數據流 Gen2 資料目的地和受控設定

使用 Dataflow Gen2 清理並備妥數據之後，您想要將資料降落在目的地中。 您可以使用資料流 Gen2 中的數據目的地功能來執行這項操作。 透過這項功能，您可以從不同的目的地挑選，例如 Azure SQL、Fabric Lakehouse 等等。 然後，數據流 Gen2 會將您的數據寫入目的地，然後從該處使用您的數據進行進一步分析和報告。

下列清單包含支持的數據目的地。

• Azure SQL 資料庫
• Azure 資料總管 (Kusto)
• Fabric Lakehouse
• 網狀架構倉儲
• 網狀架構 KQL 資料庫

進入點

數據流 Gen2 中的每個數據查詢都可以有數據目的地。 不支援函式和清單;您只能將它套用至表格式查詢。 您可以個別指定每個查詢的數據目的地，而且可以在數據流內使用多個不同的目的地。

有三個主要進入點可指定數據目的地：

• 透過頂端功能區。

  

• 透過查詢設定。

  

• 透過圖表檢視。

  

連線 至數據目的地

連線 至數據目的地類似於連接到數據源。 連線 可用於讀取和寫入數據，因為您擁有數據源的正確許可權。 您必須建立新的連線或挑選現有的連線，然後選取 [ 下一步]。

建立新的數據表或挑選現有的數據表

載入資料目的地時，您可以建立新的資料表或挑選現有的數據表。

建立新表格

當您選擇建立新的資料表時，在數據流 Gen2 重新整理期間，會在您的資料目的地中建立新的資料表。 如果數據表在未來透過手動進入目的地而刪除，數據流會在下一次數據流重新整理期間重新建立數據表。

根據預設，您的數據表名稱與查詢名稱的名稱相同。 如果您的數據表名稱中有任何無效的字元，目的地不支援，則會自動調整數據表名稱。 例如，許多目的地不支援空格或特殊字元。

接下來，您必須選取目的地容器。 如果您選擇任何網狀架構資料目的地，您可以使用導覽器來選取您想要將數據載入的網狀架構成品。 針對 Azure 目的地，您可以在建立連線期間指定資料庫，或從導覽器體驗中選取資料庫。

使用現有的數據表

若要選擇現有的數據表，請使用導覽器頂端的切換開關。 選擇現有的數據表時，您必須使用導覽器來挑選 Fabric 成品/資料庫和數據表。

當您使用現有的數據表時，任何案例都無法重新建立數據表。 如果您從數據目的地手動刪除數據表，數據流 Gen2 不會在下一次重新整理時重新建立數據表。

新數據表的Managed設定

當您載入新資料表時，預設會開啟自動設定。 如果您使用自動設定，數據流 Gen2 會為您管理對應。 自動設定提供下列行為：

• 更新方法取代：每次數據流重新整理時都會取代數據。 會移除目的地中的任何數據。 目的地中的數據會取代為數據流的輸出數據。

• 受控對應：對應是為您管理的。 當您需要變更數據/查詢以新增另一個數據行或變更數據類型時，當您重新發佈數據流時，會自動調整此變更的對應。 每次對數據流進行變更時，您不需要進入數據目的地體驗，當您重新發佈數據流時，就能夠輕鬆變更架構。

• 卸除並重新建立數據表：若要允許這些架構變更，請在每個數據流重新整理時卸除並重新建立數據表。 數據流重新整理可能會導致移除先前新增至數據表的關聯性或量值。

注意

目前，僅支援 Lakehouse 和 Azure SQL 資料庫作為數據目的地的自動設定。

手動設定

透過取消切換 [使用自動設定]，您可以完全掌控如何將數據載入資料目的地。 您可以變更來源類型，或排除數據目的地中不需要的任何數據行，來對數據行對應進行任何變更。

更新方法

大部分的目的地都支援附加和取代為更新方法。 不過，Fabric KQL 資料庫和 Azure 數據總管不支援取代為更新方法。

• 取代：在每個數據流重新整理時，您的數據會從目的地卸除，並由數據流的輸出數據取代。

• 附加：在每個數據流重新整理時，數據流的輸出數據會附加至數據目的地數據表中的現有數據。

發行的架構選項

只有在更新方法取代時，才會套用發佈上的架構選項。 當您附加資料時，無法變更架構。

• 動態架構：選擇動態架構時，您可以在重新發佈數據流時，允許數據目的地中的架構變更。 因為您不是使用 Managed 對應，因此當您對查詢進行任何變更時，仍然需要更新數據流目的地流程中的數據行對應。 重新整理數據流時，會卸除數據表並重新建立。 數據流重新整理可能會導致移除先前新增至數據表的關聯性或量值。

• 固定架構：當您選擇固定架構時，就無法進行架構變更。 重新整理數據流時，只會卸除數據表中的數據列，並以數據流的輸出數據取代。 數據表上的任何關聯性或量值都保持不變。 如果您在數據流中對查詢進行任何變更，如果數據流偵測到查詢架構不符合數據目的地架構，則數據流發佈會失敗。 當您不打算變更架構，並將關聯性或量值新增至目的地數據表時，請使用此設定。

注意

將數據載入倉儲時，僅支援固定架構。

每個目的地支持的數據源類型

每個記憶體位置支援的數據類型	數據流標記Lakehouse	Azure DB （SQL） 輸出	Azure 資料總管輸出	Fabric Lakehouse （LH） 輸出	網狀架構倉儲 （WH） 輸出
動作	No	無	無	無	No
任意	No	無	無	無	No
二進位	No	無	無	無	No
貨幣	Yes	.是	.是	.是	No
DateTimeZone	Yes	.是	.是	無	No
期間	No	無	.是	無	No
函式	No	無	無	無	否
無	No	無	無	無	No
Null	No	無	無	無	No
Time	Yes	.是	無	無	No
類型	No	無	無	無	No
結構化 （List， Record， Table）	No	無	無	無	No

進階主題

在載入至目的地之前使用預備

為了增強查詢處理的效能，您可以在數據流 Gen2 內使用暫存，以使用網狀架構計算來執行查詢。

在查詢上啟用預備時（預設行為），您的數據會載入暫存位置，這是只能由數據流本身存取的內部 Lakehouse。

在某些情況下，使用暫存位置可以增強效能，其中將查詢折疊至 SQL 端點的速度比記憶體處理快。

當您將數據載入 Lakehouse 或其他非倉儲目的地時，我們預設會停用暫存功能以改善效能。 當您將數據載入資料目的地時，數據會直接寫入數據目的地，而不使用暫存。 如果您想要針對查詢使用預備，您可以再次啟用它。

若要啟用預備，請選取 [啟用預備] 按鈕，以滑鼠右鍵按下查詢並啟用預備 。 您的查詢接著會變成藍色。

將數據載入倉儲

當您將數據載入倉儲時，必須在寫入作業至數據目的地之前暫存。 這項需求可改善效能。 目前僅支援載入與數據流相同的工作區。 請確定已針對載入倉儲的所有查詢啟用預備。

停用暫存時，並選擇 [倉儲] 作為輸出目的地時，您會先收到警告以先啟用預備，再設定數據目的地。

如果您已經有作為目的地的倉儲，並嘗試停用預備，則會顯示警告。 您可以將倉儲移除為目的地，或關閉暫存動作。

Nullable

在某些情況下，當您有可為 Null 的數據行時，Power Query 會偵測為不可為 Null，而且寫入數據目的地時，數據行類型不可為 Null。 在重新整理期間，會發生下列錯誤：

E104100 Couldn’t refresh entity because of an issue with the mashup document MashupException.Error: DataFormat.Error: Error in replacing table’s content with new data in a version: #{0}., InnerException: We can’t insert null data into a non-nullable column., Underlying error: We can’t insert null data into a non-nullable column. Details: Reason = DataFormat.Error;Message = We can’t insert null data into a non-nullable column.; Message.Format = we can’t insert null data into a non-nullable column.

若要強制可為 Null 的數據行，您可以嘗試下列步驟：

1. 從資料目的地刪除數據表。

2. 從數據流中移除數據目的地。

3. 使用下列 Power Query 程式代碼進入資料流並更新資料類型：

   Table.TransformColumnTypes(
      #"PREVIOUS STEP", {
         {"COLLUMNNAME1", type nullable text}, 
         {"COLLUMNNAME2", type nullable Int64.Type}
      }
   ) 
   

4. 新增數據目的地。