Partager via

Mappage CSV

  • Article

S’applique à : ✅Microsoft Fabric✅Azure Data Explorer

Utilisez le mappage CSV pour mapper les données entrantes aux colonnes à l’intérieur des tables lorsque votre fichier source d’ingestion est l’un des formats tabulaires séparés par un délimiteur suivant : CSV, TSV, PSV, SCSV, SOHsv, TXT et RAW. Pour plus d’informations, consultez les formats de données pris en charge.

Chaque élément de la liste de mappage définit le mappage pour une colonne spécifique. Ces éléments sont construits à partir de trois propriétés : column, datatypeet properties. En savoir plus dans la vue d’ensemble des mappages de données.

Chaque élément de mappage CSV doit contenir l’une des propriétés facultatives suivantes :

Propriété Type Description
Ordinal int Numéro de l’ordre des colonnes au format CSV.
ConstValue string Valeur constante à utiliser pour une colonne au lieu d’une valeur dans le fichier CSV.
Transformation string Transformation qui doit être appliquée au contenu avec des transformations de mappage. La seule transformation prise en charge est SourceLocation.

Remarque

  • Quand ConstValue ou SourceLocation la transformation sont utilisées, Ordinal doit être non définie.
  • Pour les formats TXT et RAW, seuls Ordinal 0 peuvent être mappés, car le texte est traité comme une seule colonne de lignes.

Important

Pour l’ingestion mise en file d’attente :

  • Si la table référencée dans le mappage n’existe pas dans la base de données, elle est créée automatiquement, étant donné que les types de données valides sont spécifiés pour toutes les colonnes.
  • Si une colonne référencée dans le mappage n’existe pas dans la table, elle est ajoutée automatiquement à la table en tant que dernière colonne lors de la première réception des données pour cette colonne, étant donné qu’un type de données valide est spécifié pour la colonne. Pour ajouter de nouvelles colonnes à un mappage, utilisez la commande de mappage .alter ingestion.
  • Les données sont traitées par lots à l’aide de propriétés d’ingestion. Les propriétés de mappage d’ingestion plus distinctes utilisées, telles que différentes valeurs ConstValue, sont plus fragmentées l’ingestion devient, ce qui peut entraîner une dégradation des performances.

Exemples

[
  {"Column": "event_time", "Properties": {"Ordinal": "0"}},
  {"Column": "event_name", "Properties": {"Ordinal": "1"}},
  {"Column": "event_type", "Properties": {"Ordinal": "2"}},
  {"Column": "ingestion_time", "Properties": {"ConstValue": "2023-01-01T10:32:00"}}
  {"Column": "source_location", "Properties": {"Transform": "SourceLocation"}}
]

Le mappage ci-dessus est sérialisé sous forme de chaîne JSON lorsqu’il est fourni dans le cadre de la .ingest commande de gestion.

.ingest into Table123 (@"source1", @"source2")
    with
    (
        format="csv",
        ingestionMapping =
        ```
        [
            {"Column": "event_time", "Properties": {"Ordinal": "0"}},
            {"Column": "event_name", "Properties": {"Ordinal": "1"}},
            {"Column": "event_type", "Properties": {"Ordinal": "2"}},
            {"Column": "ingestion_time", "Properties": {"ConstValue": "2023-01-01T10:32:00"}},
            {"Column": "source_location", "Properties": {"Transform": "SourceLocation"}}
        ]
        ```
    )

Mappage précréé

Lorsque le mappage est précréé, référencez le mappage par nom dans la .ingest commande de gestion.

.ingest into Table123 (@"source1", @"source2")
    with
    (
        format="csv",
        ingestionMappingReference = "MappingName"
    )

Mappage d’identité

Utilisez le mappage CSV pendant l’ingestion sans définir de schéma de mappage (voir mappage d’identité).

.ingest into Table123 (@"source1", @"source2")
    with
    (
        format="csv"
    )