Vanliga frågor och svar om Azure Synapse Link for Dataverse

Datafiler bör inte ändras av en kund och inga kundfiler ska placeras i datamapparna.

För att få åtkomst till många-till-många-relationer är relationen tillgänglig som en tabell att välja från sidan Lägg till tabeller för en ny länk och från länken Hantera tabeller för en befintlig länk.

Azure Synapse Link är en kostnadsfri funktion med Dataverse. Användning av Azure Synapse Link för Dataverse medför inte ytterligare avgifter under Dataverse. Överväg dock potentiella kostnader för Azure-tjänsten:

• Datalagring i Azure Data Lake Storage Gen2: Priser för Azure Storage Data Lake Gen2 | Microsoft Azure
• Dataförbrukningskostnad (till exempel Synapse-arbetsyta): Priser – Azure Synapse Analytics | Microsoft Azure För omfattande Information om Microsoft Cost Management går du till: Planera för att hantera Azure-kostnader – Microsoft Cost Management | Microsoft Learn

När du lägger till en ny kolumn i en tabell i källan, läggs den också till i slutet av filen i motsvarande filpartition i destinationen. Även om de rader som fanns innan kolumnen lades till inte visas i den nya kolumnen, visar nya eller uppdaterade rader den nyligen tillagda kolumnen.

När du tar bort en kolumn från en tabell i källan tas inte kolumnen bort från målet. I stället uppdateras inte längre raderna och markeras som null samtidigt som föregående rader bevaras.

Att ändra datatypen för en kolumn är en kritisk ändring och du måste ta bort länken och länka om.

Borttagning av en rad hanteras på olika sätt baserat på vilka alternativ för dataskrivning du väljer:

• Uppdatering på plats med CSV-format: Det här är standardläget. När du tar bort en tabellrad i det här läget tas även raden bort från motsvarande datapartition i Azure Data Lake. Data tas alltså bort svårt från destinationen.
• Endast tillägg med CSV-format och inkrementell mappuppdatering: I det här läget, när en rad i en Dataverse-tabell tas bort, raderas den inte från destinationen. I stället läggs en rad till och anges som isDeleted=True till filen i motsvarande datapartition i Azure Data Lake.
• Exportera till Delta lake-format: Azure Synapse Link utför en mjuk borttagning av data under nästa deltasynkroniseringscykel, följt av en hård borttagning efter 30 dagar.

Azure Synapse Link följer Common Data Model för att göra det möjligt för data och dess betydelse att delas mellan program och affärsprocesser som Microsoft Power Apps, Power BI, Dynamics 365 och Azure. I varje CDM-mapp lagras metadata som en kolumnrubrik i model.json-filen. Mer information: Common Data Model och Azure Data Lake Storage Gen2 | Microsoft Learn

Model.json behåller databaslängden för kolumnens storlek. Dataverse har ett begrepp om databaslängd för varje kolumn. Om du skapar en kolumn med storleken 200 och senare minskar den till 100 tillåter Dataverse fortfarande att dina befintliga data finns i Dataverse. Det gör det genom att hålla DBLength till 200 och MaxLength till 100. Det du ser i Model.json är DBLength och om du använder det för underordnade processer kommer du aldrig att etablera mindre utrymme för dina Dataverse-kolumner.

Det finns tre datum- och tidsformat som kan förväntas i de exporterade Dataverse-tabellerna.

Det här beteendet förväntas när du väljer exportläge endast för tillägg och har tabeller utan en giltig CreatedOn-kolumn . Blobar är ordnade i filer som 1.csv, 2.csv (använder anpassad partitionering på grund av att det inte finns något giltigt skapandedatum). När någon partition närmar sig 95% av MaxBlockPerBlobLimit genererar systemet automatiskt en ny fil – som här visas som 1_001.csv.

För Dataverse-tabeller där datavolymen är hög inom ett år rekommenderar vi att du använder månatliga partitioner. Detta resulterar i mindre filer och bättre prestanda. Om raderna i Dataverse-tabeller uppdateras ofta kan uppdelning i flera mindre filer dessutom förbättra prestanda vid scenarier med uppdateringar på plats. Delta Lake är endast tillgängligt med årlig partition på grund av dess överlägsna prestanda jämfört med CSV-format.

I endast tilläggsläge läggs inkrementella data från Dataverse-tabeller till i motsvarande filpartition i sjön. Mer information: Avancerade konfigurationsalternativ i Azure Synapse Link

Endast tilläggsläge är det rekommenderade alternativet för skrivning Dataverse, särskilt när datavolymerna är höga i en partition med ofta förändrade data. Återigen är detta ett vanligt och starkt rekommenderat alternativ för företagskunder. Dessutom kan du välja att använda det här läget för scenarier där avsikten är att stegvis granska ändringar från Dataverse och bearbeta ändringarna för ETL-, AI- och ML-scenarier. Tilläggsläget ger en historik över ändringar istället för den senaste ändringen eller på platsuppdateringen, och möjliggör flera tidsserier från AI-scenarier, till exempel förutsägelse eller prognosanalys baserat på historiska värden.

I läget Endast tillägg ska du identifiera den senaste versionen av posten med samma ID med hjälp av VersionNumber och SinkModifiedOn och sedan den senaste isDeleted=0-versionen.

För append-läge, om Azure Synapse Link för Dataverse inte får en bekräftelse från Azure Data Lake om att data har återsparats på grund av någon anledning, till exempel nätverksfördröjningar, försöker Azure Synapse Link igen i dessa scenarier och återsparar data igen. Nedströmsförbrukningen bör göras motståndskraftig mot det här scenariot genom att filtrera data med hjälp av SinkModifiedOn.

Det är väntat. Modifiedon är det datum och den tid då posten ändrades i Dataverse; Sinkmodifiedon är det datum och den tid då posten ändrades i datasjön.

Alla tabeller som inte har aktiverat ändringsspårning stöds inte utöver följande systemtabeller:

• bilaga
• Kalender
• Kalenderregel

Delta Lake-konverteringsjobbet utlöses när det skedde en dataändring i det konfigurerade tidsintervallet. Det finns inget alternativ för att stoppa eller pausa Apache Spark-poolen. Du kan dock ändra tidsintervallet efter att länken har skapats under Hantera tabeller > Avancerat tidsintervall.

Uppslagskolumner består av ett ID och ett värde. Uppslagsvärden ändras bara i rottabellen. För att bättre återspegla värdet för en uppslagskolumn rekommenderar vi att du ansluter till den ursprungliga rottabellen för att hämta det senaste värdet.

I Dataverse behåller beräknade kolumner endast formelinformationen och det verkliga värdet beror på bastabellkolumnen. Därför stöds endast beräknade kolumner när alla kolumner finns i samma exporterade tabell.

Alla tabeller som inte har ett createdOn-fält synkroniseras med endast tilläggsläge som standard. Detta inkluderar relationstabeller och tabellen ActivityParty.

• Dataverse-data lagras i den anslutna lagringscontainern. Du behöver rollen "Storage Blob Data Contributor" i det länkade lagringskontot för att utföra läs- och frågeåtgärder via Synapse-arbetsytan.
• Om du väljer att exportera data med Delta Lake-format rensas CSV-filen efter Delta Lake-konverteringen. Du måste fråga efter data med non_partitioned tabeller via Synapse arbetsytan.

Dataverse-data kan kontinuerligt ändras genom att skapa, uppdatera och ta bort transaktioner. Det här felet orsakas av att den underliggande filen ändras när du läser data från den. För tabeller med kontinuerliga ändringar bör du därför ändra din användningspipeline så att ögonblicksbildsdata (partitionerade tabeller) används. Mer information: Felsökning av serverlös SQL-pool

Azure Synapse Link for Dataverse är utformat för analysändamål. Vi rekommenderar att kunderna använder långsiktig kvarhållning i arkivsyfte. Mer information: Översikt över långsiktig datakvarhållning i Dataverse

För ett direkt SQL-anrop för att ta bort en post, utlöses inte tjänsten Azure Synapse Link for Dataverse eftersom BPO.Delete inte anropas. För en exempelfunktion går du till Så här rensar du ärvd åtkomst.

Se även

Azure Synapse Link för Dataverse