CSV 對應

當您擷取來源檔案是下列任一分隔符分隔表格式格式時，請使用 CSV 對應，將傳入數據對應至數據表內的數據行：CSV、TSV、PSV、SCSV、SOHsv、TXT 和 RAW。 如需詳細資訊，請參閱支持 的數據格式。

對應清單中的每個元素都會定義特定數據行的對應。 這些元素是從三個屬性建構而成： column、 datatype和 properties。 深入了解 數據對應概觀。

每個 CSV 對應元素都必須包含下列任一選擇性屬性：

屬性	類型	Description
序數	int	CSV 中的資料行順序編號。
ConstValue	string	要用於數據行的常數值，而不是 CSV 檔案內的某些值。
轉換	string	應該在具有 對應轉換的內容上套用的轉換。 唯一支援的轉換是 SourceLocation。

注意

• 使用 或 SourceLocation 轉換時ConstValue，Ordinal必須未設定。
• 針對 TXT 和 RAW 格式，只能 Ordinal 對應 0，因為文字會被視為單一行行。

重要

針對佇列擷取：

• 如果對應中所參考的數據表不存在於資料庫中，就會自動建立它，前提是所有數據行都指定了有效的數據類型。
• 如果對應中參考的數據行不存在於數據表中，它會在第一次為該數據行內嵌數據時自動加入數據表，因為數據行指定了有效的數據類型。 若要將新數據行新增至對應，請使用 .alter ingestion 對應命令。
• 數據會使用擷取屬性進行批處理。 所使用的更相異擷取對應屬性，例如不同的 ConstValue 值，擷取變得越分散，這可能會導致效能降低。

範例

[
  {"Column": "event_time", "Properties": {"Ordinal": "0"}},
  {"Column": "event_name", "Properties": {"Ordinal": "1"}},
  {"Column": "event_type", "Properties": {"Ordinal": "2"}},
  {"Column": "ingestion_time", "Properties": {"ConstValue": "2023-01-01T10:32:00"}}
  {"Column": "source_location", "Properties": {"Transform": "SourceLocation"}}
]

在管理命令中提供 .ingest 上述對應時，會串行化為 JSON 字串。

.ingest into Table123 (@"source1", @"source2")
    with
    (
        format="csv",
        ingestionMapping =
        ```
        [
            {"Column": "event_time", "Properties": {"Ordinal": "0"}},
            {"Column": "event_name", "Properties": {"Ordinal": "1"}},
            {"Column": "event_type", "Properties": {"Ordinal": "2"}},
            {"Column": "ingestion_time", "Properties": {"ConstValue": "2023-01-01T10:32:00"}},
            {"Column": "source_location", "Properties": {"Transform": "SourceLocation"}}
        ]
        ```
    )

預先建立的對應

預先 建立對應時，請在管理命令中 .ingest 依名稱參考對應。

.ingest into Table123 (@"source1", @"source2")
    with
    (
        format="csv",
        ingestionMappingReference = "MappingName"
    )

身分識別對應

在擷取期間使用 CSV 對應而不定義對應架構， (請參閱 身分識別 對應) 。

.ingest into Table123 (@"source1", @"source2")
    with
    (
        format="csv"
    )