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azure - Azure DF - データベースから日時を CSV に抽出すると、日時として解釈されることがあります2
CSV から Synapse テーブルへの Azure Data Factory コピーを実行すると、断続的な切り捨てエラーが発生します。宛先テーブル スキーマ (Synapse 内) は、最初にデータを抽出したスキーマのミラーです。
私たちが発見したのは、元の抽出が datetime を datetime2 と誤って解釈し、関連するフィールドを次のようにレンダリングしたことです: 2019-10-07 11:22:31.4400000 Azure Data Lake Storage Gen2 からミラー化されたシナプス テーブルへのコピーを実行すると、このスキーマには、フィールドが日時として含まれています。コピー関数は、文字列 (CSV とすべて) から日時 (元のテーブルと同じであるため) への変換を試みますが、失敗します。(エラー: 日付および/または時刻を文字列から変換するときに変換に失敗しました。) 興味深いことに、この問題は断続的です。元の日時フィールドが CSV に正しくレンダリングされることがあります: 2019-10-07 11:22:31.440 (図を参照) .
すべての SQL Db スキーマを datetime2 データ型にリファクタリングしたいという願望は限られています (明らかな理由により)。ここで何かが足りないかどうか知っている人はいますか?
azure - Azure Synapse を使用した Azure Data Platform での AAS 表形式モデルまたは SSAS 多次元間の最適なアプローチは何ですか?
多くのカスタムの複雑な計算、多くのメジャー グループ、より多くの機能を備えた複雑なモデルを備えたオンプレミスの SQL Server Analysis Services (SSAS) 多次元があります。1 日あたり数十億行を処理し、カスタム ピボットを接続するためのカスタム Excel アドインと、レポートの作成、アドホック クエリの実行などに使用される標準のピボット テーブル機能を備えています。
以下は、Azure で可能なソリューションです。
アプローチ 1: Azure Synapse、SSAS 多次元 (ROLAP)、Excel、および Power BI。SSAS 多次元は、VM でホストされる IaaS として実行されることに注意してください。デスクトップ エクセル/エクセル 365 は、クラウド Power BI に接続できます。
アプローチ 2: Azure Synapse、Azure Analysis Services 表形式モデルの直接クエリ、Excel、および Power BI。デスクトップ エクセル/エクセル 365 は、クラウド Power BI に接続できます。
質問: 膨大なデータ量、処理、複雑なロジック、メンテナンス、およびカスタム計算に基づくアプローチはどれですか?
ユーザーは、デスクトップの Excel または Excel 365 を介して、これらのクラウドベースのデータ キューブ (特に SSAS 多次元) にアクセスできますか? ダイレクト クエリ モードでの ROLAP と DAX のパフォーマンスはどうなりますか? かなり大量のデータを移動および処理するには、どのようなコストがかかりますか?