Skip to main content

Short Overview on Microsoft CodeName “Data Transfer” from SQLAzure Labs

מיקרוסופט משקיעה מאמצים רבים – כך נראה להקל עלינו את העברות הנתונים לענן.
ישנם סוגים שונים של צרכים בהעברת בסיס נתונים לענן. ישנו כמובן תהליך מגרציה של מבנה ותוכן בסיס הנתונים לענן ולכן יצרו במיקרוסופט כלים שונים.
קיים כלי מרכזי שהוא חלק מהמוצר הרגיל של SQL Server וכמובן גם של SQL Azure (ועליו אכתוב פוסט נפרד) זהו ה DATA Tier Application או בשמו המקוצר DAC. הכלי יכול להעלות גם data וגם מבנה של בסיס נתונים.
קיימים כלים נוספים של חברות שונות – חינמיים ובעלי עלויות שמעבירים DATA אל הענן.
ברצוני לתאר היום ממש בקצרה את הכלי הקרוי Microsoft CodeName –Data Transfer מתוך המעבדות של SQL Azure.
מעבדות אלו מוציאות אחת לכמה זמן כלים שמקלים על העבודה או מאפשרים ערך מוסף בנוסף למוצר הבסיסי.
הכתובת של המעבדות כולן הוא ב SqlAzurelabs.com.
ננסה בעתיד לתת סקירה על כולן  - היום אתן סקירה קצרה על Data Transfer.
זוהי תוכנה שהעלו ומאפשר להעביר טבלאות וקבצים לענן – או לטבלה או ל Blob.

המסך הראשוני מתוך המעבדות נראה כך:
Data transfer from labs1
לאחר לחיצה עליו נכנסים למעבדה עצמה

Data transfer from labs2 start here

מעולה לחצתם? נכנסתם – וכאן ישנה האפשרות להיכן להעביר את הקובץ – האם כטבלה או כקובץ ב ATS:
Data transfer from labs3 choose dest
עכשיו לוחצים על הכפתור הרצוי – במקרה שלנו לחצתי על SQL Azure כלומר העברת הקובץ לבסיס הנתונים עצמו.
ממלאים במסך שנפתח את פרטי בסיס הנתונים עצמו ולוחצים next:
Data transfer from labs4 conn
עולה מסך שמאפשר לבחור קובץ להעלות:
image
בוחרים קובץ ולוחצים Analyze.
כאן המקום לציין שיש הגבלה לגודל של הקובץ, יש הגבלה לתווים מסויימים למשל אם יש תוים בשפה שלא נתמכת ועוד כל מיני דברים שונים.
לאחר העלאת הקובץ מקבלים דוח על היסטוריה של העלאות וסטטוס של כמה רשומות עלו ועוד

Data transfer from labs5 sum
הקובץ עלה בצורת טבלה לבסיס הנתונים.
ניכנס ל SQL Azure, והנה הטבלה:
Data transfer from labs7

זהו זו המעבדה, נוח – כן, ידידותי – כן. ישתמשו בזה הרבה? לא בטוח – תלוי לאיזה צורך.
נסו ותהנו.

Comments

Popular posts from this blog

How to restore deleted Azure Synapse dedicated SQL pool

  Existing dedicated pool can be easily restored from Azure portal or PowerShell command, but for now deleted pool could be restored from PowerShell only! Example: # Connect to Azure with system-assigned managed identity $AzureContext = (Connect-AzAccount -Identity).context # set and store context $AzureContext = Set-AzContext -SubscriptionName $AzureContext.Subscription -DefaultProfile $AzureContext # $AzureContext = Set-AzContext -SubscriptionName $SubscriptionName -DefaultProfile $AzureContext $SubscriptionName="Databases" $ResourceGroupName="stg-rg-we" $ServerName="stg-synapse-we"   $DatabaseName="sql_we_2023_11_07_13_42" $NewDatabaseName="sql_dp_we_deleted" ######################################## $token = (Get-AzAccessToken -ResourceUrl https://database.windows.net).Token $SubscriptionId = "ce088f9e-1111111a3914b" $DedicatedPoolEndPoint = "stg-synapse-we.sql.azuresynapse.net" $DedicatedPoolName = $DatabaseNam...

The journey to the Lakehouse

A long time has passed since the last post, we have gone through a long and tedious journey to adapt what Azure offers us, to our needs. Our needs were simple, the Current Datawarehouse (SQL Server on VM inazure) served the BI. ML teams worked on GCP, we want to let both teams to work on Azure in a platform that will have the ability to scale and will not fail every 2 days. We checked: Snowflake on azure Synapse analytics GCP We decided to go for the full Azure product for the reasons: Migration time support costs Synapse as a platform contains many components, and the challenge was to find what fits  us as an organization and as a group. The knowledge of the people and their abilities influenced the plans. Here's what we planned and what we did: We start to put everything in the Data Lake in parquet or delta format, build on top of Azure ADLS gen 2. We had to move some data to T-SQL compatible platform, so this involves setting up a dedicated Synapse pool , which is a fully man...

From DBA to Data Engineer in Azure

I recently moved a role From being a DBA Manager, Who is responsible for the operational databases. I moved to manage the data engineering group. So what exactly is the difference between the two functions? DBA - Production Databases: SQL\ NoSQL- 24*7, powerful server on premise or on the cloud, managed or semi managed, security tasks, high performance is a target, multiregional, HA as top priority. Developers are using Microservices - so we have many applications many services and many many Databases. Many kinds of DB's like Cloud IAAS and PAAS. Secure and audit the data is must. The Clusters must have Uptime as long as we can achive. Data Modeling - is so important too. Challenges and Problems in the data bases systems Lots of DB’s Lots of creators / no standards Lots of Consumers (Query, tools, SLA) Raw data Lots of data resources Data silos In Data Engineering we have other challenges for example we have Data lake and Data Warehouses : Batch process. Stream Process. many data ...