Több tábla tömeges másolása az Azure Data Factory használatával a PowerShell használatával

A következőkre vonatkozik: Azure Data Factory Azure Synapse Analytics

Ez az oktatóanyag bemutatja , hogy több táblát másol az Azure SQL Database-ből az Azure Synapse Analyticsbe. A minta egyéb másolási forgatókönyvek esetén is alkalmazható. Például táblák másolására az SQL Serverről/Oracle-ből az Azure SQL Database-be/Data Warehouse-ba/Azure Blobba, vagy különböző elérési utak másolására a Blobból Azure SQL Database-táblákba.

Az oktatóanyag a következő főbb lépésekből áll:

Az oktatóanyag az Azure PowerShellt használja. Az adat-előállítók egyéb eszközökkel/SDK-kkal való létrehozásával kapcsolatban lásd rövid útmutatóinkat.

Teljes körű munkafolyamat

Ebben a forgatókönyvben az Azure SQL Database-ben számos táblát szeretnénk másolni az Azure Synapse Analyticsbe. A következők a folyamatokban végbemenő munkafolyamat lépései logikai sorrendben:

• Az első folyamat megkeresi azoknak a tábláknak a listáját, amelyeket át kell másolni a fogadó adattárakba. Másik megoldásként fenntarthat egy metaadattáblát, amely felsorolja az összes, a fogadó adattárba másolandó táblát. A folyamat ezután elindít egy másik folyamatot, amely végigiterál az adatbázis összes tábláján, és elvégzi az adatmásolási műveletet.
• A második folyamat hajtja végre a tényleges másolást. A táblák listáját használja paraméterként. A lista minden táblája esetében másolja az Azure SQL Database adott táblát a megfelelő táblába az Azure Synapse Analyticsben a Blob Storage és a PolyBase szakaszos másolásával a legjobb teljesítmény érdekében. Ebben a példában az első folyamat a táblák listáját adja át a paraméter értékeként.

Ha még nincs Azure-előfizetése, kezdés előtt hozzon létre egy ingyenes fiókot.

Előfeltételek

• Azure PowerShell. Kövesse az Azure PowerShell telepítését és konfigurálását ismertető cikkben szereplő utasításokat.
• Egy Azure Storage-fiók. Az Azure Storage-fiók a tömeges másolási műveletben átmeneti blobtárolóként működik.
• Azure SQL Database Ez az adatbázis tartalmazza a forrásadatokat.
• Azure Synapse Analytics. Ez az adattárház tárolja az SQL Database-ből átmásolt adatokat.

Az SQL Database és az Azure Synapse Analytics előkészítése

A forrás Azure SQL Database előkészítése:

Adatbázis létrehozása az Adventure Works LT-mintaadatokkal az SQL Database-ben az Adatbázis létrehozása az Azure SQL Database-ben című cikk alapján. Ez az oktatóanyag az összes táblát átmásolja ebből a mintaadatbázisból az Azure Synapse Analyticsbe.

A fogadó Azure Synapse Analytics előkészítése:

1. Ha nem rendelkezik Azure Synapse Analytics-munkaterülettel, a létrehozás lépéseit az Azure Synapse Analytics használatának első lépéseit ismertető cikkben találja.

2. Hozzon létre megfelelő táblázatsémákat az Azure Synapse Analyticsben. A későbbiekben az Azure Data Factory segítségével fogja áttelepíteni/másolni az adatokat.

Az SQL Server elérésének engedélyezése az Azure-szolgáltatások számára

Az SQL Database és az Azure Synapse Analytics esetében is engedélyezze az Azure-szolgáltatások számára az SQL Server elérését. Győződjön meg arról, hogy az Azure-szolgáltatásokhoz való hozzáférés engedélyezése beállítás be van kapcsolva a kiszolgálóhoz. Ezzel a beállítással a Data Factory szolgáltatás adatokat olvashat az Azure SQL Database-ből, és adatokat írhat az Azure Synapse Analyticsbe. A beállítás ellenőrzéséhez és bekapcsolásához hajtsa végre a következő lépéseket:

1. Kattintson a Minden szolgáltatás elemre a bal oldalon, majd az SQL-kiszolgálók elemre.
2. Válassza ki a kiszolgálót, és kattintson a BEÁLLÍTÁSOK területen a Tűzfal elemre.
3. A Tűzfalbeállítások lapon kattintson a BE kapcsolóra az Azure-szolgáltatások hozzáférésének engedélyezése beállítás mellett.

Adat-előállító létrehozása

1. Indítsa el a PowerShellt. Az Azure PowerShellt hagyja megnyitva az oktatóanyag végéig. Ha bezárja és újra megnyitja a programot, akkor újra le kell futtatnia a parancsokat.

   Futtassa a következő parancsot, és adja meg az Azure Portalra való bejelentkezéshez használt felhasználónevet és jelszót.

   Connect-AzAccount
   

   Futtassa a következő parancsot a fiókhoz tartozó előfizetések megtekintéséhez.

   Get-AzSubscription
   

   Futtassa a következő parancsot a használni kívánt előfizetés kiválasztásához. Cserélje le a SubscriptionId kifejezést az Azure-előfizetés azonosítójára:

   Select-AzSubscription -SubscriptionId "<SubscriptionId>"
   

2. Futtassa a Set-AzDataFactoryV2 parancsmagot egy adat-előállító létrehozásához. A parancs végrehajtása előtt cserélje le a helyőrzőket a saját értékeire.

   $resourceGroupName = "<your resource group to create the factory>"
   $dataFactoryName = "<specify the name of data factory to create. It must be globally unique.>"
   Set-AzDataFactoryV2 -ResourceGroupName $resourceGroupName -Location "East US" -Name $dataFactoryName
   

   Vegye figyelembe az alábbiakat:

   • Az Azure data factory nevének globálisan egyedinek kell lennie. Ha a következő hibaüzenetet kapja, módosítsa a nevet, majd próbálkozzon újra.

     The specified Data Factory name 'ADFv2QuickStartDataFactory' is already in use. Data Factory names must be globally unique.
     

   • Data Factory-példányok létrehozásához az Azure-előfizetés közreműködőjének vagy rendszergazdájának kell lennie.

   • Azon Azure-régiók megtekintéséhez, amelyekben jelenleg elérhető a Data Factory, a következő lapon válassza ki az Önt érdeklő régiókat, majd bontsa ki az Elemzés részt, és keresse meg a Data Factory: Elérhető termékek régiók szerint szakaszt. Az adat-előállítók által használt adattárak (Azure Storage, Azure SQL Database stb.) és számítási erőforrások (HDInsight stb.) más régiókban is lehetnek.

Társított szolgáltatások létrehozása

Ebben az oktatóanyagban létrehoz három társított szolgáltatást a forrás, a fogadó és az átmeneti blobhoz, beleértve az adattárakkal való kapcsolatot:

A forrás Azure SQL Database-beli társított szolgáltatás létrehozása

1. Hozzon létre egy AzureSqlDatabaseLinkedService.json nevű JSON-fájlt a C:\ADFv2TutorialBulkCopy mappában a következő tartalommal: (Ha még nem létezik, hozza létre az ADFv2TutorialBulkCopy nevű mappát.)

   Fontos

   A fájl mentése előtt cserélje le <a kiszolgálónevet>, <az adatbázisnevet>, <a felhasználónév>@<kiszolgálónevet> és <a jelszót> az Azure SQL Database értékeire.

   {
       "name": "AzureSqlDatabaseLinkedService",
       "properties": {
           "type": "AzureSqlDatabase",
           "typeProperties": {
               "connectionString": "Server=tcp:<servername>.database.windows.net,1433;Database=<databasename>;User ID=<username>@<servername>;Password=<password>;Trusted_Connection=False;Encrypt=True;Connection Timeout=30"
           }
       }
   }
   

2. Az Azure PowerShellben váltson az ADFv2TutorialBulkCopy mappára.

3. Futtassa a Set-AzDataFactoryV2LinkedService parancsmagot a társított szolgáltatás létrehozásához: AzureSqlDatabaseLinkedService.

   Set-AzDataFactoryV2LinkedService -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "AzureSqlDatabaseLinkedService" -File ".\AzureSqlDatabaseLinkedService.json"
   

   Itt látható a minta kimenete:

   LinkedServiceName : AzureSqlDatabaseLinkedService
   ResourceGroupName : <resourceGroupName>
   DataFactoryName   : <dataFactoryName>
   Properties        : Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Models.AzureSqlDatabaseLinkedService
   

A fogadó Azure Synapse Analytics társított szolgáltatásának létrehozása

1. Hozzon létre egy AzureSqlDWLinkedService.json nevű JSON-fájlt a C:\ADFv2TutorialBulkCopy mappában a következő tartalommal:

   Fontos

   A fájl mentése előtt cserélje le <a kiszolgálónevet>, <az adatbázisnevet>, <a felhasználónév>@<kiszolgálónevet> és <a jelszót> az Azure SQL Database értékeire.

   {
       "name": "AzureSqlDWLinkedService",
       "properties": {
           "type": "AzureSqlDW",
           "typeProperties": {
               "connectionString": "Server=tcp:<servername>.database.windows.net,1433;Database=<databasename>;User ID=<username>@<servername>;Password=<password>;Trusted_Connection=False;Encrypt=True;Connection Timeout=30"
           }
       }
   }
   

2. Az AzureSqlDWLinkedService társított szolgáltatás létrehozásához futtassa a Set-AzDataFactoryV2LinkedService parancsmagot.

   Set-AzDataFactoryV2LinkedService -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "AzureSqlDWLinkedService" -File ".\AzureSqlDWLinkedService.json"
   

   Itt látható a minta kimenete:

   LinkedServiceName : AzureSqlDWLinkedService
   ResourceGroupName : <resourceGroupName>
   DataFactoryName   : <dataFactoryName>
   Properties        : Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Models.AzureSqlDWLinkedService
   

Az átmeneti Azure Storage-beli társított szolgáltatás létrehozása

Ebben az oktatóanyagban a jobb másolási teljesítmény érdekében az Azure Blob Storage-ot átmeneti területként használja a PolyBase engedélyezéséhez.

1. Hozzon létre egy AzureStorageLinkedService.json nevű JSON-fájlt a C:\ADFv2TutorialBulkCopy mappában a következő tartalommal:

   Fontos

   A fájl mentése előtt az <accountName> és az <accountKey> kifejezést cserélje le az Azure Storage-fiók nevére és kulcsára.

   {
       "name": "AzureStorageLinkedService",
       "properties": {
           "type": "AzureStorage",
           "typeProperties": {
               "connectionString": "DefaultEndpointsProtocol=https;AccountName=<accountName>;AccountKey=<accountKey>"
           }
       }
   }
   

2. Az AzureStorageLinkedService társított szolgáltatás létrehozásához futtassa a Set-AzDataFactoryV2LinkedService parancsmagot.

   Set-AzDataFactoryV2LinkedService -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "AzureStorageLinkedService" -File ".\AzureStorageLinkedService.json"
   

   Itt látható a minta kimenete:

   LinkedServiceName : AzureStorageLinkedService
   ResourceGroupName : <resourceGroupName>
   DataFactoryName   : <dataFactoryName>
   Properties        : Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Models.AzureStorageLinkedService
   

Adatkészletek létrehozása

Ebben az oktatóanyagban létrehozza a forrás és a fogadó adatkészletet, amelyek megadják az adatok tárolásának helyét:

Adatkészlet létrehozása a forrás SQL-adatbázishoz

1. Hozzon létre egy AzureSqlDatabaseDataset.json nevű JSON-fájlt a C:\ADFv2TutorialBulkCopy mappában a következő tartalommal. A „tableName” egy helyőrző, mivel később, a másolási tevékenység során az SQL-lekérdezést fogja használni az adatok lekéréséhez.

   {
       "name": "AzureSqlDatabaseDataset",
       "properties": {
           "type": "AzureSqlTable",
           "linkedServiceName": {
               "referenceName": "AzureSqlDatabaseLinkedService",
               "type": "LinkedServiceReference"
           },
           "typeProperties": {
               "tableName": "dummy"
           }
       }
   }
   

2. Az adatkészlet létrehozásához futtassa a Set-AzDataFactoryV2Dataset parancsmagot az AzureSqlDatabaseDataset parancsmaggal.

   Set-AzDataFactoryV2Dataset -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "AzureSqlDatabaseDataset" -File ".\AzureSqlDatabaseDataset.json"
   

   Itt látható a minta kimenete:

   DatasetName       : AzureSqlDatabaseDataset
   ResourceGroupName : <resourceGroupname>
   DataFactoryName   : <dataFactoryName>
   Structure         :
   Properties        : Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Models.AzureSqlTableDataset
   

Adatkészlet létrehozása a fogadó Azure Synapse Analyticshez

1. Hozzon létre egy AzureSqlDWDataset.json nevű JSON-fájlt a C:\ADFv2TutorialBulkCopy mappában a következő tartalommal: A „tableName” paraméterként van beállítva. A másolási tevékenység, amely erre az adatkészletre hivatkozik, később át fogja adni a tényleges értéket az adatkészletnek.

   {
       "name": "AzureSqlDWDataset",
       "properties": {
           "type": "AzureSqlDWTable",
           "linkedServiceName": {
               "referenceName": "AzureSqlDWLinkedService",
               "type": "LinkedServiceReference"
           },
           "typeProperties": {
               "tableName": {
                   "value": "@{dataset().DWTableName}",
                   "type": "Expression"
               }
           },
           "parameters":{
               "DWTableName":{
                   "type":"String"
               }
           }
       }
   }
   

2. Az adatkészlet létrehozásához futtassa a Set-AzDataFactoryV2Dataset parancsmagot az AzureSqlDWDataset parancsmaggal.

   Set-AzDataFactoryV2Dataset -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "AzureSqlDWDataset" -File ".\AzureSqlDWDataset.json"
   

   Itt látható a minta kimenete:

   DatasetName       : AzureSqlDWDataset
   ResourceGroupName : <resourceGroupname>
   DataFactoryName   : <dataFactoryName>
   Structure         :
   Properties        : Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Models.AzureSqlDwTableDataset
   

Folyamatok létrehozása

Ebben az oktatóanyagban két folyamatot hoz létre:

Az „IterateAndCopySQLTables” folyamat létrehozása

Ez a folyamat a táblák listáját használja paraméterként. A listában szereplő összes tábla adatait az Azure SQL Database-ben lévő táblából az Azure Synapse Analyticsbe másolja a szakaszos másolás és a PolyBase használatával.

1. Hozzon létre egy IterateAndCopySQLTables.json nevű JSON-fájlt a C:\ADFv2TutorialBulkCopy mappában a következő tartalommal:

   {
       "name": "IterateAndCopySQLTables",
       "properties": {
           "activities": [
               {
                   "name": "IterateSQLTables",
                   "type": "ForEach",
                   "typeProperties": {
                       "isSequential": "false",
                       "items": {
                           "value": "@pipeline().parameters.tableList",
                           "type": "Expression"
                       },
                       "activities": [
                           {
                               "name": "CopyData",
                               "description": "Copy data from Azure SQL Database to Azure Synapse Analytics",
                               "type": "Copy",
                               "inputs": [
                                   {
                                       "referenceName": "AzureSqlDatabaseDataset",
                                       "type": "DatasetReference"
                                   }
                               ],
                               "outputs": [
                                   {
                                       "referenceName": "AzureSqlDWDataset",
                                       "type": "DatasetReference",
                                       "parameters": {
                                           "DWTableName": "[@{item().TABLE_SCHEMA}].[@{item().TABLE_NAME}]"
                                       }
                                   }
                               ],
                               "typeProperties": {
                                   "source": {
                                       "type": "SqlSource",
                                       "sqlReaderQuery": "SELECT * FROM [@{item().TABLE_SCHEMA}].[@{item().TABLE_NAME}]"
                                   },
                                   "sink": {
                                       "type": "SqlDWSink",
                                       "preCopyScript": "TRUNCATE TABLE [@{item().TABLE_SCHEMA}].[@{item().TABLE_NAME}]",
                                       "allowPolyBase": true
                                   },
                                   "enableStaging": true,
                                   "stagingSettings": {
                                       "linkedServiceName": {
                                           "referenceName": "AzureStorageLinkedService",
                                           "type": "LinkedServiceReference"
                                       }
                                   }
                               }
                           }
                       ]
                   }
               }
           ],
           "parameters": {
               "tableList": {
                   "type": "Object"
               }
           }
       }
   }
   

2. A folyamat létrehozásához: IterateAndCopySQLTables, futtassa a Set-AzDataFactoryV2Pipeline parancsmagot.

   Set-AzDataFactoryV2Pipeline -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "IterateAndCopySQLTables" -File ".\IterateAndCopySQLTables.json"
   

   Itt látható a minta kimenete:

   PipelineName      : IterateAndCopySQLTables
   ResourceGroupName : <resourceGroupName>
   DataFactoryName   : <dataFactoryName>
   Activities        : {IterateSQLTables}
   Parameters        : {[tableList, Microsoft.Azure.Management.DataFactory.Models.ParameterSpecification]}
   

A „GetTableListAndTriggerCopyData” folyamat létrehozása

Ez a folyamat két lépést hajt végre:

• Megkeresi az Azure SQL Database rendszertábláját, és lekéri a másolni kívánt táblák listáját.
• Elindítja az „IterateAndCopySQLTables” folyamatot, amely elvégezi a tényleges adatmásolást.

1. Hozzon létre egy GetTableListAndTriggerCopyData.json nevű JSON-fájlt a C:\ADFv2TutorialBulkCopy mappában a következő tartalommal:

   {
       "name":"GetTableListAndTriggerCopyData",
       "properties":{
           "activities":[
               { 
                   "name": "LookupTableList",
                   "description": "Retrieve the table list from Azure SQL database",
                   "type": "Lookup",
                   "typeProperties": {
                       "source": {
                           "type": "SqlSource",
                           "sqlReaderQuery": "SELECT TABLE_SCHEMA, TABLE_NAME FROM information_schema.TABLES WHERE TABLE_TYPE = 'BASE TABLE' and TABLE_SCHEMA = 'SalesLT' and TABLE_NAME <> 'ProductModel'"
                       },
                       "dataset": {
                           "referenceName": "AzureSqlDatabaseDataset",
                           "type": "DatasetReference"
                       },
                       "firstRowOnly": false
                   }
               },
               {
                   "name": "TriggerCopy",
                   "type": "ExecutePipeline",
                   "typeProperties": {
                       "parameters": {
                           "tableList": {
                               "value": "@activity('LookupTableList').output.value",
                               "type": "Expression"
                           }
                       },
                       "pipeline": {
                           "referenceName": "IterateAndCopySQLTables",
                           "type": "PipelineReference"
                       },
                       "waitOnCompletion": true
                   },
                   "dependsOn": [
                       {
                           "activity": "LookupTableList",
                           "dependencyConditions": [
                               "Succeeded"
                           ]
                       }
                   ]
               }
           ]
       }
   }
   

2. A folyamat létrehozásához: GetTableListAndTriggerCopyData, futtassa a Set-AzDataFactoryV2Pipeline parancsmagot.

   Set-AzDataFactoryV2Pipeline -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -Name "GetTableListAndTriggerCopyData" -File ".\GetTableListAndTriggerCopyData.json"
   

   Itt látható a minta kimenete:

   PipelineName      : GetTableListAndTriggerCopyData
   ResourceGroupName : <resourceGroupName>
   DataFactoryName   : <dataFactoryName>
   Activities        : {LookupTableList, TriggerCopy}
   Parameters        :
   

Folyamat futásának indítása és monitorozása

1. Indítsa el a fő „GetTableListAndTriggerCopyData” folyamat futását, és őrizze meg a folyamat futtatási azonosítóját későbbi monitorozás céljából. Eközben az ExecutePipeline tevékenységben megadott módon elindítja az „IterateAndCopySQLTables” folyamat futását.

   $runId = Invoke-AzDataFactoryV2Pipeline -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -PipelineName 'GetTableListAndTriggerCopyData'
   

2. Futtassa a következő szkriptet a GetTableListAndTriggerCopyData folyamat futási állapotának folyamatos ellenőrzéséhez, majd nyomtassa ki az utolsó folyamatfuttatás és tevékenységfuttatás eredményét.

   while ($True) {
       $run = Get-AzDataFactoryV2PipelineRun -ResourceGroupName $resourceGroupName -DataFactoryName $DataFactoryName -PipelineRunId $runId
   
       if ($run) {
           if ($run.Status -ne 'InProgress') {
               Write-Host "Pipeline run finished. The status is: " $run.Status -ForegroundColor "Yellow"
               Write-Host "Pipeline run details:" -ForegroundColor "Yellow"
               $run
               break
           }
           Write-Host  "Pipeline is running...status: InProgress" -ForegroundColor "Yellow"
       }
   
       Start-Sleep -Seconds 15
   }
   
   $result = Get-AzDataFactoryV2ActivityRun -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -PipelineRunId $runId -RunStartedAfter (Get-Date).AddMinutes(-30) -RunStartedBefore (Get-Date).AddMinutes(30)
   Write-Host "Activity run details:" -ForegroundColor "Yellow"
   $result
   

   Itt látható a példa futtatás kimenete:

   Pipeline run details:
   ResourceGroupName : <resourceGroupName>
   DataFactoryName   : <dataFactoryName>
   RunId             : 0000000000-00000-0000-0000-000000000000
   PipelineName      : GetTableListAndTriggerCopyData
   LastUpdated       : 9/18/2017 4:08:15 PM
   Parameters        : {}
   RunStart          : 9/18/2017 4:06:44 PM
   RunEnd            : 9/18/2017 4:08:15 PM
   DurationInMs      : 90637
   Status            : Succeeded
   Message           : 
   
   Activity run details:
   ResourceGroupName : <resourceGroupName>
   DataFactoryName   : <dataFactoryName>
   ActivityName      : LookupTableList
   PipelineRunId     : 0000000000-00000-0000-0000-000000000000
   PipelineName      : GetTableListAndTriggerCopyData
   Input             : {source, dataset, firstRowOnly}
   Output            : {count, value, effectiveIntegrationRuntime}
   LinkedServiceName : 
   ActivityRunStart  : 9/18/2017 4:06:46 PM
   ActivityRunEnd    : 9/18/2017 4:07:09 PM
   DurationInMs      : 22995
   Status            : Succeeded
   Error             : {errorCode, message, failureType, target}
   
   ResourceGroupName : <resourceGroupName>
   DataFactoryName   : <dataFactoryName>
   ActivityName      : TriggerCopy
   PipelineRunId     : 0000000000-00000-0000-0000-000000000000
   PipelineName      : GetTableListAndTriggerCopyData
   Input             : {pipeline, parameters, waitOnCompletion}
   Output            : {pipelineRunId}
   LinkedServiceName : 
   ActivityRunStart  : 9/18/2017 4:07:11 PM
   ActivityRunEnd    : 9/18/2017 4:08:14 PM
   DurationInMs      : 62581
   Status            : Succeeded
   Error             : {errorCode, message, failureType, target}
   

3. Az „IterateAndCopySQLTables” folyamat futtatási azonosítójának lekéréséhez és a tevékenységfuttatás részletes eredményének áttekintéséhez tegye a következőket.

   Write-Host "Pipeline 'IterateAndCopySQLTables' run result:" -ForegroundColor "Yellow"
   ($result | Where-Object {$_.ActivityName -eq "TriggerCopy"}).Output.ToString()
   

   Itt látható a példa futtatás kimenete:

   {
       "pipelineRunId": "7514d165-14bf-41fb-b5fb-789bea6c9e58"
   }
   

   $result2 = Get-AzDataFactoryV2ActivityRun -DataFactoryName $dataFactoryName -ResourceGroupName $resourceGroupName -PipelineRunId <copy above run ID> -RunStartedAfter (Get-Date).AddMinutes(-30) -RunStartedBefore (Get-Date).AddMinutes(30)
   $result2
   

4. Csatlakozzon a fogadó Azure Synapse Analyticshez, és győződjön meg arról, hogy az adatok megfelelően lettek átmásolva az Azure SQL Database-ből.

Kapcsolódó tartalom

Az oktatóanyagban az alábbi lépéseket hajtotta végre:

Folytassa a következő oktatóanyaggal, amelyben az adatok egy forrásból egy célhelyre történő fokozatos másolását ismerheti meg: