Hızlı başlangıç: Veritabanı şablonlarından yararlanarak yeni bir göl veritabanı oluşturma
Bu hızlı başlangıç, bir göl veritabanı oluşturmak, verileri yeni modelinizle hizalamak ve tümleşik deneyimi kullanarak verileri analiz etmek için veritabanı şablonlarını nasıl uygulayabileceğinize ilişkin eksiksiz bir örnek senaryo sağlar.
Önkoşullar
- Galeri'den bir göl veritabanı şablonunu keşfetmek için en azından Synapse Kullanıcı rolü izinleri gereklidir.
- Synapse Yöneticisi veya Synapse Katkıda Bulunanı izinleri, göl veritabanı oluşturmak için Azure Synapse çalışma alanında gereklidir.
- Data Lake'ten tablo oluşturma seçeneği kullanılırken Data Lake üzerinde Depolama Blobu Veri Katkıda Bulunanı izinleri gereklidir.
Veritabanı şablonlarından göl veritabanı oluşturma
Veritabanı için veri modelinizi yapılandırmak üzere kullanabileceğiniz bir göl veritabanı oluşturmak için yeni veritabanı şablonları işlevini kullanın.
Senaryomuz için veritabanı şablonunu kullanacağız Retail ve aşağıdaki varlıkları seçeceğiz:
- RetailProduct - Ürün, potansiyel müşterilerin ihtiyacını karşıleyebilecek bir pazara sunulabilecek her şeydir. Bu ürün, onunla ilişkili tüm fiziksel, psikolojik, sembolik ve hizmet özniteliklerinin toplamıdır.
- İşlem - Yürütülebilir çalışmanın veya müşteri etkinliğinin en düşük düzeyi. bir işlem bir veya daha fazla ayrık olaydan oluşur.
- TransactionLineItem - Bir İşlemin Ürün ve Miktar'a göre ayrılmış bileşenleri( her satır öğesi için bir tane).
- Taraf - Taraf, işletmenin ilgilendiği bir kişi, kuruluş, tüzel kişi, sosyal kuruluş veya iş birimidir.
- Müşteri - Müşteri, bir ürün veya hizmet satın almış veya satın almış bir bireysel veya tüzel kişidir.
- Kanal - Kanal , ürün veya hizmetlerin satıldığı ve/veya dağıtıldığı bir yoldur.
Varlıkları bulmanın en kolay yolu, tabloları içeren farklı iş alanlarının üzerindeki arama kutusunu kullanmaktır.
Göl veritabanını yapılandırma
Veritabanını oluşturduktan sonra, depolama hesabının ve dosyayolunun verileri depolamak istediğiniz konuma ayarlandığından emin olun. Yol varsayılan olarak Azure Synapse Analytics'in içindeki birincil depolama hesabı olur, ancak gereksinimlerinize göre değiştirilebilir.
Düzeninizi kaydetmek ve Azure Synapse'de kullanılabilir hale getirmek için Tüm değişiklikleri yayımlayın . Bu adım, göl veritabanının kurulumunu tamamlar ve Azure Synapse Analytics içindeki ve dışındaki tüm bileşenlerin kullanımına sağlar.
Lake veritabanına veri alma
Verileri göl veritabanına almak için, verileri doğrudan veritabanı tablosuna yükleyen bir Çalışma Alanı VERITABANı bağlayıcısı olan kod içermeyen veri akışı eşlemeleri ile işlem hatlarını yürütebilirsiniz. Verileri göl veritabanı tablolarına almak için etkileşimli Spark not defterlerini de kullanabilirsiniz:
%%sql
INSERT INTO `retail_mil`.`customer` VALUES (1,date('2021-02-18'),1022,557,101,'Tailspin Toys (Head Office)','Waldemar Fisar',90410,466);
Verileri sorgulama
Göl veritabanı oluşturulduktan sonra verileri sorgulamanın farklı yolları vardır. Şu anda sunucusuz SQL havuzlarındaki SQL veritabanları desteklenmektedir ve yeni oluşturulan göl veritabanı biçimini otomatik olarak anlayabilir.
SELECT TOP (100) [ProductId]
,[ProductName]
,[ProductDescription]
,[ProductInternalName]
,[ItemSku]
,[PrimaryBrandId]
FROM [Retail_mil].[dbo].[RetailProduct]
Azure Synapse'in içindeki verilere erişmenin diğer yolu, yeni bir Spark not defteri açmak ve tümleşik deneyimi burada kullanmaktır:
df = spark.sql("SELECT * FROM `Retail_mil`.`RetailProduct`")
df.show(10)
Sonraki adımlar
Aşağıdaki bağlantıları kullanarak veritabanı tasarımcısının özelliklerini keşfetmeye devam edin.