Azure Synapse SQL'de desteklenen Transact-SQL özellikleri
Azure Synapse SQL, T-SQL dilini kullanarak verilerinizi sorgulamanızı ve analiz etmenizi sağlayan büyük bir veri analizi hizmetidir. SQL Server'da kullanılan VE veri analizi için Azure SQL Veritabanı sql dilinin standart ANSI uyumlu diyalektini kullanabilirsiniz.
Transact-SQL dili sunucusuz SQL havuzunda kullanılır ve ayrılmış model farklı nesnelere başvurabilir ve desteklenen özellikler kümesinde bazı farklılıklara sahiptir. Bu sayfada Synapse SQL'in tüketim modelleri arasındaki üst düzey Transact-SQL dil farklarını bulabilirsiniz.
Veritabanı nesneleri
Synapse SQL'deki tüketim modelleri farklı veritabanı nesneleri kullanmanızı sağlar. Desteklenen nesne türlerinin karşılaştırması aşağıdaki tabloda gösterilmiştir:
| Object | Ayrılmış | Sunucusuz |
|---|---|---|
| Tablolar | Evet | Hayır, veritabanı içi tablolar desteklenmez. Sunucusuz SQL havuzu yalnızca Azure Data Lake storage veya Dataverse'de depolanan verilere başvuran dış tabloları sorgulayabilir. |
| Görünümler | Evet. Görünümler, ayrılmış modelde kullanılabilen sorgu dili öğelerini kullanabilir. | Evet, dış tablolar, OPENROWSET işlevine sahip sorgular ve diğer görünümler üzerinde görünümler oluşturabilirsiniz. Görünümler sunucusuz modelde kullanılabilen sorgu dili öğelerini kullanabilir. |
| Şema | Evet | Evet, şemalar desteklenir. Farklı kiracıları yalıtmak ve şema başına tablolarını yerleştirmek için şemaları kullanın. |
| Geçici tablolar | Evet | Geçici tablolar yalnızca sistem görünümlerinden, değişmez değerlerden veya diğer geçici tablolardan bazı bilgileri depolamak için kullanılabilir. Geçici tablodaki UPDATE/DELETE de desteklenir. Geçici tabloları sistem görünümleriyle birleştirebilirsiniz. Bir dış tablodan verileri seçerek geçici tabloya ekleyemez veya geçici bir tabloyu dış tabloyla birleştiremezsiniz. Dış veriler ve geçici tablolar aynı sorguda karıştırılamadığından bu işlemler başarısız olur. |
| Kullanıcı tanımlı yordamlar | Evet | Evet, saklı yordamlar herhangi bir kullanıcı veritabanına (veritabanına değil master ) yerleştirilebilir. Yordamlar yalnızca dış verileri okuyabilir ve sunucusuz havuzda kullanılabilen sorgu dili öğelerini kullanabilir. |
| Kullanıcı tanımlı işlevler | Evet | Evet, yalnızca satır içi tablo değerli işlevler desteklenir. Skaler kullanıcı tanımlı işlevler desteklenmez. |
| Tetikleyiciler | No | Hayır, sunucusuz SQL havuzları verilerin değiştirilmesine izin vermez, bu nedenle tetikleyiciler veri değişikliklerine tepki veremez. |
| Dış tablolar | Evet. Desteklenen veri biçimlerine bakın. | Evet, dış tablolar kullanılabilir ve Azure Data Lake storage veya Dataverse'den verileri okumak için kullanılabilir. Desteklenen veri biçimlerine bakın. |
| sorguları Önbelleğe Alma | Evet, birden çok form (SSD tabanlı önbelleğe alma, bellek içi, sonuç kümesi önbelleğe alma). Buna ek olarak, Gerçekleştirilmiş Görünüm desteklenir. | Hayır, yalnızca dosya istatistikleri önbelleğe alınır. |
| Sonuç kümesi önbelleğe alma | Evet | Hayır, sorgu sonuçları önbelleğe alınmaz. Yalnızca dosya istatistikleri önbelleğe alınır. |
| Gerçekleştirilmiş görünümler | Evet | Hayır, Gerçekleştirilmiş görünümler sunucusuz SQL havuzlarında desteklenmez. |
| Tablo değişkenleri | Hayır, geçici tablolar kullanın | Hayır, tablo değişkenleri desteklenmez. |
| Tablo dağıtımı | Evet | Hayır, tablo dağıtımları desteklenmez. |
| Tablo dizinleri | Evet | Hayır, dizinler desteklenmez. |
| Tablo bölümleme | Evet. | Dış tablolar bölümlemesi desteklemez. Hive-partition klasör yapısını kullanarak dosyaları bölümleyebilir ve Spark'ta bölümlenmiş tablolar oluşturabilirsiniz. Spark bölümleme sunucusuz havuzla eşitlenir. Spark kullanmıyorsanız, dosyalarınızı klasör yapısında bölümleyebilir ve klasör bölüm yapısında bölümlenmiş görünümler oluşturabilirsiniz, ancak dış tablolar bölümlenmiş klasörlerde oluşturulamaz. |
| İstatistikler | Evet | Evet, istatistikler dış dosyalarda oluşturulur. |
| İş yükü yönetimi, kaynak sınıfları ve eşzamanlılık denetimi | Evet, bkz . iş yükü yönetimi, kaynak sınıfları ve eşzamanlılık denetimi. | Hayır, sorgulara atanan kaynakları yönetemezsiniz. Sunucusuz SQL havuzu kaynakları otomatik olarak yönetir. |
| Maliyet denetimi | Evet, ölçeği artırma ve azaltma eylemlerini kullanma. | Evet, Azure portalını veya T-SQL yordamını kullanarak sunucusuz havuzun günlük, haftalık veya aylık kullanımını sınırlayabilirsiniz. |
Sorgu dili
Synapse SQL'de kullanılan sorgu dilleri, tüketim modeline bağlı olarak farklı desteklenen özelliklere sahip olabilir. Aşağıdaki tabloda Transact-SQL diyalektlerindeki en önemli sorgu dili farklılıkları özetlenmiştir:
| Deyim | Ayrılmış | Sunucusuz |
|---|---|---|
| SELECT deyimi | Evet. SELECTdeyimi desteklenir, ancak FOR XML/FOR JSON, MATCH, OFFSET/FETCH gibi bazı Transact-SQL sorgu yan tümceleri desteklenmez. |
Evet, SELECT deyimi desteklenir, ancak FOR XML, MATCH, PREDICT, GROUPNG SETS ve sorgu ipuçları gibi bazı Transact-SQL sorgu yan tümceleri desteklenmez. |
| INSERT deyimi | Evet | Hayır. Spark veya diğer araçları kullanarak yeni verileri Data Lake'e yükleyin. Yüksek düzeyde işlemsel iş yükleri için analiz depolaması ile Azure Cosmos DB'yi kullanın. DıŞ tablo oluşturmak ve veri eklemek için CETAS kullanabilirsiniz. |
| UPDATE deyimi | Evet | Hayır, Spark kullanarak Parquet/CSV verilerini güncelleştirin; değişiklikler sunucusuz havuzda otomatik olarak kullanılabilir. Yüksek düzeyde işlemsel iş yükleri için analiz depolaması ile Azure Cosmos DB'yi kullanın. |
| DELETE deyimi | Evet | Hayır, Spark kullanarak Parquet/CSV verilerini silin; değişiklikler sunucusuz havuzda otomatik olarak kullanılabilir. Yüksek düzeyde işlemsel iş yükleri için analiz depolaması ile Azure Cosmos DB'yi kullanın. |
| MERGE deyimi | Evet (önizleme) | Hayır, Spark kullanarak Parquet/CSV verilerini birleştirin; değişiklikler sunucusuz havuzda otomatik olarak kullanılabilir. |
| CTAS deyimi | Evet | Hayır, CREATE TABLE AS SELECT deyimi sunucusuz SQL havuzunda desteklenmez. |
| CETAS deyimi | Evet, CETAS kullanarak bir dış tabloya ilk yüklemeyi gerçekleştirebilirsiniz. | Evet, CETAS kullanarak bir dış tabloya ilk yüklemeyi gerçekleştirebilirsiniz. CETAS, Parquet ve CSV çıkış biçimlerini destekler. |
| İşlemler | Evet | Evet, işlemler yalnızca meta veri nesneleri üzerinde geçerlidir. |
| Etiketler | Evet | Hayır, sunucusuz SQL havuzlarında etiketler desteklenmez. |
| Veri yükü | Evet. Tercih edilen yardımcı program COPY deyimidir, ancak sistem veri yükleme için hem BULK yükleme (BCP) hem de CETAS'ı destekler. | Hayır, veriler dış depolamada depolandığından sunucusuz SQL havuzuna veri yükleyemezsiniz. CeTAS deyimini kullanarak başlangıçta bir dış tabloya veri yükleyebilirsiniz. |
| Veri dışarı aktarma | Evet. CETAS kullanma. | Evet. CETAS kullanarak verileri dış depolamadan (Azure Data Lake, Dataverse, Azure Cosmos DB) Azure data lake'e aktarabilirsiniz. |
| Türler | Evet, imleç, hiyerarşi kimliği, ntext, metin ve görüntü, satır dönüştürme, Uzamsal Türler, sql_variant ve xml dışındaki tüm Transact-SQL türleri | Evet, imleç, hiyerarşi kimliği, ntext, metin ve görüntü, satır dönüştürme, Uzamsal Türler, sql_variant, xml ve Tablo türü dışında tüm Transact-SQL türleri desteklenir. Parquet sütun türlerini SQL türleriyle eşlemeyi buradan görebilirsiniz. |
| Veritabanları arası sorgular | No | Evet, use deyimi dahil olmak üzere veritabanları arası sorgular ve 3 bölümlü ad başvuruları desteklenir. Sorgular sunucusuz SQL veritabanlarına veya aynı çalışma alanında yer alan Lake veritabanlarına başvurabilir. Çalışma alanları arası sorgular desteklenmez. |
| Yerleşik/sistem işlevleri (analiz) | Evet, CHOOSE ve PARSE dışındaki tüm Transact-SQL Analytic, Dönüştürme, Tarih ve Saat, Mantıksal, Matematiksel işlevler | Evet, tüm Transact-SQL Analytic, Dönüştürme, Tarih ve Saat, Mantıksal ve Matematiksel işlevleri desteklenir. |
| Yerleşik/sistem işlevleri (dize) | Evet. STRING_ESCAPE ve TRANSLATE dışındaki tüm Transact-SQL Dizesi, JSON ve Harmanlama işlevleri | Evet. Tüm Transact-SQL Dizesi, JSON ve Harmanlama işlevleri desteklenir. |
| Yerleşik/sistem işlevleri (Şifreleme) | Bazen | HASHBYTES sunucusuz SQL havuzlarında desteklenen tek şifreleme işlevidir. |
| Yerleşik/sistem tablo değeri işlevleri | Evet, OPENXML, OPENDATASOURCE, OPENQUERY ve OPENROWSET dışında Transact-SQL Satır Kümesi işlevleri | Evet, OPENXML, OPENDATASOURCE ve OPENQUERY dışında tüm Transact-SQL Satır Kümesi işlevleri desteklenir. |
| Yerleşik/sistem toplamları | CHECKSUM_AGG ve GROUPING_ID dışında Transact-SQL yerleşik toplamları | Evet, tüm Transact-SQL yerleşik toplamaları desteklenir. |
| İşleçler | Evet, !> ve ! dışındaki tüm Transact-SQL işleçleri< | Evet, tüm Transact-SQL işleçleri desteklenir. |
| Akışın denetimi | Evet. CONTINUE, GOTO, RETURN, USE ve WAITFOR dışındaki tüm Transact-SQL Akış Denetimi deyimi | Evet. Tüm Transact-SQL Akış Denetimi deyimleri desteklenir. Koşul olarak WHILE (...) SELECT sorgusu desteklenmez. |
| DDL deyimleri (CREATE, ALTER, DROP) | Evet. Desteklenen nesne türleri için geçerli olan tüm Transact-SQL DDL deyimi | Evet, desteklenen nesne türleri için geçerli olan tüm Transact-SQL DDL deyimleri desteklenir. |
Güvenlik
Synapse SQL havuzları, verilerinizin güvenliğini sağlamak ve erişimi denetlemek için yerleşik güvenlik özelliklerini kullanmanızı sağlar. Aşağıdaki tabloda Synapse SQL tüketim modelleri arasındaki üst düzey farklar karşılaştırmaktadır.
| Özellik | Ayrılmış | Sunucusuz |
|---|---|---|
| Oturum açma bilgileri | Yok (veritabanlarında yalnızca kapsanan kullanıcılar desteklenir) | Evet, sunucu düzeyinde Microsoft Entra Kimliği ve SQL oturum açma bilgileri desteklenir. |
| Kullanıcılar | Yok (veritabanlarında yalnızca kapsanan kullanıcılar desteklenir) | Evet, veritabanı kullanıcıları desteklenir. |
| Bağımsız kullanıcılar | Evet. Not: Yalnızca bir Microsoft Entra kullanıcısı kısıtlanmamış yönetici olabilir | Hayır, kapsanan kullanıcılar desteklenmez. |
| SQL kullanıcı adı/parola kimlik doğrulaması | Evet | Evet, kullanıcılar kullanıcı adlarını ve parolalarını kullanarak sunucusuz SQL havuzuna erişebilir. |
| Microsoft Entra doğrulaması | Evet, Microsoft Entra kullanıcıları | Evet, Microsoft Entra oturum açma bilgileri ve kullanıcılar Microsoft Entra kimliklerini kullanarak sunucusuz SQL havuzlarına erişebilir. |
| Microsoft Entra geçiş kimlik doğrulamasını Depolama | Evet | Evet, Microsoft Entra geçiş kimlik doğrulaması Microsoft Entra oturum açma işlemleri için geçerlidir. Kimlik bilgisi belirtilmezse Microsoft Entra kullanıcısının kimliği depolamaya geçirilir. Microsoft Entra geçiş kimlik doğrulaması SQL kullanıcıları için kullanılamaz. |
| paylaşılan erişim imzası (SAS) belirteci kimlik doğrulaması Depolama | No | Evet, EXTERNAL DATA SOURCE'ta paylaşılan erişim imzası belirteci ile DATABASE SCOPED CREDENTIAL veya paylaşılan erişim imzası ile örnek düzeyinde KIMLIK BILGISI kullanma. |
| Depolama Erişim Anahtarı kimlik doğrulaması | Evet, EXTERNAL DATA SOURCE'ta DATABASE SCOPED CREDENTIAL kullanma | Hayır, depolama erişim anahtarı yerine SAS belirtecini kullanın. |
| Yönetilen Kimlik kimlik doğrulaması Depolama | Evet, Yönetilen Hizmet Kimliği Kimlik Bilgilerini kullanma | Evet, sorgu çalışma alanı Yönetilen Kimlik kimlik bilgilerini kullanarak depolamaya erişebilir. |
| Uygulama kimliği/Hizmet sorumlusu (SPN) kimlik doğrulamasını Depolama | Evet | Evet, depolamada kimlik doğrulaması yapmak için kullanılacak hizmet sorumlusu uygulama kimliğine sahip bir kimlik bilgisi oluşturabilirsiniz. |
| Sunucu rolleri | No | Evet, sysadmin, public ve diğer sunucu rolleri desteklenir. |
| SUNUCU DÜZEYI KIMLIK BILGILERI | No | Evet, sunucu düzeyi kimlik bilgileri açık veri kaynağı kullanılmayan işlev tarafından OPENROWSET kullanılır. |
| İzinler - Sunucu düzeyi | No | Örneğin CONNECT ANY DATABASE , evet ve SELECT ALL USER SECURABLES bir kullanıcının herhangi bir veritabanındaki verileri okumasını sağlayın. |
| Veritabanı rolleri | Evet | Evet, ve db_datareaderdb_ddladmin rollerini kullanabilirsinizdb_owner. |
| VERITABANı KAPSAMLı KIMLIK BILGILERI | Evet, dış veri kaynaklarında kullanılır. | Evet, depolama kimlik doğrulama yöntemini tanımlamak için dış veri kaynaklarında veritabanı kapsamlı kimlik bilgileri kullanılabilir. |
| İzinler - Veritabanı düzeyi | Evet | Evet, veritabanı nesneleri üzerinde izin verebilir, reddedebilir veya iptal edebilirsiniz. |
| İzinler - Şema düzeyi | Evet, şemadaki kullanıcılara/oturum açma bilgilerine VERME, REDDETME ve İptal ETME izinleri dahil | Evet, şemadaki kullanıcılara/oturum açmalara VERME, REDDETME ve İptal ETME izinleri dahil olmak üzere şema düzeyinde izinler belirtebilirsiniz. |
| İzinler - Nesne düzeyi | Evet, kullanıcılara VERME, REDDETME ve İptal etme izinleri dahil | Evet, desteklenen sistem nesnelerinde kullanıcılara/oturum açma bilgilerine izin verebilir, REDDEDebilir ve İPTAL EDEBILIRSINIZ. |
| İzinler - Sütun düzeyinde güvenlik | Evet | Sütun düzeyinde güvenlik, dış tablolar için değil görünümler için sunucusuz SQL havuzlarında desteklenir. Dış tablolar söz konusu olduğunda, dış tablonun üzerinde mantıksal bir görünüm oluşturabilir ve Sütun düzeyinde güvenlik uygulayabilirsiniz. |
| Satır düzeyi güvenlik | Evet | Hayır, satır düzeyi güvenlik için yerleşik destek yoktur. Geçici çözüm olarak özel görünümleri kullanın. |
| Veri maskeleme | Evet | Hayır, yerleşik veri maskeleme sunucusuz SQL havuzlarında desteklenmez. Geçici çözüm olarak bazı sütunları açıkça maskeleyen sarmalayıcı SQL görünümlerini kullanın. |
| Yerleşik/sistem güvenliği ve kimlik işlevleri | Bazı Transact-SQL güvenlik işlevleri ve işleçleri: , , , , , SESSION_USER, SUSER_NAME, USER_NAMEUSERSUSER_SNAMESYSTEM_USEREXECUTE ASIS_ROLEMEMBERIS_MEMBERHAS_DBACCESSCURRENT_USEROPEN/CLOSE MASTER KEY |
Bazı Transact-SQL güvenlik işlevleri ve işleçleri desteklenir: CURRENT_USER, HAS_DBACCESS, HAS_PERMS_BY_NAME, IS_MEMBER, IS_ROLEMEMBER, IS_SRVROLEMEMBER, SESSION_CONTEXTSUSER_SNAMESESSION_USERSUSER_NAMESYSTEM_USER, USER, USER_NAME, EXECUTE ASve .REVERT Dış verileri sorgulamak için güvenlik işlevleri kullanılamaz (sonucu sorguda kullanılabilecek değişkende depolayın). |
| Saydam Veri Şifrelemesi (TDE) | Evet | Hayır, Saydam Veri Şifrelemesi desteklenmez. |
| Veri Bulma ve Sınıflandırma | Evet | Hayır, Veri Bulma ve Sınıflandırma desteklenmez. |
| Güvenlik Açığı Değerlendirmesi | Evet | Hayır, Güvenlik Açığı Değerlendirmesi kullanılamıyor. |
| Gelişmiş Tehdit Koruması | Evet | Hayır, Gelişmiş Tehdit Koruması desteklenmez. |
| Denetim | Evet | Evet, denetim sunucusuz SQL havuzlarında desteklenir . |
| Güvenlik duvarı kuralları | Evet | Evet, güvenlik duvarı kuralları sunucusuz SQL uç noktasında ayarlanabilir. |
| Özel uç nokta | Evet | Evet, özel uç nokta sunucusuz SQL havuzunda ayarlanabilir. |
Ayrılmış SQL havuzu ve sunucusuz SQL havuzu, verileri sorgulamak için standart Transact-SQL dilini kullanır. Ayrıntılı farklılıklar için Transact-SQL dil başvurusuna bakın.
Platform özellikleri
| Özellik | Ayrılmış | Sunucusuz |
|---|---|---|
| Ölçeklendirme | Evet | Sunucusuz SQL havuzu, iş yüküne bağlı olarak otomatik olarak ölçeklendirilir. |
| Duraklatma/sürdürme | Evet | Sunucusuz SQL havuzu kullanılmadığında otomatik olarak devre dışı bırakılır ve gerektiğinde etkinleştirilir. Kullanıcı eylemi gerekli değildir. |
| Veritabanı yedeklemeleri | Evet | Hayır. Veriler dış sistemlerde (ADLS, Cosmos DB) depolanır, bu nedenle kaynakta veri yedeklemeleri yaptığınızdan emin olun. Kaynak denetiminde SQL meta verilerini (tablo, görünüm, yordam tanımları ve kullanıcı izinleri) kullandığınızdan emin olun. Lake veritabanındaki tablo tanımları Spark meta verilerinde depolanır, bu nedenle Spark tablo tanımlarını da kaynak denetiminde tuttuğunuzdan emin olun. |
| Veritabanı geri yükleme | Evet | Hayır. Veriler dış sistemlerde (ADLS, Cosmos DB) depolanır, bu nedenle verilerinizi getirmek için kaynak sistemleri kurtarmanız gerekir. SQL nesnelerini yeniden oluşturabilmeniz için SQL meta verilerinizin (tablo, görünüm, yordam tanımları ve kullanıcı izinleri) kaynak denetiminde olduğundan emin olun. Lake veritabanındaki tablo tanımları Spark meta verilerinde depolanır, bu nedenle Spark tablo tanımlarını da kaynak denetiminde tuttuğunuzdan emin olun. |
Araçlar
Verileri sorgulamak için Synapse SQL'e bağlanmak için çeşitli araçlar kullanabilirsiniz.
| Araç | Ayrılmış | Sunucusuz |
|---|---|---|
| Synapse Studio | Evet, SQL betikleri | Evet, SQL betikleri Synapse Studio'da kullanılabilir. Sonuç olarak büyük miktarda veri döndüriyorsanız Synapse Studio yerine SSMS veya ADS kullanın. |
| Power BI | Evet | Evet, Sunucusuz SQL havuzunda rapor oluşturmak için Power BI'ı kullanabilirsiniz. Raporlama için içeri aktarma modu önerilir. |
| Azure Analysis Service | Evet | Evet, sunucusuz SQL havuzunu kullanarak Azure Analysis Service'te veri yükleyebilirsiniz. |
| Azure Data Studio (ADS) | Evet | Evet, sunucusuz sql havuzunu sorgulamak için Azure Data Studio'yu (sürüm 1.18.0 veya üzeri) kullanabilirsiniz. SQL betikleri ve SQL not defterleri desteklenir. |
| SQL Server Management Studio (SSMS) | Evet | Evet, sunucusuz bir SQL havuzunu sorgulamak için SQL Server Management Studio 'yu (sürüm 18.5 veya üzeri) kullanabilirsiniz. SSMS yalnızca sunucusuz SQL havuzlarında bulunan nesneleri gösterir. |
Dekont
Sunucusuz SQL havuzuna ve sorgusuna bağlanmak için SSMS kullanabilirsiniz. Sürüm 18.5'ten itibaren kısmen desteklenir, yalnızca bağlanmak ve sorgulamak için kullanabilirsiniz.
Uygulamaların çoğu standart Transact-SQL dilini kullanır ve Synapse SQL'in hem ayrılmış hem de sunucusuz tüketim modellerini sorgulayabilir.
Veri erişimi
Analiz edilen veriler çeşitli depolama türlerinde depolanabilir. Aşağıdaki tabloda tüm kullanılabilir depolama seçenekleri listelenmiştir:
| Depolama türü | Ayrılmış | Sunucusuz |
|---|---|---|
| İç depolama alanı | Evet | Hayır, veriler Azure Data Lake veya Azure Cosmos DB analiz depolama alanına yerleştirilir. |
| Azure Data Lake v2 | Evet | Evet, ADLS'den veri okumak için dış tabloları ve OPENROWSET işlevini kullanabilirsiniz. Erişim denetimini ayarlamayı buradan öğrenin. |
| Azure Blob Depolama | Evet | Evet, dış tabloları ve OPENROWSET işlevi kullanarak Azure Blob Depolama verileri okuyabilirsiniz. Erişim denetimini ayarlamayı buradan öğrenin. |
| Azure SQL/SQL Server (uzak) | No | Hayır, sunucusuz SQL havuzu Azure SQL veritabanına başvuramaz. Azure SQL'den sunucusuz SQL havuzlarına esnek sorgular veya bağlı sunucular kullanarak başvurabilirsiniz. |
| Dataverse | Hayır, sunucusuz SQL havuzunda (ADLS aracılığıyla) veya Spark'ta Azure Synapse Link kullanarak Azure Cosmos DB verilerini ayrılmış bir havuza yükleyebilirsiniz. | Evet, Azure Data Lake ile Dataverse için Azure Synapse bağlantısını kullanarak Dataverse tablolarını okuyabilirsiniz. |
| Azure Cosmos DB işlem depolama alanı | No | Hayır, Azure Cosmos DB işlem depolama alanından verileri güncelleştirmek veya okumak için Azure Cosmos DB kapsayıcılarına erişemezsiniz. Azure Cosmos DB işlem depolama alanını güncelleştirmek için Spark havuzlarını kullanın. |
| Azure Cosmos DB analitik depolama | Hayır, sunucusuz SQL havuzunda (ADLS aracılığıyla), ADF'de, Spark'ta veya başka bir yükleme aracında Azure Synapse Link kullanarak Azure Cosmos DB verilerini ayrılmış bir havuza yükleyebilirsiniz. | Evet, Azure Synapse Link'i kullanarak Azure Cosmos DB analiz depolama alanını sorgulayabilirsiniz. |
| Apache Spark tabloları (çalışma alanında) | No | Evet, sunucusuz havuz meta veri eşitlemesini kullanarak PARQUET ve CSV tablolarını okuyabilir. |
| Apache Spark tabloları (uzak) | No | Hayır, sunucusuz havuz yalnızca aynı Synapse çalışma alanında Apache Spark havuzlarında oluşturulan PARQUET ve CSV tablolarına erişebilir. Ancak, dış Spark tablosu konumuna başvuran bir dış tabloyu el ile oluşturabilirsiniz. |
| Databricks tabloları (uzak) | No | Hayır, sunucusuz havuz yalnızca aynı Synapse çalışma alanında Apache Spark havuzlarında oluşturulan PARQUET ve CSV tablolarına erişebilir. Ancak Databricks tablo konumuna başvuran bir dış tabloyu el ile oluşturabilirsiniz. |
Veri biçimleri
Analiz edilen veriler çeşitli depolama biçimlerinde depolanabilir. Aşağıdaki tabloda, çözümlenebilecek tüm kullanılabilir veri biçimleri listelenir:
| Veri biçimi | Ayrılmış | Sunucusuz |
|---|---|---|
| Sınırlandırılmış | Evet | Evet, sınırlandırılmış dosyaları sorgulayabilirsiniz. |
| CSV | Evet (çok karakterli sınırlayıcılar desteklenmez) | Evet, CSV dosyalarını sorgulayabilirsiniz. Daha iyi performans için daha hızlı ayrıştırma sağlayan PARSER_VERSION 2.0 kullanın. CSV dosyalarınıza satır ekliiyorsanız, dosyaları eklenebilir olarak sorguladığınızdan emin olun. |
| Parke | Evet | Evet, iç içe türler içeren dosyalar da dahil olmak üzere Parquet dosyalarını sorgulayabilirsiniz. |
| Hive ORC | Evet | Hayır, sunucusuz SQL havuzları Hive ORC biçimini okuyamaz. |
| Hive RC | Evet | Hayır, sunucusuz SQL havuzları Hive RC biçimini okuyamaz. |
| JSON | Evet | Evet, sınırlandırılmış metin biçimini ve T-SQL JSON işlevlerini kullanarak JSON dosyalarını sorgulayabilirsiniz. |
| Avro | No | Hayır, sunucusuz SQL havuzları Avro biçimini okuyamaz. |
| Delta Lake | No | Evet, iç içe türler içeren dosyalar da dahil olmak üzere delta lake dosyalarını sorgulayabilirsiniz. |
| Ortak Veri Modeli (CDM) | No | Hayır, sunucusuz SQL havuzu Ortak Veri Modeli kullanılarak depolanan verileri okuyamaz. |
Sonraki adımlar
Ayrılmış SQL havuzu ve sunucusuz SQL havuzu için en iyi yöntemler hakkında ek bilgileri aşağıdaki makalelerde bulabilirsiniz: