Connecteur d’ingestion Microsoft SQL Server

Cette page vous aide à comprendre le flux de travail d’ingestion SQL Server, y compris les facteurs qui déterminent votre approche de configuration et les étapes impliquées pour différents personnages utilisateur.

Que savoir avant de commencer

Sujet Pourquoi cela se produit-il
Persona utilisateur Azure Databricks Le flux de travail dépend de votre persona utilisateur Azure Databricks :
  • Utilisateur unique : un utilisateur administrateur configure la base de données source et crée une connexion de catalogue Unity, une passerelle d’ingestion et un pipeline d’ingestion.
  • Multi-utilisateur : un utilisateur administrateur configure la base de données source et crée une connexion pour les utilisateurs non administrateurs afin de créer des paires de pipelines de passerelle avec.
Variante de base de données La configuration de la base de données source dépend de l’environnement de déploiement SQL Server.
Méthode de suivi des modifications La configuration de la base de données source dépend de la façon dont vous choisissez de suivre les modifications dans la source.
Méthode d’authentification Les étapes de création d’une connexion dépendent de la méthode d’authentification que vous choisissez.
Interface Les étapes de création d’une connexion, d’une passerelle et d’un pipeline dépendent de l’interface.
Fréquence d’ingestion La planification du pipeline dépend de vos besoins en matière de latence et de coût.
Modèles courants Selon vos besoins d’ingestion, le pipeline peut utiliser des configurations telles que le suivi de l’historique, la sélection de colonnes et le filtrage de lignes. Les configurations prises en charge varient selon le connecteur. Consultez Disponibilité des fonctionnalités.

Démarrer l’ingestion à partir de SQL Server

Le tableau suivant fournit une vue d’ensemble du flux de travail d’ingestion SQL Server de bout en bout, en fonction du type d’utilisateur :

Utilisateur Étapes
Admin
Non administrateur Utilisez n’importe quelle interface prise en charge pour créer une passerelle et un pipeline. Consultez Ingestion des données à partir de SQL Server.
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