Abfragen von Azure Cosmos DB-Daten mit serverlosem SQL-Pool in Azure Synapse Link

Mit einem serverlosen SQL-Pool können Sie Daten in Ihren Azure Cosmos DB-Containern, die für Azure Synapse Link aktiviert sind, nahezu in Echtzeit analysieren, ohne dass sich dies auf die Leistung Ihrer Transaktionsarbeitsauslastungen auswirkt. Dieses Verfahren bietet eine vertraute T-SQL-Syntax zum Abfragen von Daten aus dem Analysespeicher sowie integrierte Konnektivität mit einer Vielzahl von BI-Tools (Business Intelligence) und Ad-hoc-Abfragetools über die T-SQL-Schnittstelle.

Zum Abfragen von Azure Cosmos DB wird die gesamte SELECT-Oberfläche durch die OPENROWSET-Funktion unterstützt, einschließlich eines Großteils der SQL-Funktionen und -Operatoren. Mit CREATE EXTERNAL TABLE AS SELECT (CETAS) können Sie die Ergebnisse der Abfrage, die Daten aus Azure Cosmos DB liest, auch zusammen mit Daten in Azure Blob Storage oder Azure Data Lake Storage speichern. Das Speichern der Abfrageergebnisse aus einem serverlosen SQL-Pool in Azure Cosmos DB mithilfe von CETAS ist derzeit nicht möglich.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie eine Abfrage für einen serverlosen SQL-Pool erstellen, die Daten aus für Azure Synapse Link aktivierten Azure Cosmos DB-Containern abfragt. Danach können Sie sich in diesem Tutorial darüber informieren, wie Sie Sichten serverloser SQL-Pools über Azure Cosmos DB-Container erstellen und diese Sichten mit Power BI-Modellen verbinden. In diesem Tutorial wird ein Container mit einem genau definierten Azure Cosmos DB-Schema verwendet. Sie können sich auch das Learn-Modul zum Abfragen von Azure Cosmos DB mit serverlosem SQL für Azure Synapse Analytics ansehen.

Voraussetzungen

• Stellen Sie sicher, dass Sie den Analysespeicher vorbereitet haben:
  • Aktivieren Sie den Analysespeicher für Ihre Azure Cosmos DB-Container.
  • Rufen Sie die Verbindungszeichenfolge mit einem schreibgeschützten Schlüssel ab, den Sie zum Abfragen des Analysespeichers verwenden werden.
  • Rufen Sie den schreibgeschützten Schlüssel ab, der für den Zugriff auf den Azure Cosmos DB-Container verwendet wird.
• Stellen Sie sicher, dass Sie alle bewährten Methoden angewendet haben, z. B.:
  • Stellen Sie sicher, dass sich Ihr Azure Cosmos DB-Analysespeicher in derselben Region wie der serverlose SQL-Pool befindet.
  • Stellen Sie sicher, dass sich die Clientanwendung (Power BI, Analysedienst) in derselben Region wie der serverlose SQL-Pool befindet.
  • Wenn Sie eine große Datenmenge (mehr als 80 GB) zurückgeben, sollten Sie die Verwendung einer Zwischenspeicherungsebene wie Analysis Services erwägen und die Partitionen, die kleiner als 80 GB sind, in das Analysis Services-Modell laden.
  • Wenn Sie Daten mithilfe von Zeichenfolgenspalten filtern, stellen Sie sicher, dass Sie die OPENROWSET-Funktion mit der expliziten WITH-Klausel verwenden, die über die kleinsten möglichen Typen verfügt (verwenden Sie z. B. nicht „VARCHAR(1000)“, wenn Sie wissen, dass die Eigenschaft höchstens 5 Zeichen enthält).

Übersicht

Ein serverloser SQL-Pool ermöglicht es Ihnen, den Azure Cosmos DB-Analysespeicher mithilfe der OPENROWSET-Funktion abzufragen.

• OPENROWSET mit Inlineschlüssel. Diese Syntax kann verwendet werden, um Azure Cosmos DB-Sammlungen abzufragen, ohne Anmeldeinformationen vorbereiten zu müssen.
• OPENROWSET, das auf Anmeldeinformationen verweist, die den Azure Cosmos DB-Kontoschlüssel enthalten. Diese Syntax kann verwendet werden, um Sichten für Azure Cosmos DB-Sammlungen zu erstellen.

OPENROWSET( 
       'CosmosDB',
       '<SQL connection string for Azure Cosmos DB>',
       <Container name>
    )  [ < with clause > ] AS alias

AccountEndpoint=https://<database account name>.documents.azure.com:443/;AccountKey=<database account master key>;

'account=<database account name>;database=<database name>;region=<region name>;key=<database account master key>'

OPENROWSET( 
       PROVIDER = 'CosmosDB',
       CONNECTION = '<SQL connection string for Azure Cosmos DB without account key>',
       OBJECT = '<Container name>',
       [ CREDENTIAL | SERVER_CREDENTIAL ] = '<credential name>'
    )  [ < with clause > ] AS alias

'account=<database account name>;database=<database name>;region=<region name>'

Beispieldataset

Die Beispiele in diesem Artikel basieren auf Daten aus den Datasets European Centre for Disease Prevention and Control (ECDC) COVID-19 Cases und COVID-19 Open Research Dataset (CORD-19), doi:10.5281/zenodo.3715505.

Auf diesen Seiten finden Sie die Lizenz und die Datenstruktur. Sie können auch Beispieldaten für die Datasets ECDC und CORD-19 herunterladen.

Um die in diesem Artikel beschriebenen Schritte zum Abfragen von Azure Cosmos DB-Daten mit einem serverlosen SQL-Pool ausführen zu können, müssen Sie die folgenden Ressourcen erstellen:

• Ein Azure Cosmos DB-Datenbankkonto mit aktiviertem Azure Synapse Link
• Eine Azure Cosmos DB-Datenbank namens covid
• Zwei Azure Cosmos DB-Container namens Ecdc und Cord19, in die die obigen Beispieldatasets geladen wurden

Sie können die folgende Verbindungszeichenfolge zu Testzwecken verwenden: Account=synapselink-cosmosdb-sqlsample;Database=covid;Key=s5zarR2pT0JWH9k8roipnWxUYBegOuFGjJpSjGlR36y86cW0GQ6RaaG8kGjsRAQoWMw1QKTkkX8HQtFpJjC8Hg==. Beachten Sie, dass diese Verbindung keine Leistung gewährleistet, da sich dieses Konto möglicherweise in einer entfernten Region im Vergleich zu Ihrem Synapse SQL-Endpunkt befindet.

Untersuchen von Azure Cosmos DB-Daten mit automatischem Schemarückschluss

Die einfachste Möglichkeit zum Untersuchen von Daten in Azure Cosmos DB ist die Funktion des automatischen Schemarückschlusses. Wenn Sie die OPENROWSET-Anweisung ohne die WITH-Klausel verwenden, können Sie den serverlosen SQL-Pool anweisen, das Schema des Analysespeichers des Azure Cosmos DB-Containers automatisch zu erkennen (Rückschlüsse zu ziehen).

SELECT TOP 10 *
FROM OPENROWSET( 
       'CosmosDB',
       'Account=synapselink-cosmosdb-sqlsample;Database=covid;Key=s5zarR2pT0JWH9k8roipnWxUYBegOuFGjJpSjGlR36y86cW0GQ6RaaG8kGjsRAQoWMw1QKTkkX8HQtFpJjC8Hg==',
       Ecdc) as documents

/*  Setup - create server-level or database scoped credential with Azure Cosmos DB account key:
    CREATE CREDENTIAL MyCosmosDbAccountCredential
    WITH IDENTITY = 'SHARED ACCESS SIGNATURE', SECRET = 's5zarR2pT0JWH9k8roipnWxUYBegOuFGjJpSjGlR36y86cW0GQ6RaaG8kGjsRAQoWMw1QKTkkX8HQtFpJjC8Hg==';
*/
SELECT TOP 10 *
FROM OPENROWSET(
      PROVIDER = 'CosmosDB',
      CONNECTION = 'Account=synapselink-cosmosdb-sqlsample;Database=covid',
      OBJECT = 'Ecdc',
      SERVER_CREDENTIAL = 'MyCosmosDbAccountCredential'
    ) with ( date_rep varchar(20), cases bigint, geo_id varchar(6) ) as rows

Im obigen Beispiel haben wir den serverlosen SQL-Pool angewiesen, eine Verbindung mit der covid-Datenbank im Azure Cosmos DB-Konto MyCosmosDbAccount herzustellen. Die Authentifizierung erfolgte über den Azure Cosmos DB-Schlüssel (Platzhalterwert im obigen Beispiel). Danach haben wir auf den Analysespeicher des Containers Ecdc in der Region West US 2 zugegriffen. Da keine Projektion bestimmter Eigenschaften vorgenommen wurde, gibt die OPENROWSET-Funktion alle Eigenschaften aus den Azure Cosmos DB-Elementen zurück.

Unter der Annahme, dass die Elemente im Azure Cosmos DB-Container die Eigenschaften date_rep, cases und geo_id besitzen, werden die Ergebnisse dieser Abfrage in der folgenden Tabelle aufgeführt:

Wenn Sie Daten aus dem anderen Container in derselben Azure Cosmos DB-Datenbank untersuchen müssen, können Sie dieselbe Verbindungszeichenfolge verwenden und mit dem dritten Parameter auf den erforderlichen Container verweisen:

SELECT TOP 10 *
FROM OPENROWSET( 
       'CosmosDB',
       'Account=synapselink-cosmosdb-sqlsample;Database=covid;Key=s5zarR2pT0JWH9k8roipnWxUYBegOuFGjJpSjGlR36y86cW0GQ6RaaG8kGjsRAQoWMw1QKTkkX8HQtFpJjC8Hg==',
       Cord19) as cord19

Explizites Angeben des Schemas

Der automatische Schemarückschluss in OPENROWSET ermöglicht zwar einfache und leicht zu verwendende Abfragen, aber für Ihre Geschäftsszenarien müssen Sie möglicherweise explizit das Schema für schreibgeschützte relevante Eigenschaften aus den Azure Cosmos DB-Daten angeben.

In der OPENROWSET-Funktion können Sie die Eigenschaften, die aus den Daten im Container gelesen werden sollen, sowie deren Datentypen explizit angeben.

Angenommen, Sie haben einige Daten aus dem ECDC-COVID-Dataset mit der folgenden Struktur in Azure Cosmos DB importiert:

{"date_rep":"2020-08-13","cases":254,"countries_and_territories":"Serbia","geo_id":"RS"}
{"date_rep":"2020-08-12","cases":235,"countries_and_territories":"Serbia","geo_id":"RS"}
{"date_rep":"2020-08-11","cases":163,"countries_and_territories":"Serbia","geo_id":"RS"}

Diese flachen JSON-Dokumente in Azure Cosmos DB können in Synapse SQL als Gruppe von Zeilen und Spalten dargestellt werden. In der WITH-Klausel der OPENROWSET-Funktion können Sie eine Teilmenge von Eigenschaften, die gelesen werden sollen, sowie die genauen Spaltentypen angeben:

SELECT TOP 10 *
FROM OPENROWSET(
      'CosmosDB',
      'Account=synapselink-cosmosdb-sqlsample;Database=covid;Key=s5zarR2pT0JWH9k8roipnWxUYBegOuFGjJpSjGlR36y86cW0GQ6RaaG8kGjsRAQoWMw1QKTkkX8HQtFpJjC8Hg==',
       Ecdc
    ) with ( date_rep varchar(20), cases bigint, geo_id varchar(6) ) as rows

/*  Setup - create server-level or database scoped credential with Azure Cosmos DB account key:
    CREATE CREDENTIAL MyCosmosDbAccountCredential
    WITH IDENTITY = 'SHARED ACCESS SIGNATURE', SECRET = 's5zarR2pT0JWH9k8roipnWxUYBegOuFGjJpSjGlR36y86cW0GQ6RaaG8kGjsRAQoWMw1QKTkkX8HQtFpJjC8Hg==';
*/
SELECT TOP 10 *
FROM OPENROWSET(
      PROVIDER = 'CosmosDB',
      CONNECTION = 'Account=synapselink-cosmosdb-sqlsample;Database=covid',
      OBJECT = 'Ecdc',
      SERVER_CREDENTIAL = 'MyCosmosDbAccountCredential'
    ) with ( date_rep varchar(20), cases bigint, geo_id varchar(6) ) as rows
   

Das Ergebnis dieser Abfrage könnte wie in der folgenden Tabelle aussehen:

Weitere Informationen zu den SQL-Typen, die für Azure Cosmos DB-Werte verwendet werden sollten, finden Sie in den Regeln für die SQL-Typzuordnung am Ende dieses Artikels.

Erstellen einer Sicht

Das Erstellen von Sichten in master- oder Standarddatenbanken wird weder empfohlen noch unterstützt. Deshalb müssen Sie eine Benutzerdatenbank für Ihre Sichten erstellen.

Nachdem Sie das Schema identifiziert haben, können Sie auf Basis Ihrer Azure Cosmos DB-Daten eine Sicht vorbereiten. Sie sollten Ihren Azure Cosmos DB-Kontoschlüssel in gesonderten Anmeldeinformationen ablegen aus der OPENROWSET-Funktion auf diese Anmeldeinformationen verweisen. Lassen Sie Ihren Kontoschlüssel nicht in der Sichtdefinition.

CREATE 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',
      SERVER_CREDENTIAL = 'MyCosmosDbAccountCredential'
    ) with ( date_rep varchar(20), cases bigint, geo_id varchar(6) ) as rows

Verwenden Sie OPENROWSET nicht ohne explizit definiertes Schema, da sich dies auf Ihre Leistung auswirken könnte. Stellen Sie sicher, dass Sie die kleinsten möglichen Größen für ihre Spalten (z. B. VARCHAR(100) anstelle des Standards VARCHAR(8000)) verwenden. Sie sollten eine UTF-8-Sortierung als standardmäßige Datenbanksortierung verwenden oder sie als explizite Spaltensortierung festlegen, um UTF-8-Konvertierungsprobleme zu vermeiden. Die Sortierung Latin1_General_100_BIN2_UTF8 bietet die beste Leistung, wenn Sie Daten anhand von Zeichenfolgenspalten filtern.

Wenn Sie die Ansicht abfragen, können Fehler oder unerwartete Ergebnisse auftreten. Dies bedeutet wahrscheinlich, dass die Ansicht auf Spalten oder Objekte verweist, die geändert wurden oder nicht mehr vorhanden sind. Sie müssen die Ansichtsdefinition manuell anpassen, um sie an die zugrunde liegenden Schemaänderungen anzupassen. Beachten Sie, dass dies sowohl bei der Verwendung des automatischen Schemarückschlusses in der Ansicht als auch bei der expliziten Angabe des Schemas geschehen kann.

Abfragen von geschachtelten Objekten

Mit Azure Cosmos DB können Sie komplexere Datenmodelle in Form von geschachtelten Objekten oder Arrays darstellen. Die automatische Synchronisierungsfunktion von Azure Synapse Link für Azure Cosmos DB verwaltet standardmäßig die Schemadarstellung im Analysespeicher. Dies umfasst auch die Verarbeitung von geschachtelten Datentypen, was umfangreiche Abfragen aus dem serverlosen SQL-Pool ermöglicht.

Beispielsweise enthält das CORD-19-Dataset JSON-Dokumente mit folgender Struktur:

{
    "paper_id": <str>,                   # 40-character sha1 of the PDF
    "metadata": {
        "title": <str>,
        "authors": <array of objects>    # list of author dicts, in order
        ...
     }
     ...
}

Die geschachtelten Objekte und Arrays in Azure Cosmos DB werden im Abfrageergebnis als JSON-Zeichenfolgen dargestellt, wenn sie von der OPENROWSET-Funktion gelesen werden. Sie können diese Pfade zu geschachtelten Werten in den Objekten angeben, wenn Sie die WITH-Klausel verwenden:

SELECT TOP 10 *
FROM OPENROWSET( 
       'CosmosDB',
       'Account=synapselink-cosmosdb-sqlsample;Database=covid;Key=s5zarR2pT0JWH9k8roipnWxUYBegOuFGjJpSjGlR36y86cW0GQ6RaaG8kGjsRAQoWMw1QKTkkX8HQtFpJjC8Hg==',
       Cord19)
WITH (  paper_id    varchar(8000),
        title        varchar(1000) '$.metadata.title',
        metadata     varchar(max),
        authors      varchar(max) '$.metadata.authors'
) AS docs;

Das Ergebnis dieser Abfrage könnte wie in der folgenden Tabelle aussehen:

Erfahren Sie mehr über das Analysieren von komplexen Datentypen wie Parquet-Dateien und Container in Azure Synapse Link für Azure Cosmos DB oder von geschachtelten Strukturen in serverlosen SQL-Pools.

Vereinfachen geschachtelter Arrays

Azure Cosmos DB-Daten enthalten möglicherweise geschachtelte Unterarrays wie beispielsweise das Array „authors“ im CORD-19-Dataset:

{
    "paper_id": <str>,                      # 40-character sha1 of the PDF
    "metadata": {
        "title": <str>,
        "authors": [                        # list of author dicts, in order
            {
                "first": <str>,
                "middle": <list of str>,
                "last": <str>,
                "suffix": <str>,
                "affiliation": <dict>,
                "email": <str>
            },
            ...
        ],
        ...
}

In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise die Eigenschaften aus dem obersten Element (metadata) mit allen Elementen des Arrays (authors) verknüpfen. Ein serverloser SQL-Pool ermöglicht Ihnen das Vereinfachen von geschachtelten Strukturen durch Anwenden der OPENJSON-Funktion auf das geschachtelte Array:

SELECT
    *
FROM
    OPENROWSET(
      'CosmosDB',
      'Account=synapselink-cosmosdb-sqlsample;Database=covid;Key=s5zarR2pT0JWH9k8roipnWxUYBegOuFGjJpSjGlR36y86cW0GQ6RaaG8kGjsRAQoWMw1QKTkkX8HQtFpJjC8Hg==',
       Cord19
    ) WITH ( title varchar(1000) '$.metadata.title',
             authors varchar(max) '$.metadata.authors' ) AS docs
      CROSS APPLY OPENJSON ( authors )
                  WITH (
                       first varchar(50),
                       last varchar(50),
                       affiliation nvarchar(max) as json
                  ) AS a

Das Ergebnis dieser Abfrage könnte wie in der folgenden Tabelle aussehen:

Zuordnung von SQL-Typen zu Azure Cosmos DB

Der Azure Cosmos DB-Transaktionsspeicher ist zwar schemaagnostisch, aber der Analysespeicher ist zur Optimierung der Leistung von Analyseabfragen schematisiert. Mit der automatischen Synchronisierungsfunktion von Azure Synapse Link verwaltet Azure Cosmos DB standardmäßig die Schemadarstellung im Analysespeicher. Dies umfasst auch die Verarbeitung von geschachtelten Datentypen. Da ein serverloser SQL-Pool den Analysespeicher abfragt, müssen Sie wissen, wie Azure Cosmos DB-Eingabedatentypen SQL-Datentypen zugeordnet werden.

Azure Cosmos DB-Konten für die SQL-API (Core-API) unterstützen als JSON-Eigenschaftstypen Zahlen, Zeichenfolgen, boolesche Werte, NULL, geschachtelte Objekte und Arrays. Wenn Sie die WITH-Klausel in OPENROWSET verwenden, müssen Sie SQL-Typen auswählen, die diesen JSON-Typen entsprechen. Die folgende Tabelle zeigt die SQL-Spaltentypen, die für verschiedene Eigenschaftstypen in Azure Cosmos DB verwendet werden sollten.

Schema mit vollständiger Genauigkeit

Das Azure Cosmos DB-Schema mit vollständiger Genauigkeit zeichnet sowohl Werte als auch deren beste Übereinstimmungstypen für jede Eigenschaft in einem Container auf. Die OPENROWSET-Funktion in einem Container mit einem Schema mit vollständiger Genauigkeit gibt sowohl den Typ als auch den tatsächlichen Wert in jeder Zelle an. Nehmen wir an, dass die folgende Abfrage die Elemente aus einem Container mit vollständigem Genauigkeitsschema liest:

SELECT *
FROM OPENROWSET(
      'CosmosDB',
      'account=MyCosmosDbAccount;database=covid;region=westus2;key=C0Sm0sDbKey==',
       Ecdc
    ) as rows

Das Ergebnis dieser Abfrage gibt Typen und Werte zurück, die als JSON-Text formatiert sind:

Für jeden Wert können Sie den in einem Azure Cosmos DB-Containerelement identifizierten Typ sehen. Die meisten Werte für die date_rep-Eigenschaft enthalten date-Werte, einige werden jedoch in Azure Cosmos DB fälschlicherweise als Zeichenfolgen gespeichert. Das Schema mit vollständiger Genauigkeit gibt sowohl ordnungsgemäß typisierte date-Werte als auch falsch formatierte string-Werte zurück. Die Anzahl der Fälle ist eine Information, die als int32-Wert gespeichert wird, allerdings gibt es einen Wert, der als Dezimalzahl eingegeben wird. Dieser Wert weist den Typ float64 auf. Werte, die die größte int32-Zahl überschreiten, werden als int64-Typ gespeichert. Alle geo_id-Werte in diesem Beispiel werden als string-Typen gespeichert.

Wenn Sie Azure Cosmos DB for MongoDB-Konten abfragen möchten, erfahren Sie unter Was ist der Azure Cosmos DB-Analysespeicher? mehr über die Schemadarstellung mit vollständiger Genauigkeit im Analysespeicher und die dabei zu verwendenden Namen für erweiterte Eigenschaften.

Abfragen von Elementen mit einem Schema mit vollständiger Genauigkeit

Beim Abfragen eines Schemas mit vollständiger Genauigkeit müssen Sie den SQL-Typ und den erwarteten Azure Cosmos DB-Eigenschaftstyp explizit in der WITH-Klausel angeben.

Im folgenden Beispiel gehen wir davon aus, dass string der richtige Typ für die geo_id-Eigenschaft und int32 der richtige Typ für die cases-Eigenschaft ist:

SELECT geo_id, cases = SUM(cases)
FROM OPENROWSET(
      'CosmosDB'
      'account=MyCosmosDbAccount;database=covid;region=westus2;key=C0Sm0sDbKey==',
       Ecdc
    ) WITH ( geo_id VARCHAR(50) '$.geo_id.string',
             cases INT '$.cases.int32'
    ) as rows
GROUP BY geo_id

Werte für geo_id und cases, die andere Typen aufweisen, werden als NULL-Werte zurückgegeben. Diese Abfrage verweist nur auf die cases mit dem im Ausdruck angegebenen Typ (cases.int32).

Wenn Sie Werte mit anderen Typen haben(cases.int64, cases.float64), die in einem Azure Cosmos DB-Container nicht bereinigt werden können, müssten Sie in einer WITH-Klausel explizit auf diese verweisen und die Ergebnisse kombinieren. Die folgende Abfrage aggregiert sowohl int32, int64 als auch float64, die in der Spalte cases gespeichert sind:

SELECT geo_id, cases = SUM(cases_int) + SUM(cases_bigint) + SUM(cases_float)
FROM OPENROWSET(
      'CosmosDB',
      'account=MyCosmosDbAccount;database=covid;region=westus2;key=C0Sm0sDbKey==',
       Ecdc
    ) WITH ( geo_id VARCHAR(50) '$.geo_id.string', 
             cases_int INT '$.cases.int32',
             cases_bigint BIGINT '$.cases.int64',
             cases_float FLOAT '$.cases.float64'
    ) as rows
GROUP BY geo_id

In diesem Fall wird die Anzahl der Fälle als int32-, int64- oder float64-Wert gespeichert. Alle Werte müssen extrahiert werden, damit die Anzahl von Fällen pro Land bzw. Region berechnet werden kann.

Problembehandlung

Lesen Sie die Seite der Selbsthilfe, um bekannte Probleme oder Schritte zur Problembehandlung zu finden, die Ihnen helfen können, potenzielle Probleme mit Azure Cosmos DB-Abfragen zu beheben.

Nächste Schritte

Weitere Informationen finden Sie in den folgenden Artikeln:

• Verwenden von Power BI und serverlosem Synapse SQL-Pool zum Analysieren von Azure Cosmos DB-Daten mit Synapse Link (Vorschau)
• Erstellen und Verwenden von Sichten in einem serverlosen SQL-Pool
• Tutorial: Analysieren von Azure Open Datasets und Visualisieren der Ergebnisse in Azure Synapse Studio mithilfe von SQL On-Demand
• Besuchen Sie die Selbsthilfeseite zu Azure Synapse Link für Azure Cosmos DB, wenn Fehler oder Leistungsprobleme auftreten.
• Sehen Sie sich das Learn-Modul zum Abfragen von Azure Cosmos DB mit serverlosem SQL für Azure Synapse Analytics an.