Göl veritabanı kavramlarını anlama
Geleneksel bir ilişkisel veritabanında, veritabanı şeması tablolardan, görünümlerden ve diğer nesnelerden oluşur. İlişkisel veritabanındaki tablolar, verilerin depolandığı varlıkları tanımlar. Örneğin, perakende veritabanı ürünler, müşteriler ve siparişler için tablolar içerebilir. Her varlık, tabloda sütun olarak tanımlanan bir öznitelik kümesinden oluşur ve her sütunun bir adı ve veri türü vardır. Tabloların verileri veritabanında depolanır ve tablo tanımıyla sıkı bir şekilde birleştirilir; ilgili anahtarlar arasında veri türlerini, null atanabilirliği, anahtar benzersizliğini ve bilgi tutarlılığını zorlar. Tüm sorgular ve veri işlemeleri veritabanı sistemi aracılığıyla gerçekleştirilmelidir.
Veri gölünde sabit bir şema yoktur. Veriler yapılandırılmış, yarı yapılandırılmış veya yapılandırılmamış olabilecek dosyalarda depolanır. Uygulamalar ve veri analistleri, seçtikleri araçları kullanarak veri gölündeki dosyalarla doğrudan çalışabilir; bir ilişkisel veritabanı sisteminin kısıtlamaları olmadan.
Göl veritabanı , bir veri gölündeki bir veya daha fazla dosya üzerinde ilişkisel meta veri katmanı sağlar. Sütun adları ve veri türlerinin yanı sıra birincil ve yabancı anahtar sütunları arasındaki ilişkiler de dahil olmak üzere tablolar için tanımları içeren bir göl veritabanı oluşturabilirsiniz. Tablolar, veri gölündeki dosyalara başvurarak verilerle çalışmaya ve SQL kullanarak sorgulamaya ilişkisel semantik uygulamanıza olanak tanır. Ancak, veri dosyalarının depolanması veritabanı şemasından ayrılmıştır; bir ilişkisel veritabanı sisteminin normalde sunduğundan daha fazla esneklik sağlar.
Lake veritabanı şeması
Azure Synapse Analytics'te bir göl veritabanı oluşturabilir ve verileri depolamanız gereken varlıkları temsil eden tabloları tanımlayabilirsiniz. Tablolar arasında ilişki oluşturmak ve tablolar, sütunlar ve diğer veritabanı nesneleri için uygun adlandırma kurallarını kullanmak için kanıtlanmış veri modelleme ilkeleri uygulayabilirsiniz.
Azure Synapse Analytics, geleneksel bir veritabanına uygulayacağınız veritabanı tasarımına yönelik en iyi yöntemlerin çoğunu kullanarak karmaşık veritabanı şemasını modellemek için kullanabileceğiniz bir grafik veritabanı tasarım arabirimi içerir.
Lake veritabanı depolama alanı
Göl veritabanınızdaki tabloların verileri veri gölünde Parquet veya CSV dosyaları olarak depolanır. Dosyalar veritabanı tablolarından bağımsız olarak yönetilebilir ve bu da çok çeşitli veri işleme araçları ve teknolojileriyle veri alımını ve işlemesini yönetmeyi kolaylaştırır.
Lake veritabanı işlem
Tanımladığınız tablolar aracılığıyla verileri sorgulamak ve işlemek için, SQL sorguları çalıştırmak için Bir Azure Synapse sunucusuz SQL havuzu veya Spark SQL API'sini kullanarak tablolarla çalışmak için bir Azure Synapse Apache Spark havuzu kullanabilirsiniz.