:
Разверните узел Переместить & раздел преобразования и перетащите действие Копирование данных на пустой холст редактора конвейера.
Откройте вкладку Общие . Примите значения по умолчанию, если вам не нужно настроить выполнение.
На вкладке Источник выберите таблицу Snowflake. Оставьте остальные параметры со значениями по умолчанию.
На вкладке Приемник :
Выберите Storage DelimitedText dataset created in Step 8 (Набор данных Storage DelimitedText), созданный на шаге 8.
В поле Расширение файла добавьте .csv.
Оставьте остальные параметры со значениями по умолчанию.
Щелкните Сохранить.
Настройте действия, которые копируются из большого двоичного объекта службы хранилища Azure в индекс поиска:
Разверните узел Переместить & раздел преобразования и перетащите действие Копирование данных на пустой холст редактора конвейера.
На вкладке Общие примите значения по умолчанию, если не нужно настроить выполнение.
На вкладке Источник :
- Выберите Storage DelimitedText dataset created in Step 8 (Набор данных Storage DelimitedText), созданный на шаге 8.
- В поле Тип пути к файлу выберите Путь к файлу с подстановочными знаками.
- Оставьте все остальные поля со значениями по умолчанию.
На вкладке Приемник выберите индекс Когнитивный поиск Azure. Оставьте остальные параметры со значениями по умолчанию.
Щелкните Сохранить.
Шаг 10. Настройка порядка действий
В редакторе холста конвейера выберите маленький зеленый квадрат на краю плитки действия конвейера. Перетащите его в действие "Индексы из учетной записи хранения в Когнитивный поиск Azure", чтобы задать порядок выполнения.
Щелкните Сохранить.
Шаг 11. Добавление триггера конвейера
Выберите Добавить триггер , чтобы запланировать выполнение конвейера, и выберите Создать/Изменить.
В раскрывающемся списке Выбрать триггер выберите Создать.
Просмотрите параметры триггера для запуска конвейера и нажмите кнопку ОК.
Щелкните Сохранить.
Нажмите кнопку Опубликовать.
Перенос конвейера данных PostgreSQL
В этом разделе объясняется, как скопировать данные из базы данных PostgreSQL в индекс Когнитивный поиск Azure. Процесс прямого индексирования из PostgreSQL в Когнитивный поиск Azure отсутствует, поэтому этот раздел включает промежуточный этап копирования содержимого базы данных в контейнер BLOB-объектов службы хранилища Azure. Затем вы будете индексировать из этого промежуточного контейнера с помощью конвейера Фабрики данных.
Шаг 1. Настройка связанной службы PostgreSQL
Войдите в Фабрика данных Azure Studio с помощью учетной записи Azure.
Выберите Фабрику данных и нажмите кнопку Продолжить.
В меню слева выберите значок Управление .
В разделе Связанные службы выберите Создать.
В правой области в поле поиска хранилища данных введите "postgresql". Выберите плитку PostgreSQL , представляющую расположение базы данных PostgreSQL (Azure или другой), и нажмите кнопку Продолжить. В этом примере база данных PostgreSQL находится в Azure.
Заполните значения Новой связанной службы :
В разделе Метод выбора учетной записи выберите Ввод вручную.
На странице обзора База данных Azure для PostgreSQL в портал Azure вставьте следующие значения в соответствующее поле:
- Добавьте имя сервера в поле Полное доменное имя.
- Добавьте Администратор имя пользователя в поле Имя пользователя.
- Добавление базы данных в имя базы данных.
- Введите пароль Администратор имя пользователя в поле Пароль имени пользователя.
- Нажмите кнопку создания.
Шаг 2. Настройка набора данных PostgreSQL
В меню слева выберите Значок автора .
Выберите Наборы данных, а затем выберите многоточие в меню "Действия наборов данных" (
...
).Выберите Новый набор данных.
В правой области в поле поиска хранилища данных введите "postgresql". Выберите плитку Azure PostgreSQL . Выберите Continue (Продолжить).
Заполните поле Задать значения свойств :
Выберите связанную службу PostgreSQL, созданную на шаге 1.
Выберите таблицу, для импорта или индексирования.
Щелкните ОК.
Щелкните Сохранить.
Шаг 3. Создание нового индекса в Когнитивный поиск Azure
Создайте новый индекс в службе Когнитивный поиск Azure с той же схемой, что и для данных PostgreSQL.
Вы можете переназначить индекс, который в настоящее время используется для Соединителя питания PostgreSQL. В портал Azure найдите индекс и выберите Определение индекса (JSON). Выберите определение и скопируйте его в текст нового запроса на индекс.
Шаг 4. Настройка связанной службы Когнитивный поиск Azure
В меню слева выберите значок Управление .
В разделе Связанные службы выберите Создать.
В правой области в поле поиска хранилища данных введите "поиск". Выберите плитку "Поиск Azure " и нажмите кнопку Продолжить.
Заполните значения Новой связанной службы :
- Выберите подписку Azure, в которой находится служба Когнитивный поиск Azure.
- Выберите службу Когнитивный поиск Azure с индексатором соединителя Power Query.
- Нажмите кнопку создания.
Шаг 5. Настройка набора данных Когнитивный поиск Azure
В меню слева выберите Значок автора .
Выберите Наборы данных, а затем выберите многоточие в меню "Действия наборов данных" (
...
).Выберите Новый набор данных.
В правой области в поле поиска хранилища данных введите "поиск". Выберите плитку "Поиск Azure " и нажмите кнопку Продолжить.
В разделе Задание свойств:
Щелкните Сохранить.
Шаг 6. Настройка связанной службы Хранилище BLOB-объектов Azure
В меню слева выберите значок Управление .
В разделе Связанные службы выберите Создать.
В правой области в поле поиска хранилища данных введите "storage". Выберите плитку Хранилище BLOB-объектов Azure и нажмите кнопку Продолжить.
Заполните значения Новой связанной службы :
Выберите тип проверки подлинности: URI SAS. Только этот метод можно использовать для импорта данных из PostgreSQL в Хранилище BLOB-объектов Azure.
Создайте URL-адрес SAS для учетной записи хранения, используемой для промежуточного хранения, и скопируйте поле URL-адрес SAS БОЛЬШОго двоичного объекта в URL-адрес SAS.
Нажмите кнопку создания.
Шаг 7. Настройка набора данных хранилища
В меню слева выберите Значок автора .
Выберите Наборы данных, а затем выберите многоточие в меню "Действия наборов данных" (
...
).Выберите Новый набор данных.
В правой области в поле поиска хранилища данных введите "storage". Выберите плитку Хранилище BLOB-объектов Azure и нажмите кнопку Продолжить.
Выберите РазделительТекстовый формат и нажмите кнопку Продолжить.
В разделе Разделитель строк выберите Канал строки (\n).
Установите флажок Первая строка в качестве заголовка .
Щелкните Сохранить.
Шаг 8. Настройка конвейера
В меню слева выберите Значок автора .
Выберите Конвейеры, а затем выберите многоточие Действий конвейеров (
...
).Выберите Создание конвейера.
Создайте и настройте действия Фабрики данных , которые копируются из PostgreSQL в контейнер службы хранилища Azure.
Разверните узел Переместить & раздел преобразования и перетащите действие Копирование данных на пустой холст редактора конвейера.
Откройте вкладку Общие и примите значения по умолчанию, если не нужно настроить выполнение.
На вкладке Источник выберите таблицу PostgreSQL. Оставьте остальные параметры со значениями по умолчанию.
На вкладке Приемник :
Выберите набор данных Storage DelimitedText PostgreSQL, настроенный на шаге 7.
В разделе Расширение файла добавьте .csv
Оставьте остальные параметры со значениями по умолчанию.
Щелкните Сохранить.
Настройте действия, которые копируются из службы хранилища Azure в индекс поиска:
Разверните узел Переместить & раздел преобразования и перетащите действие Копирование данных на пустой холст редактора конвейера.
На вкладке Общие оставьте значения по умолчанию, если не нужно настроить выполнение.
На вкладке Источник :
- Выберите набор данных источника хранилища, настроенный на шаге 7.
- В поле Тип пути к файлу выберите Путь к файлу с подстановочными знаками.
- Оставьте все остальные поля со значениями по умолчанию.
На вкладке Приемник выберите индекс Когнитивный поиск Azure. Оставьте остальные параметры со значениями по умолчанию.
Щелкните Сохранить.
Шаг 9. Настройка порядка действий
В редакторе холста конвейера выберите маленький зеленый квадрат на краю действия конвейера. Перетащите его в действие "Индексы из учетной записи хранения в Когнитивный поиск Azure", чтобы задать порядок выполнения.
Щелкните Сохранить.
Шаг 10. Добавление триггера конвейера
Выберите Добавить триггер , чтобы запланировать выполнение конвейера, и выберите Создать или изменить.
В раскрывающемся списке Выбрать триггер выберите Создать.
Просмотрите параметры триггера для запуска конвейера и нажмите кнопку ОК.
Щелкните Сохранить.
Нажмите кнопку Опубликовать.
Устаревшее содержимое для предварительного просмотра соединителя Power Query
Соединитель Power Query используется с индексатором поиска для автоматизации приема данных из различных источников данных, в том числе из других поставщиков облачных служб. Для получения данных используется Power Query.
В предварительной версии поддерживаются следующие источники данных:
- Amazon Redshift
- Elasticsearch
- PostgreSQL
- Объекты SalesForce
- Отчеты SalesForce
- Smartsheet (бета-версия)
- Snowflake
Поддерживаемые функции
Соединители Power Query используются в индексаторах. Индексатор в Когнитивный поиск Azure — это программа-обходчик, которая извлекает доступные для поиска данные и метаданные из внешнего источника данных и заполняет индекс на основе сопоставлений поля с полем между индексом и источником данных. Этот подход иногда называют моделью извлечения, так как запрос данных службой не предполагает написание кода, который добавляет данные в индекс. Индексаторы предоставляют удобный способ индексации содержимого в источнике данных. При этом пользователям не нужно создавать собственные средства сканирования или модели.
Индексаторы, которые используют источники данных Power Query, имеют одинаковый уровень поддержки для навыков, расписаний, логики обнаружения изменений максимального уровня и большинства параметров, поддерживаемых другими индексаторами.
Предварительные требования
Хотя вы больше не можете использовать эту функцию, в предварительной версии у нее были следующие требования:
Когнитивный поиск Azure службы в поддерживаемом регионе.
Предварительная версия регистрации. Эта функция должна быть включена на серверной части.
Хранилище BLOB-объектов Azure учетной записи, используемой в качестве посредника для ваших данных. Эти данные будут поступать из источника данных в Хранилище BLOB-объектов, а уже оттуда — в создаваемый индекс. Это требование действует только для условной предварительной версии.
Доступность в регионах
Предварительная версия была доступна только в службах поиска в следующих регионах:
- Центральная часть США
- Восточная часть США
- восточная часть США 2
- Центрально-северная часть США
- Северная Европа
- Центрально-южная часть США
- центрально-западная часть США
- Западная Европа
- западная часть США
- западная часть США 2
Ограничения предварительной версии
В этом разделе описаны ограничения, применимые только к текущей предварительной версии.
Извлечение двоичных данных из источника данных не поддерживается.
Сеанс отладки не поддерживается.
Начало работы с использованием портала Azure
Портал Azure предоставляет поддержку для соединителей Power Query. Путем выборки данных и считывания метаданных в контейнере мастер импорта данных из Когнитивного поиска Azure может создать индекс по умолчанию, сопоставить поля источника с целевыми полями индекса и загрузить индекс в рамках одной операции. В зависимости от размера и сложности исходных данных можно создать рабочий индекс полнотекстового поиска за считаные минуты.
Представленное ниже видео демонстрирует настройку соединителя Power Query для Когнитивного поиска Azure.
Шаг 1. Подготовка исходных данных
Убедитесь, что источник данных содержит данные. Мастер импорта данных считывает метаданные и выполняет выборку данных, чтобы определить схему индекса, но также и загружает данные из указанного источника. Если данных нет, работа мастера останавливается и поступает сообщение об ошибке.
Шаг 2. Запуск мастера импорта данных
После утверждения предварительной версии команда Когнитивный поиск Azure предоставит вам ссылку портал Azure, которая использует флаг функции, чтобы вы могли получить доступ к соединителям Power Query. Откройте эту страницу и запустите мастер на панели команд на странице службы Когнитивный поиск Azure, выбрав Импорт данных.
Шаг 3. Выбор источника данных
Эта предварительная версия позволяет извлекать данные из нескольких источников данных. Для всех источников данных, которые используют Power Query, на плитке размещена строка Powered By Power Query (На основе Power Query). Выберите источник данных.
Выбрав источник данных, выберите Далее: настройка данных для перехода к следующему разделу.
Шаг 4. Настройка данных
На этом шаге вы настроите подключение. Для каждого источника данных потребуется свой набор информации. Для нескольких источников данных в документации по Power Query содержатся более подробные сведения о подключении к данным.
После ввода учетных данных подключения нажмите кнопку Далее.
Шаг 5. Выбор нужных данных
Мастер импорта предоставит интерфейс для предварительного просмотра различных таблиц, доступных в выбранном источнике данных. На этом шаге вы проверка одну таблицу, содержащую данные, которые нужно импортировать в индекс.
Выбрав нужную таблицу, нажмите кнопку Далее.
Шаг 6. Преобразование данных (необязательно)
Соединители Power Query предоставляют многофункциональный пользовательский интерфейс для отбора и преобразования данных для отправки их в индекс в правильном формате. Здесь вы можете удалять столбцы, фильтровать строки и выполнять многие другие задачи.
Преобразовывать данные перед импортом в Когнитивный поиск Azure не обязательно.
Дополнительные сведения о преобразовании данных с помощью Power Query см. в статье Использование Power Query в Power BI Desktop.
После преобразования данных нажмите кнопку Далее.
Шаг 7. Добавление Хранилища BLOB-объектов Azure
Сейчас предварительная версия соединителя Power Query требует предоставить учетную запись Хранилища BLOB-объектов. Это необходимо только для условной предварительной версии. Учетная запись Хранилища BLOB-объектов будет служить временным хранилищем для данных, перемещаемых из источника данных в индекс Когнитивного поиска Azure.
Мы рекомендуем указать строку подключения к учетной записи хранения с полным доступом:
{ "connectionString" : "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<your storage account>;AccountKey=<your account key>;" }
Чтобы получить строка подключения из портал Azure, перейдите в колонку > Учетные записи хранения Параметры > Ключи (для классических учетных записей хранения) или Параметры Ключи > доступа (для учетных записей хранения Azure Resource Manager).
После ввода имени источника данных и строки подключения к нему, щелкните элемент Next: Add cognitive skills (Optional) (Далее. Добавить когнитивные навыки (необязательно)).
Шаг 8. Добавление когнитивных навыков (необязательно)
Обогащение с помощью ИИ — это расширение индексаторов, которое позволяет повысить уровень доступности содержимого для поиска.
Вы можете добавить любые обогащения, которые принесут пользу вашему сценарию. Завершив этот процесс, щелкните элемент Next: Customize target index (Далее. Настроить целевой индекс).
Шаг 9. Настройка целевого индекса
На странице "Индекс" вы увидите список полей с указанием типов данных и ряд флажков для настройки атрибутов индекса. Мастер может создать список полей на основе метаданных и путем выборки исходных данных.
Чтобы выполнить массовый выбор атрибутов, установите флажок в верхней части столбца атрибутов. Выберите Извлекаемое и Доступное для поиска для каждого поля, которое должно быть возвращено клиентскому приложению и которое подлежит обработке полнотекстового поиска. Вы заметите, что целые числа не являются полнотекстовыми или нечеткими для поиска (числа вычисляются дословно и часто полезны в фильтрах).
Дополнительные сведения см. в описании атрибутов индекса и языковых анализаторов.
Просмотрите выбранные параметры. После запуска мастера создаются структуры физических данных, и вы не сможете изменить большую часть свойств этих полей без удаления и повторного создания всех объектов.
Завершив этот процесс, щелкните Next: Create an Indexer (Далее. Создать индексатор).
Шаг 10. Создание индексатора
На последнем шаге мастера создается индексатор. Если присвоить индексатору имя, он будет существовать как отдельный ресурс, который можно запланировать и контролировать независимо от индекса и объекта источника данных, созданных в том же процессе мастера.
В результате работы мастера импорта данных создается индексатор, который сканирует указанный источник данных и импортирует выбранные данные в индекс Когнитивного поиска Azure.
При создании индексатора можно сразу настроить запуск индексатора по расписанию и добавить возможность обнаружения изменений. Чтобы включить обнаружение изменений, назначьте столбец максимального уровня.
Завершив заполнение этой страницы, нажмите кнопку Отправить.
Политика обнаружения изменений максимального уровня
Политика обнаружения изменений зависит от столбца изменений максимального уровня, записывающего версию или время последнего обновления строки.
Требования
- при каждой вставке указывается значение для столбца;
- при всех обновлениях элементов также изменяется значение столбца;
- значение этого столбца растет с каждой вставкой или обновлением;
Неподдерживаемые имена столбцов
Имена полей в индексе Когнитивного поиска Azure должны соответствовать определенным требованиям. Одно из этих требований заключается в том, что некоторые символы, такие как "/", не допускаются. Если имя столбца в базе данных не соответствует этим требованиям, обнаружение схемы индекса не распознает столбец как допустимое имя поля, и вы не увидите этот столбец в списке в качестве рекомендуемого поля для индекса. Как правило, использование сопоставлений полей решает эту проблему, но сопоставления полей не поддерживаются на портале.
Чтобы индексировать содержимое из столбца таблицы с неподдерживаемым именем поля, переименуйте этот столбец на этапе "Преобразование данных" в процессе импорта данных. Например, столбцу с именем "Billing code/Zip code" можно присвоить новое имя "zipcode" Когда столбец будет переименован, при обнаружении схемы индекса он будет распознан как имеющий допустимое имя поля и добавлен в список предложений для определения индекса.
Дальнейшие действия
В этой статье объясняется, как извлечь данные с помощью соединителей Power Query. Так как эта предварительная версия функции прекращена, в ней также объясняется, как перенести существующие решения в поддерживаемый сценарий.
Дополнительные сведения об индексаторах см. в статье Индексаторы в службе "Когнитивный поиск Azure".