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 privata di Cloud Data Fusion.

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 Google Cloud console, you can create a Google Cloud project, and create and delete 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 Configurazione.

  3. Fai clic su 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 Corpo, inserisci {"data":"SQL_SERVER_PASSWORD"}.

  7. Fai clic su Invia.

    Password.

Assicurati che la 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 Scarica. Segui i passaggi di download mostrati.

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

  6. Fai clic su Fine.

Utilizzo di Studio

  1. Visita Microsoft.com.

  2. Scegli il download e fai clic su Scarica.

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

  4. Fai clic su Aggiungi.

  5. In Driver, fai clic su Carica.

  6. Carica il file JAR scaricato nel passaggio 2.

  7. Fai clic su Avanti.

  8. Configura il driver inserendo un Nome.

  9. Nel campo Nome classe, inserisci com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver.

  10. Fai clic su 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 Plug-in Multi Table.

    Password.

  4. Fai clic su Esegui il deployment.

  5. Fai clic su Fine.

  6. Fai clic su 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 Origine.

  3. Fai clic su Multiple Database Tables.

    Più tabelle.

  4. Tieni il puntatore sul nodo Multiple Database Tables 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 o GCS Multi File.

  4. Collega il nodo Multiple Database Tables a BigQuery Multi Table o GCS Multi File.

    Collega il lavandino.

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

    Per saperne di più, consulta Sink di tabelle multiple di Google BigQuery e Sink di file multipli 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 Anteprima.

  3. Fai clic su 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 Esegui il deployment.

Esegui la pipeline

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

  2. Fai clic su Elenco.

  3. Fai clic sulla pipeline.

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

Passaggi successivi