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在 Azure Synapse Analytics 中通过无服务器 SQL 池创建和使用视图
本部分介绍了如何创建和使用视图，以便包装无服务器 SQL 池查询。 可以通过视图重复使用这些查询。 如果希望将 Power BI 之类的工具与无服务器 SQL 池结合使用，也需使用视图。
先决条件
第一步是创建一个数据库，将在该数据库中创建视图，并通过对该数据库执行安装脚本来初始化在 Azure 存储上进行身份验证所需的对象。 本文中的所有查询将在示例数据库上执行。
基于外部数据的视图
可以采用与创建常规 SQL Server 视图相同的方式来创建视图。 下面的查询创建一个视图，该视图读取 population.csv 文件。
注意
更改查询中的第一行（即 [mydbname]），以便使用你创建的数据库。
USE [mydbname];
GO
DROP VIEW IF EXISTS populationView;
GO
CREATE VIEW populationView AS
SELECT *
FROM OPENROWSET(
BULK 'csv/population/population.csv',
DATA_SOURCE = 'SqlOnDemandDemo',
FORMAT = 'CSV',
FIELDTERMINATOR =',',
ROWTERMINATOR = '\n'
)
WITH (
[country_code] VARCHAR (5) COLLATE Latin1_General_BIN2,
[country_name] VARCHAR (100) COLLATE Latin1_General_BIN2,
[year] smallint,
[population] bigint
) AS [r];
该视图将 EXTERNAL DATA SOURCE 与你的存储的根 URL 一起用作 DATA_SOURCE，并添加文件的相对文件路径。
Delta Lake 视图
如果要基于 Delta Lake 文件夹创建视图，则需要在 BULK 选项后指定根文件夹的位置，而不是指定文件路径。
从 Delta Lake 文件夹读取数据的 OPENROWSET 函数会检查文件夹结构并自动识别文件位置。
create or alter view CovidDeltaLake
as
select *
from openrowset(
bulk 'covid',
data_source = 'DeltaLakeStorage',
format = 'delta'
) with (
date_rep date,
cases int,
geo_id varchar(6)
) as rows
有关详细信息，请查看 Synapse 无服务器 SQL 池自助页和 Azure Synapse Analytics 已知问题。
分区视图
如果你有一组在分层文件夹结构中分区的文件，则可以在文件路径中使用通配符来描述分区模式。 使用 FILEPATH 函数可以将文件夹路径的一部分公开为分区列。
CREATE VIEW TaxiView
AS SELECT *, nyc.filepath(1) AS [year], nyc.filepath(2) AS [month]
FROM
OPENROWSET(
BULK 'parquet/taxi/year=*/month=*/*.parquet',
DATA_SOURCE = 'sqlondemanddemo',
FORMAT='PARQUET'
) AS nyc
使用分区列上的筛选器查询时，分区视图可以通过分区消除来提高查询性能。 但并非所有查询都支持分区消除，因此请务必遵循某些最佳做法。
若要确保分区消除，请避免在筛选器中使用子查询，因为它们可能会干扰消除分区的能力。 而是将子查询的结果以变量的形式传递给筛选器。
在 SQL 查询中使用 JOIN 时，请将筛选器谓词声明为 NVARCHAR，以降低查询计划的复杂性并提高正确消除分区的概率。 分区列通常推断为 NVARCHAR (1024)，因此对谓词使用相同的类型可避免使用隐式强制转换，这可能会增加查询计划的复杂性。
Delta Lake 分区视图
如果要基于 Delta Lake 存储创建分区视图，则可以仅指定一个根 Delta Lake 文件夹，而无需使用 FILEPATH 函数显式公开分区列：
CREATE OR ALTER VIEW YellowTaxiView
AS SELECT *
FROM
OPENROWSET(
BULK 'yellow',
DATA_SOURCE = 'DeltaLakeStorage',
FORMAT='DELTA'
) nyc
OPENROWSET 函数会检查底层 Delta Lake 文件夹的结构，自动标识并公开分区列。 如果将分区列放在查询的 WHERE 子句中，则会自动执行分区排除操作。
OPENROWSET 函数中的、与 DeltaLakeStorage 数据源中定义的 LOCATION URI 连接的文件夹名称（在本示例中为 yellow），必须引用包含名为 _delta_log 的子文件夹的 Delta Lake 根文件夹。
有关详细信息，请查看 Synapse 无服务器 SQL 池自助页和 Azure Synapse Analytics 已知问题。
JSON 视图
如果需要在从文件获取的结果集的基础上进行一些额外的处理，则视图是不错的选择。 例如分析 JSON 文件，我们需要应用 JSON 函数以从 JSON 文档中提取值：
CREATE OR ALTER VIEW CovidCases
AS
select
*
from openrowset(
bulk 'latest/ecdc_cases.jsonl',
data_source = 'covid',
format = 'csv',
fieldterminator ='0x0b',
fieldquote = '0x0b'
) with (doc nvarchar(max)) as rows
cross apply openjson (doc)
with ( date_rep datetime2,
cases int,
fatal int '$.deaths',
country varchar(100) '$.countries_and_territories')
OPENJSON 函数分析 JSONL 文件的每一行，该文件每行包含一个文本格式的 JSON 文档。
Azure Cosmos DB 容器视图
如果在容器上启用了 Azure Cosmos DB 分析存储，则可以在 Azure Cosmos DB 容器之上创建视图。 Azure Cosmos DB 帐户名称、数据库名称和容器名称应添加到视图中，并且只读访问密钥应放置在视图引用的数据库范围凭据中。
CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL MyCosmosDbAccountCredential
WITH IDENTITY = 'SHARED ACCESS SIGNATURE', SECRET = 's5zarR2pT0JWH9k8roipnWxUYBegOuFGjJpSjGlR36y86cW0GQ6RaaG8kGjsRAQoWMw1QKTkkX8HQtFpJjC8Hg==';
GO
CREATE OR ALTER VIEW Ecdc
AS SELECT *
FROM OPENROWSET(
PROVIDER = 'CosmosDB',
CONNECTION = 'Account=synapselink-cosmosdb-sqlsample;Database=covid',
OBJECT = 'Ecdc',
CREDENTIAL = 'MyCosmosDbAccountCredential'
) with ( date_rep varchar(20), cases bigint, geo_id varchar(6) ) as rows
有关详细信息，请参阅在 Azure Synapse Link 中使用无服务器 SQL 池查询 Azure Cosmos DB 数据。
使用视图
可以在查询中使用视图，其方式与在 SQL Server 查询中使用视图的方式相同。
以下查询演示了如何使用在创建视图中创建的 population_csv 视图。 它按降序返回国家/地区名称及其 2019 年的人口。
注意
更改查询中的第一行（即 [mydbname]），以便使用你创建的数据库。
USE [mydbname];
GO
SELECT
country_name, population
FROM populationView
WHERE
[year] = 2019
ORDER BY
[population] DESC;
查询视图时，可能会遇到错误或意外结果。 这可能意味着该视图引用了已修改或不再存在的列或对象。 需要手动调整视图定义，以便与基础架构更改保持一致。
后续步骤
若要了解如何查询不同的文件类型，请参阅以下文章：查询单个 CSV 文件、查询 Parquet 文件和查询 JSON 文件。