In questa pagina viene descritto come leggere più tabelle da un database di Microsoft SQL Server utilizzando l'origine multi-tabella. Utilizza l'origine MultiTable quando vuoi che la pipeline legga da più tabelle. Se vuoi che la pipeline legga da una singola tabella, consulta Lettura da una tabella SQL Server.
L'origine Multitabella restituisce dati con più schemi e include un campo del nome della tabella che indica la tabella da cui provengono i dati. Quando utilizzi l'origine Multi-Table, utilizza uno dei sink a più tabelle, BigQuery Multi Table o GCS Multi File.
Prima di iniziare
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the Cloud Data Fusion, Cloud Storage, BigQuery, and Dataproc APIs.
- Crea un'istanza di Cloud Data Fusion.
- Assicurati che il tuo database SQL Server possa accettare connessioni da Cloud Data Fusion. Per farlo in modo sicuro, ti consigliamo di creare un'istanza privata di Cloud Data Fusion.
Visualizza la tua istanza di Cloud Data Fusion
Quando utilizzi Cloud Data Fusion, utilizzi sia la console Google Cloud sia l'interfaccia utente separata di Cloud Data Fusion. Nella console Google Cloud, puoi creare un progetto Google Cloud e creare ed eliminare istanze Cloud Data Fusion. Nell'interfaccia utente di Cloud Data Fusion, puoi utilizzare le varie pagine, ad esempio Studio o Wrangler, per utilizzare le funzionalità di Cloud Data Fusion.
Nella console Google Cloud, vai alla pagina di Cloud Data Fusion.
Per aprire l'istanza in Cloud Data Fusion Studio: Fai clic su Istanze e poi su Visualizza istanza.
Memorizza la password SQL Server come chiave sicura
Aggiungi la tua password SQL Server come chiave sicura per criptare la tua istanza Cloud Data Fusion. Più avanti nella guida, ti assicurerai che la password venga recuperata utilizzando Cloud KMS.
Nell'angolo in alto a destra di qualsiasi pagina di Cloud Data Fusion, fai clic su Amministratore di sistema.
Fai clic sulla scheda Configuration (Configurazione).
Fai clic su Effettua chiamate HTTP.
Nel menu a discesa, scegli PUT.
Nel campo del percorso, inserisci
namespaces/NAMESPACE_ID/securekeys/PASSWORD.Nel campo Corpo, inserisci
{"data":"SQL_SERVER_PASSWORD"}.Fai clic su Invia.
Verifica che la risposta che ricevi sia il codice di stato 200.
Scaricare il driver JDBC per SQL Server
Utilizzo dell'hub
Nell'interfaccia utente di Cloud Data Fusion, fai clic su Hub.
Nella barra di ricerca, inserisci
Microsoft SQL Server JDBC Driver.Fai clic su Driver JDBC di Microsoft SQL Server.
Fai clic su Scarica. Segui la procedura di download mostrata.
Fai clic su Esegui il deployment. Carica il file JAR dal passaggio precedente.
Fai clic su Fine.
Utilizzo di Studio
Visita il sito Microsoft.com.
Scegli il download e fai clic su Scarica.
Nell'interfaccia utente di Cloud Data Fusion, fai clic su Menu e vai alla pagina Studio.
Fai clic su Aggiungi.
Nella sezione Driver, fai clic su Carica.
Carica il file JAR scaricato nel passaggio 2.
Tocca Avanti.
Configura il driver inserendo un nome.
Nel campo Nome corso, inserisci
com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver.Fai clic su Fine.
Deployment dei plug-in per più tabelle
Nell'interfaccia utente web di Cloud Data Fusion, fai clic su Hub.
Nella barra di ricerca, inserisci
Multiple table plugins.Fai clic su Più plug-in di tabelle.
Fai clic su Esegui il deployment.
Fai clic su Fine.
Fai clic su Crea una pipeline.
Connettiti a SQL Server
Nell'interfaccia utente di Cloud Data Fusion, fai clic su Menu e vai alla pagina Studio.
In Studio, espandi il menu Origine.
Fai clic su Più tabelle di database.
Tieni il puntatore sul nodo Più tabelle di database e fai clic su Proprietà.
Nel campo Nome riferimento, specifica un nome di riferimento che verrà utilizzato per identificare l'origine SQL Server.
Nel campo Stringa di connessione JDBC, inserisci la stringa di connessione JDBC. Ad esempio,
jdbc:sqlserver://mydbhost:1433. Per maggiori informazioni, consulta Creazione dell'URL di connessione.Inserisci Nome plug-in JDBC, Nome utente database e Password utente database.
Fai clic su Convalida.
Fai clic su Chiudi.
Connettersi a BigQuery o Cloud Storage
Nell'interfaccia utente di Cloud Data Fusion, fai clic su Menu e vai alla pagina Studio.
Espandi Sink.
Fai clic su BigQuery Multi Table o GCS Multi File.
Connetti il nodo Più tabelle di database con BigQuery Multi Table o GCS Multi File.
Tieni il puntatore del mouse sul nodo BigQuery Multi Table o GCS Multi File, fai clic su Proprietà e configura il sink.
Per saperne di più, consulta Sink multi-tabella di Google BigQuery e Sink multi-file di Google Cloud Storage.
Fai clic su Convalida.
Fai clic su Chiudi.
Esegui l'anteprima della pipeline
Nell'interfaccia utente di Cloud Data Fusion, fai clic su Menu e vai alla pagina Studio.
Fai clic su Anteprima.
Fai clic su Esegui. Attendi il completamento dell'anteprima.
Esegui il deployment della pipeline
Nell'interfaccia utente di Cloud Data Fusion, fai clic su Menu e vai alla pagina Studio.
Fai clic su Esegui il deployment.
esegui la pipeline.
Nell'interfaccia utente di Cloud Data Fusion, fai clic su Menu.
Fai clic su Elenco.
Fai clic sulla pipeline.
Nella pagina dei dettagli della pipeline, fai clic su Esegui.
Passaggi successivi
- Scopri di più su Cloud Data Fusion.
- Segui uno dei tutorial.