Power BI si pool SQL fara server pentru a analiza datele Azure Cosmos DB cu Synapse Link

• 30.11.2020
• 4 minute de citit

• • R

  • j

  • S

  • h

  • A

In acest articol

APLICA: SQL API Azure Cosmos DB API pentru MongoDB

In acest articol, veti afla cum sa creati o baza de date SQL pool fara server si vizualizari peste Synapse Link pentru Azure Cosmos DB. Veti interoga containerele Azure Cosmos DB si apoi veti construi un model cu Power BI peste acele vizualizari pentru a reflecta acea interogare.

Cu Azure Synapse Link, puteti crea tablouri de bord aproape in timp real in Power BI pentru a analiza datele Azure Cosmos DB. Nu exista nici un impact asupra performantei sau a costurilor asupra sarcinilor de lucru tranzactionale si nici o complexitate a gestionarii conductelor ETL. Puteti utiliza fie DirectQuery, fie moduri de import.

In acest scenariu, veti utiliza date false despre vanzarile de produse Surface intr-un magazin de vanzare cu amanuntul partener. Veti analiza veniturile pe magazin pe baza apropierii de gospodariile mari si a impactului publicitatii pentru o anumita saptamana. In acest articol, creati doua vizualizari denumite RetailSales si StoreDemographics si o interogare intre ele. Puteti obtine exemplele de date despre produs din acest repo GitHub.

Conditii prealabile

Asigurati-va ca creati urmatoarele resurse inainte de a incepe:

• Creati un cont Azure Cosmos DB de tip SQL (core) sau MongoDB.

• Activati linkul Azure Synapse pentru contul dvs. Azure Cosmos

• Creati o baza de date in contul Azure Cosmos si doua containere care au activat magazinul analitic.

• Incarcati datele produselor in containerele Azure Cosmos asa cum este descris in acest blocnotes de ingestie de date lot.

• Creati un spatiu de lucru Synapse numit SynapseLinkBI .

• Conectati baza de date Azure Cosmos la spatiul de lucru Synapse.

Creati o baza de date si vizualizari

Din spatiul de lucru Synapse accesati fila Dezvoltare , selectati pictograma + si selectati SQL Script .

Fiecare spatiu de lucru vine cu un punct final SQL fara server. Dupa crearea unui script SQL, din bara de instrumente din partea de sus conectati-va la Built-in .

Nu este recomandata sau acceptata crearea de vizualizari in bazele de date master sau implicite . Creati o noua baza de date, numita RetailCosmosDB , si o vizualizare SQL peste containerele activate Synapse Link. Urmatoarea comanda arata cum sa creati o baza de date:

– Creati o baza de date Creati o baza de date RetailCosmosDB

Apoi, creati mai multe vizualizari in diferite containere Azapse Cosmos activate de Synapse Link. Vizualizarile va vor permite sa utilizati T-SQL pentru a va alatura si a interoga datele Azure Cosmos DB asezate in containere diferite. Asigurati-va ca selectati baza de date RetailCosmosDB atunci cand creati vizualizarile.

Urmatoarele scripturi arata cum sa creati vizualizari pe fiecare container. Pentru simplitate, haideti sa folosim caracteristica de inferenta a schemei automate a pool-ului SQL fara server peste containerele activate Synapse Link:

Vizualizare RetailSales:

– Creati vizualizarea pentru containerul RetailSales CREATI VIZUALIZAREA RetailSales AS SELECT * FROM OPENROWSET (‘CosmosDB’, N’account = <Numele contului dvs. Azure Cosmos>; baza de date = <Numele bazei dvs. de date Azure Cosmos>; regiune = <Regiunea dvs. Azure Cosmos DB >; key = <Cheia dvs. Azure Cosmos DB aici> ‘, RetailSales) AS q1

Asigurati-va ca introduceti regiunea Azure Cosmos DB si cheia principala in scriptul SQL anterior. Toate caracterele din numele regiunii ar trebui sa fie cu litere mici, fara spatii. Spre deosebire de ceilalti parametri ai comenzii OPENROWSET, parametrul denumirii containerului trebuie specificat fara ghilimele din jurul sau.

Vizualizare StoreDemographics:

– Creati vizualizare pentru containerul StoreDemographics CREATI VIZUALIZAREA StoreDemographics AS SELECT * FROM OPENROWSET (‘CosmosDB’, N’account = <Numele contului dvs. Azure Cosmos>; baza de date = <Numele bazei de date Azure Cosmos>; regiune = <Regiunea dvs. Azure Cosmos DB >; key = <Cheia dvs. Azure Cosmos DB aici> ‘, StoreDemographics) AS q1

Acum executati scriptul SQL selectand comanda Run .

Interogati vizualizarile

Acum ca sunt create cele doua vizualizari, sa definim interogarea pentru a uni aceste doua vizualizari dupa cum urmeaza:

Alegeti suma (p. [Venituri]) ca venituri, p. [Publicitate], p. [MagazinId], p. [Saptamana Incepere], q. [MareHH] DIN [dbo]. [Vanzari cu amanuntul] ca p INNER JOIN [dbo] . [StoreDemographics] as q ON q. [StoreId] = p. [StoreId] GROUP BY p. [Advertising], p. [StoreId], p. [WeekStarting], q. [LargeHH]

Selectati Executare care ofera urmatorul tabel ca rezultat:

Modelati vizualizarile asupra containerelor cu Power BI

Apoi deschideti desktopul Power BI si conectati-va la punctul final SQL fara server, urmand pasii urmatori:

1. Deschideti aplicatia Power BI Desktop. Selectati Obtineti date si selectati mai multe .

2. Alegeti Azure Synapse Analytics (SQL DW) din lista de optiuni de conectare.

3. Introduceti numele punctului final SQL in care se afla baza de date. Introduceti SynapseLinkBI-ondemand.sql.azuresynapse.net in campul Server . In acest exemplu, SynapseLinkBI este numele spatiului de lucru. Inlocuiti-l daca ati dat un nume diferit spatiului dvs. de lucru. Selectati Interogare directa pentru modul de conectivitate a datelor si apoi OK .

4. Selectati metoda de autentificare preferata, cum ar fi Azure AD.

5. Selectati RetailCosmosDB baza de date si RetailSales , StoreDemographics punctele de vedere.

6. Selectati Incarcare pentru a incarca cele doua vizualizari in modul de interogare directa.

7. Selectati Model pentru a crea o relatie intre cele doua vizualizari prin coloana storeId .

8. Trageti StoreId coloana din RetailSales Vedere inspre StoreId coloana din StoreDemographics vizualizare.

9. Selectati relatia Multe la unu (*: 1) deoarece exista mai multe randuri cu acelasi ID magazin in vizualizarea RetailSales . StoreDemographics are un singur rand ID magazin (este un tabel de dimensiuni).

Navigati acum la fereastra raportului si creati un raport pentru a compara importanta relativa a dimensiunii gospodariei cu venitul mediu pe magazin, pe baza reprezentarii dispersate a veniturilor si a indicelui LargeHH:

1. Selectati diagrama Scatter .

2. Glisati si fixati LargeHH din vizualizarea StoreDemographics in axa X.

3. Glisati si fixati venitul din vanzarea cu amanuntul in axa Y. Selectati Media pentru a obtine vanzarile medii pe produs pe magazin si pe saptamana.

4. Trageti si fixati produsul Cod din vizualizarea RetailSales in legenda pentru a selecta o anumita linie de produse. Dupa ce alegeti aceste optiuni, ar trebui sa vedeti un grafic precum urmatoarea captura de ecran:

Pasii urmatori

Utilizati T-SQL pentru a interoga datele Azure Cosmos DB utilizand linkul Azure Synapse

Utilizati un pool SQL fara server pentru a analiza Azure Open Datasets si pentru a vizualiza rezultatele in Azure Synapse Studio