问题标签 [azure-sql-data-warehouse]

我是 Azure 的新手，我在 Azure SQL 数据仓库的表中有这个字段：

根据我从https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/data-types/char-and-varchar-transact-sql?view=sql-server-2017阅读的内容：

• varchar [ ( n | max ) ] 可变大小的字符串数据。使用 n 以字节为单位定义字符串大小，可以是 1 到 8,000 之间的值，或者使用 max 来指示列约束大小，最大存储空间为 2^31-1 字节 (2 GB)。

但我看到的是 8000 的大小和这种类型的错误消息：

我尝试对大小进行硬编码，但任何大于 8000 的数字都无法按照文档中的说明工作。

我还发现一些文档说应该在表创建中使用 HEAP 或 CLUSTERED INDEX 类型，但它也没有帮助

知道出了什么问题吗？

我对用于数据透视表的调查有很多问题。stuff使用和动态收集所有问题到我的支点for xml path。但是，似乎没有显示长度 > 130 的问题文本。

我可以从我的 中选择所有列cte Questions，所以我知道数据在那里。

更新：如果我选择我的输出，我的总长度大约是 8.000，这可能是关于 nvarchar(max) 不存储超过 8.000 的问题，即使它应该能够存储大约 2gb？

我究竟做错了什么？

我想从负值开始重新设置我的身份列。

这工作得很好，但是：

失败了

消息 104366，级别 16，状态 1，第 12 行重新种子值应在 DBCC CheckIdent 语句中提供。

即使语法看起来相同。创建具有负种子值的新表也可以正常工作。

我该怎么做呢？

我正在尝试授予用户对特定架构的访问权限。这意味着他们将能够访问特定模式中的对象并仅在该特定模式中创建/更改/管理对象。

已尝试执行以下代码，但看起来它可能提供在整个数据库上创建对象的访问权限。

关于如何进行此操作的任何建议？

提前致谢。

我正在使用 pyodbc 对 Azure SQL 数据仓库运行 UPDATE 语句：

当 desc 值很简单时，这可以正常工作。但是当 desc 的值比较复杂（文本较长）时，执行上面的会吐出如下错误：

我认为逃避可以解决任何问题，但事实并非如此。任何想法/见解？

由于 ADW 不支持使用标准 INSERT ... VALUES 语法插入多条记录，因此解决方法是 SELECT .. UNION ALL 为每条记录。

例如：

但是在实践中，第二种语法会返回此错误：

Failed to execute query. Error: Invalid column name 'n'.

为什么来？

2019 年 10 月 8 日更新：

@Gordon Linoff：我尝试应用您的解决方案，但我意识到它没有按预期工作。我在此处添加了一个带有预期结果的示例（https://dbfiddle.uk/?rdbms=sqlserver_2017&fiddle=1b486476d6aeab25997f25e66ee455e9），如果您能帮助我，我将不胜感激。

--

我有一个带有架构的事务表：

以下是一些行示例：

我想要的是一个 T-SQL 查询，用于按 SessionId、TransactionType 和每个组合并连续行组，以仅保留具有最小 DateTimeEnd 的行。此外，保留的行的 Rank 值必须是来自组的行的 Rank 值的总和。T-SQL 查询需要在 Microsoft Azure SQL 数据仓库的 MS SQL Server 中运行。

期望的结果：

我尝试了很多方法，但无法实现。

我有一个 Azure 逻辑应用程序，我在其中执行 SQL 选择查询并将 SQL 查询的输出转换为 CSV 文件并邮寄它们。SQL 视图包含带有特殊字符的列名，例如+、%、() 或空格。但在从查询结果创建 CSV 文件后，该列将替换为未知值而不是特殊字符。示例 - 列名"total(value + value)"在 CSV 中替换为 "total_x005c_value_x0027_value_x005c_"。请帮我解决这个问题，我还想要 CSV 文件中的确切列名。谢谢。

我的公司希望加快提交报告的过程。在内部，我们有一个 12 人的团队负责构建报告。该公司是一家拥有10,000多名员工的大型公司。我们经常被要求处理临时报告，但交付这些报告平均需要 1-2 周。高级管理人员表示，交付时间太慢了。一家外部咨询公司进来做一些发现工作，他们建议业务用户应该可以访问 Azure 数据仓库，以便他们可以直接在 Azure 分析服务和 Power BI 中构建模型。

他们建议的设计如下：

1. 将数据从 SAP 直接加载到 Azure 数据仓库。
2. 在 Azure DW 中构建我们的数据模型 - 这意味着所有转换工作都直接在 Azure DW 中完成（暂存、清理、星型架构构建）。
3. 在 Azure 分析服务中构建模型。
4. 在 Power BI 中使用。

这看起来是个好策略吗？我是 Azure 数据仓库的新手，我们的技术负责人是亲子关系，所以我们无法寻求他的帮助。

我问外部顾问将所有转换工作负载直接应用到 Azure DW 会有什么影响，他说“它是 mpp，所以处理速度非常快”。

任何人都可以帮忙吗？我的团队技术负责人在陪护，所以我们无法找到他。

我一直在使用本地 DWH 解决方案。现在转移到 AZURE DWH。

现在我要在 Azure Databricks 中进行大部分处理/转换，并将结果集写入 Azure SQL DWH 暂存表。

现在我想合并（UPSERT）维度和加载事实表。

由于 AZURE SQL DWH 不支持 MERGE，所以最好的方法是什么？