Kopiera och transformera data i Azure Synapse Analytics med hjälp av Azure Data Factory eller Synapse-pipelines

GÄLLER FÖR: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Dricks

Prova Data Factory i Microsoft Fabric, en allt-i-ett-analyslösning för företag. Microsoft Fabric omfattar allt från dataflytt till datavetenskap, realtidsanalys, business intelligence och rapportering. Lär dig hur du startar en ny utvärderingsversion kostnadsfritt!

Den här artikeln beskriver hur du använder kopieringsaktivitet i Azure Data Factory eller Synapse-pipelines för att kopiera data från och till Azure Synapse Analytics och använda Dataflöde för att transformera data i Azure Data Lake Storage Gen2. Mer information om Azure Data Factory finns i introduktionsartikeln.

Funktioner som stöds

Den här Azure Synapse Analytics-anslutningsappen stöds för följande funktioner:

Funktioner som stöds	IR	Hanterad privat slutpunkt
aktiviteten Kopiera (källa/mottagare)	(1) (2)	✓
Mappa dataflöde (källa/mottagare)	(1)	✓
Sökningsaktivitet	(1) (2)	✓
GetMetadata-aktivitet	(1) (2)	✓
Skriptaktivitet	(1) (2)	✓
Lagrad proceduraktivitet	(1) (2)	✓

(1) Azure Integration Runtime (2) Lokalt installerad integrationskörning

För aktiviteten Kopiera stöder den här Azure Synapse Analytics-anslutningsappen följande funktioner:

• Kopiera data med hjälp av SQL-autentisering och Microsoft Entra-programtokenautentisering med tjänstens huvudnamn eller hanterade identiteter för Azure-resurser.
• Som källa hämtar du data med hjälp av en SQL-fråga eller en lagrad procedur. Du kan också välja att kopiera parallellt från en Azure Synapse Analytics-källa. Mer information finns i avsnittet Parallell kopia från Azure Synapse Analytics .
• Som mottagare läser du in data med hjälp av COPY-instruktionen eller PolyBase eller massinfogning. Vi rekommenderar COPY-instruktionen eller PolyBase för bättre kopieringsprestanda. Anslutningsappen har också stöd för att automatiskt skapa måltabellen med DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN om den inte finns baserat på källschemat.

Viktigt!

Om du kopierar data med hjälp av en Azure Integration Runtime konfigurerar du en brandväggsregel på servernivå så att Azure-tjänster kan komma åt den logiska SQL-servern. Om du kopierar data med hjälp av en lokalt installerad integrationskörning konfigurerar du brandväggen så att den tillåter lämpligt IP-intervall. Det här intervallet omfattar datorns IP-adress som används för att ansluta till Azure Synapse Analytics.

Kom igång

Dricks

Använd PolyBase- eller COPY-instruktionen för att läsa in data i Azure Synapse Analytics för att uppnå bästa prestanda. Avsnitten Använd PolyBase för att läsa in data i Azure Synapse Analytics och använda COPY-instruktionen för att läsa in data i Azure Synapse Analytics innehåller information. En genomgång med ett användningsfall finns i Läsa in 1 TB i Azure Synapse Analytics under 15 minuter med Azure Data Factory.

Om du vill utföra aktiviteten Kopiera med en pipeline kan du använda något av följande verktyg eller SDK:er:

• Verktyget Kopiera data
• Azure-portalen
• The .NET SDK
• The Python SDK
• Azure PowerShell
• REST-API:et
• Azure Resource Manager-mallen

Skapa en länkad Azure Synapse Analytics-tjänst med hjälp av användargränssnittet

Använd följande steg för att skapa en länkad Azure Synapse Analytics-tjänst i azure-portalens användargränssnitt.

1. Bläddra till fliken Hantera i Din Azure Data Factory- eller Synapse-arbetsyta och välj Länkade tjänster och klicka sedan på Ny:

   Azure Data Factory

   

   Azure Synapse

   

2. Sök efter Synapse och välj Azure Synapse Analytics-anslutningsappen.

   

3. Konfigurera tjänstinformationen, testa anslutningen och skapa den nya länkade tjänsten.

   

Anslut eller konfigurationsinformation

Följande avsnitt innehåller information om egenskaper som definierar Data Factory- och Synapse-pipelineentiteter som är specifika för en Azure Synapse Analytics-anslutningsapp.

Länkade tjänstegenskaper

Dessa allmänna egenskaper stöds för en länkad Azure Synapse Analytics-tjänst:

Property	Beskrivning	Obligatoriskt
type	Typegenskapen måste anges till AzureSqlDW.	Ja
Connectionstring	Ange den information som behövs för att ansluta till Azure Synapse Analytics-instansen för egenskapen connectionString . Markera det här fältet som en SecureString för att lagra det på ett säkert sätt. Du kan också placera lösenords-/tjänstens huvudnyckel i Azure Key Vault och om det är SQL-autentisering hämtar du konfigurationen password från anslutningssträng. Mer information finns i JSON-exemplet under tabellen och Store-autentiseringsuppgifterna i Azure Key Vault .	Ja
azureCloudType	För autentisering med tjänstens huvudnamn anger du vilken typ av Azure-molnmiljö som ditt Microsoft Entra-program är registrerat i. Tillåtna värden är AzurePublic, AzureChina, AzureUsGovernmentoch AzureGermany. Som standard används datafabriken eller Synapse-pipelinens molnmiljö.	Nej
connectVia	Den integrationskörning som ska användas för att ansluta till datalagret. Du kan använda Azure Integration Runtime eller en lokalt installerad integrationskörning (om ditt datalager finns i ett privat nätverk). Om den inte anges använder den standardkörningen för Azure-integrering.	Nej

För olika autentiseringstyper, se följande avsnitt om specifika egenskaper, förutsättningar respektive JSON-exempel:

• SQL-autentisering
• Autentisering av tjänstens huvudnamn
• Systemtilldelad autentisering av hanterad identitet
• Användartilldelad hanterad identitetsautentisering

Dricks

När du skapar en länkad tjänst för en serverlös SQL-pool i Azure Synapse från Azure-portalen:

1. För Kontovalsmetod väljer du Ange manuellt.
2. Klistra in det fullständigt kvalificerade domännamnet för den serverlösa slutpunkten. Du hittar detta på översiktssidan i Azure-portalen för din Synapse-arbetsyta i egenskaperna under Serverlös SQL-slutpunkt. Exempel: myserver-ondemand.sql-azuresynapse.net
3. För Databasnamn anger du databasnamnet i den serverlösa SQL-poolen.

Dricks

Om du får fel med felkoden "UserErrorFailedTo Anslut ToSqlServer" och meddelandet "Sessionsgränsen för databasen är XXX och har nåtts.", lägger du till Pooling=false i din anslutningssträng och försöker igen.

SQL-autentisering

Om du vill använda autentiseringstypen SQL-autentisering anger du de allmänna egenskaper som beskrivs i föregående avsnitt.

Exempel på länkad tjänst som använder SQL-autentisering

{
    "name": "AzureSqlDWLinkedService",
    "properties": {
        "type": "AzureSqlDW",
        "typeProperties": {
            "connectionString": "Server=tcp:<servername>.database.windows.net,1433;Database=<databasename>;User ID=<username>@<servername>;Password=<password>;Trusted_Connection=False;Encrypt=True;Connection Timeout=30"
        },
        "connectVia": {
            "referenceName": "<name of Integration Runtime>",
            "type": "IntegrationRuntimeReference"
        }
    }
}

Lösenord i Azure Key Vault:

{
    "name": "AzureSqlDWLinkedService",
    "properties": {
        "type": "AzureSqlDW",
        "typeProperties": {
            "connectionString": "Server=tcp:<servername>.database.windows.net,1433;Database=<databasename>;User ID=<username>@<servername>;Trusted_Connection=False;Encrypt=True;Connection Timeout=30",
            "password": {
                "type": "AzureKeyVaultSecret",
                "store": {
                    "referenceName": "<Azure Key Vault linked service name>",
                    "type": "LinkedServiceReference"
                },
                "secretName": "<secretName>"
            }
        },
        "connectVia": {
            "referenceName": "<name of Integration Runtime>",
            "type": "IntegrationRuntimeReference"
        }
    }
}

Tjänstens huvudautentisering

Om du vill använda autentisering med tjänstens huvudnamn anger du, förutom de allmänna egenskaper som beskrivs i föregående avsnitt, följande egenskaper:

Property	Beskrivning	Obligatoriskt
servicePrincipalId	Ange programmets klient-ID.	Ja
servicePrincipalKey	Ange programmets nyckel. Markera det här fältet som en SecureString för att lagra det på ett säkert sätt eller referera till en hemlighet som lagras i Azure Key Vault.	Ja
tenant	Ange klientinformationen (domännamn eller klient-ID) som programmet finns under. Du kan hämta den genom att hovra musen i det övre högra hörnet i Azure-portalen.	Ja

Du måste också följa stegen nedan:

1. Skapa ett Microsoft Entra-program från Azure-portalen. Anteckna programnamnet och följande värden som definierar den länkade tjänsten:

   • Program-ID:t
   • Programnyckel
   • Klientorganisations-ID

2. Etablera en Microsoft Entra-administratör för servern i Azure-portalen om du inte redan har gjort det. Microsoft Entra-administratören kan vara en Microsoft Entra-användare eller Microsoft Entra-grupp. Om du ger gruppen med hanterad identitet en administratörsroll hoppar du över steg 3 och 4. Administratören har fullständig åtkomst till databasen.

3. Skapa oberoende databasanvändare för tjänstens huvudnamn. Anslut till informationslagret från eller till vilket du vill kopiera data med hjälp av verktyg som SSMS, med en Microsoft Entra-identitet som har minst ALTER ANY USER-behörighet. Kör följande T-SQL:

   CREATE USER [your_application_name] FROM EXTERNAL PROVIDER;
   

4. Ge tjänstens huvudnamn nödvändiga behörigheter som du normalt gör för SQL-användare eller andra. Kör följande kod eller se fler alternativ här. Om du vill använda PolyBase för att läsa in data lär du dig vilken databasbehörighet som krävs.

   EXEC sp_addrolemember db_owner, [your application name];
   

5. Konfigurera en länkad Azure Synapse Analytics-tjänst på en Azure Data Factory- eller Synapse-arbetsyta.

Exempel på länkad tjänst som använder autentisering med tjänstens huvudnamn

{
    "name": "AzureSqlDWLinkedService",
    "properties": {
        "type": "AzureSqlDW",
        "typeProperties": {
            "connectionString": "Server=tcp:<servername>.database.windows.net,1433;Database=<databasename>;Connection Timeout=30",
            "servicePrincipalId": "<service principal id>",
            "servicePrincipalKey": {
                "type": "SecureString",
                "value": "<service principal key>"
            },
            "tenant": "<tenant info, e.g. microsoft.onmicrosoft.com>"
        },
        "connectVia": {
            "referenceName": "<name of Integration Runtime>",
            "type": "IntegrationRuntimeReference"
        }
    }
}

Systemtilldelade hanterade identiteter för Azure-resursautentisering

En datafabrik eller Synapse-arbetsyta kan associeras med en systemtilldelad hanterad identitet för Azure-resurser som representerar resursen. Du kan använda den här hanterade identiteten för Azure Synapse Analytics-autentisering. Den avsedda resursen kan komma åt och kopiera data från eller till ditt informationslager med hjälp av den här identiteten.

Om du vill använda systemtilldelad hanterad identitetsautentisering anger du de allmänna egenskaper som beskrivs i föregående avsnitt och följer dessa steg.

1. Etablera en Microsoft Entra-administratör för servern på Azure-portalen om du inte redan har gjort det. Microsoft Entra-administratören kan vara en Microsoft Entra-användare eller Microsoft Entra-grupp. Om du ger gruppen med systemtilldelad hanterad identitet en administratörsroll hoppar du över steg 3 och 4. Administratören har fullständig åtkomst till databasen.

2. Skapa oberoende databasanvändare för den systemtilldelade hanterade identiteten. Anslut till informationslagret från eller till vilket du vill kopiera data med hjälp av verktyg som SSMS, med en Microsoft Entra-identitet som har minst ALTER ANY USER-behörighet. Kör följande T-SQL.

   CREATE USER [your_resource_name] FROM EXTERNAL PROVIDER;
   

3. Ge den systemtilldelade hanterade identiteten nödvändiga behörigheter som du normalt gör för SQL-användare och andra. Kör följande kod eller se fler alternativ här. Om du vill använda PolyBase för att läsa in data lär du dig vilken databasbehörighet som krävs.

   EXEC sp_addrolemember db_owner, [your_resource_name];
   

4. Konfigurera en länkad Azure Synapse Analytics-tjänst.

Exempel:

{
    "name": "AzureSqlDWLinkedService",
    "properties": {
        "type": "AzureSqlDW",
        "typeProperties": {
            "connectionString": "Server=tcp:<servername>.database.windows.net,1433;Database=<databasename>;Connection Timeout=30"
        },
        "connectVia": {
            "referenceName": "<name of Integration Runtime>",
            "type": "IntegrationRuntimeReference"
        }
    }
}

Användartilldelad hanterad identitetsautentisering

En datafabrik eller Synapse-arbetsyta kan associeras med en användartilldelad hanterad identitet som representerar resursen. Du kan använda den här hanterade identiteten för Azure Synapse Analytics-autentisering. Den avsedda resursen kan komma åt och kopiera data från eller till ditt informationslager med hjälp av den här identiteten.

Om du vill använda användartilldelad hanterad identitetsautentisering anger du, förutom de allmänna egenskaper som beskrivs i föregående avsnitt, följande egenskaper:

Property	Beskrivning	Obligatoriskt
autentiseringsuppgifter	Ange den användartilldelade hanterade identiteten som autentiseringsobjekt.	Ja

Du måste också följa stegen nedan:

1. Etablera en Microsoft Entra-administratör för servern på Azure-portalen om du inte redan har gjort det. Microsoft Entra-administratören kan vara en Microsoft Entra-användare eller Microsoft Entra-grupp. Om du beviljar gruppen med användartilldelad hanterad identitet en administratörsroll hoppar du över steg 3. Administratören har fullständig åtkomst till databasen.

2. Skapa inneslutna databasanvändare för den användartilldelade hanterade identiteten. Anslut till informationslagret från eller till vilket du vill kopiera data med hjälp av verktyg som SSMS, med en Microsoft Entra-identitet som har minst ALTER ANY USER-behörighet. Kör följande T-SQL.

   CREATE USER [your_resource_name] FROM EXTERNAL PROVIDER;
   

3. Skapa en eller flera användartilldelade hanterade identiteter och ge den användartilldelade hanterade identiteten nödvändiga behörigheter som du normalt gör för SQL-användare och andra. Kör följande kod eller se fler alternativ här. Om du vill använda PolyBase för att läsa in data lär du dig vilken databasbehörighet som krävs.

   EXEC sp_addrolemember db_owner, [your_resource_name];
   

4. Tilldela en eller flera användartilldelade hanterade identiteter till din datafabrik och skapa autentiseringsuppgifter för varje användartilldelad hanterad identitet.

5. Konfigurera en länkad Azure Synapse Analytics-tjänst.

Exempel:

{
    "name": "AzureSqlDWLinkedService",
    "properties": {
        "type": "AzureSqlDW",
        "typeProperties": {
            "connectionString": "Server=tcp:<servername>.database.windows.net,1433;Database=<databasename>;Connection Timeout=30",
            "credential": {
                "referenceName": "credential1",
                "type": "CredentialReference"
            }
        },
        "connectVia": {
            "referenceName": "<name of Integration Runtime>",
            "type": "IntegrationRuntimeReference"
        }
    }
}

Egenskaper för datauppsättning

En fullständig lista över avsnitt och egenskaper som är tillgängliga för att definiera datauppsättningar finns i artikeln Datauppsättningar .

Följande egenskaper stöds för Azure Synapse Analytics-datauppsättning:

Property	Beskrivning	Obligatoriskt
type	Datamängdens typegenskap måste anges till AzureSqlDWTable.	Ja
schema	Namnet på schemat.	Nej för källa, Ja för mottagare
table	Namnet på tabellen/vyn.	Nej för källa, Ja för mottagare
tableName	Namnet på tabellen/vyn med schemat. Den här egenskapen stöds för bakåtkompatibilitet. För ny arbetsbelastning använder du schema och table.	Nej för källa, Ja för mottagare

Exempel på datauppsättningsegenskaper

{
    "name": "AzureSQLDWDataset",
    "properties":
    {
        "type": "AzureSqlDWTable",
        "linkedServiceName": {
            "referenceName": "<Azure Synapse Analytics linked service name>",
            "type": "LinkedServiceReference"
        },
        "schema": [ < physical schema, optional, retrievable during authoring > ],
        "typeProperties": {
            "schema": "<schema_name>",
            "table": "<table_name>"
        }
    }
}

Egenskaper för kopieringsaktivitet

En fullständig lista över avsnitt och egenskaper som är tillgängliga för att definiera aktiviteter finns i artikeln Pipelines . Det här avsnittet innehåller en lista över egenskaper som stöds av Azure Synapse Analytics-källan och mottagaren.

Azure Synapse Analytics som källa

Dricks

Om du vill läsa in data från Azure Synapse Analytics effektivt med hjälp av datapartitionering kan du läsa mer från Parallell kopiering från Azure Synapse Analytics.

Om du vill kopiera data från Azure Synapse Analytics anger du typegenskapen i kopieringsaktivitetskällan till SqlDWSource. Följande egenskaper stöds i avsnittet Kopieringsaktivitetskälla:

Property	Beskrivning	Obligatoriskt
type	Typegenskapen för kopieringsaktivitetskällan måste anges till SqlDWSource.	Ja
sqlReaderQuery	Använd den anpassade SQL-frågan för att läsa data. Exempel: select * from MyTable.	Nej
sqlReaderStoredProcedureName	Namnet på den lagrade proceduren som läser data från källtabellen. Den sista SQL-instruktionen måste vara en SELECT-instruktion i den lagrade proceduren.	Nej
storedProcedureParameters	Parametrar för den lagrade proceduren. Tillåtna värden är namn- eller värdepar. Namn och hölje för parametrar måste matcha namnen och höljet för de lagrade procedureparametrarna.	Nej
isolationLevel	Anger transaktionslåsningsbeteendet för SQL-källan. De tillåtna värdena är: ReadCommitted, ReadUncommitted, RepeatableRead, Serializable, Snapshot. Om den inte anges används databasens standardisoleringsnivå. Mer information finns i system.data.isolationlevel.	Nej
partitionOptions	Anger de datapartitioneringsalternativ som används för att läsa in data från Azure Synapse Analytics. Tillåtna värden är: Ingen (standard), PhysicalPartitionsOfTable och DynamicRange. När ett partitionsalternativ är aktiverat (dvs. inte None) styrs graden av parallellitet för samtidig inläsning av data från en Azure Synapse Analytics av parallelCopies inställningen för kopieringsaktiviteten.	Nej
partition Inställningar	Ange gruppen med inställningarna för datapartitionering. Använd när partitionsalternativet inte Noneär .	Nej
Under partitionSettings:
partitionColumnName	Ange namnet på källkolumnen i heltal eller datum/datetime-typ (int, , bigintsmallint, date, smalldatetime, datetime, datetime2eller datetimeoffset) som ska användas av intervallpartitionering för parallell kopiering. Om det inte anges identifieras indexet eller den primära nyckeln i tabellen automatiskt och används som partitionskolumn. Använd när partitionsalternativet är DynamicRange. Om du använder en fråga för att hämta källdata kopplar ?AdfDynamicRangePartitionCondition du in WHERE-satsen. Ett exempel finns i avsnittet Parallellkopiering från SQL-databas .	Nej
partitionUpperBound	Det maximala värdet för partitionskolumnen för partitionsintervalldelning. Det här värdet används för att bestämma partitionssteget, inte för att filtrera raderna i tabellen. Alla rader i tabellen eller frågeresultatet partitioneras och kopieras. Om det inte anges identifierar kopieringsaktivitet automatiskt värdet. Använd när partitionsalternativet är DynamicRange. Ett exempel finns i avsnittet Parallellkopiering från SQL-databas .	Nej
partitionLowerBound	Minimivärdet för partitionskolumnen för partitionsintervalldelning. Det här värdet används för att bestämma partitionssteget, inte för att filtrera raderna i tabellen. Alla rader i tabellen eller frågeresultatet partitioneras och kopieras. Om det inte anges identifierar kopieringsaktivitet automatiskt värdet. Använd när partitionsalternativet är DynamicRange. Ett exempel finns i avsnittet Parallellkopiering från SQL-databas .	Nej

Observera följande:

• När du använder lagrad procedur i källan för att hämta data bör du tänka på att om den lagrade proceduren är utformad som att returnera ett annat schema när ett annat parametervärde skickas in, kan det uppstå ett fel eller ett oväntat resultat när du importerar schemat från användargränssnittet eller när du kopierar data till SQL Database med automatisk tabellskapande.

Exempel: använda SQL-fråga

"activities":[
    {
        "name": "CopyFromAzureSQLDW",
        "type": "Copy",
        "inputs": [
            {
                "referenceName": "<Azure Synapse Analytics input dataset name>",
                "type": "DatasetReference"
            }
        ],
        "outputs": [
            {
                "referenceName": "<output dataset name>",
                "type": "DatasetReference"
            }
        ],
        "typeProperties": {
            "source": {
                "type": "SqlDWSource",
                "sqlReaderQuery": "SELECT * FROM MyTable"
            },
            "sink": {
                "type": "<sink type>"
            }
        }
    }
]

Exempel: använda lagrad procedur

"activities":[
    {
        "name": "CopyFromAzureSQLDW",
        "type": "Copy",
        "inputs": [
            {
                "referenceName": "<Azure Synapse Analytics input dataset name>",
                "type": "DatasetReference"
            }
        ],
        "outputs": [
            {
                "referenceName": "<output dataset name>",
                "type": "DatasetReference"
            }
        ],
        "typeProperties": {
            "source": {
                "type": "SqlDWSource",
                "sqlReaderStoredProcedureName": "CopyTestSrcStoredProcedureWithParameters",
                "storedProcedureParameters": {
                    "stringData": { "value": "str3" },
                    "identifier": { "value": "$$Text.Format('{0:yyyy}', <datetime parameter>)", "type": "Int"}
                }
            },
            "sink": {
                "type": "<sink type>"
            }
        }
    }
]

Exempel på lagrad procedur:

CREATE PROCEDURE CopyTestSrcStoredProcedureWithParameters
(
    @stringData varchar(20),
    @identifier int
)
AS
SET NOCOUNT ON;
BEGIN
    select *
    from dbo.UnitTestSrcTable
    where dbo.UnitTestSrcTable.stringData != stringData
    and dbo.UnitTestSrcTable.identifier != identifier
END
GO

Azure Synapse Analytics som mottagare

Azure Data Factory- och Synapse-pipelines stöder tre sätt att läsa in data i Azure Synapse Analytics.

• Använda COPY-instruktion
• Använda PolyBase
• Använda massinfogning

Det snabbaste och mest skalbara sättet att läsa in data är genom COPY-instruktionen eller PolyBase.

Om du vill kopiera data till Azure Synapse Analytics anger du mottagartypen i Kopieringsaktivitet till SqlDWSink. Följande egenskaper stöds i avsnittet Kopieringsaktivitetsmottagare:

Property	Beskrivning	Obligatoriskt
type	Typegenskapen för kopieringsaktivitetsmottagaren måste anges till SqlDWSink.	Ja
allowPolyBase	Anger om du vill använda PolyBase för att läsa in data i Azure Synapse Analytics. allowCopyCommand och allowPolyBase kan inte vara båda sanna. Mer information finns i Använda PolyBase för att läsa in data i Azure Synapse Analytics . Tillåtna värden är True och False (standard).	Nej. Använd när du använder PolyBase.
polyBase Inställningar	En grupp med egenskaper som kan anges när egenskapen är inställd på allowPolybasetrue.	Nej. Använd när du använder PolyBase.
allowCopyCommand	Anger om du vill använda COPY-instruktionen för att läsa in data i Azure Synapse Analytics. allowCopyCommand och allowPolyBase kan inte vara båda sanna. Mer information finns i Använda COPY-instruktion för att läsa in data i Azure Synapse Analytics . Tillåtna värden är True och False (standard).	Nej. Använd när du använder COPY.
copyCommand Inställningar	En grupp med egenskaper som kan anges när allowCopyCommand egenskapen är inställd på TRUE.	Nej. Använd när du använder COPY.
writeBatchSize	Antal rader som ska infogas i SQL-tabellen per batch. Det tillåtna värdet är heltal (antal rader). Som standard avgör tjänsten dynamiskt lämplig batchstorlek baserat på radstorleken.	Nej. Använd när du använder massinfogning.
writeBatchTimeout	Väntetiden för att åtgärden infoga, upsert och lagrad procedur ska slutföras innan tidsgränsen uppnås. Tillåtna värden är för tidsintervallet. Ett exempel är "00:30:00" i 30 minuter. Om inget värde anges är tidsgränsen som standard "00:30:00".	Nej. Använd när du använder massinfogning.
preCopyScript	Ange en SQL-fråga för kopieringsaktivitet som ska köras innan du skriver data till Azure Synapse Analytics i varje körning. Använd den här egenskapen för att rensa inlästa data.	Nej
tableOption	Anger om mottagartabellen ska skapas automatiskt, om den inte finns, baserat på källschemat. Tillåtna värden är: none (standard), autoCreate.	Nej
disableMetricsCollection	Tjänsten samlar in mått, till exempel Azure Synapse Analytics-DWU:er för kopieringsprestandaoptimering och rekommendationer, vilket ger ytterligare åtkomst till huvuddatabasen. Om du är intresserad av det här beteendet anger du true för att inaktivera det.	Nej (standard är false)
maxConcurrent Anslut ions	Den övre gränsen för samtidiga anslutningar som upprättats till datalagret under aktivitetskörningen. Ange endast ett värde när du vill begränsa samtidiga anslutningar.	Nej
WriteBehavior	Ange skrivbeteendet för kopieringsaktiviteten för att läsa in data till Azure SQL Database. Det tillåtna värdet är Insert och Upsert. Som standard använder tjänsten insert för att läsa in data.	Nej
upsert Inställningar	Ange gruppen med inställningarna för skrivbeteende. Använd när alternativet WriteBehavior är Upsert.	Nej
Under upsertSettings:
keys	Ange kolumnnamnen för unik radidentifiering. Antingen kan en enskild nyckel eller en serie nycklar användas. Om den inte anges används primärnyckeln.	Nej
interimSchemaName	Ange interimschemat för att skapa interimtabellen. Obs! Användaren måste ha behörighet att skapa och ta bort tabellen. Som standard delar interimtabellen samma schema som mottagartabellen.	Nej

Exempel 1: Azure Synapse Analytics-mottagare

"sink": {
    "type": "SqlDWSink",
    "allowPolyBase": true,
    "polyBaseSettings":
    {
        "rejectType": "percentage",
        "rejectValue": 10.0,
        "rejectSampleValue": 100,
        "useTypeDefault": true
    }
}

Exempel 2: Upsert-data

"sink": {
    "type": "SqlDWSink",
    "writeBehavior": "Upsert",
    "upsertSettings": {
        "keys": [
             "<column name>"
        ],
        "interimSchemaName": "<interim schema name>"
    },
}

Parallell kopiering från Azure Synapse Analytics

Azure Synapse Analytics-anslutningsappen i kopieringsaktivitet ger inbyggd datapartitionering för att kopiera data parallellt. Du hittar alternativ för datapartitionering på fliken Källa i kopieringsaktiviteten.

När du aktiverar partitionerad kopiering kör kopieringsaktiviteten parallella frågor mot din Azure Synapse Analytics-källa för att läsa in data efter partitioner. Den parallella graden styrs av parallelCopies inställningen för kopieringsaktiviteten. Om du till exempel anger parallelCopies till fyra genererar och kör tjänsten samtidigt fyra frågor baserat på ditt angivna partitionsalternativ och inställningar, och varje fråga hämtar en del data från Azure Synapse Analytics.

Du rekommenderas att aktivera parallell kopiering med datapartitionering, särskilt när du läser in stora mängder data från Azure Synapse Analytics. Följande är föreslagna konfigurationer för olika scenarier. När du kopierar data till filbaserat datalager rekommenderar vi att du skriver till en mapp som flera filer (anger endast mappnamn), i vilket fall prestandan är bättre än att skriva till en enda fil.

Scenario	Föreslagna inställningar
Full belastning från en stor tabell med fysiska partitioner.	Partitionsalternativ: Fysiska partitioner i tabellen. Under körningen identifierar tjänsten automatiskt de fysiska partitionerna och kopierar data efter partitioner. Om du vill kontrollera om tabellen har fysisk partition eller inte kan du läsa den här frågan.
Fullständig belastning från en stor tabell, utan fysiska partitioner, med ett heltal eller en datetime-kolumn för datapartitionering.	Partitionsalternativ: Partition med dynamiskt intervall. Partitionskolumn (valfritt): Ange den kolumn som används för att partitionera data. Om det inte anges används index- eller primärnyckelkolumnen. Partitionens övre gräns och partitionens nedre gräns (valfritt): Ange om du vill fastställa partitionssteget. Detta är inte för att filtrera raderna i tabellen, alla rader i tabellen partitioneras och kopieras. Om det inte anges identifierar kopieringsaktiviteten värdena automatiskt. Om partitionskolumnen "ID" till exempel har värden mellan 1 och 100 och du anger den nedre gränsen som 20 och den övre gränsen som 80, med parallell kopia som 4, hämtar tjänsten data med 4 partitioner – ID:n i intervallet <=20, [21, 50], [51, 80] >respektive =81.
Läs in en stor mängd data med hjälp av en anpassad fråga, utan fysiska partitioner, med ett heltal eller en date/datetime-kolumn för datapartitionering.	Partitionsalternativ: Partition med dynamiskt intervall. Fråga: SELECT * FROM <TableName> WHERE ?AdfDynamicRangePartitionCondition AND <your_additional_where_clause>. Partitionskolumn: Ange den kolumn som används för att partitionera data. Partitionens övre gräns och partitionens nedre gräns (valfritt): Ange om du vill fastställa partitionssteget. Detta är inte för att filtrera raderna i tabellen, alla rader i frågeresultatet partitioneras och kopieras. Om det inte anges identifierar kopieringsaktivitet automatiskt värdet. Under körningen ersätter ?AdfRangePartitionColumnName tjänsten med det faktiska kolumnnamnet och värdeintervallen för varje partition och skickar till Azure Synapse Analytics. Om partitionskolumnen "ID" till exempel har värden mellan 1 och 100 och du anger den nedre gränsen som 20 och den övre gränsen som 80, med parallell kopia som 4, hämtar tjänsten data med 4 partitioner – ID:n i intervallet <=20, [21, 50], [51, 80] >respektive =81. Här är fler exempelfrågor för olika scenarier: 1. Fråga hela tabellen: SELECT * FROM <TableName> WHERE ?AdfDynamicRangePartitionCondition 2. Fråga från en tabell med kolumnval och ytterligare where-clause-filter: SELECT <column_list> FROM <TableName> WHERE ?AdfDynamicRangePartitionCondition AND <your_additional_where_clause> 3. Fråga med underfrågor: SELECT <column_list> FROM (<your_sub_query>) AS T WHERE ?AdfDynamicRangePartitionCondition AND <your_additional_where_clause> 4. Fråga med partition i underfrågor: SELECT <column_list> FROM (SELECT <your_sub_query_column_list> FROM <TableName> WHERE ?AdfDynamicRangePartitionCondition) AS T

Metodtips för att läsa in data med partitionsalternativet:

1. Välj distinkt kolumn som partitionskolumn (till exempel primärnyckel eller unik nyckel) för att undvika datasnedvridning.
2. Om tabellen har inbyggd partition använder du partitionsalternativet "Fysiska partitioner av tabellen" för att få bättre prestanda.
3. Om du använder Azure Integration Runtime för att kopiera data kan du ange större "Dataintegration Units (DIU)" (>4) för att använda mer databehandlingsresurser. Kontrollera tillämpliga scenarier där.
4. "Grad av kopieringsparallellitet" styr partitionsnumren, anger det här talet för stort ibland skadar prestandan, rekommenderar att du anger det här talet som (DIU eller antalet lokalt installerade IR-noder) * (2 till 4).
5. Observera att Azure Synapse Analytics kan köra högst 32 frågor i taget, och om du anger "Grad av kopieringsparallellitet" för stor kan det orsaka problem med Synapse-begränsning.

Exempel: fullständig belastning från en stor tabell med fysiska partitioner

"source": {
    "type": "SqlDWSource",
    "partitionOption": "PhysicalPartitionsOfTable"
}

Exempel: fråga med partition för dynamiskt intervall

"source": {
    "type": "SqlDWSource",
    "query": "SELECT * FROM <TableName> WHERE ?AdfDynamicRangePartitionCondition AND <your_additional_where_clause>",
    "partitionOption": "DynamicRange",
    "partitionSettings": {
        "partitionColumnName": "<partition_column_name>",
        "partitionUpperBound": "<upper_value_of_partition_column (optional) to decide the partition stride, not as data filter>",
        "partitionLowerBound": "<lower_value_of_partition_column (optional) to decide the partition stride, not as data filter>"
    }
}

Exempelfråga för att kontrollera fysisk partition

SELECT DISTINCT s.name AS SchemaName, t.name AS TableName, c.name AS ColumnName, CASE WHEN c.name IS NULL THEN 'no' ELSE 'yes' END AS HasPartition
FROM sys.tables AS t
LEFT JOIN sys.objects AS o ON t.object_id = o.object_id
LEFT JOIN sys.schemas AS s ON o.schema_id = s.schema_id
LEFT JOIN sys.indexes AS i ON t.object_id = i.object_id
LEFT JOIN sys.index_columns AS ic ON ic.partition_ordinal > 0 AND ic.index_id = i.index_id AND ic.object_id = t.object_id
LEFT JOIN sys.columns AS c ON c.object_id = ic.object_id AND c.column_id = ic.column_id
LEFT JOIN sys.types AS y ON c.system_type_id = y.system_type_id
WHERE s.name='[your schema]' AND t.name = '[your table name]'

Om tabellen har en fysisk partition ser du "HasPartition" som "ja".

Använda COPY-instruktion för att läsa in data i Azure Synapse Analytics

Att använda COPY-instruktionen är ett enkelt och flexibelt sätt att läsa in data i Azure Synapse Analytics med högt dataflöde. Mer information finns i Massinläsningsdata med copy-instruktionen

• Om dina källdata finns i Azure Blob eller Azure Data Lake Storage Gen2 och formatet är COPY-instruktionskompatibelt kan du använda kopieringsaktivitet för att direkt anropa COPY-instruktionen så att Azure Synapse Analytics kan hämta data från källan. Mer information finns i Direct copy by using COPY statement (Direktkopiering med copy-instruktion).
• Om källdatalagret och formatet inte ursprungligen stöds av COPY-instruktionen använder du funktionen Mellanlagrad kopia med hjälp av copy-instruktionsfunktionen i stället. Den mellanlagrade kopieringsfunktionen ger dig också bättre dataflöde. Den konverterar automatiskt data till copy-instruktionskompatibelt format, lagrar data i Azure Blob Storage och anropar sedan COPY-instruktionen för att läsa in data till Azure Synapse Analytics.

Dricks

När du använder COPY-instruktionen med Azure Integration Runtime är effektiv Dataintegration enheter (DIU) alltid 2. Justering av DIU påverkar inte prestanda eftersom inläsning av data från lagring drivs av Azure Synapse-motorn.

Direktkopiering med copy-instruktion

Azure Synapse Analytics COPY-instruktionen har direkt stöd för Azure Blob, Azure Data Lake Storage Gen1 och Azure Data Lake Storage Gen2. Om dina källdata uppfyller kriterierna som beskrivs i det här avsnittet använder du COPY-instruktionen för att kopiera direkt från källdatalagret till Azure Synapse Analytics. Annars använder du stegvis kopiering med hjälp av COPY-instruktionen. tjänsten kontrollerar inställningarna och misslyckas med kopieringsaktiviteten om villkoret inte uppfylls.

1. Den länkade källtjänsten och formatet är med följande typer och autentiseringsmetoder:

   Typ av källdatalager som stöds	Format som stöds	Typ av källautentisering som stöds
   Azure Blob	Avgränsad text	Kontonyckelautentisering, signaturautentisering för delad åtkomst, autentisering med tjänstens huvudnamn, systemtilldelad hanterad identitetsautentisering
   	Parkett	Kontonyckelautentisering, signaturautentisering för delad åtkomst
   	ORC	Kontonyckelautentisering, signaturautentisering för delad åtkomst
   Azure Data Lake Storage Gen2	Avgränsad text Parkett ORC	Kontonyckelautentisering, autentisering med tjänstens huvudnamn, systemtilldelad hanterad identitetsautentisering

   Viktigt!

   • När du använder hanterad identitetsautentisering för den länkade lagringstjänsten får du lära dig de konfigurationer som behövs för Azure Blob respektive Azure Data Lake Storage Gen2 .
   • Om Azure Storage har konfigurerats med VNet-tjänstslutpunkten måste du använda hanterad identitetsautentisering med "tillåt betrodd Microsoft-tjänst" aktiverad på lagringskontot, se Påverkan av att använda VNet-tjänstslutpunkter med Azure Storage.

2. Formatinställningarna är med följande:

   1. För Parquet: compression kan inte vara någon komprimering, Snappy eller GZip.
   2. För ORC: compression kan inte vara någon komprimering, zlibeller snappy.
   3. För avgränsad text:
      1. rowDelimiter anges uttryckligen som ett enskilt tecken eller "\r\n" stöds inte standardvärdet.
      2. nullValue är kvar som standard eller inställd på tom sträng ("").
      3. encodingName är kvar som standard eller inställd på utf-8 eller utf-16.
      4. escapeChar måste vara samma som quoteCharoch är inte tom.
      5. skipLineCount lämnas som standard eller anges till 0.
      6. compression kan inte vara någon komprimering eller GZip.

3. Om källan är en mapp recursive måste kopieringsaktiviteten vara inställd på true och wildcardFilename måste vara * eller *.*.

4. wildcardFolderPath, wildcardFilename (annat än *eller *.*), modifiedDateTimeStart, modifiedDateTimeEnd, , enablePartitionDiscoveryprefixoch additionalColumns har inte angetts.

Följande COPY-instruktionsinställningar stöds under allowCopyCommand i kopieringsaktiviteten:

Property	Beskrivning	Obligatoriskt
defaultValues	Anger standardvärdena för varje målkolumn i Azure Synapse Analytics. Standardvärdena i egenskapen skriver över standardvillkorsuppsättningen i informationslagret och identitetskolumnen kan inte ha ett standardvärde.	Nej
additionalOptions	Ytterligare alternativ som skickas till en Azure Synapse Analytics COPY-instruktion direkt i "With"-satsen i COPY-instruktionen. Ange värdet efter behov för att justera kraven för COPY-instruktionen.	Nej

"activities":[
    {
        "name": "CopyFromAzureBlobToSQLDataWarehouseViaCOPY",
        "type": "Copy",
        "inputs": [
            {
                "referenceName": "ParquetDataset",
                "type": "DatasetReference"
            }
        ],
        "outputs": [
            {
                "referenceName": "AzureSQLDWDataset",
                "type": "DatasetReference"
            }
        ],
        "typeProperties": {
            "source": {
                "type": "ParquetSource",
                "storeSettings":{
                    "type": "AzureBlobStorageReadSettings",
                    "recursive": true
                }
            },
            "sink": {
                "type": "SqlDWSink",
                "allowCopyCommand": true,
                "copyCommandSettings": {
                    "defaultValues": [
                        {
                            "columnName": "col_string",
                            "defaultValue": "DefaultStringValue"
                        }
                    ],
                    "additionalOptions": {
                        "MAXERRORS": "10000",
                        "DATEFORMAT": "'ymd'"
                    }
                }
            },
            "enableSkipIncompatibleRow": true
        }
    }
]

Mellanlagrad kopia med copy-instruktion

När dina källdata inte är internt kompatibla med COPY-instruktionen aktiverar du datakopiering via en mellanlagring av Azure Blob eller Azure Data Lake Storage Gen2 (det kan inte vara Azure Premium Storage). I det här fallet konverterar tjänsten automatiskt data för att uppfylla dataformatkraven för COPY-instruktionen. Sedan anropas COPY-instruktionen för att läsa in data i Azure Synapse Analytics. Slutligen rensas dina tillfälliga data från lagringen. Mer information om hur du kopierar data via en mellanlagring finns i Mellanlagrad kopia .

Om du vill använda den här funktionen skapar du en länkad Azure Blob Storage-tjänst eller en länkad Azure Data Lake Storage Gen2-tjänst med kontonyckel eller systemhanterad identitetsautentisering som refererar till Azure Storage-kontot som tillfällig lagring.

Viktigt!

• När du använder hanterad identitetsautentisering för din länkade mellanlagringstjänst får du lära dig de konfigurationer som behövs för Azure Blob respektive Azure Data Lake Storage Gen2 . Du måste också bevilja behörigheter till din hanterade identitet för Azure Synapse Analytics-arbetsytan i ditt mellanlagringskonto för Azure Blob Storage eller Azure Data Lake Storage Gen2. Information om hur du beviljar den här behörigheten finns i Bevilja behörigheter till arbetsytans hanterade identitet.
• Om din mellanlagring av Azure Storage har konfigurerats med VNet-tjänstslutpunkten måste du använda hanterad identitetsautentisering med "tillåt betrodd Microsoft-tjänst" aktiverad på lagringskontot. Se Effekten av att använda VNet-tjänstslutpunkter med Azure Storage.

Viktigt!

Om din mellanlagring av Azure Storage har konfigurerats med en hanterad privat slutpunkt och lagringsbrandväggen är aktiverad måste du använda hanterad identitetsautentisering och ge Storage Blob Data Reader behörighet till Synapse SQL Server för att säkerställa att den kan komma åt mellanlagrade filer under kopieringssatsens inläsning.

"activities":[
    {
        "name": "CopyFromSQLServerToSQLDataWarehouseViaCOPYstatement",
        "type": "Copy",
        "inputs": [
            {
                "referenceName": "SQLServerDataset",
                "type": "DatasetReference"
            }
        ],
        "outputs": [
            {
                "referenceName": "AzureSQLDWDataset",
                "type": "DatasetReference"
            }
        ],
        "typeProperties": {
            "source": {
                "type": "SqlSource",
            },
            "sink": {
                "type": "SqlDWSink",
                "allowCopyCommand": true
            },
            "stagingSettings": {
                "linkedServiceName": {
                    "referenceName": "MyStagingStorage",
                    "type": "LinkedServiceReference"
                }
            }
        }
    }
]

Använda PolyBase för att läsa in data i Azure Synapse Analytics

Att använda PolyBase är ett effektivt sätt att läsa in en stor mängd data i Azure Synapse Analytics med högt dataflöde. Du ser en stor vinst i dataflödet med hjälp av PolyBase i stället för standardmekanismen BULKINSERT.

• Om dina källdata finns i Azure Blob, Azure Data Lake Storage Gen1 eller Azure Data Lake Storage Gen2 och formatet är PolyBase-kompatibelt kan du använda kopieringsaktivitet för att direkt anropa PolyBase för att låta Azure Synapse Analytics hämta data från källan. Mer information finns i Direktkopiering med hjälp av PolyBase.
• Om ditt källdatalager och format inte ursprungligen stöds av PolyBase använder du den mellanlagrade kopian med hjälp av PolyBase-funktionen i stället. Den mellanlagrade kopieringsfunktionen ger dig också bättre dataflöde. Den konverterar automatiskt data till PolyBase-kompatibelt format, lagrar data i Azure Blob Storage och anropar sedan PolyBase för att läsa in data till Azure Synapse Analytics.

Dricks

Läs mer om metodtips för att använda PolyBase. När du använder PolyBase med Azure Integration Runtime är effektiv Dataintegration enheter (DIU) för direkt eller mellanlagrad lagring till Synapse alltid 2. Justering av DIU påverkar inte prestanda eftersom inläsning av data från lagring drivs av Synapse-motorn.

Följande PolyBase-inställningar stöds under polyBaseSettings i kopieringsaktiviteten:

Property	Beskrivning	Obligatoriskt
rejectValue	Anger antalet eller procentandelen rader som kan avvisas innan frågan misslyckas. Läs mer om Alternativen för att avvisa PolyBase i avsnittet Argument i CREATE EXTERNAL TABLE (Transact-SQL). Tillåtna värden är 0 (standard), 1, 2 osv.	Nej
rejectType	Anger om alternativet rejectValue är ett literalvärde eller en procentandel. Tillåtna värden är Värde (standard) och Procent.	Nej
rejectSampleValue	Avgör hur många rader som ska hämtas innan PolyBase beräknar om procentandelen avvisade rader. Tillåtna värden är 1, 2 osv.	Ja, om rejectType är procent.
useTypeDefault	Anger hur du hanterar saknade värden i avgränsade textfiler när PolyBase hämtar data från textfilen. Läs mer om den här egenskapen i avsnittet Argument i CREATE EXTERNAL FILE FORMAT (Transact-SQL). Tillåtna värden är True och False (standard).	Nej

Direktkopiering med hjälp av PolyBase

Azure Synapse Analytics PolyBase har direkt stöd för Azure Blob, Azure Data Lake Storage Gen1 och Azure Data Lake Storage Gen2. Om dina källdata uppfyller de kriterier som beskrivs i det här avsnittet använder du PolyBase för att kopiera direkt från källdatalagret till Azure Synapse Analytics. Annars kan du använda mellanlagrad kopia med hjälp av PolyBase.

Dricks

Om du vill kopiera data effektivt till Azure Synapse Analytics kan du lära dig mer från Azure Data Factory, vilket gör det ännu enklare och enklare att upptäcka insikter från data när du använder Data Lake Store med Azure Synapse Analytics.

Om kraven inte uppfylls kontrollerar tjänsten inställningarna och återgår automatiskt till BULKINSERT-mekanismen för dataflytten.

1. Den länkade källtjänsten har följande typer och autentiseringsmetoder:

   Typ av källdatalager som stöds	Typ av källautentisering som stöds
   Azure Blob	Kontonyckelautentisering, systemtilldelad hanterad identitetsautentisering
   Azure Data Lake Storage Gen1	Tjänstens huvudautentisering
   Azure Data Lake Storage Gen2	Kontonyckelautentisering, systemtilldelad hanterad identitetsautentisering

   Viktigt!

   • När du använder hanterad identitetsautentisering för den länkade lagringstjänsten får du lära dig de konfigurationer som behövs för Azure Blob respektive Azure Data Lake Storage Gen2 .
   • Om Azure Storage har konfigurerats med VNet-tjänstslutpunkten måste du använda hanterad identitetsautentisering med "tillåt betrodd Microsoft-tjänst" aktiverad på lagringskontot, se Påverkan av att använda VNet-tjänstslutpunkter med Azure Storage.

2. Källdataformatetär parquet, ORC eller avgränsad text med följande konfigurationer:

   1. Mappsökvägen innehåller inte jokerteckenfilter.
   2. Filnamnet är tomt eller pekar på en enda fil. Om du anger jokerteckenfilnamn i kopieringsaktiviteten kan det bara vara * eller *.*.
   3. rowDelimiter är standard, \n, \r\n eller \r.
   4. nullValue är kvar som standard eller inställd på tom sträng (""), och treatEmptyAsNull lämnas som standard eller inställd på true.
   5. encodingName är kvar som standard eller inställd på utf-8.
   6. quoteChar, escapeCharoch skipLineCount har inte angetts. PolyBase stöder hoppa över rubrikraden, som kan konfigureras som firstRowAsHeader.
   7. compression kan inte vara någon komprimering, GZip, eller Deflate.

3. Om källan är en mapp recursive måste kopieringsaktiviteten vara inställd på true.

4. wildcardFolderPath, wildcardFilename, modifiedDateTimeStart, modifiedDateTimeEnd, prefix, och enablePartitionDiscoveryadditionalColumns har inte angetts.

Kommentar

Om källan är en mapp noterar du att PolyBase hämtar filer från mappen och alla dess undermappar, och den hämtar inte data från filer där filnamnet börjar med en understrykning (_) eller en punkt (.), enligt beskrivningen här – LOCATION-argumentet.

"activities":[
    {
        "name": "CopyFromAzureBlobToSQLDataWarehouseViaPolyBase",
        "type": "Copy",
        "inputs": [
            {
                "referenceName": "ParquetDataset",
                "type": "DatasetReference"
            }
        ],
        "outputs": [
            {
                "referenceName": "AzureSQLDWDataset",
                "type": "DatasetReference"
            }
        ],
        "typeProperties": {
            "source": {
                "type": "ParquetSource",
                "storeSettings":{
                    "type": "AzureBlobStorageReadSettings",
                    "recursive": true
                }
            },
            "sink": {
                "type": "SqlDWSink",
                "allowPolyBase": true
            }
        }
    }
]

Mellanlagrad kopia med hjälp av PolyBase

När dina källdata inte är internt kompatibla med PolyBase aktiverar du datakopiering via en mellanlagring av Azure Blob eller Azure Data Lake Storage Gen2 (det kan inte vara Azure Premium Storage). I det här fallet konverterar tjänsten automatiskt data för att uppfylla dataformatkraven för PolyBase. Sedan anropas PolyBase för att läsa in data i Azure Synapse Analytics. Slutligen rensas dina tillfälliga data från lagringen. Mer information om hur du kopierar data via en mellanlagring finns i Mellanlagrad kopia .

Om du vill använda den här funktionen skapar du en länkad Azure Blob Storage-tjänst eller en länkad Azure Data Lake Storage Gen2-tjänst med kontonyckel eller hanterad identitetsautentisering som refererar till Azure Storage-kontot som tillfällig lagring.

Viktigt!

• När du använder hanterad identitetsautentisering för din länkade mellanlagringstjänst får du lära dig de konfigurationer som behövs för Azure Blob respektive Azure Data Lake Storage Gen2 . Du måste också bevilja behörigheter till din hanterade identitet för Azure Synapse Analytics-arbetsytan i ditt mellanlagringskonto för Azure Blob Storage eller Azure Data Lake Storage Gen2. Information om hur du beviljar den här behörigheten finns i Bevilja behörigheter till arbetsytans hanterade identitet.
• Om din mellanlagring av Azure Storage har konfigurerats med VNet-tjänstslutpunkten måste du använda hanterad identitetsautentisering med "tillåt betrodd Microsoft-tjänst" aktiverad på lagringskontot. Se Effekten av att använda VNet-tjänstslutpunkter med Azure Storage.

Viktigt!

Om din mellanlagring av Azure Storage har konfigurerats med hanterad privat slutpunkt och har lagringsbrandväggen aktiverad måste du använda hanterad identitetsautentisering och ge Storage Blob Data Reader behörigheter till Synapse SQL Server för att säkerställa att den kan komma åt mellanlagrade filer under PolyBase-belastningen.

"activities":[
    {
        "name": "CopyFromSQLServerToSQLDataWarehouseViaPolyBase",
        "type": "Copy",
        "inputs": [
            {
                "referenceName": "SQLServerDataset",
                "type": "DatasetReference"
            }
        ],
        "outputs": [
            {
                "referenceName": "AzureSQLDWDataset",
                "type": "DatasetReference"
            }
        ],
        "typeProperties": {
            "source": {
                "type": "SqlSource",
            },
            "sink": {
                "type": "SqlDWSink",
                "allowPolyBase": true
            },
            "enableStaging": true,
            "stagingSettings": {
                "linkedServiceName": {
                    "referenceName": "MyStagingStorage",
                    "type": "LinkedServiceReference"
                }
            }
        }
    }
]

Metodtips för att använda PolyBase

Följande avsnitt innehåller metodtips utöver de metoder som nämns i Metodtips för Azure Synapse Analytics.

Nödvändig databasbehörighet

Om du vill använda PolyBase måste den användare som läser in data i Azure Synapse Analytics ha behörigheten "CONTROL" på måldatabasen. Ett sätt att uppnå detta är att lägga till användaren som medlem i db_owner roll. Lär dig hur du gör det i översikten över Azure Synapse Analytics.

Radstorlek och datatypsgränser

PolyBase-inläsningar är begränsade till rader som är mindre än 1 MB. Den kan inte användas för att läsa in till VARCHR(MAX), NVARCHAR(MAX) eller VARBINARY(MAX). Mer information finns i Kapacitetsbegränsningar för Azure Synapse Analytics-tjänsten.

När källdata har rader som är större än 1 MB kanske du vill dela upp källtabellerna lodrätt i flera små. Kontrollera att den största storleken på varje rad inte överskrider gränsen. De mindre tabellerna kan sedan läsas in med hjälp av PolyBase och sammanfogas i Azure Synapse Analytics.

För data med så breda kolumner kan du också använda icke-PolyBase för att läsa in data genom att inaktivera inställningen "tillåt PolyBase".

Resursklass för Azure Synapse Analytics

För att uppnå bästa möjliga dataflöde tilldelar du en större resursklass till användaren som läser in data i Azure Synapse Analytics via PolyBase.

PolyBase-felsökning

Läser in till decimalkolumn

Om dina källdata är i textformat eller andra icke-PolyBase-kompatibla butiker (med mellanlagrad kopiering och PolyBase) och den innehåller ett tomt värde som ska läsas in i kolumnen Decimal i Azure Synapse Analytics kan du få följande fel:

ErrorCode=FailedDbOperation, ......HadoopSqlException: Error converting data type VARCHAR to DECIMAL.....Detailed Message=Empty string can't be converted to DECIMAL.....

Lösningen är att avmarkera alternativet "Använd typstandard" (som falskt) i kopieringsaktivitetsmottagaren –> PolyBase-inställningar. "USE_TYPE_DEFAULT" är en inbyggd PolyBase-konfiguration som anger hur du hanterar saknade värden i avgränsade textfiler när PolyBase hämtar data från textfilen.

Kontrollera egenskapen tableName i Azure Synapse Analytics

Följande tabell innehåller exempel på hur du anger egenskapen tableName i JSON-datauppsättningen. Den visar flera kombinationer av schema- och tabellnamn.

DB-schema	Tabellnamn	tableName JSON-egenskap
dbo	MyTable	MyTable eller dbo. MyTable eller [dbo]. [MyTable]
dbo1	MyTable	dbo1. MyTable eller [dbo1]. [MyTable]
dbo	My.Table	[My.Table] eller [dbo]. [My.Table]
dbo1	My.Table	[dbo1]. [My.Table]

Om du ser följande fel kan problemet vara det värde som du angav för egenskapen tableName . Se tabellen ovan för rätt sätt att ange värden för egenskapen tableName JSON.

Type=System.Data.SqlClient.SqlException,Message=Invalid object name 'stg.Account_test'.,Source=.Net SqlClient Data Provider

Kolumner med standardvärden

För närvarande accepterar PolyBase-funktionen endast samma antal kolumner som i måltabellen. Ett exempel är en tabell med fyra kolumner där en av dem definieras med ett standardvärde. Indata måste fortfarande ha fyra kolumner. En datauppsättning med tre kolumner ger ett fel som liknar följande meddelande:

All columns of the table must be specified in the INSERT BULK statement.

NULL-värdet är en särskild form av standardvärdet. Om kolumnen är null kan indata i bloben för kolumnen vara tomma. Men den kan inte saknas i indatauppsättningen. PolyBase infogar NULL för saknade värden i Azure Synapse Analytics.

Extern filåtkomst misslyckades

Om du får följande fel kontrollerar du att du använder hanterad identitetsautentisering och har beviljat Storage Blob Data Reader-behörigheter till Azure Synapse-arbetsytans hanterade identitet.

Job failed due to reason: at Sink '[SinkName]': shaded.msdataflow.com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerException: External file access failed due to internal error: 'Error occurred while accessing HDFS: Java exception raised on call to HdfsBridge_IsDirExist. Java exception message:\r\nHdfsBridge::isDirExist 

Mer information finns i Bevilja behörigheter till hanterad identitet när arbetsytan har skapats.

Mappa dataflödesegenskaper

När du transformerar data i dataflödet för mappning kan du läsa och skriva till tabeller från Azure Synapse Analytics. Mer information finns i källtransformering och mottagartransformation i mappning av dataflöden.

Källtransformering

Inställningar som är specifika för Azure Synapse Analytics finns i Fliken Källalternativ i källtransformeringen.

Indata Välj om du pekar källan i en tabell (motsvarande Select * from <table-name>) eller anger en anpassad SQL-fråga.

Aktivera mellanlagring Det rekommenderas starkt att du använder det här alternativet i produktionsarbetsbelastningar med Azure Synapse Analytics-källor. När du kör en dataflödesaktivitet med Azure Synapse Analytics-källor från en pipeline uppmanas du att ange ett lagringskonto för mellanlagringsplats och använda det för mellanlagrad datainläsning. Det är den snabbaste mekanismen för att läsa in data från Azure Synapse Analytics.

• När du använder hanterad identitetsautentisering för den länkade lagringstjänsten får du lära dig de konfigurationer som behövs för Azure Blob respektive Azure Data Lake Storage Gen2 .
• Om Azure Storage har konfigurerats med VNet-tjänstslutpunkten måste du använda hanterad identitetsautentisering med "tillåt betrodd Microsoft-tjänst" aktiverad på lagringskontot, se Påverkan av att använda VNet-tjänstslutpunkter med Azure Storage.
• När du använder Azure Synapse-serverlös SQL-pool som källa stöds inte aktivering av mellanlagring.

Fråga: Om du väljer Fråga i indatafältet anger du en SQL-fråga för källan. Den här inställningen åsidosätter alla tabeller som du har valt i datauppsättningen. Order By-satser stöds inte här, men du kan ange en fullständig SELECT FROM-instruktion. Du kan också använda användardefinierade tabellfunktioner. select * from udfGetData() är en UDF i SQL som returnerar en tabell. Den här frågan skapar en källtabell som du kan använda i ditt dataflöde. Att använda frågor är också ett bra sätt att minska antalet rader för testning eller sökning.

SQL-exempel: Select * from MyTable where customerId > 1000 and customerId < 2000

Batchstorlek: Ange en batchstorlek för att segmentera stora data i läsningar. I dataflöden används den här inställningen för att ange Cachelagring av Spark-kolumner. Det här är ett alternativfält som använder Spark-standardvärden om det lämnas tomt.

Isoleringsnivå: Standardvärdet för SQL-källor i mappning av dataflöde är skrivskyddat. Du kan ändra isoleringsnivån här till något av följande värden:

• Läs bekräftad
• Läs som inte har genererats
• Repeterbar läsning
• Serialiserbar
• Ingen (ignorera isoleringsnivå)

Transformering av mottagare

Inställningar som är specifika för Azure Synapse Analytics finns tillgängliga på fliken Inställningar i mottagartransformeringen.

Uppdateringsmetod: Avgör vilka åtgärder som tillåts på databasmålet. Standardvärdet är att endast tillåta infogningar. För att uppdatera, uppdatera eller ta bort rader krävs en ändringsradstransformering för att tagga rader för dessa åtgärder. För uppdateringar, upserts och borttagningar måste en nyckelkolumn eller kolumner anges för att avgöra vilken rad som ska ändras.

Tabellåtgärd: Avgör om du vill återskapa eller ta bort alla rader från måltabellen innan du skriver.

• Ingen: Ingen åtgärd utförs i tabellen.
• Återskapa: Tabellen tas bort och återskapas. Krävs om du skapar en ny tabell dynamiskt.
• Trunkera: Alla rader från måltabellen tas bort.

Aktivera mellanlagring: Detta möjliggör inläsning i Azure Synapse Analytics SQL-pooler med hjälp av kopieringskommandot och rekommenderas för de flesta Synapse-mottagare. Mellanlagringen konfigureras i Kör Dataflöde aktivitet.

• När du använder hanterad identitetsautentisering för den länkade lagringstjänsten får du lära dig de konfigurationer som behövs för Azure Blob respektive Azure Data Lake Storage Gen2 .
• Om Azure Storage har konfigurerats med VNet-tjänstslutpunkten måste du använda hanterad identitetsautentisering med "tillåt betrodd Microsoft-tjänst" aktiverad på lagringskontot, se Påverkan av att använda VNet-tjänstslutpunkter med Azure Storage.

Batchstorlek: Styr hur många rader som skrivs i varje bucket. Större batchstorlekar förbättrar komprimering och minnesoptimering, men riskerar att få slut på minnesfel vid cachelagring av data.

Använd mottagarschema: Som standard skapas en tillfällig tabell under mottagarschemat som mellanlagring. Du kan också avmarkera alternativet Använd mottagarschema och i stället i Välj user DB-schema anger du ett schemanamn under vilket Data Factory skapar en mellanlagringstabell för att läsa in överordnade data och automatiskt rensa dem när de är klara. Kontrollera att du har behörigheten skapa tabell i databasen och ändra behörigheten för schemat.

För- och efter SQL-skript: Ange SQL-skript med flera rader som ska köras före (förbearbetning) och efter att (efterbearbetning) data har skrivits till din mottagardatabas

Dricks

1. Vi rekommenderar att du bryter enskilda batchskript med flera kommandon i flera batchar.
2. Det går endast att köra instruktioner av typen Data Definition Language (DDL) och Data Manipulation Language (DML), som returnerar ett enda uppdateringsvärde, som del av en batch. Läs mer om att utföra batchåtgärder

Felhantering av poster

När du skriver till Azure Synapse Analytics kan vissa datarader misslyckas på grund av begränsningar som anges av målet. Några vanliga fel är:

• Strängdata eller binära data trunkeras i tabellen
• Det går inte att infoga värdet NULL i kolumnen
• Konverteringen misslyckades när värdet konverteras till datatyp

Som standard misslyckas en dataflödeskörning på det första felet som den får. Du kan välja Att fortsätta vid fel som gör att dataflödet kan slutföras även om enskilda rader har fel. Tjänsten innehåller olika alternativ för att hantera dessa felrader.

Transaktionsincheckning: Välj om dina data ska skrivas i en enda transaktion eller i batchar. En enskild transaktion ger bättre prestanda och inga skrivna data visas för andra förrän transaktionen har slutförts. Batch-transaktioner har sämre prestanda men kan fungera för stora datamängder.

Utdata avvisade data: Om aktiverad kan du mata ut felraderna till en csv-fil i Azure Blob Storage eller ett Azure Data Lake Storage Gen2-konto som du väljer. Då skrivs felraderna med tre ytterligare kolumner: SQL-åtgärden som INSERT eller UPDATE, dataflödesfelkoden och felmeddelandet på raden.

Rapportera lyckat fel: Om det är aktiverat markeras dataflödet som ett lyckat resultat även om felrader hittas.

Egenskaper för uppslagsaktivitet

Mer information om egenskaperna finns i Sökningsaktivitet.

Egenskaper för GetMetadata-aktivitet

Mer information om egenskaperna finns i GetMetadata-aktivitet

Datatypsmappning för Azure Synapse Analytics

När du kopierar data från eller till Azure Synapse Analytics används följande mappningar från Azure Synapse Analytics-datatyper till mellanliggande datatyper i Azure Data Factory. Dessa mappningar används också vid kopiering av data från eller till Azure Synapse Analytics med hjälp av Synapse-pipelines, eftersom pipelines även implementerar Azure Data Factory i Azure Synapse. Se schema- och datatypmappningar för att lära dig hur Kopieringsaktivitet mappar källschemat och datatypen till mottagaren.

Dricks

Se artikeln Tabelldatatyper i Azure Synapse Analytics om datatyper som stöds av Azure Synapse Analytics och lösningarna för datatyper som inte stöds.

Azure Synapse Analytics-datatyp	Data Factory interim datatyp
bigint	Int64
binary	Byte[]
bit	Booleskt
char	Sträng, tecken[]
datum	Datum/tid
Datetime	Datum/tid
datetime2	Datum/tid
Datetimeoffset	DateTimeOffset
Decimal	Decimal
FILESTREAM-attribut (varbinary(max))	Byte[]
Flyttal	Dubbel
bild	Byte[]
heltal	Int32
money	Decimal
nchar	Sträng, tecken[]
numeric	Decimal
nvarchar	Sträng, tecken[]
real	Enstaka
Rowversion	Byte[]
smalldatetime	Datum/tid
smallint	Int16
smallmoney	Decimal
time	TimeSpan
tinyint	Byte
uniqueidentifier	GUID
varbinary	Byte[]
varchar	Sträng, tecken[]

Relaterat innehåll

En lista över datalager som stöds som källor och mottagare efter kopieringsaktivitet finns i datalager och format som stöds.