Leggere da più tabelle Microsoft SQL Server

Questa pagina descrive come leggere più tabelle da un database Microsoft SQL Server utilizzando l'origine Multi Table source. Utilizza l'origine Multi Table quando vuoi che la pipeline legga da più tabelle. Se vuoi che la pipeline legga da una singola tabella, consulta Leggere da una tabella SQL Server.

L'origine Multi Table 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 sinkmulti-tabella, BigQuery Multi Table o GCS Multi File.

Prima di iniziare

  1. Accedi al tuo Google Cloud account. Se non hai mai utilizzato Google Cloud, crea un account per valutare il rendimento dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti senza costi per l'esecuzione, il test e il deployment dei workload.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Roles required to select or create a project

    • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
    • Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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  5. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  6. Attiva le API Cloud Data Fusion, Cloud Storage, BigQuery e Dataproc.

    Ruoli richiesti per attivare le API

    Per attivare le API, devi disporre del ruolo IAM Amministratore utilizzo servizi (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), che contiene l'autorizzazione serviceusage.services.enable. Scopri come concedere i ruoli.

    Attiva le API

  7. Crea un'istanza Cloud Data Fusion.
  8. Assicurati che il database SQL Server possa accettare connessioni da Cloud Data Fusion. Per farlo in modo sicuro, ti consigliamo di creare un'istanza Cloud Data Fusion privata.

Visualizza l'istanza Cloud Data Fusion

Quando utilizzi Cloud Data Fusion, usi sia la Google Cloud console che la UI di Cloud Data Fusion separata. In la Google Cloud console, puoi creare un Google Cloud progetto e creare ed eliminare istanze Cloud Data Fusion. Nella UI di Cloud Data Fusion, puoi utilizzare le varie pagine, come Studio o Wrangler, per utilizzare le funzionalità di Cloud Data Fusion.

  1. Nella Google Cloud console, vai alla pagina Cloud Data Fusion.

  2. Per aprire l'istanza in Cloud Data Fusion Studio, fai clic su Istanze e poi su Visualizza istanza.

    Vai a Istanze

Archivia la password di SQL Server come chiave sicura

Aggiungi la password di SQL Server come chiave sicura da criptare nell'istanza Cloud Data Fusion. Più avanti in questa guida, ti assicurerai che la password venga recuperata utilizzando Cloud KMS.

  1. Nell'angolo in alto a destra di qualsiasi pagina di Cloud Data Fusion, fai clic su Amministrazione di sistema.

  2. Fai clic sulla scheda Configuration (Configurazione).

  3. Fai clic su Make HTTP Calls (Effettua chiamate HTTP).

    Configurazione.

  4. Nel menu a discesa, scegli PUT.

  5. Nel campo del percorso, inserisci namespaces/NAMESPACE_ID/securekeys/PASSWORD.

  6. Nel campo Body (Corpo), inserisci {"data":"SQL_SERVER_PASSWORD"}.

  7. Fai clic su Send (Invia).

    Password.

Assicurati che la Response (Risposta) che ricevi sia il codice di stato 200.

Scarica il driver JDBC per SQL Server

Utilizzo dell'hub

  1. Nella UI di Cloud Data Fusion, fai clic su Hub.

  2. Nella barra di ricerca, inserisci Microsoft SQL Server JDBC Driver.

  3. Fai clic su Microsoft SQL Server JDBC Driver.

  4. Fai clic su Download (Scarica). Segui i passaggi di download mostrati.

  5. Fai clic su Deploy (Esegui il deployment). Carica il file JAR dal passaggio precedente.

  6. Fai clic su Finish (Fine).

Utilizzo di Studio

  1. Visita Microsoft.com.

  2. Scegli il download e fai clic su Download (Scarica).

  3. Nella UI di Cloud Data Fusion, fai clic su Menu e vai alla pagina Studio.

  4. Fai clic su Add (Aggiungi).

  5. In Driver, fai clic su Upload (Carica).

  6. Carica il file JAR scaricato nel passaggio 2.

  7. Fai clic su Next (Avanti).

  8. Configura il driver inserendo un Name (Nome).

  9. Nel campo Class name (Nome classe), inserisci com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver.

  10. Fai clic su Finish (Fine).

Esegui il deployment dei plug-in Multi Table

  1. Nella UI web di Cloud Data Fusion, fai clic su Hub.

  2. Nella barra di ricerca, inserisci Multiple table plugins.

  3. Fai clic su Multiple Table Plugins (Plug-in Multi Table).

    Password.

  4. Fai clic su Deploy (Esegui il deployment).

  5. Fai clic su Finish (Fine).

  6. Fai clic su Create a Pipeline (Crea una pipeline).

Connettiti a SQL Server

  1. Nella UI di Cloud Data Fusion, fai clic su Menu e vai alla pagina Studio.

  2. In Studio, espandi il menu Source (Origine).

  3. Fai clic su Multiple Database Tables (Più tabelle di database).

    Più tabelle.

  4. Tieni il puntatore sul nodo Multiple Database Tables (Più tabelle di database) e fai clic su Properties (Proprietà).

    Proprietà.

  5. Nel campo Reference name (Nome di riferimento), specifica un nome di riferimento che verrà utilizzato per identificare l'origine SQL Server.

  6. Nel campo JDBC Connection String (Stringa di connessione JDBC), inserisci la stringa di connessione JDBC. Ad esempio, jdbc:sqlserver://mydbhost:1433. Per saperne di più, consulta Creare l'URL di connessione.

  7. Inserisci il JDBC Plugin Name (Nome plug-in JDBC), il Database User Name (Nome utente del database) e la Database User Password (Password utente del database).

  8. Fai clic su Validate (Convalida).

  9. Fai clic su Chiudi.

Connettiti a BigQuery o Cloud Storage

  1. Nella UI di Cloud Data Fusion, fai clic su Menu e vai alla pagina Studio.

  2. Espandi Sink.

  3. Fai clic su BigQuery Multi Table (BigQuery Multi Table) o GCS Multi File (GCS Multi File).

  4. Collega il nodo Multiple Database Tables (Più tabelle di database) a BigQuery Multi Table (BigQuery Multi Table) o GCS Multi File (GCS Multi File).

    Collega il lavandino.

  5. Tieni il puntatore sul nodo BigQuery Multi Table o GCS Multi File, fai clic su Properties (Proprietà) e configura il sink.

    Per saperne di più, consulta Sink BigQuery Multi Table di Google e Sink GCS Multi File di Google Cloud Storage.

  6. Fai clic su Validate (Convalida).

  7. Fai clic su Chiudi.

Esegui l'anteprima della pipeline

  1. Nella UI di Cloud Data Fusion, fai clic su Menu e vai alla pagina Studio.

  2. Fai clic su Preview (Anteprima).

  3. Fai clic su Run (Esegui). Attendi il completamento dell'anteprima.

Esegui il deployment della pipeline

  1. Nella UI di Cloud Data Fusion, fai clic su Menu e vai alla pagina Studio.

  2. Fai clic su Deploy (Esegui il deployment).

Esegui la pipeline

  1. Nella UI di Cloud Data Fusion, fai clic su Menu.

  2. Fai clic su List (Elenco).

  3. Fai clic sulla pipeline.

  4. Nella pagina dei dettagli della pipeline, fai clic su Run (Esegui).

Passaggi successivi