Lakehouse sorgu gezintisi kullanarak veri sorgulama

Lakehouse sorgu kaşibi, doğrudan Lakehouse kaşibi'nin içine gömülü entegre bir sorgu düzenleyicisidir. Explorer'dan çıkmadan lakehouse verilerinize Spark SQL sorguları yazabilir ve çalıştırabilirsiniz. Hızlı veri keşfi için SQL analytics uç noktasına geçmeniz veya bir not defteri oluşturmanız gerekmez.

Sorgu kaşibi, göl evi Livy uç noktasından yararlanarak Apache Spark'ı yürütme motoru olarak kullanır. Spark not defterleriyle aynı SQL diyalektini, okuma ve yazma işlemlerini destekler ve büyük veri kümelerini verimli bir şekilde sorgulama olanağı elde edersiniz.

Göl evi sorgusu kaşifinin eylem halindeki animasyonu.

Sorgu gezginini açma

Sorgu gezginini Lakehouse gezgininden aşağıdaki yollarla açabilirsiniz:

  • Üst gezinti menüsü — Üst gezinti menüsünden Yeni SparkSQL Sorgusu'na tıklayın. Lakehouse gezgininde satır içinde boş bir sorgu sekmesi açılır.
  • Sol gezinti menüsü — Gezgin ağacında herhangi bir tabloya, görünüme veya kısayola sağ tıklayın ve Yeni SparkSQL Sorgusu'nu seçin. Önceden doldurulmuş SELECT * FROM <table> LIMIT 100 bir deyim içeren bir sorgu sekmesi açılır.

Sorgu gezgini açıkken gezgin ağacı sol tarafta görünür durumda kalır, böylece sorgu yazarken şemalara ve tablolara başvurabilirsiniz.

Sorgu düzenleyicisi özellikleri

Sorgu düzenleyicisi Spark SQL için üretken bir yazma deneyimi sağlar:

  • IntelliSense — Tablo adları, sütun adları, şemalar ve SQL işlevleri için otomatik tamamlama. FROM yazdıktan sonra IntelliSense, mevcut lakehouse'ları, şemaları ve tabloları önerir. Sorguda bir tabloya başvurulduğunda sütun önerileri görüntülenir. Açılan pencerede sütunlarını görmek için tablo adının üzerine gelin.
  • Söz dizimi vurgulama — Renk kodlu SQL anahtar sözcükleri, tanımlayıcılar ve değişmez değerler.
  • Biçim — SQL'inizi otomatik olarak girintileyip yapılandırmak için araç çubuğunda Biçim'i seçin.
  • Çalıştır ve İptal — Sorguyu yürütmek için Çalıştır'ı veya çalışan bir sorguyu durdurmak için İptal'i seçin.
  • Satır numaraları ve kod katlama — Daha kolay gezinti için uzun sorgu bölümlerini daraltma.

Dinamik sekmeler

Aynı anda birden çok sorgu sekmesi açabilir ve bunlar arasında anında geçiş yapabilirsiniz. Her sekme kendi sorgu metnini, yürütme durumunu ve sonuçlarını bağımsız olarak korur.

Yeni bir sekme açmak için şeritten veya bağlam menüsünden Yeni SparkSQL Sorgusu'nu seçin. Bir sekmeyi kapatmak için sekmedeki X işaretini seçin. Bir sekmenin kapatılması diğer sekmeleri etkilemez.

Dinamik sekmeler, verilerinizin farklı yönlerini aynı anda keşfetmeniz gerektiğinde kullanışlıdır. Örneğin, siparişler için bir sekme, müşteriler için bir sekme ve bölgesel dökümler için bir sekme.

Note

Sekmeler oturumlar arasında kalıcı değildir. Lakehouse’u kapatırsanız veya lakehouse’tan ayrılırsanız, tüm açık sekmeleri ve sekmelerdeki sorgu içeriğini kaybedersiniz.

Sorgu çalıştırma

Sorgu penceresi araç çubuğundan Çalıştır'ı seçtiğinizde, sorgu gezgini lakehouse Livy uç noktasını kullanan ve hızlı başlangıç için iyileştirilmiş basit bir Spark oturumuna bağlanır.

Sorgu gezgininin en altındaki durum çubuğu geçerli oturum durumunu gösterir:

Statü Meaning
Bağlı Değil Etkin Spark oturumu yok.
Oturum Başlatılıyor Yeni bir Spark oturumu başlatılıyor (yalnızca soğuk başlangıç).
Sorgu Yürütülüyor Sorgu çalıştırılıyor.
Oturum Hazır Oturum etkin ve sonraki sorgu için hazır.

Sonraki sorgularda (sıcak başlangıç), yürütme "Oturumu Başlatılıyor" adımı olmadan hemen başlar.

Desteklenen SQL deyimleri

Sorgu gezgini aşağıdakiler dahil olmak üzere tüm Spark SQL deyimlerini destekler:

  • SELECT — Şemalar ve lakehouse’lar genelinde verileri sorgulayın ve keşfedin.
  • DML — Veri değişiklikleri için INSERT, UPDATE, DELETE ve MERGE.
  • DDL — Şema yönetimi için CREATE VIEW, CREATE TABLE, ALTER ve DROP.
  • Yardımcı program deyimleri — DESCRIBE, SHOW TABLES, SHOW SCHEMAS ve diğer meta veri sorguları.

Note

Sorgu gezgini somutlaştırılmış görünümler oluşturmayı desteklemez. Sorgu gezgini somutlaştırılmış görünüm söz dizimini algılarsa, bunun yerine not defteri kullanmanızı isteyen bir iletişim kutusu görüntülenir.

Çapraz şema ve göller arası sorgulama

Tabloları aynı göl evindeki farklı şemalar arasında, aynı çalışma alanında birden çok göl evinde ve hatta farklı çalışma alanlarındaki göl evleri arasında tek bir sorgu sekmesinden sorgulayabilirsiniz.

  • Şemalar arası — schema_name.table_name söz dizimini kullanarak tablolara başvurun (örneğin, SELECT * FROM sales.orders JOIN marketing.campaigns ON ...).
  • Cross-lakehouse — Diğer lakehouse’lardaki tabloları sorgulamak için tam nitelikli yol olan workspace_name.lakehouse_name.schema_name.table_name ifadesini kullanın.

Tip

Lakehouse'lar arası sorgular için IntelliSense önerilerini etkinleştirmek üzere, başvurulan lakehouse'ı gezgin bölmesine (Add lakehouse seçeneğini kullanarak) ekleyin. Sorgular, referans eklemeden de başarıyla çalıştırılabilir, ancak otomatik tamamlama desteğinden yararlanamazsınız.

Results

Sorgu sonuçları, düzenleyicinin altında bir ızgarada görünür. Sonuçlar kılavuzu aşağıdakileri sağlar:

  • Sütun sıralama — Artan veya azalan düzende sıralamak için bir sütun üst bilgisi seçin.
  • Arama ve filtreleme — Belirli değerleri bulmak için sonuçları satır içi olarak filtreleyin.
  • Satır sayısı göstergesi — Döndürülen satır sayısını gösterir. Sonuçlar varsayılan olarak 1.000 satırla sınırlandırılmıştır. Sonuçlar kırpıldığında açık bir gösterge görüntülenir.
  • Kopyala — Hücreleri seçin ve Ctrl+C ile kopyalayın. Excel veya diğer araçlara yapıştırın.
  • Dışarı aktarma — Sonuçları CSV, JSON veya XML biçiminde indirin.
  • Satır içi grafikler — Doğrudan sonuç kümesinden çubuk, çizgi, pasta ve diğer grafik türleri oluşturun. Grafik türünü veya temel alınan verileri değiştirdiğinizde grafikler güncelleştirilir. Görselleştirme kodu gerekmez.

Görünümler oluştur

Yararlı sorguları yeniden kullanılabilir varlıklar olarak kalıcı hale getirmek için doğrudan sorgu gezgininden görünümler oluşturabilirsiniz. Görünümler, tablolarla birlikte Lakehouse gezgini ağacında otomatik olarak görünür.

Görünüm oluşturmanın iki yolu vardır:

  • SQL deyimi — Düzenleyicide bir CREATE VIEW deyimi yazın ve çalıştırın. Spark görünümleri hakkında daha fazla bilgi için bkz. Lakehouse'da Spark görünümleri.

    CREATE VIEW my_view AS
SELECT customer_id, SUM(amount) AS total
FROM sales.orders
GROUP BY customer_id

  • Görünüm Olarak Kaydet — SELECT sorgusu çalıştırdıktan sonra araç çubuğunda Görünüm Olarak Kaydet'i seçin. İletişim kutusundaki görünüm için bir ad belirtin.

Note

Görünümler oluşturmak için lakehouse’a yazma erişiminizin olması gerekir. Yazma izinleriniz yoksa, görüntüleme oluşturma işlemi bir izin hatası döndürür.

Limitations

  • Yalnızca Spark SQL — Sorgu gezgini Spark SQL'i destekler. PySpark, Scala ve R desteklenmez. Çok dilli destek için bir not defteri kullanın.
  • Sorgu kaydetme yok — Sorgular oturumlar arasında kalıcı olmaz. Yararlı bir sorguyu korumak için bunu görünüm olarak kaydedin.
  • Sorgu geçmişi yok — Önceki sorgular depolanmaz. Sorgu kaydetme ve geçmiş özellikleri, gelecek bir sürüm için planlanmıştır.
  • Gerçekleştirilmiş görünüm oluşturma yok — Gerçekleştirilmiş görünüm (MLV) oluşturma desteklenmez. Gerçekleştirilmiş görünümler oluşturmak için not defteri kullanın.
  • Gerçek zamanlı işbirliği yok — Sorgu gezgini canlı birlikte yazmayı desteklemez.
  • Sorgu zamanlaması yok — Zamanlanmış sorgu yürütme için işlem hatlarını veya not defterlerini kullanın.

İlgili içerik

  • Last updated on