Vad är nytt i Azure Synapse Analytics?

  • Artikel

Den här sidan uppdateras kontinuerligt med en ny granskning av vad som är nytt i Azure Synapse Analytics, och även vilka funktioner som för närvarande är i förhandsversion. Om du vill följa de senaste nyheterna och funktionerna i Azure Synapse kan du läsa Azure Synapse Analytics-bloggen och tillhörande videor på YouTube.

För äldre uppdateringar läser du tidigare blogginlägg i Azure Synapse Analytics eller tidigare uppdateringar i Azure Synapse Analytics.

Viktigt!

Microsoft Fabric har meddelats!

Funktioner som för närvarande är i förhandsversion

I följande tabell visas funktionerna i Azure Synapse Analytics som för närvarande är i förhandsversion. Förhandsversionsfunktionerna sorteras alfabetiskt.

Kommentar

Funktioner som för närvarande är i förhandsversion är tillgängliga under kompletterande användningsvillkor, granskning av juridiska villkor som gäller för Azure-funktioner som är i betaversion, förhandsversion eller på annat sätt ännu inte har släppts i allmän tillgänglighet. Azure Synapse Analytics innehåller förhandsversioner som ger dig möjlighet att utvärdera och dela feedback med produktgruppen om funktioner innan de blir allmänt tillgängliga (GA).

Funktion Läs mer
Apache Spark Delta Lake-tabeller i serverlösa SQL-pooler Möjligheten att för serverlösa SQL-pooler att komma åt Delta Lake-tabeller som skapats i Spark-databaser är en förhandsversion. Mer information finns i delade metadatatabeller för Azure Synapse Analytics.
Lagring av elastiska Apache Spark-pooler Azure Synapse Analytics Spark-pooler stöder nu lagring av elastiska pooler i förhandsversion. Med elastisk poollagring kan Spark-motorn övervaka tillfällig lagring av arbetsnoder och ansluta fler diskar om det behövs. Ingen åtgärd krävs och du bör se färre jobbfel som ett resultat. Mer information finns i Azure Synapse Analytics Spark Elastic Pool Storage.
Stöd för Apache Spark R-språk Det inbyggda R-stödet för Apache Spark finns nu i förhandsversion.
Azure Synapse Data Explorer Azure Synapse Data Explorer ger en interaktiv frågeupplevelse för att låsa upp insikter från logg- och telemetridata. Anslut orer för Azure Data Explorer är tillgängliga för Synapse Data Explorer. Fler nyheter finns i Azure Synapse Data Explorer (förhandsversion).
Bläddra bland ADLS Gen2-mappar på Azure Synapse Analytics-arbetsytan Nu kan du bläddra i en Azure Data Lake Storage Gen2-container (ADLS Gen2) i din Azure Synapse Analytics-arbetsyta i Synapse Studio. Mer information finns i Bläddra i en ADLS Gen2-mapp med ACL:er i Azure Synapse Analytics.
Samla in ändrade data från Cosmos DB-analysarkivet Azure Cosmos DB-analysarkivet stöder nu ändringsdatainsamling (CDC) för Azure Cosmos DB API för NoSQL och Azure Cosmos DB API för MongoDB. Mer information finns i Avbilda ändrade data från ditt Cosmos DB-analysarkiv och DevBlog: Change Data Capture (CDC) med Azure Cosmos DB-analysarkivet.
Distributionsrådgivare Distribution Advisor är en ny förhandsversionsfunktion i Azure Synapse-dedikerade SQL-pooler Gen2 som analyserar frågor och rekommenderar de bästa distributionsstrategierna för tabeller för att förbättra frågeprestanda. Mer information finns i Distribution Advisor i Azure Synapse SQL.
Distribuerad djup neural nätverksträning Lär dig mer om nya distribuerade träningsbibliotek som Horovod, Petastorm, TensorFlow och PyTorch i självstudier om djupinlärning.
Bädda in ADX-instrumentpaneler Azure Data Explorer-instrumentpaneler bäddas in i en IFrame och hanteras i appar från tredje part.
Avvisa alternativ för avgränsade textfiler Avvisa alternativ för CREATE EXTERNAL TABLE on delimited files (Avvisa alternativ för CREATE EXTERNAL TABLE on delimited files ) finns i förhandsversionen.
Spark Advisor för Azure Synapse Notebook Spark Advisor för Azure Synapse Notebook analyserar kod som körs av Spark och visar råd i realtid för notebook-filer. Spark Advisor erbjuder rekommendationer för kodoptimering baserat på inbyggda vanliga mönster, utför felanalys och letar upp rotorsaken till fel.
Time-To-Live i hanterat virtuellt nätverk (VNet) Reservera beräkning för TTL (time-to-live) i TTL-perioden för hanterade virtuella nätverk, vilket sparar tid och förbättrar effektiviteten. Mer information om den här förhandsversionen finns i Meddelande om offentlig förhandsversion av TTL (Time-To-Live) i det hanterade virtuella nätverket.
Användartilldelade hanterade identiteter Nu kan du använda användartilldelade hanterade identiteter i länkade tjänster för autentisering i Synapse Pipelines och Dataflöden. Mer information finns i Autentiseringsuppgifter i Azure Data Factory och Azure Synapse.

Allmänt tillgängliga funktioner

I följande tabell visas de funktioner i Azure Synapse Analytics som har övergått från förhandsversion till allmän tillgänglighet (GA) under de senaste 12 månaderna.

Month Funktion Läs mer
April 2023 Apache Spark-optimerad skrivning Optimera skrivning är en Delta Lake på Azure Synapse-funktionen minskar antalet filer som skrivs av Apache Spark 3 (3.1 och 3.2) och syftar till att öka den enskilda filstorleken för de skrivna data.
Mars 2023 Cosmos DB Synapse Link för Azure Data Explorer GA Azure Data Explorer stöder fullständigt hanterad datainmatning från Azure Cosmos DB med hjälp av ett ändringsflöde. Vi stöder nu Cosmos DB-konton bakom en hanterad privat slutpunkt eller tjänstslutpunkt. Mer information finns i Mata in data från Azure Cosmos DB till Azure Data Explorer.
Mars 2023 Distribution med flera kolumner i dedikerade SQL-pooler Nu kan du hash-distribuera tabeller i flera kolumner för en jämnare fördelning av bastabellen, vilket minskar datasnedvridningen över tid och förbättrar frågeprestandan. Mer information om den här allmänt tillgängliga funktionen finns i de tre alternativen: SKAPA MATERIALISERAD VY, SKAPA TABELLdistributionsalternativ eller CREATE TABLE AS SELECT-distributionsalternativ.
Mars 2023 Distribuera Synapse SQL serverless med SSDT SqlPackages efterlängtade stöd för serverlösa SQL-pooler i Azure Synapse Analytics är nu tillgängligt från och med 161.8089.0 SqlPackage. Serverlösa SQL-pooler stöds för både extraherings- och publiceringsåtgärderna.
2023 februari GA för ADX-instrumentpaneler Azure Data Explorer-instrumentpaneler som nu är allmänt tillgängliga med hjälp av azure Data Explorer-webbgränssnittet gör att du kan utforska dina data från slutpunkt till slutpunkt, börja med datainmatning, köra frågor och slutligen skapa instrumentpaneler.
2023 februari STÖD FÖR UTF-8 och japanska sortering för dedikerade SQL-pooler Stöd för både UTF-8 och japanska sorteringar är nu allmänt tillgängliga för dedikerade SQL-pooler.
2023 februari Azure Synapse Runtime för Apache Spark 3.3 Azure Synapse Runtime för Apache Spark 3.3 är nu allmänt tillgänglig. Baserat på våra tester med 1 TB TPC-H-branschriktmärket kommer du sannolikt att få upp till 77 % högre prestanda.
December 2022 SSIS IR Express virtuell nätverksinmatning Både standard- och expressmetoderna för att mata in SSIS Integration Runtime (IR) i ett virtuellt nätverk är allmänt tillgängliga nu. Mer information finns i Allmän tillgänglighet för Express Virtual Network-inmatning för SSIS i Azure Data Factory.
November 2022 Mata in data från Azure Stream Analytics till Synapse Data Explorer Möjligheten att använda ett Streaming Analytics-jobb för att samla in data från en händelsehubb och skicka dem till ditt Azure Data Explorer-kluster är nu allmänt tillgänglig. Mer information finns i Mata in data från Azure Stream Analytics till Azure Data Explorer och ADX-utdata från Azure Stream Analytics.
November 2022 Azure Synapse Link för SQL Azure Synapse Link för SQL är nu allmänt tillgängligt för både SQL Server 2022 och Azure SQL Database. Azure Synapse Link för SQL-funktionen ger datareplikering med låg och ingen kod nära realtid från dina SQL-baserade driftlager till Azure Synapse Analytics. Tillhandahålla BI-rapportering om driftdata nästan i realtid, med minimal påverkan på ditt driftlager. Mer information finns i Vad är Azure Synapse Link för SQL?
Oktober 2022 SAP CDC-anslutningsapp GA Dataanslutningsappen för SAP Change Data Capture (CDC) är nu GA. Mer information finns i Meddelande om offentlig förhandsversion av SAP CDC-lösningen i Azure Data Factory och Azure Synapse Analytics och SAP CDC-lösningen i Azure Data Factory.
September 2022 MERGE T-SQL-syntax MERGE T-SQL-syntaxen har varit ett mycket begärt tillägg till Synapse T-SQL-biblioteket. Precis som i SQL Server kapslar MERGE-syntaxen in INSERTs/UPDATEs/DELETEs i en enda instruktion med höga prestanda. Finns i dedikerade SQL-pooler i version 10.0.17829 och senare. Mer information finns i bloggen MERGE T-SQL-meddelande.
juli 2022 Apache Spark™ 3.2 för Synapse Analytics Apache Spark™ 3.2 för Synapse Analytics är nu allmänt tillgängligt. Granska de officiella viktig informations- och migreringsriktlinjerna mellan Spark 3.1 och 3.2 för att utvärdera potentiella ändringar i dina program. Mer information finns i Apache Spark-versionsstöd och Azure Synapse Runtime för Apache Spark 3.2. Höjdpunkter om vad som blev bättre i Spark 3.2 i Azure Synapse Analytics juliuppdatering 2022.
juli 2022 Apache Spark i Azure Synapse Intelligent Cache-funktionen Intelligent Cache for Spark lagrar automatiskt varje läsning i det allokerade cachelagringsutrymmet, identifierar underliggande filändringar och uppdaterar filerna för att tillhandahålla de senaste data. Mer information finns i Aktivera/inaktivera cacheminnet för din Apache Spark-pool.
Juni 2022 Verktyget Mappa data Verktyget Kartdata är en guidad process som hjälper dig att skapa ETL-mappningar och mappa dataflöden från dina källdata till Synapse utan att skriva kod. Mer information om verktyget Kartdata finns i Mappa data i Azure Synapse Analytics.
Juni 2022 Användardefinierade funktioner Användardefinierade funktioner (UDF: er) är nu allmänt tillgängliga. Mer information finns i Användardefinierade funktioner i mappning av dataflöden.

Community

Det här avsnittet sammanfattar nya communitymöjligheter för Azure Synapse Analytics och Azure Synapse Influencer-programmet från Microsoft.

Month Funktion Läs mer
April 2023 Azure Synapse MVP-hörn Marshöjdpunkter från Microsoft Azure Synapse MVP-bloggserien Azure Synapse MVP Corner.
Mars 2023 Azure Synapse MVP-hörn Februarihöjdpunkter från Microsoft Azure Synapse MVP-bloggserien Azure Synapse MVP Corner.
2023 februari Azure Synapse MVP-hörn Januarihöjdpunkter från Microsoft Azure Synapse MVP-bloggserien Azure Synapse MVP Corner.
Januari 2023 Azure Synapse MVP-hörn Decemberhöjdpunkter från Microsoft Azure Synapse MVP-bloggserien Azure Synapse MVP Corner.
December 2022 Azure Synapse MVP-hörn Novemberhöjdpunkter från Microsoft Azure Synapse MVP-bloggserien i den här månadens Azure Synapse MVP-hörn.
November 2022 Azure Synapse Influencer-program Azure Synapse Influencer-programmet tillhandahåller exklusiva evenemang och Q&A-sessioner som Fråga experterna med Microsofts produktteam, där medlemmar kan interagera direkt med produktexperter genom att ställa frågor om olika roterande ämnen. Få feedback från medlemmar i Azure Synapse Analytics influencer community.
Oktober 2022 Azure Synapse MVP-hörn Oktoberhöjdpunkter från Microsoft Azure Synapse MVP-bloggserien i den här månadens Azure Synapse MVP-hörn.
September 2022 Azure Synapse MVP-hörn Septemberhöjdpunkter från Microsoft Azure Synapse MVP-bloggserien i den här månadens Azure Synapse MVP-hörn.
Maj 2022 Azure Synapse Influencer-program Registrera dig för vårt kostnadsfria Azure Synapse Influencer-program och anslut dig till en community med Synapse-användare som är dedikerade för att hjälpa andra att uppnå mer med molnanalys. Registrera dig nu för nästa Synapse Influencer Fråga experterna. Det är gratis att delta och alla är välkomna att delta och delta i diskussionen om Synapse-relaterade ämnen. Du kan titta på tidigare inspelade Ask the Experts-händelser på Azure Synapse YouTube-kanalen.

Apache Spark för Azure Synapse Analytics

Det här avsnittet sammanfattar de senaste nya funktionerna i Apache Spark för Azure Synapse Analytics.

Month Funktion Läs mer
April 2023 Delta Lake – Låg blandningssammanslagning Optimering av låg blandningssammanslagning för Delta-tabeller är nu tillgängligt i Apache Spark 3.2- och 3.3-pooler. Nu kan du uppdatera en Delta-tabell med avancerade villkor med hjälp av kommandot Delta Lake MERGE.
Mars 2023 Nya möjligheter för bibliotekshantering: in-line installation %pip och %conda är nu tillgängliga i Apache Spark för Synapse! %pip och %conda är kommandon som kan användas i Notebooks för att installera Python-paket. Mer information finns i Hantera Python-paket med sessionsomfattning via kommandona %pip och %conda.
Mars 2023 Öka Azure Synapse Analytics Spark-prestanda upp till 77 % Fler regioner får prestandaökningen för Azure Synapse Spark-arbetsbelastningar, inklusive senast Korea Central, Indien, centrala och Australien, sydöstra.
Mars 2023 Azure Synapse Spark Notebook – Enhetstestning Lär dig hur du testar och skapar enhetstestfall för Spark-jobb som utvecklats med Hjälp av Synapse Notebook.
Mars 2023 Apache Spark 2.4- och 3.1-pensionscykel Azure Synapse-körningen för Apache Spark 2.4 och 3.1 har gått in i pensionscykeln. Apache Spark 2.4 dras tillbaka den 29 september 2023 och Apache Spark 3.1 dras tillbaka från och med den 26 januari 2024. Du bör flytta dina arbetsbelastningar till en nyare Apache Spark-körning inom den här perioden. Läs mer i Apache Spark-körningar i Azure Synapse och visa Spark-migreringsguiden.
2023 februari Azure Synapse Runtime för Apache Spark 3.3 Azure Synapse Runtime för Apache Spark 3.3 är nu allmänt tillgänglig. Baserat på våra tester med 1 TB TPC-H-branschriktmärket kommer du sannolikt att få upp till 77 % högre prestanda.
Januari 2023 Spark Advisor för Azure Synapse Notebook Spark Advisor för Azure Synapse Notebook analyserar kod som körs av Spark och visar råd i realtid för notebook-filer. Spark Advisor erbjuder rekommendationer för kodoptimering baserat på inbyggda vanliga mönster, utför felanalys och letar upp rotorsaken till fel. 
Januari 2023 Förbättra Användningen av Spark-pooler med Synapse Genie Synapse Genie Framework förbättrar användningen av Spark-pooler genom att köra flera Synapse-anteckningsböcker på samma Spark-poolinstans. Läs mer om det här metadatadrivna verktyget som skrivits i Python.
November 2022 Azure Synapse Runtime för Apache Spark 3.3 Azure Synapse Runtime för Apache Spark 3.3 är för närvarande i förhandsversion. Mer information finns i blogginlägget om förhandsversionen av Apache Spark 3.3. Baserat på våra tester med 1 TB TPC-H-branschriktmärket kommer du sannolikt att få upp till 77 % högre prestanda.
September 2022 Nya informativa Livy-felkoder Mer exakta felkoder beskriver orsaken till felet och ersätter de tidigare allmänna felkoderna. Tidigare visades alla fel i misslyckade Spark-jobb med en allmän felkod som LIVY_JOB_STATE_DEADvisade .
September 2022 Nya frågeoptimeringstekniker i Apache Spark för Azure Synapse Analytics Läs resultaten från Microsofts arbete för att få betydande prestandafördelar över hela linjen om referens-TPC-DS-arbetsbelastningen samt en betydande minskning av genereringstiden för frågeplan.
Augusti 2022 Lagring av elastiska Apache Spark-pooler Azure Synapse Analytics Spark-pooler stöder nu lagring av elastiska pooler i förhandsversion. Med elastisk lagring av pooler kan Spark-motorn övervaka tillfällig lagring av arbetsnoder och ansluta ytterligare diskar om det behövs. Ingen åtgärd krävs och du bör se färre jobbfel som ett resultat. Mer information finns i Blogg: Azure Synapse Analytics Spark elastic pool storage is available for public preview (Azure Synapse Analytics Spark elastic pool storage is available for public preview).
Augusti 2022 Apache Spark-optimerad skrivning Optimera skrivning är en Delta Lake on Synapse-förhandsgranskningsfunktion som minskar antalet filer som skrivs av Apache Spark 3 (3.1 och 3.2) och syftar till att öka den enskilda filstorleken för de skrivna data. Mer information finns i Behovet av att optimera skrivning på Apache Spark.

Dataintegrering

Det här avsnittet sammanfattar de senaste nya funktionerna i Azure Synapse Analytics-dataintegrering. Lär dig hur du läser in data i Azure Synapse Analytics med hjälp av Azure Data Factory (ADF) eller en Synapse-pipeline.

Month Funktion Läs mer
April 2023 Samla in ändrade data från Cosmos DB-analysarkivet (offentlig förhandsversion) Azure Cosmos DB-analysarkivet stöder nu ändringsdatainsamling (CDC) för Azure Cosmos DB API för NoSQL och Azure Cosmos DB API för MongoDB. Mer information finns i Avbilda ändrade data från ditt Cosmos DB-analysarkiv och DevBlog: Change Data Capture (CDC) med Azure Cosmos DB-analysarkivet.
Mars 2023 Djupdykning: Säkerhet för synapse-pipelines för lagringshändelseutlösare Det här blogginlägget om customer success engineering är en djupdykning i azure Synapse pipelines storage event trigger security. ADF- och Synapse-pipelines erbjuder en funktion som gör att pipelinekörning kan utlösas baserat på olika händelser, till exempel skapande eller borttagning av lagringsblob. Detta kan användas av kunder för att implementera händelsedriven pipelineorkestrering.
Januari 2023 Inkrementellt SQL CDC-extrahering har nu stöd för numeriska kolumner Om du aktiverar inkrementell extrahering från SQL Server CDC i dataflöden kan du bara bearbeta rader som har ändrats sedan den senaste gången pipelinen kördes. Inkrementella kolumntyper som stöds innehåller nu datum/tid och numeriska kolumner.
December 2022 Express virtual network injection Både standard- och expressmetoderna för att mata in SSIS Integration Runtime (IR) i ett virtuellt nätverk är allmänt tillgängliga nu. Mer information finns i Allmän tillgänglighet för Express Virtual Network-inmatning för SSIS i Azure Data Factory.
Oktober 2022 SAP CDC-anslutningsapp GA Dataanslutningsappen för SAP Change Data Capture (CDC) är nu GA. Mer information finns i Meddelande om offentlig förhandsversion av SAP CDC-lösningen i Azure Data Factory och Azure Synapse Analytics och SAP CDC-lösningen i Azure Data Factory.
September 2022 Gantt-schemavy Nu kan du visa dina aktivitetskörningar med ett Gantt-schema i Azure Data Factory Integration Runtime-övervakning.
September 2022 Övervakningsförbättringar Vi har släppt ett nytt paket med förbättringar av övervakningsupplevelsen baserat på feedback från communityn.
September 2022 Maximal kolumnoptimering vid mappning av dataflöde För avgränsade textdatakällor, till exempel CSV:er, kan du med en ny inställning för maximala kolumner ange det maximala antalet kolumner.
September 2022 TAL till heltalskonvertering i Oracle-datakällans anslutningsprogram Ny egenskap för att konvertera Oracle NUMBER-typen till en motsvarande heltalstyp i källan via den nya egenskapen convertDecimalToInteger. Mer information finns i Oracle-källanslutningen.
September 2022 Stöd för att skicka en brödtext med METODEN TA BORT HTTP-begäran i webbaktivitet Nytt stöd för att skicka en brödtext (valfritt) när du använder METODEN DELETE i webbaktivitet. Mer information finns i tillgängliga typegenskaper för webbaktiviteten.
Augusti 2022 Mappning av dataflöden stöder nu visual Cast-transformering Du kan använda omvandlingen för att enkelt ändra datatyperna för enskilda kolumner i ett dataflöde.
Augusti 2022 Tidsgränsen för standardaktiviteten har ändrats till 12 timmar Tidsgränsen för standardaktiviteten är nu 12 timmar.
Augusti 2022 Förbättringar av enkel användning för pipelineuttrycksverktyget Vi har uppdaterat användargränssnittet för uttrycksverktyget så att pipelinedesignen blir enklare.
Augusti 2022 Nytt användargränssnitt för att mappa dataflödesinbyggda datamängdstyper Vi har uppdaterat användargränssnittet för dataflödeskällan så att det blir enklare att hitta din infogade datamängdstyp.
juli 2022 Time-To-Live i hanterat virtuellt nätverk (VNet) Reservera beräkning för TTL (time-to-live) i TTL-perioden för hanterade virtuella nätverk, vilket sparar tid och förbättrar effektiviteten. Mer information om den här förhandsversionen finns i Meddelande om offentlig förhandsversion av TTL (Time-To-Live) i det hanterade virtuella nätverket.
Juni 2022 Förhandsversion av SAP CDC-anslutningsapp En ny dataanslutning för SAP Change Data Capture (CDC) är nu tillgänglig i förhandsversionen. Mer information finns i Meddelande om offentlig förhandsversion av SAP CDC-lösningen i Azure Data Factory och Azure Synapse Analytics och SAP CDC-lösningen i Azure Data Factory.
Juni 2022 Fuzzy-kopplingsalternativ i Join Transformation Använd fuzzy-matchning med ett skjutreglage för likhetströskelpoäng som har lagts till i join-omvandlingen i mappning Dataflöde.
Juni 2022 Map Data tool GA Vi är glada över att kunna meddela att kartdataverktyget nu är allmänt tillgängligt. Verktyget Kartdata är en guidad process som hjälper dig att skapa ETL-mappningar och mappa dataflöden från dina källdata till Synapse utan att skriva kod.
Juni 2022 Kör pipelinen igen med nya parametrar Du kan nu ändra pipelineparametrar när du kör en pipeline igen från sidan Övervakning utan att behöva gå tillbaka till pipelineredigeraren. Mer information finns i Kör pipelines och aktiviteter igen.
Juni 2022 Användardefinierade funktioner GA Användardefinierade funktioner (UDF: er) i mappning av dataflöden är nu allmänt tillgängliga (GA).

Databasmallar och databasdesigner

Det här avsnittet sammanfattar de senaste nya funktionerna i databasmallar och databasdesignern.

Month Funktion Läs mer
juli 2022 Bläddra bland branschmallar Bläddra bland branschmallar och lägg till tabeller för att skapa en egen lake-databas. Läs mer om hur du kan bläddra bland branschmallar och komma igång med Snabbstart: Skapa en ny lake-databas som använder databasmallar.

Utvecklarupplevelse

I det här avsnittet sammanfattas den senaste tidens nya livskvalitet och funktionsförbättringar för utvecklare i Azure Synapse Analytics.

Month Funktion Läs mer
maj 2023 Använda Azure DevOps med Synapse-arbetsytor för att skapa snabbkorrigeringar i produktionsmiljöer Blogginlägg om hur du distribuerar en korrigering från din synapse-arbetsyta för utveckling till en Synapse-arbetsyta i produktion utan att påverka pågående utvecklingsprojekt negativt.
December 2022 MSSparkUtils är den schweiziska armékniven inuti Synapse Spark MSSparkUtils är ett inbyggt paket som hjälper dig att enkelt utföra vanliga uppgifter som kallas Microsoft Spark-verktyg, inklusive möjligheten att dela resultat mellan notebook-filer.
September 2022 Synapse CICD för publicering av arbetsytefakter Integreringen av Synapse Studio med ett källkontrollsystem som Azure DevOps Git eller GitHub har visats som en av Synapse Studios föredragna funktioner för att samarbeta och tillhandahålla källkontroll för Azure Synapse. Visual Studio Marketplace har en distributionsuppgift för Synapse-arbetsytan för att automatisera publiceringen.
juli 2022 Synapse Notebooks-kompatibilitet med IPython Den officiella kerneln för Jupyter Notebooks är IPython och stöds nu i Synapse Notebooks. Mer information finns i Synapse Notebooks är nu helt kompatibel med IPython.
juli 2022 Mssparkutils har nu metoden spark.stop() Ett nytt API mssparkutils.session.stop() har lagts till i mssparkutils-paketet. Den här funktionen blir praktisk när det finns flera sessioner som körs mot samma Spark-pool. Det nya API:et är tillgängligt för Scala och Python. Mer information finns i Stoppa en interaktiv session.

Machine Learning

I det här avsnittet sammanfattas de senaste nya funktionerna och förbättringarna av maskininlärningsmodeller i Azure Synapse Analytics.

Month Funktion Läs mer
Mars 2023 Använda OpenAI GPT i Synapse Analytics Microsoft erbjuder Azure OpenAI som en Azure Cognitive Service och du kan komma åt GPT-modeller i Azure OpenAI inifrån Synapse Spark.
November 2022 R-stöd (förhandsversion) Azure Synapse Analytics har nu inbyggt R-stöd för Apache Spark, som för närvarande är i förhandsversion. Du kan till exempel installera ett R-bibliotek från CRAN- och CRAN-ögonblicksbilder.
Augusti 2022 SynapseML v.0.10.0 Ny version av SynapseML v0.10.0 (tidigare MMLSpark), ett bibliotek med öppen källkod som syftar till att förenkla skapandet av massivt skalbara maskininlärningspipelines. Läs mer om de senaste tilläggen i SynapseML och kom igång med SynapseML.
Augusti 2022 .NET-stöd SynapseML v0.10 lägger till fullständigt stöd för .NET-språk som C# och F#. Ett .NET SynapseML-exempel finns i .NET-exempel med LightGBMClassifier.
Augusti 2022 Support för Azure OpenAI-tjänsten SynapseML gör det nu möjligt för användare att utnyttja 175 miljarder parameterspråkmodeller (GPT-3) från OpenAI som kan generera och slutföra text och kod nära mänsklig paritet. Mer information finns i Azure OpenAI för stordata.
Augusti 2022 Stöd för MLflow-plattformen SynapseML-modeller integreras nu med MLflow med fullt stöd för att spara, läsa in, distribuera och logga automatiskt.
Augusti 2022 SynapseML i Binder Vi vet att Spark kan vara skrämmande för första användare, men inte för att du med tekniken Binder kan utforska och experimentera med SynapseML i Binder med noll installation, installation, infrastruktur eller Azure-konto som krävs.
Juni 2022 Distribuerad djup neural nätverksträning (förhandsversion) Azure Synapse-körningen innehåller även stödbibliotek som Petastorm och Horovod, som ofta används för distribuerad träning. Den här funktionen är för närvarande tillgänglig i förhandsversionen. Azure Synapse Analytics-körningen för Apache Spark 3.1 och 3.2 innehåller nu även stöd för de vanligaste djupinlärningsbiblioteken som TensorFlow och PyTorch. Mer information om hur du använder dessa bibliotek i dina GPU-accelererade pooler i Azure Synapse Analytics finns i självstudierna för djupinlärning.

Exempel och vägledning

I det här avsnittet sammanfattas ny vägledning och exempel på projektresurser för Azure Synapse Analytics.

Month Funktion Läs mer
maj 2023 Implementera långsam ändringsdimension med Synapse Visa hur du använder en serverlös SQL-pool för att implementera dimensionstyp 2 för långsam ändring ovanpå en datasjö.
maj 2023 CI & CD med Azure Synapse Dedikerad SQL-pool Använd versionskontroll, kontinuerlig integrering och distribution och metodtips för att hantera ALM-livscykeln för ett Azure Synapse Data Warehouse med den här bloggartikeln.
Mars 2023 Skapa en datalösning i Azure Synapse Analytics med Snapshot Serengeti Det här är en serie i fyra delar om att skapa en dataanalys från slutpunkt till slutpunkt och maskininlärningslösning i Azure Synapse Analytics. Datauppsättningen som används i den här lösningen är datauppsättningen Snapshot Serengeti, som består av en storskalig samling kamerafällbilder.
Mars 2023 Introduktion till Kusto-frågespråk (KQL) Det här blogginlägget från Customer Success Engineering ger en introduktion till Kusto-frågespråk (KQL), ett kraftfullt frågespråk för att analysera stora mängder strukturerade, halvstrukturerade och ostrukturerade data (fritext).
Mars 2023 Skapa en anpassad haveriberedskapsplan för synapse-arbetsytan En bloggserie i flera delar om hur du skapar en haveriberedskapsplan för deras Synapse-arbetsyta.
Mars 2023 Azure Synapse-anslutning: offentliga slutpunkter, privata slutpunkter, hanterat VNet och hanterade privata slutpunkter En expertskriven bloggserie i tre delar om Azure Synapse-anslutning för de olika nätverksalternativen, inklusive inkommande offentlig slutpunktsanslutning för dedikerad pool, privata Slutpunkter i Azure Synapse och hanterade virtuella nätverk och hanterade privata slutpunkter.
2023 februari Instrumentpaneler för historisk övervakning för dedikerade SQL-pooler i Azure Synapse En genomgång av stegen för att aktivera historisk övervakning med hjälp av Azure Monitor-arbetsboksmallar ovanpå Azure Metrics och Azure Log Analytics.
Januari 2023 Läsa Data Lake med Synapse Serverless-pooler En guide i två delar om hur du använder OPENROWSET för att köra frågor mot en sökväg i sjön eller använda en extern tabell för att fråga efter en sökväg i sjön.
Januari 2023 Strukturerad direktuppspelning i Synapse Spark Ett detaljerat exempel på strömmande IoT-temperaturdata från IoT-enheter till Synapse Spark.
Januari 2023 Skapa DNS-alias för en dedikerad SQL-pool i Synapse-arbetsytan för haveriberedskap En anpassad DNS för dedikerade SQL-pooler (tidigare SQL DW) kan ge omdirigering till klientprogram vid en katastrof.
December 2022 Azure Synapse – Data Lake jämfört med Delta Lake jämfört med Data Lakehouse Läs ett nytt blogginlägg från Success Engineering som avmystifierar termerna Data Lake, Delta Lake och Data Lakehouse.
November 2022 Hur Data Exfiltration Protection (DEP) påverkar Azure Synapse Analytics-pipelines Data Exfiltration Protection (DEP) är en funktion som möjliggör ytterligare begränsningar för möjligheten för Azure Synapse Analytics att ansluta till andra tjänster.
November 2022 Komma igång med REST-API:er för Azure Synapse Analytics – Apache Spark-pool Vi ger instruktioner om hur du konfigurerar och använder Synapse REST-slutpunkter och beskriver de Apache Spark-poolåtgärder som stöds av REST-API:er.
November 2022 Avystifiera Azure Synapse Data Explorer En förklaring i två delar av demystifierar Data Explorer i Azure Synapse och datainmatning med Azure Synapse Data Explorer.
November 2022 Synapse Spark Delta Time Travel Delta Lake-tidsresor möjliggör ögonblicksbilder av frågor till tidpunkt eller återställer till och med felaktiga uppdateringar.
September 2022 Vad är skillnaden mellan synapse-dedikerad SQL-pool (tidigare SQL DW) och serverlös SQL-pool? Förstå dedikerade och serverlösa pooler och deras samtidighet. Läs mer om grundläggande begrepp om dedikerade SQL-pooler och serverlösa SQL-pooler.
September 2022 Läsa Delta Lake i en dedikerad SQL-pool Exempelskript för att importera Delta Lake-filer direkt till den dedikerade SQL-poolen och stödja funktioner som tidsresor. En förklaring finns i Läsa Delta Lake i en dedikerad SQL-pool.
September 2022 Azure Synapse Customer Success Engineering-bloggserien Den nya azure Synapse Customer Success Engineering-bloggserien lanseras med en detaljerad introduktion till Building the Lakehouse – Implementering av en Data Lake-strategi med Azure Synapse.
Juni 2022 Azure Orbital Analytics med Synapse Analytics Nu erbjuder vi en Azure Orbital-analysexempellösning som visar en implementering från slutpunkt till slutpunkt för att extrahera, läsa in, transformera och analysera rymdburna data med hjälp av geospatiala bibliotek och AI-modeller med Azure Synapse Analytics. Exempellösningen visar också hur du integrerar geospatiala specifika Azure AI-tjänstemodeller , AI-modeller från partner och bring-your-own-data-modeller.
Juni 2022 Migreringsguider för Oracle En ny Microsoft-skapad migreringsguide för Oracle till Azure Synapse Analytics är nu tillgänglig. Design och prestanda för Oracle-migreringar.
Juni 2022 Azure Synapse lyckades avsiktligt Spelboken om konceptbevis i Azure Synapse innehåller en guide till omfång, design, körning och utvärdering av ett konceptbevis för SQL- eller Spark-arbetsbelastningar.
Juni 2022 Migreringsguider för Teradata En ny Microsoft-skapad migreringsguide för Teradata till Azure Synapse Analytics är nu tillgänglig. Design och prestanda för Teradata-migreringar.
Juni 2022 Migreringsguider för IBM Netezza En ny Microsoft-skapad migreringsguide för IBM Netezza till Azure Synapse Analytics är nu tillgänglig. Design och prestanda för IBM Netezza-migreringar.

Säkerhet

I det här avsnittet sammanfattas de senaste nya säkerhetsfunktionerna och inställningarna i Azure Synapse Analytics.

Month Funktion Läs mer
December 2022 Hur Data Exfiltration Protection (DEP) påverkar Azure Synapse Analytics-pipelines Data Exfiltration Protection (DEP) är en funktion som möjliggör ytterligare begränsningar för möjligheten för Azure Synapse Analytics att ansluta till andra tjänster.
Augusti 2022 Köra Azure Synapse Spark Notebooks med systemtilldelad hanterad identitet Nu kan du köra Spark Notebooks med den systemtilldelade hanterade identiteten (eller arbetsytans hanterade identitet) genom att aktivera Kör som hanterad identitet från menyn Konfigurera session. Med den här funktionen kan du verifiera att anteckningsboken fungerar som förväntat när du använder den systemtilldelade hanterade identiteten innan du använder notebook-filen i en pipeline. Mer information finns i Hanterad identitet för Azure Synapse.
juli 2022 Ändringar av behörigheter som krävs för publicering till Git Nu krävs endast Git-behörigheter och Synapse Artifact Publisher-rollen (Synapse RBAC) för att genomföra ändringar i Git-läge. Mer information finns i Åtkomstkontroll i Synapse Studio.

Azure Synapse Data Explorer (förhandsversion)

Azure Data Explorer (ADX) är en snabb och mycket skalbar datautforskningstjänst för logg- och telemetridata. Den erbjuder inmatning från Event Hubs, IoT Hubs, blobar som skrivits till blobcontainrar och Azure Stream Analytics-jobb. Det här avsnittet sammanfattar de senaste nya funktionerna i Azure Synapse Data Explorer och Kusto-frågespråk (KQL). Läs mer om Vad är skillnaden mellan Azure Synapse Data Explorer och Azure Data Explorer?

Month Funktion Läs mer
April 2023 ARM-mall för att distribuera Azure Data Explorer DB med Cosmos DB-anslutning En ARM-mall är nu tillgänglig för att snabbt distribuera ett Azure Data Explorer-kluster med systemtilldelad identitet, en databas, ett Azure Cosmos DB-konto (NoSql), en Azure Cosmos DB-databas, en Azure Cosmos DB-container och en dataanslutning mellan Cosmos DB-containern och Kusto-databasen (med hjälp av den systemtilldelade identiteten).
April 2023 Mata in data från Azure Events Hub till den kostnadsfria ADX-nivån Azure Data Explorer stöder nu integrering med Events Hub på den kostnadsfria ADX-nivån. Mer information finns i Kostnadsfri händelsehubbdataanalys med Azure Data Explorer.
Mars 2023 Visa klusterhistorik i Kusto Data Explorer Nu är det enklare att spåra historiken för frågor och kommandon som körs i ett Kusto-kluster med hjälp av .show queries och .show commands-and-queries. 
Mars 2023 Amazon S3-stöd i Kusto Web Explorer Nu kan du mata in data från Amazon S3 sömlöst via inmatningshubben i Kusto Web Explorer (KWE).
Mars 2023 Stöd för ritade visuella objekt Använd diagrambiblioteket plottning för att skapa visualiseringar för en KQL-fråga med hjälp av operatorn rendera eller interaktivt när du skapar ADX-instrumentpaneler.
2023 februari GA för ADX-instrumentpaneler Azure Data Explorer-instrumentpaneler som nu är allmänt tillgängliga med hjälp av azure Data Explorer-webbgränssnittet gör att du kan utforska dina data från slutpunkt till slutpunkt, börja med datainmatning, köra frågor och slutligen skapa instrumentpaneler.
2023 februari ADX-filinmatning stöder upp till 1 000 filer GUIDEN ADX-inmatning stöder nu upp till 1 000 filer (tidigare 10) samtidigt.
Januari 2023 Apache Log4j 2-anslutningsprogram för Azure Data Explorer Apache Log4J 2-mottagaren för Azure Data Explorer har utvecklats för att enkelt strömma loggdata för Log4j 2 till Azure Data Explorer, där du kan analysera, visualisera och varna i dina loggar i realtid. Mer information finns i Komma igång med Apache Log4j och Azure Data Explorer.
Januari 2023 Mata in befintliga Event Hub-händelser till ADX ADX kan nu mata in Event Hubs-data som fanns innan en Event Hubs-dataanslutning skapades i DITT ADX-kluster via startdatumet för händelsehämtning.
Januari 2023 Multivariatavvikelseidentifiering ADX innehåller inbyggt stöd för att identifiera avvikelser över flera tidsserier med hjälp av funktionen series_decompose_anomalies(). Mer information finns i Multivariate Anomaly Detection (Multivariate Anomaly Detection).
Januari 2023 Förbättrad villkorsstyrd formatering på instrumentpanelen Villkorsstyrd formatering hjälper dig att visa avvikelser eller avvikande datapunkter visuellt. Nu kan du antingen formatera ett visuellt objekt med hjälp av villkor eller genom att tillämpa teman på numeriska kolumner eller diskreta värden på icke-numeriska.
Januari 2023 Nya visningsalternativ för cirkeldiagram Fokusera på de data du bryr dig om med nya visningsalternativ för cirkeldiagramvisualiseringar på instrumentpaneler.
December 2022 ADX Kusto Web Explorer (KWE) JPath Viewer JPath-notation beskriver sökvägen till ett eller flera element i ett JSON-dokument. Använd den nya expanderade vyn för att snabbt hämta ett visst element i en JSON-text och kopiera enkelt dess sökvägsuttryck. Ett exempel finns i JPath-visningsprogrammet.
December 2022 Avystifiera dataförbrukning med Hjälp av Azure Synapse Data Explorer En guide till olika sätt att hämta, använda och visualisera data från Azure Synapse Data Explorer.
November 2022 Stöd för delning på tabellnivå via Azure Data Share Vi har nu lagt till stöd för delning på tabellnivå via Azure Data Share-gränssnittet där du kan dela specifika tabeller i databasen. På så sätt kan du enkelt och säkert dela dina data med personer i företaget eller externa partner.
November 2022 Mata in data från Azure Stream Analytics till Synapse Data Explorer Möjligheten att använda ett Streaming Analytics-jobb för att samla in data från en händelsehubb och skicka dem till ditt Azure Data Explorer-kluster är nu allmänt tillgänglig. Mer information finns i Mata in data från Azure Stream Analytics till Azure Data Explorer och ADX-utdata från Azure Stream Analytics.
November 2022 Parsa-kv-operator Den nya parse-kv-operatorn extraherar strukturerad information från ett stränguttryck och representerar informationen i ett nyckel/värde-formulär. Du kan använda en angiven delimeter, en icke-angiven delimeter eller Regex via ett re2-reguljärt uttryck.
Oktober 2022 Ledare och följare i ADX-kluster Använd databassidan i Azure-portalen för att enkelt identifiera alla efterföljande databaser efter en ledare och ledaren för en viss följare.
Oktober 2022 Aliasföljardatabaser Med funktionen för uppföljningsdatabas kan du koppla en databas som finns i ett annat kluster till ditt Azure Data Explorer-kluster. Nu kan du åsidosätta databasnamnet när du upprättar en uppföljningsrelation.
Oktober 2022 Mata in data från OpenTelemetry OpenTelemetry (OTel) är ett leverantörsneutralt ramverk för programobservabilitet med öppen källkod. OpenTelemetry-exportören stöder inmatning av data från många mottagare till Azure Data Explorer.
Oktober 2022 Mata in data från Telegraf Telegraf är en öppen källkod, lätt, minimal minnesfotavtrycksagent för insamling, bearbetning och skrivning av telemetridata, inklusive loggar, mått och IoT-data. Plugin-programmet för Azure Data Explorer-utdata fungerar som anslutningsapp från Telegraf och stöder inmatning av data från många typer av indata-plugin-program i Azure Data Explorer.
September 2022 Azure Data Explorer Kusto-emulator ADX-emulatorn är en Docker-avbildning som exponerar en ADX-frågemotorslutpunkt. Du kan använda den för att skapa databaser och mata in och fråga efter data. Emulatorn förstår Kusto-frågespråk (KQL) på samma sätt som Azure-tjänsten.
September 2022 Proxykonfiguration för Logstash-anslutningsprogram Med Plugin-programmet Azure Data Explorer (ADX) Logstash kan du bearbeta händelser från Logstash till en ADX-databas för analys. Version 1.0.5 stöder nu HTTP/HTTPS-proxyservrar.
September 2022 Kafka-stöd för Protobuf-format ADX Kafka-mottagaranslutningen utnyttjar Kafka-Anslut-ramverket och tillhandahåller ett kort för att mata in data från Kafka i JSON, Avro, String och nu Protobuf-formatet i den senaste uppdateringen. Läs mer om att mata in Protobuf-data från Kafka till Azure Data Explorer.
September 2022 Visuella trattobjekt Tratt är det senaste visuella objektet som vi har lagt till i Azure Data Explorer-instrumentpaneler efter den feedback vi fick från kunder.
September 2022 Stöd för .NET och Node.js i Exempelappgenerator Exempelguiden för Azure Data Explorer (ADX) är ett verktyg som gör att du kan skapa en fungerande app för att mata in och fråga dina data på önskat programmeringsspråk. Nu stöds generering av exempelappar i .NET och Node.js tillsammans med de tidigare tillgängliga alternativen Java och Python.
Augusti 2022 Protobuf-stöd i Kafka-mottagare Azure Data Explorer Kafka-mottagare – en guldcertifierad Confluent-anslutning – hjälper till att mata in data från Kafka till Azure Data Explorer. Vi har lagt till Protobuf-stöd i anslutningsappen för att hjälpa kunder att ta Protobuf-data till ADX.
Augusti 2022 Internt stöd för Amazon S3 .ingest into ADX-kommandot matar in data i en tabell genom att "hämta" data från en eller flera molnlagringsfiler. Kommandot stöder nu Amazon S3-URL:er. Du kan till exempel läsa blogginlägget om kontinuerlig datainmatning från S3.
Augusti 2022 Bädda in ADX-instrumentpaneler ADX-webbgränssnittet och instrumentpanelerna bäddas in i en IFrame och hanteras i appar från tredje part.
Augusti 2022 Alternativ för kostnadsfri klusteruppgradering Nu kan du uppgradera ditt kostnadsfria Azure Data Explorer-kluster till ett fullständigt kluster som tar bort lagringsbegränsningen så att du kan utöka din datakapacitet.
Augusti 2022 Analysera nya ADX-data från Excel-pivottabellen Nu kan du använda en ny och obegränsad mängd ADX-data (Kusto) från ditt favoritanalysverktyg, Excel-pivottabeller. MDX-frågor som genereras av pivotkoden hittar till Kusto-serverdelen som KQL-instruktioner som aggregerar data efter behov av pivoten och tillbaka till Excel.
Augusti 2022 Frågeresultat – färg efter värde Markera unika data direkt i frågeresultat för att visuellt gruppera rader som delar identiska värden för en specifik kolumn. Använd Utforska resultat och Färg efter värde för att använda färg på rader baserat på den valda kolumnen.
Augusti 2022 Webbutforskaren – stöd för korshår för diagram Egenskapen ysplit stöder nu det visuella objektet för hårkors (lodräta linjer som rör sig längs muspekaren) för många diagram.
juli 2022 Genomsökningsoperator Den kraftfulla skanningsoperatorn möjliggör effektiv och skalbar processutvinning och sekvensanalys och användaranalys i ADX. Vanliga scenarier för användning scan är förebyggande underhåll för IoT-enheter, trattanalys, rekursiv beräkning, säkerhetsscenarier som letar efter kända attacksteg med mera.
juli 2022 Mata in data från Azure Stream Analytics till Synapse Data Explorer (förhandsversion) Nu kan du använda ett Streaming Analytics-jobb för att samla in data från en händelsehubb och skicka dem till ditt Azure Data Explorer-kluster med hjälp av Azure-portalen eller en ARM-mall. Mer information finns i Mata in data från Azure Stream Analytics till Azure Data Explorer.
juli 2022 Rendera diagram för varje y-kolumn Synapse Web Data Explorer stöder nu återgivningsdiagram för varje y-kolumn. Ett exempel finns i Azure Synapse Analytics juliuppdatering 2022.
Juni 2022 Webbutforskaren ny startsida Den nya startsidan för Azure Synapse Web Explorer gör det ännu enklare att komma igång med Synapse Web Explorer.
Juni 2022 Exempelgalleri för Web Explorer Webbutforskarens exempelgalleri innehåller exempel från slutpunkt till slutpunkt på hur kunder använder populära användningsfall i Synapse Data Explorer, till exempel Logs Data, Metrics Data, IoT-data och Grundläggande stordata.
Juni 2022 Instrumentpaneler i Web Explorer ökar detaljnivån för funktioner Nu kan du använda drillthroughs som parametrar i dina Synapse Web Explorer-instrumentpaneler.
Juni 2022 Tidszonsinställningar för Web Explorer Tidszonsinställningarna för Webbutforskaren gäller nu för både frågeresultatet och instrumentpanelen. Genom att ändra tidszonen uppdateras instrumentpanelerna automatiskt för att presentera data med den valda tidszonen.

Azure Synapse Link är ett automatiserat system för replikering av data från SQL Server eller Azure SQL Database, Azure Cosmos DB eller Dataverse till Azure Synapse Analytics. Det här avsnittet sammanfattar de senaste nyheterna om Azure Synapse Link-funktionen.

Month Funktion Läs mer
Mars 2023 Cosmos DB Synapse Link för Azure Data Explorer GA Azure Data Explorer stöder fullständigt hanterad datainmatning från Azure Cosmos DB med hjälp av ett ändringsflöde. Vi stöder nu Cosmos DB-konton bakom en hanterad privat slutpunkt eller tjänstslutpunkt. Mer information finns i Mata in data från Azure Cosmos DB till Azure Data Explorer.
Januari 2023 Förhandsversion av Cosmos DB Synapse Link för Azure Data Explorer Azure Data Explorer stöder fullständigt hanterad datainmatning från Azure Cosmos DB med hjälp av ett ändringsflöde. Mer information finns i Mata in data från Azure Cosmos DB till Azure Data Explorer (förhandsversion).
November 2022 Azure Synapse Link för SQL Azure Synapse Link för SQL är nu allmänt tillgängligt för både SQL Server 2022 och Azure SQL Database. Azure Synapse Link för SQL-funktionen ger datareplikering med låg och ingen kod nära realtid från dina SQL-baserade driftlager till Azure Synapse Analytics. Tillhandahålla BI-rapportering om driftdata nästan i realtid, med minimal påverkan på ditt driftlager. Mer information finns i Vad är Azure Synapse Link för SQL?
juli 2022 Batchläge Bestäm mellan kostnad och svarstid i Azure Synapse Link för SQL genom att välja kontinuerligt läge eller batchläge för att replikera dina data. Med Batch-läge kan du spara ännu mer på kostnaderna genom att bara betala för inmatningstjänsten under batchbelastningarna i stället för att den är kontinuerligt på. Du kan välja mellan 20 och 60 minuter för batchbearbetning.

Synapse SQL

I det här avsnittet sammanfattas de senaste förbättringarna och funktionerna i SQL-pooler i Azure Synapse Analytics.

Month Funktion Läs mer
Juni 2023 Uppdaterade fält för diagnostikinställningar Nio fält har lagts till i loggarna för de dedikerade diagnostikinställningarna för SQL-poolen.
Mars 2023 Skapa aviseringar för din dedikerade SQL-pool i Azure Synapse Det här blogginlägget om customer success engineering innehåller steg för att konfigurera aviseringar för din dedikerade SQL-pool i Azure Synapse och tillhandahålla rekommenderade aviseringar för att komma igång.
Mars 2023 Prestandajustering av synapse-dedikerade pooler – Förstå frågelivscykeln Det här blogginlägget från Customer Success Engineering är en djupdykning i Förstå frågelivscykeln för att maximera prestanda.
Mars 2023 Stöd för GREATEST- och LEAST T-SQL-syntax Funktionerna GREATEST och LEAST är nu tillgängliga i både serverlösa och dedikerade SQL-pooler. Dessa skalärvärdesfunktioner och returnerar det högsta och lägsta värdet från en lista över ett eller flera uttryck.
Mars 2023 Distribution med flera kolumner i dedikerade SQL-pooler GA Nu kan du hash-distribuera tabeller i flera kolumner för en jämnare fördelning av bastabellen, vilket minskar datasnedvridningen över tid och förbättrar frågeprestandan. Mer information om den här allmänt tillgängliga funktionen finns i de tre alternativen: SKAPA MATERIALISERAD VY, SKAPA TABELLdistributionsalternativ eller CREATE TABLE AS SELECT-distributionsalternativ.
Mars 2023 Distribuera Synapse SQL serverless med SSDT SqlPackages efterlängtade stöd för serverlösa SQL-pooler i Azure Synapse Analytics är nu tillgängligt från och med 161.8089.0 SqlPackage. Serverlösa SQL-pooler stöds för både extraherings- och publiceringsåtgärderna.
2023 februari STÖD FÖR UTF-8 och japanska sortering för dedikerade SQL-pooler Stöd för både UTF-8 och japanska sorteringar är nu allmänt tillgängliga för dedikerade SQL-pooler.
September 2022 Automatisk statistik för OPENROWSET i CSV-datauppsättningar Serverlös SQL-pool skapar automatiskt statistik för CSV-datauppsättningar när det behövs för att säkerställa en optimal frågekörningsplan för OPENROWSET-frågor.
September 2022 MERGE T-SQL-syntax T-SQL MERGE-syntaxen har varit ett mycket begärt tillägg till Synapse T-SQL-biblioteket. MERGE kapslar in INSERTs/UPDATEs/DELETEs i en enda instruktion. Finns i dedikerade SQL-pooler i version 10.0.17829 och senare. Mer information finns i bloggen MERGE T-SQL-meddelande.
Augusti 2022 Apache Spark Delta Lake-tabeller i serverlösa SQL-pooler Möjligheten att för serverlösa SQL-pooler att komma åt Delta Lake-tabeller som skapats i Spark-databaser är en förhandsversion. Mer information finns i delade metadatatabeller för Azure Synapse Analytics.
Augusti 2022 Distribution med flera kolumner i dedikerade SQL-pooler Nu kan du hash-distribuera tabeller i flera kolumner för en jämnare fördelning av bastabellen, vilket minskar datasnedvridningen över tid och förbättrar frågeprestandan. Mer information om hur du anmäler dig till förhandsversionen finns i CREATE TABLE distribution options or CREATE TABLE AS SELECT distribution options (Skapa tabelldistributionsalternativ eller SKAPA TABELL SOM SELECT-distributionsalternativ).
Augusti 2022 Distributionsrådgivare Distribution Advisor är en ny förhandsversionsfunktion i Azure Synapse-dedikerade SQL-pooler Gen2 som analyserar frågor och rekommenderar de bästa distributionsstrategierna för tabeller för att förbättra frågeprestanda. Mer information finns i Distribution Advisor i Azure Synapse SQL.
Augusti 2022 Lägga till SQL-objekt och -användare i Lake-databaser Nya funktioner som har meddelats för lakedatabaser i serverlösa SQL-pooler: skapa scheman, vyer, procedurer, infogade tabellvärdesfunktioner. Du kan också databasanvändarna från din Azure Active Directory-domän och tilldela dem till den db_datareader rollen. Mer information finns i Access lake databases using serverless SQL pool in Azure Synapse Analytics and Create and use native external tables using SQL pools in Azure Synapse Analytics (Åtkomst till lakedatabaser med serverlös SQL-pool i Azure Synapse Analytics ) och Skapa och använda interna externa tabeller med hjälp av SQL-pooler i Azure Synapse Analytics.

Läs mer

För äldre uppdateringar läser du tidigare blogginlägg i Azure Synapse Analytics eller tidigare uppdateringar i Azure Synapse Analytics.

Nästa steg