Łączniki dodatku Power Query (wersja zapoznawcza — wycofane)

Ważne

Obsługa łącznika Power Query została wprowadzona jako ograniczona publiczna wersja zapoznawcza w ramach uzupełniających warunków użytkowania wersji zapoznawczych platformy Microsoft Azure, ale została wycofana. Jeśli masz rozwiązanie do wyszukiwania korzystające z łącznika Power Query, przeprowadź migrację do alternatywnego rozwiązania.

Migrowanie do 28 listopada 2022 r.

Wersja zapoznawcza łącznika Power Query została ogłoszona w maju 2021 r. i nie zostanie udostępniona w ogólnej dostępności. Poniższe wskazówki dotyczące migracji są dostępne dla usług Snowflake i PostgreSQL. Jeśli używasz innego łącznika i potrzebujesz instrukcji migracji, skorzystaj z informacji kontaktowych poczty e-mail podanych w rejestracji w wersji zapoznawczej, aby poprosić o pomoc lub otworzyć bilet pomocy technicznej platformy Azure.

Wymagania wstępne

Migrowanie potoku danych usługi Snowflake

W tej sekcji wyjaśniono, jak skopiować dane z bazy danych Snowflake do indeksu usługi Azure Cognitive Search. Nie ma procesu bezpośredniego indeksowania z usługi Snowflake do usługi Azure Cognitive Search, dlatego ta sekcja zawiera etap buforowania, który kopiuje zawartość bazy danych do kontenera blob usługi Azure Storage. Następnie zaindeksujesz zawartość tego kontenera przejściowego przy użyciu potoku usługi Data Factory.

Krok 1. Pobieranie informacji o bazie danych Snowflake

  1. Przejdź do usługi Snowflake i zaloguj się do swojego konta snowflake. Konto Snowflake wygląda jak https://< account_name.snowflakecomputing.com>.

  2. Po zalogowaniu się zbierz następujące informacje z okienka po lewej stronie. Te informacje będą używane w następnym kroku:

    • W obszarze Dane wybierz pozycję Bazy danych i skopiuj nazwę źródła bazy danych.
    • W obszarze Administrator wybierz pozycję Użytkownicy i role i skopiuj nazwę użytkownika. Upewnij się, że użytkownik ma uprawnienia do odczytu.
    • W obszarze Administrator wybierz pozycję Konta i skopiuj wartość LOKALIZATOR konta.
    • Z adresu URL usługi Snowflake, podobnie jak https://app.snowflake.com/<region_name>/xy12345/organization). skopiuj nazwę regionu. Na przykład w https://app.snowflake.com/south-central-us.azure/xy12345/organization, nazwa regionu to south-central-us.azure.
    • W obszarze Administrator wybierz pozycję Magazyny i skopiuj nazwę magazynu skojarzonego z bazą danych, której będziesz używać jako źródła.

Krok 2. Konfigurowanie połączonej usługi Snowflake

  1. Zaloguj się do programu Azure Data Factory Studio przy użyciu konta platformy Azure.

  2. Wybierz fabrykę danych, a następnie wybierz pozycję Kontynuuj.

  3. W menu po lewej stronie wybierz ikonę Zarządzaj .

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania ikony Zarządzanie w usłudze Azure Data Factory w celu skonfigurowania połączonej usługi Snowflake.

  4. W obszarze Połączone usługi wybierz pozycję Nowy.

    Zrzut ekranu przedstawiający wybór nowej połączonej usługi w usłudze Azure Data Factory.

  5. W okienku po prawej stronie, w wyszukiwaniu magazynu danych, wpisz "snowflake". Wybierz kafelek Snowflake i wybierz pozycję Kontynuuj.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania kafelka Snowflake w nowym magazynie danych Połączonej Usługi.

  6. Wypełnij formularz Nowa połączona usługa danymi zebranymi w poprzednim kroku. Nazwa konta zawiera wartość lokalizatora i region (na przykład: xy56789south-central-us.azure).

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wypełniania formularza połączonej usługi Snowflake.

  7. Po zakończeniu formularza wybierz pozycję Testuj połączenie.

  8. Jeśli test zakończy się pomyślnie, wybierz pozycję Utwórz.

Krok 3. Konfigurowanie zestawu danych snowflake

  1. W menu po lewej stronie wybierz ikonę Autor .

  2. Wybierz pozycję Zestawy danych, a następnie wybierz menu wielokropka akcji zestawów danych (...).

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania opcji Ikona autora i zestawy danych.

  3. Wybierz pozycję Nowy zestaw danych.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania nowego zestawu danych w usłudze Azure Data Factory dla rozwiązania Snowflake.

  4. W okienku po prawej stronie, w wyszukiwaniu magazynu danych, wpisz "snowflake". Wybierz kafelek Snowflake i wybierz pozycję Kontynuuj.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania elementu Snowflake ze źródła danych dla zestawu danych.

  5. W Ustawieniach właściwości:

    • Wybierz połączoną usługę utworzoną w kroku 2.
    • Wybierz tabelę, którą chcesz zaimportować, a następnie wybierz przycisk OK.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób konfigurowania właściwości zestawu danych dla usługi Snowflake.

  6. Wybierz pozycję Zapisz.

Utwórz nowy indeks w usłudze Azure Cognitive Search z tym samym schematem co ten, który jest obecnie skonfigurowany dla danych snowflake.

Możesz ponownie użyć indeksu, który obecnie wykorzystujesz dla łącznika Snowflake Power Connector. W witrynie Azure Portal znajdź indeks, a następnie wybierz pozycję Definicja indeksu (JSON). Wybierz definicję i skopiuj ją do treści nowego żądania indeksu.

Zrzut ekranu przedstawiający sposób kopiowania istniejącej konfiguracji JSON indeksu usługi Azure Cognitive Search dla istniejącego indeksu snowflake.

Krok 5. Konfigurowanie połączonej usługi Azure Cognitive Search

  1. Z menu po lewej stronie wybierz ikonę Zarządzaj.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania ikony Zarządzanie w usłudze Azure Data Factory w celu dodania nowej połączonej usługi.

  2. W obszarze Połączone usługi wybierz pozycję Nowy.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania Nowej Połączonej Usługi w usłudze Azure Data Factory na potrzeby Wyszukiwania Kognitywnego.

  3. W panelu po prawej stronie w wyszukiwarce magazynu danych wpisz "search". Wybierz kafelek Azure Search i wybierz pozycję Kontynuuj.

    Zrzut ekranu pokazujący, jak wybrać Nowe Połączone Wyszukiwanie w usłudze Azure Data Factory, aby zaimportować z usługi Snowflake.

  4. Wypełnij pola Nowej usługi powiązanej:

    • Wybierz subskrypcję platformy Azure, w której znajduje się usługa Azure Cognitive Search.
    • Wybierz usługę Azure Cognitive Search, która zawiera indeksator łącznika Power Query.
    • Wybierz pozycję Utwórz.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania nowej połączonej usługi wyszukiwania w usłudze Azure Data Factory z jej właściwościami do zaimportowania z usługi Snowflake.

Krok 6. Konfigurowanie zestawu danych usługi Azure Cognitive Search

  1. W menu po lewej stronie wybierz pozycję Ikona autora .

  2. Wybierz pozycję Zestawy danych, a następnie wybierz menu wielokropka akcji zestawów danych (...).

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania opcji Ikona autora i zestawy danych dla usługi Cognitive Search.

  3. Wybierz pozycję Nowy zestaw danych.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania nowego zestawu danych w usłudze Azure Data Factory.

  4. W panelu po prawej stronie w wyszukiwarce magazynu danych wpisz "search". Wybierz kafelek Azure Search i wybierz pozycję Kontynuuj.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania usługi Azure Cognitive Search dla zestawu danych w usłudze Azure Data Factory do użycia jako ujścia.

  5. W Ustaw właściwości:

    • Wybierz usługę połączoną utworzoną niedawno w kroku 5.

    • Wybierz indeks wyszukiwania utworzony w kroku 4.

    • Wybierz przycisk OK.

      Zrzut ekranu pokazujący, jak wybrać Nową połączoną usługę wyszukiwania w usłudze Azure Data Factory dla Snowflake.

  6. Wybierz pozycję Zapisz.

Krok 7. Konfigurowanie połączonej usługi Azure Blob Storage

  1. W menu po lewej stronie wybierz ikonę Zarządzaj.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania ikony Zarządzanie w usłudze Azure Data Factory w celu połączenia nowej usługi.

  2. W obszarze Połączone usługi wybierz pozycję Nowy.

    Zrzut ekranu przedstawiający, jak wybrać Nową połączoną usługę w Azure Data Factory, aby przypisać konto magazynowe.

  3. W okienku po prawej stronie w wyszukiwaniu magazynu danych wprowadź "storage". Wybierz kafelek Azure Blob Storage i wybierz pozycję Kontynuuj.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania pozycji Nowa połączona usługa Blob Storage do użycia jako ujście dla usługi Snowflake w usłudze Azure Data Factory.

  4. Wypełnij wartości dla Nowa połączona usługa:

    • Wybierz typ uwierzytelniania: URI SAS. Tylko ten typ uwierzytelniania może służyć do importowania danych z usługi Snowflake do usługi Azure Blob Storage.

    • Wygeneruj sygnaturę dostępu współdzielonego (SAS) URL dla konta magazynu, którego będziesz używać do etapowania. Wklej adres URL SAS obiektu blob w odpowiednie pole.

    • Wybierz pozycję Utwórz.

      Zrzut ekranu przedstawiający, jak wypełnić formularz

Krok 8. Konfigurowanie zestawu danych magazynu

  1. W menu po lewej stronie wybierz pozycję Ikona autora .

  2. Wybierz pozycję Zestawy danych, a następnie wybierz menu wielokropka akcji zestawów danych (...).

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania opcji Ikona autora i zestawy danych.

  3. Wybierz pozycję Nowy zestaw danych.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania nowego zestawu danych dla magazynu w usłudze Azure Data Factory.

  4. W okienku po prawej stronie w wyszukiwaniu magazynu danych wprowadź "storage". Wybierz kafelek Azure Blob Storage i wybierz pozycję Kontynuuj.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania nowego magazynu danych blob w usłudze Azure Data Factory do etapu tymczasowego przechowywania.

  5. Wybierz format Tekst rozdzielany znakiem i wybierz Kontynuuj.

  6. W ustawieniach Właściwości:

    • W obszarze Połączona usługa wybierz połączoną usługę utworzoną w kroku 7.

    • W obszarze Ścieżka pliku wybierz kontener, który będzie ujściem procesu przejściowego, a następnie wybierz przycisk OK.

      Zrzut ekranu przedstawiający sposób konfigurowania właściwości zestawu danych magazynu dla usługi Snowflake w usłudze Azure Data Factory.

    • W ograniczniku wierszy wybierz pozycję Źródło wiersza (\n).

    • Zaznacz pole „Pierwszy wiersz jako nagłówek”.

    • Wybierz pozycję Zapisz.

      Zrzut ekranu przedstawiający sposób zapisywania konfiguracji delimitedText, która ma być używana jako ujście dla elementu Snowflake.

Krok 9: Konfigurowanie potoku

  1. W menu po lewej stronie wybierz pozycję Ikona autora .

  2. Wybierz Pipelines, a następnie wybierz menu z opcjami działań (...).

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania ikony autora i opcji Potok w celu skonfigurowania potoku do przekształcania danych w Snowflake.

  3. Wybierz Nowy pipeline.

    Zrzut ekranu pokazujący, jak wybrać nowy potok w usłudze Azure Data Factory do pozyskiwania danych z usługi Snowflake.

  4. Utwórz i skonfiguruj działania usługi Data Factory , które kopiują z usługi Snowflake do kontenera usługi Azure Storage:

    • Rozwiń sekcję Przenieś i przekształć , a następnie przeciągnij i upuść działanie Kopiuj dane na pustą kanwę edytora potoków.

      Zrzut ekranu przedstawiający sposób przeciągania i upuszczania działania Kopiowania danych na kanwie potoku w celu skopiowania danych z usługi Snowflake.

    • Otwórz kartę Ogólne . Zaakceptuj wartości domyślne, chyba że musisz dostosować wykonanie.

    • Na karcie Źródło wybierz tabelę Snowflake. Pozostaw pozostałe opcje z wartościami domyślnymi.

      Zrzut ekranu przedstawiający sposób konfigurowania źródła w potoku w celu zaimportowania danych z usługi Snowflake.

    • Na karcie Ujście :

      • Wybierz zestaw danych Storage DelimitedText utworzony w kroku 8.

      • W rozszerzeniu pliku dodaj .csv.

      • Pozostaw pozostałe opcje z wartościami domyślnymi.

        Zrzut ekranu przedstawiający sposób konfigurowania ujścia w potoku w celu przeniesienia danych do usługi Azure Storage z usługi Snowflake.

    • Wybierz pozycję Zapisz.

  5. Skonfiguruj działania kopiujące z usługi Azure Storage Blob do indeksu wyszukiwania:

    • Rozwiń sekcję Przenieś i transformuj, a następnie przeciągnij i upuść aktywność Kopiuj dane na pustą kanwę edytora procesu.

      Zrzut ekranu przedstawiający sposób przeciągania i upuszczania działania kopiowania danych na kanwie potoku w celu indeksowania z usługi Storage.

    • Na karcie Ogólne zaakceptuj wartości domyślne, chyba że musisz dostosować wykonanie.

    • Na karcie Źródło :

      • Wybierz zestaw danych Storage DelimitedText, utworzony w kroku 8.
      • W typie Ścieżka pliku wybierz Ścieżka pliku z symbolami wieloznacznymi.
      • Pozostaw wszystkie pozostałe pola z wartościami domyślnymi.

      Zrzut ekranu przedstawiający sposób konfigurowania źródła w potoku w celu zaimportowania danych z magazynu obiektów blob do indeksu usługi Azure Cognitive Search na potrzeby fazy przejściowej.

    • Na karcie Ujście wybierz indeks usługi Azure Cognitive Search. Pozostaw pozostałe opcje z wartościami domyślnymi.

      Zrzut ekranu przedstawiający sposób konfigurowania ujścia w potoku w celu importowania danych z magazynu obiektów blob do indeksu usługi Azure Cognitive Search jako ostatniego kroku z potoku.

    • Wybierz pozycję Zapisz.

Krok 10. Konfigurowanie kolejności działań

  1. W edytorze kanwy potoku wybierz mały zielony kwadrat na krawędzi kafelka działania potoku. Przeciągnij go do działania "Indeksy z konta magazynu do usługi Azure Cognitive Search", aby ustawić kolejność wykonywania.

  2. Wybierz pozycję Zapisz.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób łączenia czynności Pipeline, aby zapewnić kolejność wykonywania dla Snowflake.

Krok 11: Dodaj wyzwalacz potoku

  1. Wybierz Dodaj wyzwalacz, aby zaplanować uruchomienie potoku, a następnie wybierz Nowy/Edytuj.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób dodawania nowego wyzwalacza potoku w usłudze Data Factory do uruchamiania dla rozwiązania Snowflake.

  2. Z listy rozwijanej Wybierz wyzwalacz wybierz pozycję Nowy.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania nowego wyzwalacza dla potoku w usłudze Data Factory dla usługi Snowflake.

  3. Przejrzyj opcje wyzwalacza, aby uruchomić potok i wybierz przycisk OK.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób konfigurowania wyzwalacza w celu uruchomienia potoku w usłudze Data Factory dla rozwiązania Snowflake.

  4. Wybierz pozycję Zapisz.

  5. Wybierz pozycję Publikuj.

    Jak opublikować potok w usłudze Data Factory do przechwytywania danych w Snowflake i ich indeksowania.

Migrowanie potoku danych PostgreSQL

W tej sekcji wyjaśniono, jak skopiować dane z bazy danych PostgreSQL do indeksu usługi Azure Cognitive Search. Nie ma procesu bezpośredniego indeksowania z bazy danych PostgreSQL do usługi Azure Cognitive Search, więc ta sekcja zawiera etap pośredni, w którym kopiuje się zawartość bazy danych do kontenera obiektów blob usługi Azure Storage. Następnie zaindeksujesz z tego kontenera przejściowego przy użyciu potoku usługi Data Factory.

Krok 1. Konfigurowanie połączonej usługi PostgreSQL

  1. Zaloguj się do programu Azure Data Factory Studio przy użyciu konta platformy Azure.

  2. Wybierz usługę Data Factory i wybierz pozycję Kontynuuj.

  3. W menu po lewej stronie wybierz ikonę Zarządzaj .

    Jak wybrać ikonę Zarządzaj w usłudze Azure Data Factory.

  4. W obszarze Połączone usługi wybierz pozycję Nowy.

    Zrzut ekranu przedstawiający, jak wybrać Nową połączoną usługę w usłudze Azure Data Factory.

  5. W okienku po prawej stronie w wyszukiwaniu magazynu danych wprowadź "postgresql". Wybierz kafelek PostgreSQL reprezentujący miejsce, w którym znajduje się baza danych PostgreSQL (platforma Azure lub inne), a następnie wybierz pozycję Kontynuuj. W tym przykładzie baza danych PostgreSQL znajduje się na platformie Azure.

    Jak wybrać magazyn danych PostgreSQL dla połączonej usługi w usłudze Azure Data Factory.

  6. Wypełnij wartości dla Nowej połączonej usługi:

    • W obszarze Metoda wyboru konta wybierz pozycję Wprowadź ręcznie.

    • Na stronie Przegląd usługi Azure Database for PostgreSQL w witrynie Azure Portal wklej następujące wartości w odpowiednim polu:

      • Dodaj nazwę serwera do w pełni kwalifikowanej nazwy domeny.
      • Dodaj nazwę użytkownika administratora do nazwy użytkownika.
      • Dodaj bazę danych do nazwy bazy danych.
      • Wprowadź nazwę użytkownika i hasło administratora do nazwy użytkownika i hasła.
      • Wybierz pozycję Utwórz.

      Wybieranie ikony Zarządzanie w usłudze Azure Data Factory

Krok 2. Konfigurowanie zestawu danych PostgreSQL

  1. W menu po lewej stronie wybierz pozycję Ikona autora .

  2. Wybierz pozycję Zestawy danych, a następnie wybierz menu wielokropka akcji zestawów danych (...).

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania opcji Ikona autora i zestawy danych.

  3. Wybierz pozycję Nowy zestaw danych.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania nowego zestawu danych w usłudze Azure Data Factory.

  4. W okienku po prawej stronie w wyszukiwaniu magazynu danych wprowadź "postgresql". Wybierz kafelek Azure PostgreSQL. Wybierz pozycję Kontynuuj.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania magazynu danych PostgreSQL dla zestawu danych w usłudze Azure Data Factory.

  5. Wypełnij pola Ustaw wartości właściwości :

    • Wybierz połączoną usługę PostgreSQL utworzoną w kroku 1.

    • Wybierz tabelę, którą chcesz zaimportować/indeksować.

    • Wybierz przycisk OK.

      Zrzut ekranu przedstawiający sposób ustawiania właściwości bazy danych PostgreSQL dla zestawu danych w usłudze Azure Data Factory.

  6. Wybierz pozycję Zapisz.

Utwórz nowy indeks w usłudze Azure Cognitive Search z tym samym schematem co ten, który jest używany dla danych PostgreSQL.

Można ponownie zastosować indeks, którego obecnie używasz dla łącznika PostgreSQL Power Connector. W witrynie Azure Portal znajdź indeks, a następnie wybierz pozycję Definicja indeksu (JSON). Wybierz definicję i skopiuj ją do treści nowego żądania indeksu.

Zrzut ekranu przedstawiający sposób kopiowania istniejącej konfiguracji JSON indeksu usługi Azure Cognitive Search.

Krok 4. Konfigurowanie połączonej usługi Azure Cognitive Search

  1. W menu po lewej stronie wybierz ikonę Zarządzaj .

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania ikony Zarządzanie w usłudze Azure Data Factory w celu połączenia usługi.

  2. W obszarze Połączone usługi wybierz pozycję Nowy.

    Zrzut ekranu przedstawiający, jak wybrać opcję Nowa połączona usługa w usłudze Azure Data Factory.

  3. W panelu po prawej stronie w wyszukiwarce magazynu danych wpisz "search". Wybierz kafelek Azure Search i wybierz pozycję Kontynuuj.

    Zrzut ekranu pokazujący, jak wybrać nową połączoną wyszukiwarkę w usłudze Azure Data Factory.

  4. Wypełnij wartości Nowej połączonej usługi:

    • Wybierz subskrypcję platformy Azure, w której znajduje się usługa Azure Cognitive Search.
    • Wybierz usługę Azure Cognitive Search, która zawiera indeksator łącznika Power Query.
    • Wybierz pozycję Utwórz.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania nowej połączonej usługi wyszukiwania w usłudze Azure Data Factory z jej właściwościami do zaimportowania z bazy danych PostgreSQL.

Krok 5. Konfigurowanie zestawu danych usługi Azure Cognitive Search

  1. W menu po lewej stronie wybierz pozycję Ikona autora .

  2. Wybierz pozycję Zestawy danych, a następnie wybierz menu wielokropka akcji zestawów danych (...).

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania opcji Ikona autora i zestawy danych.

  3. Wybierz pozycję Nowy zestaw danych.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania nowego zestawu danych w usłudze Azure Data Factory.

  4. W panelu po prawej stronie w wyszukiwarce magazynu danych wpisz "search". Wybierz kafelek Azure Search i wybierz pozycję Kontynuuj.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania usługi Azure Cognitive Search dla zestawu danych w usłudze Azure Data Factory.

  5. W Ustawieniach właściwości:

    • Wybierz połączoną usługę utworzoną dla usługi Azure Cognitive Search w kroku 4.

    • Wybierz indeks utworzony w ramach kroku 3.

    • Wybierz przycisk OK.

      Zrzut ekranu przedstawiający sposób wypełniania opcji Ustaw właściwości dla zestawu danych wyszukiwania.

  6. Wybierz pozycję Zapisz.

Krok 6. Konfigurowanie połączonej usługi Azure Blob Storage

  1. Z menu po lewej stronie wybierz ikonę Zarządzaj.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania ikony Zarządzanie w usłudze Azure Data Factory w celu połączenia usługi.

  2. W obszarze Połączone usługi wybierz pozycję Nowy.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania nowej usługi połączenia w Azure Data Factory.

  3. W okienku po prawej stronie w wyszukiwaniu magazynu danych wprowadź "storage". Wybierz kafelek Azure Blob Storage i wybierz pozycję Kontynuuj.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania nowego magazynu danych

  4. Wypełnij pola Wartości nowej połączonej usługi :

    • Wybierz typ uwierzytelniania: SAS URI. Tylko ta metoda może służyć do importowania danych z bazy danych PostgreSQL do usługi Azure Blob Storage.

    • Wygeneruj adres URL SAS dla konta magazynu, którego będziesz używać do etapowania, i skopiuj Adres URL SAS obiektu Blob do pola Adres URL SAS.

    • Wybierz pozycję Utwórz.

      Zrzut ekranu przedstawiający sposób wypełniania formularza Nowa połączona usługa wyszukiwania w usłudze Azure Data Factory z jego właściwościami do importowania z bazy danych PostgreSQL.

Krok 7. Konfigurowanie zestawu danych magazynu

  1. W menu po lewej stronie wybierz pozycję Ikona autora .

  2. Wybierz pozycję Zestawy danych, a następnie wybierz menu wielokropka akcji zestawów danych (...).

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania opcji Ikona autora i zestawy danych.

  3. Wybierz pozycję Nowy zestaw danych.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania nowego zestawu danych w usłudze Azure Data Factory.

  4. W okienku po prawej stronie w wyszukiwaniu magazynu danych wprowadź "storage". Wybierz kafelek Azure Blob Storage i wybierz pozycję Kontynuuj.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania nowego magazynu danych usługi Blob Storage w usłudze Azure Data Factory.

  5. Wybierz format rozdzielanego tekstu i wybierz Kontynuuj.

  6. W ograniczniku wierszy wybierz pozycję Źródło wiersza (\n).

  7. Zaznacz pole „Pierwszy wiersz jako nagłówek”.

  8. Wybierz pozycję Zapisz.

    Zrzut ekranu przedstawiający opcje importowania danych do obiektu blob usługi Azure Storage.

Skonfiguruj potok

  1. W menu po lewej stronie wybierz pozycję Ikona autora .

  2. Wybierz pozycję Potoki, a następnie wybierz menu z wielokropkiem dla działań potoków (...).

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania opcji Ikona autora i Potoki.

  3. Wybierz Nowy pipeline.

    Zrzut ekranu przedstawiający, jak wybrać nowy pipeline w usłudze Azure Data Factory.

  4. Utwórz i skonfiguruj działania usługi Data Factory , które kopiują z bazy danych PostgreSQL do kontenera usługi Azure Storage.

    • Rozwiń sekcję Przenieś i przekształć, a następnie przeciągnij i upuść akcję Kopiuj dane na pustą kanwę edytora potoków.

      Zrzut ekranu przedstawiający sposób przeciągania i upuszczania w usłudze Azure Data Factory w celu skopiowania danych z bazy danych PostgreSQL.

    • Otwórz kartę Ogólne , zaakceptuj wartości domyślne, chyba że musisz dostosować wykonanie.

    • Na karcie Źródło wybierz tabelę PostgreSQL. Pozostaw pozostałe opcje z wartościami domyślnymi.

      Zrzut ekranu przedstawiający sposób konfigurowania źródła do importowania danych z bazy danych PostgreSQL do obiektu blob usługi Azure Storage w fazie przejściowej.

    • Na zakładce Sink :

      • Wybierz zestaw danych Storage DelimitedText PostgreSQL skonfigurowany w kroku 7.

      • W sekcji Rozszerzenie pliku dodaj .csv

      • Pozostaw pozostałe opcje z wartościami domyślnymi.

        Zrzut ekranu przedstawiający sposób konfigurowania ujścia w celu importowania danych z bazy danych PostgreSQL do obiektu blob usługi Azure Storage.

    • Wybierz pozycję Zapisz.

  5. Skonfiguruj działania kopiujące z usługi Azure Storage do indeksu wyszukiwania:

    • Rozwiń sekcję Przenieś i przekształć , a następnie przeciągnij i upuść działanie Kopiuj dane na pustą kanwę edytora potoków.

      Zrzut ekranu przedstawiający sposób przeciągania i upuszczania w usłudze Azure Data Factory w celu skonfigurowania działania kopiowania.

    • Na karcie Ogólne pozostaw wartości domyślne, chyba że musisz dostosować wykonanie.

    • Na karcie Źródło :

      • Wybierz zestaw danych źródła przechowywania skonfigurowany w kroku 7.
      • W polu Typ ścieżki pliku wybierz Ścieżka pliku z symbolem wieloznacznym.
      • Pozostaw wszystkie pozostałe pola z wartościami domyślnymi.

      Zrzut ekranu przedstawiający sposób konfigurowania źródła do indeksowania z usługi Storage do indeksu usługi Azure Cognitive Search.

    • Na karcie Odbiornik, wybierz indeks usługi Azure Cognitive Search. Pozostaw pozostałe opcje z wartościami domyślnymi.

      Zrzut ekranu przedstawiający sposób konfigurowania ujścia na potrzeby indeksowania z usługi Storage do indeksu usługi Azure Cognitive Search.

    • Wybierz pozycję Zapisz.

Krok 9. Konfigurowanie kolejności działań

  1. W edytorze kanwy potoku wybierz mały zielony kwadrat na krawędzi działania potoku. Przeciągnij go do działania "Indeksy z konta magazynu do usługi Azure Cognitive Search", aby ustawić kolejność wykonywania.

  2. Wybierz pozycję Zapisz.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób konfigurowania kolejności działań w potoku dla odpowiedniego wykonania.

Krok 10: Dodaj wyzwalacz pipeline'u

  1. Wybierz Dodaj wyzwalacz, aby zaplanować uruchomienie potoku, a następnie wybierz Nowy/Edytuj.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób dodawania nowego wyzwalacza dla potoku w usłudze Data Factory.

  2. Z listy rozwijanej Wybierz wyzwalacz wybierz pozycję Nowy.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób wybierania nowego wyzwalacza dla potoku w usłudze Data Factory.

  3. Przejrzyj opcje wyzwalacza, aby uruchomić potok i wybierz OK.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób konfigurowania wyzwalacza w celu uruchomienia potoku w Data Factory.

  4. Wybierz pozycję Zapisz.

  5. Wybierz pozycję Publikuj.

    Zrzut ekranu przedstawiający sposób publikowania potoku w usłudze Data Factory dla kopii danych PostgreSQL.

Treści archiwalne dla łącznika Power Query w wersji zapoznawczej

Łącznik Power Query jest używany z indeksatorem wyszukiwania do automatyzowania pozyskiwania danych z różnych źródeł danych, w tym tych z innych dostawców chmury. Używa dodatku Power Query do pobierania danych.

Źródła danych obsługiwane w wersji zapoznawczej obejmują:

  • Amazon Redshift
  • Elasticsearch
  • PostgreSQL
  • Obiekty Salesforce
  • Raporty Salesforce
  • Smartsheet
  • Śnieżynka

Obsługiwane funkcje

Łączniki Power Query są używane w indeksatorach. Indeksator w usłudze Azure Cognitive Search to przeszukiwarka, która wyodrębnia przeszukiwalne dane i metadane z zewnętrznego źródła danych i wypełnia indeks na podstawie mapowań między indeksem a źródłem danych. Takie podejście jest czasami określane jako "model ściągania", ponieważ usługa ściąga dane bez konieczności pisania kodu, który dodaje dane do indeksu. Indeksatory umożliwiają użytkownikom indeksowanie zawartości ze źródła danych bez konieczności pisania własnego modelu przeszukiwania lub wypychania.

Indeksatory odwołujące się do źródeł danych Power Query mają taki sam poziom wsparcia dla zestawów umiejętności, harmonogramów, logiki wykrywania zmian o wysokim poziomie oraz większości parametrów obsługiwanych przez innych indeksatorów.

Wymagania wstępne

Chociaż nie można już używać tej funkcji, miały następujące wymagania w wersji zapoznawczej:

  • Usługa Azure Cognitive Search w obsługiwanym regionie.

  • Rejestracja w wersji zapoznawczej. Ta funkcja musi być włączona w zapleczu.

  • Konto usługi Azure Blob Storage używane jako pośrednik do przetwarzania danych. Dane będą przepływać ze źródła danych, a następnie do usługi Blob Storage, a następnie do indeksu. To wymaganie występuje tylko w początkowej ograniczonej wersji zapoznawczej.

Dostępność regionalna

Wersja zapoznawcza była dostępna tylko w usługach wyszukiwania w następujących regionach:

  • Centralna część USA
  • Wschodnie USA
  • Wschodnie stany USA 2
  • Północno-środkowe stany USA
  • Europa Północna
  • Południowo-centralna część USA
  • Zachodnio-środkowe stany USA
  • Zachodnia Europa
  • Zachodnie stany USA
  • Zachodnie stany USA 2

Ograniczenia wersji zapoznawczej

W tej sekcji opisano ograniczenia specyficzne dla bieżącej wersji zapoznawczej.

  • Ściąganie danych binarnych ze źródła danych nie jest obsługiwane.

  • Sesja debugowania nie jest obsługiwana.

Wprowadzenie do korzystania z witryny Azure Portal

Portal Azure zapewnia obsługę łączników Power Query. Dzięki próbkowaniu danych i odczytywaniu metadanych w kontenerze kreator importu danych w usłudze Azure Cognitive Search może utworzyć domyślny indeks, mapować pola źródłowe na pola indeksu docelowego i załadować indeks w ramach jednej operacji. W zależności od rozmiaru i złożoności danych źródłowych można mieć operacyjny indeks wyszukiwania pełnotekstowego w ciągu kilku minut.

W poniższym filmie wideo pokazano, jak skonfigurować łącznik Power Query w usłudze Azure Cognitive Search.

Krok 1. Przygotowywanie danych źródłowych

Upewnij się, że źródło danych zawiera dane. Kreator importu danych odczytuje metadane i wykonuje próbkowanie danych, aby wywnioskować schemat indeksu, a także ładuje dane z Twojego źródła danych. Jeśli brakuje danych, kreator zatrzyma się i zwróci błąd.

Krok 2 – Uruchom kreatora importu danych

Po zatwierdzeniu do wersji demonstracyjnej, zespół usługi Azure Cognitive Search udostępni link do portalu Azure, który używa flagi funkcji, aby uzyskać dostęp do łączników Power Query. Otwórz tę stronę i uruchom kreatora na pasku poleceń na stronie usługi Azure Cognitive Search, wybierając pozycję Importuj dane.

Krok 3. Wybieranie źródła danych

Istnieje kilka źródeł danych, z których można ściągać dane przy użyciu tej wersji zapoznawczej. Wszystkie źródła danych korzystające z dodatku Power Query będą zawierać na kafelku tekst "Powered By Power Query". Wybierz źródło danych.

Zrzut ekranu przedstawiający stronę Wybieranie źródła danych.

Po wybraniu źródła danych wybierz pozycję Dalej: Skonfiguruj dane , aby przejść do następnej sekcji.

Krok 4. Konfigurowanie danych

W tym kroku skonfigurujesz połączenie. Każde źródło danych będzie wymagać różnych informacji. W przypadku kilku źródeł danych dokumentacja dodatku Power Query zawiera bardziej szczegółowe informacje na temat nawiązywania połączenia z danymi.

Po podaniu poświadczeń połączenia wybierz pozycję Dalej.

Krok 5. Wybieranie danych

Kreator importu wyświetli podgląd różnych tabel, które są dostępne w źródle danych. W tym kroku sprawdzisz jedną tabelę zawierającą dane, które chcesz zaimportować do indeksu.

Zrzut ekranu przedstawiający podgląd danych.

Po wybraniu tabeli wybierz pozycję Dalej.

Krok 6. Przekształcanie danych (opcjonalnie)

Łączniki dodatku Power Query zapewniają rozbudowane środowisko interfejsu użytkownika, które umożliwia manipulowanie danymi, dzięki czemu możesz wysyłać odpowiednie dane do indeksu. Możesz usunąć kolumny, filtrować wiersze i wiele innych.

Nie jest wymagane przekształcenie danych przed zaimportowaniem ich do usługi Azure Cognitive Search.

Zrzut ekranu przedstawiający stronę Transformacja danych.

Aby uzyskać więcej informacji na temat przekształcania danych za pomocą dodatku Power Query, zobacz Używanie dodatku Power Query w programie Power BI Desktop.

Po przekształceniu danych wybierz pozycję Dalej.

Krok 7. Dodawanie usługi Azure Blob Storage

Wersja zapoznawcza łącznika Power Query wymaga obecnie podania konta magazynu obiektów blob. Ten krok istnieje tylko w kontrolowanej początkowej wersji zapoznawczej. To konto magazynu obiektów blob będzie służyć jako magazyn tymczasowy dla danych, które przechodzą ze źródła danych do indeksu usługi Azure Cognitive Search.

Zalecamy podanie parametrów połączenia konta magazynu z pełnym dostępem:

{ "connectionString" : "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<your storage account>;AccountKey=<your account key>;" }

Ciag połączenia można uzyskać z portalu Azure, przechodząc do bloku > Ustawienia > Klucze (dla klasycznych kont magazynowych) lub > Ustawienia Klucze dostępu (dla kont magazynowych dla Azure Resource Manager).

Po podaniu nazwy źródła danych i parametrów połączenia wybierz pozycję "Dalej: Dodaj umiejętności poznawcze (opcjonalnie)".

Krok 8. Dodawanie umiejętności poznawczych (opcjonalnie)

Wzbogacanie sztucznej inteligencji to rozszerzenie indeksatorów, które mogą służyć do zwiększenia możliwości wyszukiwania zawartości.

Możesz dodać wszelkie wzbogacenia, które przynoszą korzyść do twojego scenariusza. Po zakończeniu wybierz pozycję Dalej: Dostosuj indeks docelowy.

Krok 9. Dostosowywanie indeksu docelowego

Na stronie Indeks powinna zostać wyświetlona lista pól z typem danych i serią pól wyboru do ustawiania atrybutów indeksu. Kreator może wygenerować listę pól na podstawie metadanych i próbkować dane źródłowe.

Atrybuty można wybierać zbiorczo, zaznaczając pole wyboru w górnej części kolumny atrybutów. Wybierz opcje Możliwe do pobrania i Wyszukiwanie dla każdego pola, które powinno zostać zwrócone do aplikacji klienckiej i podlegać pełnotekstowemu przetwarzaniu wyszukiwania. Zauważysz, że liczby całkowite nie są pełnym tekstem ani wyszukiwaniem rozmytym (liczby są oceniane dosłownie i są często przydatne w filtrach).

Aby uzyskać więcej informacji, zapoznaj się z opisem atrybutów indeksu i analizatorów języka.

Pośmiń chwilę na przejrzenie wybranych opcji. Po uruchomieniu kreatora zostaną utworzone fizyczne struktury danych i nie będzie można edytować większości właściwości tych pól bez porzucania i ponownego tworzenia wszystkich obiektów.

Zrzut ekranu strony

Po zakończeniu wybierz pozycję Dalej: Utwórz indeksator.

Krok 10 . Tworzenie indeksatora

Ostatni krok powoduje utworzenie indeksatora. Nadanie nazwy indeksatorowi umożliwia mu istnienie jako zasobu autonomicznego, który można zaplanować i zarządzać nim niezależnie od obiektu indeksu i źródła danych utworzonego w tej samej sekwencji kreatora.

Dane wyjściowe kreatora importu danych to indeksator, który przeszukuje źródło danych i importuje wybrane dane do indeksu w usłudze Azure Cognitive Search.

Podczas tworzenia indeksatora możesz opcjonalnie uruchomić indeksator zgodnie z harmonogramem i dodać wykrywanie zmian. Aby dodać wykrywanie zmian, należy wyznaczyć kolumnę "znacznik maksymalnego poziomu".

Zrzut ekranu przedstawiający stronę Tworzenie indeksatora.

Po zakończeniu wypełniania tej strony wybierz pozycję Prześlij.

Zasady wykrywania zmian znacznika górnego limitu wody

Ta polityka wykrywania zmian opiera się na kolumnie "high water mark," przechwytującej wersję lub czas ostatniej aktualizacji wiersza.

Wymagania

  • Wszystkie wstawki określają wartość kolumny.
  • Wszystkie aktualizacje elementu również zmieniają wartość kolumny.
  • Wartość tej kolumny jest zwiększana przy każdym wstawieniu lub aktualizacji.

Nieobsługiwane nazwy kolumn

Nazwy pól w indeksie usługi Azure Cognitive Search muszą spełniać określone wymagania. Jednym z tych wymagań jest to, że niektóre znaki, takie jak "/", nie są dozwolone. Jeśli nazwa kolumny w bazie danych nie spełnia tych wymagań, wykrywanie schematu indeksu nie rozpozna kolumny jako prawidłowej nazwy pola i nie zobaczysz tej kolumny na liście jako sugerowanego pola dla indeksu. Zwykle użycie mapowań pól rozwiązuje ten problem, ale mapowania pól nie są obsługiwane w portalu.

Aby indeksować zawartość z kolumny w tabeli, która ma nieobsługiwaną nazwę pola, zmień nazwę kolumny w fazie "Przekształć dane" procesu importowania danych. Możesz na przykład zmienić nazwę kolumny o nazwie "Kod rozliczeniowy/Kod pocztowy" na "kod pocztowy". Zmieniając nazwę kolumny, wykrywanie schematu indeksu rozpozna je jako prawidłową nazwę pola i doda je jako sugestię do definicji indeksu.

Następne kroki

W tym artykule wyjaśniono, jak ściągać dane przy użyciu łączników dodatku Power Query. Ponieważ ta funkcja w wersji zapoznawczej została wycofana, wyjaśniono również, jak migrować istniejące rozwiązania do obsługiwanego scenariusza.

Aby dowiedzieć się więcej o indeksatorach, zobacz Indeksatory w usłudze Azure Cognitive Search.

  • Ostatnia aktualizacja o