为服务主体
创建包含的数据库用户
。 使用 SQL Server Management Studio 等工具和至少具有 ALTER ANY USER 权限的 Microsoft Entra 标识连接到要向其/从中复制数据的数据库。 运行以下 T-SQL：
CREATE USER [your application name] FROM EXTERNAL PROVIDER;
像通常对 SQL 用户或其他用户所做的那样向服务主体授予所需的权限。 运行以下代码。 有关更多选项，请参阅此文档。
ALTER ROLE [role name] ADD MEMBER [your application name];
在 Azure 数据工厂或 Synapse 工作区中配置 Azure SQL 数据库链接服务。
使用服务主体身份验证的链接服务示例
"name": "AzureSqlDbLinkedService",
"properties": {
"type": "AzureSqlDatabase",
"typeProperties": {
"server": "<name or network address of the SQL server instance>",
"database": "<database name>",
"encrypt": "<encrypt>",
"trustServerCertificate": false,
"hostNameInCertificate": "<host name>",
"authenticationType": "ServicePrincipal",
"servicePrincipalId": "<service principal id>",
"servicePrincipalCredential": {
"type": "SecureString",
"value": "<application key>"
"tenant": "<tenant info, e.g. microsoft.onmicrosoft.com>"
"connectVia": {
"referenceName": "<name of Integration Runtime>",
"type": "IntegrationRuntimeReference"
系统分配的托管标识身份验证
数据工厂或 Synapse 工作区可以与 Azure 资源的系统分配的托管标识相关联，该标识在对 Azure 中的其他资源进行身份验证时代表服务。 可将此托管标识用于 Azure SQL 数据库身份验证。 指定的工厂或 Synapse 工作区可以使用此标识访问数据库数据或从/向数据库复制数据。
若要使用系统分配的托管标识身份验证，请指定上一部分所述的通用属性，然后按照以下步骤操作。
在 Azure 门户中为你的服务器预配 Microsoft Entra 管理员（如果尚未这样做）。 Microsoft Entra 管理员可以是 Microsoft Entra 用户或 Microsoft Entra 组。 如果授予包含托管标识的组管理员角色，则可跳过步骤 3 和步骤 4。 管理员拥有对数据库的完全访问权限。
为托管标识创建包含的数据库用户。 使用 SQL Server Management Studio 等工具和至少具有 ALTER ANY USER 权限的 Microsoft Entra 标识连接到要向其/从中复制数据的数据库。 运行以下 T-SQL：
CREATE USER [your_resource_name] FROM EXTERNAL PROVIDER;
授予托管标识所需的权限，就像通常为 SQL 用户和其他用户所做的那样。 运行以下代码。 有关更多选项，请参阅此文档。
ALTER ROLE [role name] ADD MEMBER [your_resource_name];
配置 Azure SQL 数据库链接服务。
"name": "AzureSqlDbLinkedService",
"properties": {
"type": "AzureSqlDatabase",
"typeProperties": {
"server": "<name or network address of the SQL server instance>",
"database": "<database name>",
"encrypt": "<encrypt>",
"trustServerCertificate": false,
"authenticationType": "SystemAssignedManagedIdentity"
"connectVia": {
"referenceName": "<name of Integration Runtime>",
"type": "IntegrationRuntimeReference"
用户分配的托管标识身份验证
数据工厂或 Synapse 工作区可以与用户分配的托管标识相关联，该标识在对 Azure 中的其他资源进行身份验证时代表服务。 可将此托管标识用于 Azure SQL 数据库身份验证。 指定的工厂或 Synapse 工作区可以使用此标识访问数据库数据或从/向数据库复制数据。
要使用用户分配的托管标识身份验证，除了上一部分中描述的通用属性外，还要指定以下属性：
还需要执行以下步骤：
在 Azure 门户中为你的服务器预配 Microsoft Entra 管理员（如果尚未这样做）。 Microsoft Entra 管理员可以是 Microsoft Entra 用户或 Microsoft Entra 组。 如果为具有用户分配的托管标识的组授予管理员角色，请跳过步骤 3。 管理员拥有对数据库的完全访问权限。
为用户分配的托管标识创建包含的数据库用户。 使用 SQL Server Management Studio 等工具和至少具有 ALTER ANY USER 权限的 Microsoft Entra 标识连接到要向其/从中复制数据的数据库。 运行以下 T-SQL：
CREATE USER [your_resource_name] FROM EXTERNAL PROVIDER;
创建一个或多个用户分配的托管标识，并为用户分配的托管标识授予所需的权限，就像通常为 SQL 用户和其他用户所做的那样。 运行以下代码。 有关更多选项，请参阅此文档。
ALTER ROLE [role name] ADD MEMBER [your_resource_name];
为数据工厂分配一个或多个用户分配的托管标识，并为每个用户分配的托管标识创建凭据。
配置 Azure SQL 数据库链接服务。
"name": "AzureSqlDbLinkedService",
"properties": {
"type": "AzureSqlDatabase",
"typeProperties": {
"server": "<name or network address of the SQL server instance>",
"database": "<database name>",
"encrypt": "<encrypt>",
"trustServerCertificate": false,
"authenticationType": "UserAssignedManagedIdentity",
"credential": {
"referenceName": "credential1",
"type": "CredentialReference"
"connectVia": {
"referenceName": "<name of Integration Runtime>",
"type": "IntegrationRuntimeReference"
应用旧版本时，Azure SQL 数据库链接服务支持这些通用属性：
properties
connectionString
为 connectionString 属性指定连接到 Azure SQL 数据库实例所需的信息。
还可以将密码或服务主体密钥放在 Azure Key Vault 中。 如果使用 SQL 身份验证，请从连接字符串中提取 password 配置。 有关详细信息，请参阅在 Azure 密钥保管库中存储凭据。
alwaysEncryptedSettings
指定所需的 alwaysencryptedsettings 信息来启用 Always Encrypted，以使用托管标识或服务主体保护 SQL Server 中存储的敏感数据。 有关详细信息，请参阅使用 Always Encrypted 部分。 如果不指定此属性，将禁用默认的 Always Encrypted 设置。
connectVia
此集成运行时用于连接到数据存储。 可使用 Azure Integration Runtime 或自承载集成运行时（如果数据存储位于专用网络）。 如果未指定，则使用默认 Azure Integration Runtime。
有关各种身份验证类型，请参阅以下部分，分别了解特定属性和先决条件：
旧版的 SQL 身份验证
旧版的服务主体身份验证
旧版本的系统分配的托管标识身份验证
旧版本的用户分配的托管标识身份验证
旧版的 SQL 身份验证
要使用 SQL 身份验证，请指定前面部分所述的通用属性。
旧版的服务主体身份验证
要使用服务主体身份验证，除了上一部分中描述的通用属性外，还需要指定以下属性：
azureCloudType
对于服务主体身份验证，请指定 Microsoft Entra 应用程序注册到的 Azure 云环境的类型。
允许的值为 AzurePublic、AzureChina、AzureUsGovernment 和 AzureGermany 。 默认情况下，使用数据工厂或 Synapse 管道的云环境。
还需要按照服务主体身份验证中的步骤授予相应的权限。
旧版本的系统分配的托管标识身份验证
若要使用系统分配的托管标识身份验证，请按照系统分配的托管标识身份验证，为推荐的版本执行相同的步骤。
旧版本的用户分配的托管标识身份验证
若要使用用户分配的托管标识身份验证，请按照用户分配的托管标识身份验证，为推荐的版本执行相同的步骤。
数据集属性
有关可用于定义数据集的各个节和属性的完整列表，请参阅数据集。
Azure SQL 数据库数据集支持以下属性：
"type": "AzureSqlTable",
"linkedServiceName": {
"referenceName": "<Azure SQL Database linked service name>",
"type": "LinkedServiceReference"
"schema": [ < physical schema, optional, retrievable during authoring > ],
"typeProperties": {
"schema": "<schema_name>",
"table": "<table_name>"
复制活动属性
有关可用于定义活动的各个部分和属性的完整列表，请参阅管道。 本部分提供 Azure SQL 数据库源和接收器支持的属性列表。
Azure SQL 数据库作为源
若要详细了解如何使用数据分区从 Azure SQL 数据库高效加载数据，请参阅从 SQL 数据库进行并行复制。
若要从 Azure SQL 数据库复制数据，复制活动的 source 节需要支持以下属性：
isolationLevel
指定 SQL 源的事务锁定行为。 允许的值为：ReadCommitted、ReadUncommitted、RepeatableRead、Serializable、Snapshot 。 如果未指定，则使用数据库的默认隔离级别。 请参阅此文档了解更多详细信息。
partitionOptions
指定用于从 Azure SQL 数据库加载数据的数据分区选项。
允许值包括：None（默认值）、PhysicalPartitionsOfTable 和 DynamicRange 。
启用分区选项（即，该选项不为 None）时，用于从 Azure SQL 数据库并行加载数据的并行度由复制活动上的 parallelCopies 设置控制。
partitionSettings
指定数据分区的设置组。
当分区选项不是 None 时适用。
在 partitionSettings 下：
partitionColumnName
以整数类型、日期类型或日期/时间类型（int、smallint、bigint、date、smalldatetime、datetime、datetime2 或 datetimeoffset）指定源列的名称，范围分区将使用它进行并行复制。 如果未指定，系统会自动检测表的索引或主键并将其用作分区列。
当分区选项是 DynamicRange 时适用。 如果使用查询来检索源数据，请在 WHERE 子句中挂接 ?DfDynamicRangePartitionCondition 。 有关示例，请参阅从 SQL 数据库进行并行复制部分。
partitionUpperBound
分区范围拆分的分区列的最大值。 此值用于决定分区步幅，不用于筛选表中的行。 将对表或查询结果中的所有行进行分区和复制。 如果未指定，复制活动会自动检测该值。
当分区选项是 DynamicRange 时适用。 有关示例，请参阅从 SQL 数据库进行并行复制部分。
partitionLowerBound
分区范围拆分的分区列的最小值。 此值用于决定分区步幅，不用于筛选表中的行。 将对表或查询结果中的所有行进行分区和复制。 如果未指定，复制活动会自动检测该值。
当分区选项是 DynamicRange 时适用。 有关示例，请参阅从 SQL 数据库进行并行复制部分。
请注意以下几点：
如果为 AzureSqlSource 指定 sqlReaderQuery，则复制活动针对 Azure SQL 数据库源运行此查询可获取数据。 也可通过指定 sqlReaderStoredProcedureName 和 storedProcedureParameters 来指定存储过程，前提是存储过程使用参数 。
在源中使用存储过程检索数据时，请注意，如果存储过程旨在当传入不同的参数值时返回不同的架构，则从 UI 导入架构时，或通过自动创建表的功能将数据复制到 SQL 数据库时，可能会遇到故障或出现意外的结果。
SQL 查询示例
"activities":[
"name": "CopyFromAzureSQLDatabase",
"type": "Copy",
"inputs": [
"referenceName": "<Azure SQL Database input dataset name>",
"type": "DatasetReference"
"outputs": [
"referenceName": "<output dataset name>",
"type": "DatasetReference"
"typeProperties": {
"source": {
"type": "AzureSqlSource",
"sqlReaderQuery": "SELECT * FROM MyTable"
"sink": {
"type": "<sink type>"
存储过程示例
"activities":[
"name": "CopyFromAzureSQLDatabase",
"type": "Copy",
"inputs": [
"referenceName": "<Azure SQL Database input dataset name>",
"type": "DatasetReference"
"outputs": [
"referenceName": "<output dataset name>",
"type": "DatasetReference"
"typeProperties": {
"source": {
"type": "AzureSqlSource",
"sqlReaderStoredProcedureName": "CopyTestSrcStoredProcedureWithParameters",
"storedProcedureParameters": {
"stringData": { "value": "str3" },
"identifier": { "value": "$$Text.Format('{0:yyyy}', <datetime parameter>)", "type": "Int"}
"sink": {
"type": "<sink type>"
存储过程定义
CREATE PROCEDURE CopyTestSrcStoredProcedureWithParameters
@stringData varchar(20),
@identifier int
SET NOCOUNT ON;
BEGIN
select *
from dbo.UnitTestSrcTable
where dbo.UnitTestSrcTable.stringData != stringData
and dbo.UnitTestSrcTable.identifier != identifier
Azure SQL 数据库作为接收器
若要详细了解支持的写入行为、配置和最佳做法，请参阅有关将数据载入 Azure SQL 数据库的最佳做法。
将数据复制到 Azure SQL 数据库时，复制活动的 sink 节支持以下属性：
tableOption
指定是否根据源架构自动创建接收器表（如果不存在）。
接收器指定存储过程时不支持自动创建表。
允许的值为：none（默认值）、autoCreate。
sqlWriterStoredProcedureName
定义如何将源数据应用于目标表的存储过程的名称。
此存储过程由每个批处理调用。 若要执行仅运行一次且与源数据无关的操作（例如删除或截断），请使用 preCopyScript 属性。
请参阅调用 SQL 接收器的存储过程中的示例。
storedProcedureTableTypeParameterName
存储过程中指定的表类型的参数名称。
sqlWriterTableType
要在存储过程中使用的表类型名称。 通过复制活动，使移动数据在具备此表类型的临时表中可用。 然后，存储过程代码可合并复制数据和现有数据。
storedProcedureParameters
存储过程的参数。
允许的值为名称和值对。 参数的名称和大小写必须与存储过程参数的名称和大小写匹配。
writeBatchSize
每批要插入到 SQL 表中的行数。
允许的值为 integer（行数）。 默认情况下，该服务根据行大小动态确定适当的批大小。
writeBatchTimeout
插入、更新插入和存储过程操作在超时之前完成的等待时间。
允许的值是指时间跨度。 例如，“00:30:00”表示 30 分钟。 如果未指定值，则超时默认为“00:30:00”。
disableMetricsCollection
该服务收集指标（如 Azure SQL 数据库 DTU），以获取复制性能优化和建议，从而引入额外的主数据库访问权限。 如果你担心此行为，请指定 true 将其关闭。
否（默认值为 false）
maxConcurrentConnections
活动运行期间与数据存储建立的并发连接的上限。 仅在要限制并发连接时指定一个值。
WriteBehavior
指定复制活动的写入行为，以将数据加载到 Azure SQL 数据库。
允许的值为 Insert 和 Upsert。 默认情况下，服务使用 insert 来加载数据。
upsertSettings
指定写入行为的设置组。
当 WriteBehavior 选项为 Upsert 时应用。
在 upsertSettings 下：
interimSchemaName
如果使用了物理表，则指定用于创建临时表的临时架构。 注意：用户需要具有创建和删除表的权限。 默认情况下，临时表将与接收器表共享相同的架构。
当 useTempDB 选项为 False 时应用。
指定唯一行标识的列名称。 可使用单个键，也可使用一系列键。 如果未指定，将使用主键。
示例 1：追加数据
"activities":[
"name": "CopyToAzureSQLDatabase",
"type": "Copy",
"inputs": [
"referenceName": "<input dataset name>",
"type": "DatasetReference"
"outputs": [
"referenceName": "<Azure SQL Database output dataset name>",
"type": "DatasetReference"
"typeProperties": {
"source": {
"type": "<source type>"
"sink": {
"type": "AzureSqlSink",
"tableOption": "autoCreate",
"writeBatchSize": 100000
示例 2：在复制过程中调用存储过程
请参阅调用 SQL 接收器的存储过程，了解更多详细信息。
"activities":[
"name": "CopyToAzureSQLDatabase",
"type": "Copy",
"inputs": [
"referenceName": "<input dataset name>",
"type": "DatasetReference"
"outputs": [
"referenceName": "<Azure SQL Database output dataset name>",
"type": "DatasetReference"
"typeProperties": {
"source": {
"type": "<source type>"
"sink": {
"type": "AzureSqlSink",
"sqlWriterStoredProcedureName": "CopyTestStoredProcedureWithParameters",
"storedProcedureTableTypeParameterName": "MyTable",
"sqlWriterTableType": "MyTableType",
"storedProcedureParameters": {
"identifier": { "value": "1", "type": "Int" },
"stringData": { "value": "str1" }
示例 3：更新插入数据
"activities":[
"name": "CopyToAzureSQLDatabase",
"type": "Copy",
"inputs": [
"referenceName": "<input dataset name>",
"type": "DatasetReference"
"outputs": [
"referenceName": "<Azure SQL Database output dataset name>",
"type": "DatasetReference"
"typeProperties": {
"source": {
"type": "<source type>"
"sink": {
"type": "AzureSqlSink",
"tableOption": "autoCreate",
"writeBehavior": "upsert",
"upsertSettings": {
"useTempDB": true,
"keys": [
"<column name>"
从 SQL 数据库进行并行复制
复制活动中的 Azure SQL 数据库连接器提供内置的数据分区，用于并行复制数据。 可以在复制活动的“源”表中找到数据分区选项。
启用分区复制时，复制活动将对 Azure SQL 数据库源运行并行查询，以按分区加载数据。 可通过复制活动中的 parallelCopies 设置控制并行度。 例如，如果将 parallelCopies 设置为 4，则该服务会根据指定的分区选项和设置并行生成并运行 4 个查询，每个查询从 Azure SQL 数据库检索一部分数据。
建议同时启用并行复制和数据分区，尤其是从 Azure SQL 数据库加载大量数据时。 下面是适用于不同方案的建议配置。 将数据复制到基于文件的数据存储中时，建议将数据作为多个文件写入文件夹（仅指定文件夹名称），在这种情况下，性能优于写入单个文件。
建议的设置
从不包含物理分区但包含用于数据分区的整数或日期时间列的大型表进行完整加载。
分区选项：动态范围分区。
分区列（可选）：指定用于对数据进行分区的列。 如果未指定，将使用索引或主键列。
分区上限和分区下限（可选） ：指定是否要确定分区步幅。 这不适用于筛选表中的行，表中的所有行都将进行分区和复制。 如果未指定，复制活动会自动检测这些值。
例如，如果分区列“ID”的值范围为 1 至 100，并且将此值的下限设置为 20、上限设置为 80，并行复制设置为 4，服务将按 4 个分区（分区的 ID 范围分别为 <=20、[21, 50]、[51, 80] 和 >=81）检索数据。
使用自定义查询从不包含物理分区但包含用于数据分区的整数或日期/日期时间列的表加载大量数据。
分区选项：动态范围分区。
查询：SELECT * FROM <TableName> WHERE ?DfDynamicRangePartitionCondition AND <your_additional_where_clause>。
分区列：指定用于对数据进行分区的列。
分区上限和分区下限（可选） ：指定是否要确定分区步幅。 这不适用于筛选表中的行，查询结果中的所有行都将进行分区和复制。 如果未指定，复制活动会自动检测该值。
例如，如果分区列“ID”的值范围为 1 至 100，并且将此值的下限设置为 20、上限设置为 80，并行复制设置为 4，服务将按 4 个分区（分区的 ID 范围分别为 <=20、[21, 50]、[51, 80] 和 >=81）检索数据。
下面是针对不同场景的更多示例查询：
1.查询整个表：
SELECT * FROM <TableName> WHERE ?DfDynamicRangePartitionCondition
2.使用列选择和附加的 where 子句筛选器从表中查询：
SELECT <column_list> FROM <TableName> WHERE ?DfDynamicRangePartitionCondition AND <your_additional_where_clause>
3.使用子查询进行查询：
SELECT <column_list> FROM (<your_sub_query>) AS T WHERE ?DfDynamicRangePartitionCondition AND <your_additional_where_clause>
4.在子查询中使用分区查询：
SELECT <column_list> FROM (SELECT <your_sub_query_column_list> FROM <TableName> WHERE ?DfDynamicRangePartitionCondition) AS T
选择独特的列作为分区列（如主键或唯一键），以避免数据倾斜。
如果表具有内置分区，请使用名为“表的物理分区”分区选项来提升性能。
如果使用 Azure Integration Runtime 复制数据，则可设置较大的“数据集成单元 (DIU)”(>4) 以利用更多计算资源。 检查此处适用的方案。
“复制并行度”可控制分区数量，将此数字设置得太大有时会损害性能，建议将此数字设置按以下公式计算的值：（DIU 或自承载 IR 节点数）*（2 到 4）。
示例：从包含物理分区的大型表进行完整加载
"source": {
"type": "AzureSqlSource",
"partitionOption": "PhysicalPartitionsOfTable"
示例：使用动态范围分区进行查询
"source": {
"type": "AzureSqlSource",
"query": "SELECT * FROM <TableName> WHERE ?DfDynamicRangePartitionCondition AND <your_additional_where_clause>",
"partitionOption": "DynamicRange",
"partitionSettings": {
"partitionColumnName": "<partition_column_name>",
"partitionUpperBound": "<upper_value_of_partition_column (optional) to decide the partition stride, not as data filter>",
"partitionLowerBound": "<lower_value_of_partition_column (optional) to decide the partition stride, not as data filter>"
检查物理分区的示例查询
SELECT DISTINCT s.name AS SchemaName, t.name AS TableName, pf.name AS PartitionFunctionName, c.name AS ColumnName, iif(pf.name is null, 'no', 'yes') AS HasPartition
FROM sys.tables AS t
LEFT JOIN sys.objects AS o ON t.object_id = o.object_id
LEFT JOIN sys.schemas AS s ON o.schema_id = s.schema_id
LEFT JOIN sys.indexes AS i ON t.object_id = i.object_id
LEFT JOIN sys.index_columns AS ic ON ic.partition_ordinal > 0 AND ic.index_id = i.index_id AND ic.object_id = t.object_id
LEFT JOIN sys.columns AS c ON c.object_id = ic.object_id AND c.column_id = ic.column_id
LEFT JOIN sys.partition_schemes ps ON i.data_space_id = ps.data_space_id
LEFT JOIN sys.partition_functions pf ON pf.function_id = ps.function_id
WHERE s.name='[your schema]' AND t.name = '[your table name]'
如果表具有物理分区，你可看到“HasPartition”为“是”，如下所示。
有关将数据载入 Azure SQL 数据库的最佳做法
将数据复制到 Azure SQL 数据库时，可能需要不同的写入行为：
追加：我的源数据只包含新记录。
更新插入：我的源数据包含插入和更新内容。
覆盖：我需要每次都重新加载整个维度表。
使用自定义逻辑进行写入：在将数据最终插入目标表之前，我需要额外的处理。
有关如何在该服务中进行配置和最佳做法，请参阅相应的部分。
追加数据是此 Azure SQL 数据库接收器连接器的默认行为。 该服务执行批量插入，以有效地在表中写入数据。 可以相应地在复制活动中配置源和接收器。
更新插入数据
复制活动现在支持以本机方式将数据加载到数据库临时表中，并在键存在时更新接收器表中的数据，不存在时插入新数据。 若要详细了解复制活动中的更新插入设置，请参阅 Azure SQL 数据库作为接收器。
覆盖整个表
可以在复制活动接收器中配置 preCopyScript 属性。 在这种情况下，对于运行的每个复制活动，该服务首先运行脚本。 然后，运行复制来插入数据。 例如，若要使用最新数据覆盖整个表，请指定一个脚本，以先删除所有记录，然后从源批量加载新数据。
使用自定义逻辑写入数据
使用自定义逻辑写入数据的步骤与更新插入数据部分中的描述类似。 如果在将源数据最终插入目标表之前需要应用额外的处理，则可先将数据加载到临时表，然后再调用存储过程活动，或者在复制活动接收器中调用存储过程来应用数据，或者使用映射数据流。
调用 SQL 接收器的存储过程
将数据复制到 Azure SQL 数据库中时，还可以通过对每批源表使用附加参数来配置和调用用户指定的存储过程。 存储过程功能利用表值参数。
当内置复制机制无法使用时，还可使用存储过程。 例如，在将源数据最终插入目标表之前应用额外的处理。 额外处理的示例包括合并列、查找其他值以及将数据插入多个表。
以下示例演示如何使用存储过程在 Azure SQL 数据库数据库中的表内执行 upsert。 假设输入数据和接收器 Marketing 表各有三列：ProfileID、State 和 Category。 基于 ProfileID 列执行更新插入，并仅将其应用于名为“ProductA”的特定类别。
在数据库中，使用与 sqlWriterTableType 相同的名称定义表类型。 表类型的架构与输入数据返回的架构相同。
CREATE TYPE [dbo].[MarketingType] AS TABLE(
[ProfileID] [varchar](256) NOT NULL,
[State] [varchar](256) NOT NULL,
[Category] [varchar](256) NOT NULL
在数据库中，使用与 sqlWriterStoredProcedureName 相同的名称定义存储过程。 它可处理来自指定源的输入数据，并将其合并到输出表中。 存储过程中的表类型的参数名称与数据集中定义的 tableName 相同。
CREATE PROCEDURE spOverwriteMarketing @Marketing [dbo].[MarketingType] READONLY, @category varchar(256)
BEGIN
MERGE [dbo].[Marketing] AS target
USING @Marketing AS source
ON (target.ProfileID = source.ProfileID and target.Category = @category)
WHEN MATCHED THEN
UPDATE SET State = source.State
WHEN NOT MATCHED THEN
INSERT (ProfileID, State, Category)
VALUES (source.ProfileID, source.State, source.Category);
在 Azure 数据工厂或 Synapse 管道中，在复制活动中定义 SQL 接收器部分，如下所示：
"sink": {
"type": "AzureSqlSink",
"sqlWriterStoredProcedureName": "spOverwriteMarketing",
"storedProcedureTableTypeParameterName": "Marketing",
"sqlWriterTableType": "MarketingType",
"storedProcedureParameters": {
"category": {
"value": "ProductA"
使用存储过程将数据写入 Azure SQL 数据库时，接收器会将源数据拆分为小批次，然后执行插入，以便可以多次执行存储过程中的额外查询。 如果在将数据写入 Azure SQL 数据库之前，要运行复制活动的查询，则不建议将其添加到存储过程，请将其添加到“预复制脚本”框中。
映射数据流属性
在映射数据流的过程中转换数据时，可以在 Azure SQL 数据库中读取表以及将数据写入表。 有关详细信息，请参阅映射数据流中的源转换和接收器转换。
特定于 Azure SQL 数据库的设置可在源转换的“源选项”选项卡中找到。
输入： 选择将源指向某个表（等效于 Select * from <table-name>），还是输入自定义 SQL 查询。
查询：如果在“输入”字段中选择“查询”，请为源输入 SQL 查询。 此设置会替代在数据集中选择的任何表。 此处不支持 Order By 子句，但你可以设置完整的 SELECT FROM 语句。 还可以使用用户定义的表函数。 select * from udfGetData() 是 SQL 中可返回表的 UDF。 此查询将生成可以在数据流中使用的源表。 使用查询也是减少进行测试或查找的行的好方法。
在映射数据流查询模式下不支持 SQL 中的公用表表达式 (CTE)，因为使用此模式的先决条件是在 SQL 查询 FROM 子句中可以使用查询，但 CTE 无法这样做。
要使用 CTE，你需要使用以下查询创建存储过程：
CREATE PROC CTESP @query nvarchar(max)
BEGIN
EXECUTE sp_executesql @query;
然后在映射数据流的源转换中使用存储过程模式，然后设置类似 @query 的示例 with CTE as (select 'test' as a) select * from CTE。 然后你便可以按照预期使用 CTE。
存储过程：如果希望从源数据库执行的存储过程生成投影和源数据，请选择此选项。 可以键入架构、过程名称和参数，或者单击“刷新”以要求该服务发现架构和过程名称。 然后，可以单击“导入”以使用格式 @paraName 导入所有过程参数。
SQL 示例：Select * from MyTable where customerId > 1000 and customerId < 2000
参数化 SQL 示例："select * from {$tablename} where orderyear > {$year}"
批大小：输入批大小，以将大型数据分成多个读取操作。
隔离级别： 映射数据流中 SQL 源的默认设置为“读取未提交的内容”。 你可以将此处的隔离级别更改为以下值之一：
读取已提交的内容
读取未提交的内容
可重复的读取
无（忽略隔离级别）
启用增量提取：使用此选项告知 ADF 仅处理自上次执行管道以来已更改的行。 若要启用带有架构偏差的增量提取，请选择基于增量/水印列的表，而不是为本机变更数据捕获启用的表。
增量列：使用增量提取功能时，必须选择要用作源表中水印的日期/时间或数字列。
启用本地变更数据捕获（预览版）：使用此选项告知 ADF 仅处理 SQL 变更数据捕获技术捕获的增量数据（自上次执行管道以来）。 使用此选项时，包括行插入、更新和删除在内的增量数据将自动加载，而无需任何增量列。 在 ADF 中使用此选项前，需要在 Azure SQL DB 上启用变更数据捕获。 有关 ADF 中此选项的详细信息，请参阅本机变更数据捕获。
从头开始读取：使用增量提取设置此选项将指示 ADF 在首次执行具有增量提取的管道时读取所有行。
特定于 Azure SQL 数据库的设置可在接收器转换的“设置”选项卡中找到。
更新方法： 确定数据库目标上允许哪些操作。 默认设置为仅允许插入。 若要更新、更新插入或删除行，需要进行 alter-row 转换才能标记这些操作的行。 对于更新、更新插入和删除操作，必须设置一个或多个键列，以确定要更改的行。
该服务在后续的更新、更新插入和删除中会使用你在此处将其选取为密钥的列名称。 因此，你必须选取存在于接收器映射中的列。 如果你不希望将值写入此键列，请单击“跳过写入键列”。
你可以将此处用于更新目标 Azure SQL 数据库表的键列参数化。 如果你有多个用于组合键的列，单击“自定义表达式”，你将能够使用数据流表达式语言添加动态内容，其中可以包含一个字符串数组，该数组包含一个组合键的列名。
表操作： 确定在写入之前是否从目标表重新创建或删除所有行。
无：不会对表进行任何操作。
重新创建：将删除表并重新创建表。 如果以动态方式创建表，则是必需的。
截断：将删除目标表中的所有行。
批大小：控制每个 Bucket 中写入的行数。 较大的批大小可提高压缩比并改进内存优化，但在缓存数据时可能会导致内存不足异常。
使用 TempDB：默认情况下，作为加载过程的一部分，该服务将使用全局临时表来存储数据。 你也可以取消选中“使用 TempDB”选项，改为要求该服务将临时保存表存储在用于此接收器的数据库中的用户数据库中。
预处理和后处理 SQL 脚本：输入将在数据写入接收器数据库之前（预处理）和之后（后处理）执行的多行 SQL 脚本
建议将包含多个命令的单个批处理脚本拆分为多个批处理。
只有返回简单更新计数的数据定义语言 (Data Definition Language, DDL) 和数据操作语言 (Data Manipulation Language, DML) 语句可作为批处理的一部分运行。 在执行批量操作中了解详情
行处理时出错
写入到 Azure SQL DB 时，某些数据行可能会由于目标设置的约束而发生故障。 一些常见错误包括：
字符串或二进制数据在表中会被截断
无法在列中插入 NULL 值
INSERT 语句与 CHECK 约束冲突
默认情况下，遇到第一个错误时，数据流运行会失败。 你可以选择“出错时继续”，确保即使各行存在错误，也可以完成数据流。 该服务提供了不同的选项来处理这些错误行。
事务提交：选择是在单个事务中写入数据，还是分批写入数据。 单个事务将提供较差的性能，但在事务完成之前，其他人将看不到任何写入的数据。
输出已拒绝的数据：如果已启用，则可将错误行输出到 Azure Blob 存储或所选 Azure Data Lake Storage Gen2 帐户中的 csv 文件。 这会写入包含三个附加列的错误行：SQL 操作（例如插入或更新）、数据流错误代码，以及有关行的错误消息。
出错时报告成功：如果已启用，则即使发现了错误行，也会将数据流标记为成功。
Azure SQL 数据库的数据类型映射
从/向 Azure SQL 数据库复制数据时，以下映射用于从 Azure SQL 数据库数据类型映射到 Azure 数据工厂临时数据类型。 Synapse 管道功能使用相同的映射，它直接实现 Azure 数据工厂。 若要了解复制活动如何将源架构和数据类型映射到接收器，请参阅架构和数据类型映射。
Azure SQL 数据库数据类型
数据工厂临时数据类型
若要了解有关属性的详细信息，请查看 GetMetadata 活动
使用 Always Encrypted
使用 Always Encrypted 从/向 Azure SQL 数据库复制数据时，请执行以下步骤：
将列主密钥 (CMK) 存储在 Azure 密钥保管库中。 详细了解如何使用 Azure 密钥保管库配置 Always Encrypted
确保获取对用于存储列主密钥 (CMK) 的密钥保管库的访问权限。 有关所需的权限，请参阅此文。
创建链接服务，以使用托管标识或服务主体连接到 SQL 数据库并启用“Always Encrypted”功能。
Azure SQL 数据库 Always Encrypted 支持以下场景：
源或接收器数据存储使用托管标识或服务主体作为密钥提供程序身份验证类型。
源和接收器数据存储都使用托管标识作为密钥提供程序身份验证类型。
源和接收器数据存储都使用同一个服务主体作为密钥提供程序身份验证类型。
目前，Azure SQL 数据库 Always Encrypted 仅支持映射数据流中的源转换。
本机变更数据捕获
Azure 数据工厂可针对 SQL Server、Azure SQL DB 和 Azure SQL MI 支持本机变更数据捕获功能。 可以通过 ADF 映射数据流自动检测和提取 SQL 存储中的行插入、更新和删除等变更数据。 由于映射数据流没有代码体验，用户可以通过将数据库追加为目标存储来轻松实现 SQL 存储中的数据复制方案。 更重要的是，用户还可以在两者之间撰写任何数据转换逻辑，以便从 SQL 存储实现增量 ETL 方案。
请确保管道和活动名称保持不变，以便 ADF 可以记录检查点，从而自动从上次运行中获取更改的数据。 如果更改管道名称或活动名称，检查点将重置，进而导致从头开始或是在下一次运行中开始获取现在开始的更改数据。 如果要更改管道名称或活动名称，但仍保留检查点，以自动从上次运行中获取变更的数据，请使用自己的数据流活动中的检查点密钥来实现此目的。
调试管道时，此功能都以相同的方式工作。 请注意，在调试运行期间刷新浏览器时，检查点将重置。 若对调试运行中的管道结果感到满意，可继续发布并触发管道。 首次触发已发布管道时，管道将自动从头开始重启，或者立即开始获取更改数据。
在监视部分，你始终有机会重新运行管道。 执行此操作时，始终可从所选管道运行的上一个检查点捕获已更改的数据。
示例 1：
将引用到已启用 SQL CDC 的数据集的源转换与映射数据流中引用到数据库的接收器转换直接链接起来时，SQL 源上发生的变更将自动应用到目标数据库，这样很轻松就可以获得数据库之间的数据复制方案。 可以使用接收器转换中的更新方法选择是否在目标数据库上允许插入、允许更新或允许删除。 映射数据流中的示例脚本如下所示。
source(output(
id as integer,
name as string
allowSchemaDrift: true,
validateSchema: false,
enableNativeCdc: true,
netChanges: true,
skipInitialLoad: false,
isolationLevel: 'READ_UNCOMMITTED',
format: 'table') ~> source1
source1 sink(allowSchemaDrift: true,
validateSchema: false,
deletable:true,
insertable:true,
updateable:true,
upsertable:true,
keys:['id'],
format: 'table',
skipDuplicateMapInputs: true,
skipDuplicateMapOutputs: true,
errorHandlingOption: 'stopOnFirstError') ~> sink1
示例 2：
如果想启用 ETL 方案，而不是通过 SQL CDC 在数据库之间复制数据，则可以使用映射数据流中的表达式，包括 isInsert(1)、isUpdate(1) 和 isDelete(1) 来区分具有不同操作类型的行。 下面是映射数据流的示例脚本之一，它派生一个列以及相关值：1 表示插入的行，2 表示更新的行，3 表示删除的行，用于下游转换以处理增量数据。
source(output(
id as integer,
name as string
allowSchemaDrift: true,
validateSchema: false,
enableNativeCdc: true,
netChanges: true,
skipInitialLoad: false,
isolationLevel: 'READ_UNCOMMITTED',
format: 'table') ~> source1
source1 derive(operationType = iif(isInsert(1), 1, iif(isUpdate(1), 2, 3))) ~> derivedColumn1
derivedColumn1 sink(allowSchemaDrift: true,
validateSchema: false,
skipDuplicateMapInputs: true,
skipDuplicateMapOutputs: true) ~> sink1
已知限制：
只有来自 SQL CDC 的净变更将通过 cdc.fn_cdc_get_net_changes_ 由 ADF 加载。
升级到 Azure SQL 数据库版本
若要升级 Azure SQL 数据库版本，请在“编辑链接服务”页中，选择“版本”下的“推荐”，并通过引用推荐版本的链接服务属性来配置链接服务。
建议版本和旧版本之间的差异
下表显示了使用建议版本和旧版本的 Azure SQL Database 之间的功能差异。
建议的版本
即将发布：在整个 2024 年，我们将逐步淘汰作为内容反馈机制的“GitHub 问题”，并将其取代为新的反馈系统。 有关详细信息，请参阅：https://aka.ms/ContentUserFeedback。
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