CREATE TABLE

S’applique à: Azure Synapse Analytics Analytics Platform System (PDW)

CREATE TABLE (Azure Synapse Analytics)

Crée une table dans Azure Synapse Analytics ou Analytics Platform System (PDW).

Pour comprendre les tables et savoir comment les utiliser, consultez Tables dans Azure Synapse Analytics.

Les discussions sur les Azure Synapse Analytics dans cet article s’appliquent à la fois à Azure Synapse Analytics et Analytics Platform System (PDW) , sauf indication contraire.

Conventions de la syntaxe Transact-SQL

Syntaxe

-- Create a new table.
CREATE TABLE { database_name.schema_name.table_name | schema_name.table_name | table_name }
    ( 
      { column_name <data_type>  [ <column_options> ] } [ ,...n ]
    )  
    [ WITH ( <table_option> [ ,...n ] ) ]  
[;]  

<column_options> ::=
    [ COLLATE Windows_collation_name ]
    [ NULL | NOT NULL ] -- default is NULL
    [ IDENTITY [ ( seed, increment ) ]
    [ <column_constraint> ]

<column_constraint>::=
    {
        DEFAULT constant_expression
        | PRIMARY KEY NONCLUSTERED NOT ENFORCED -- Applies to Azure Synapse Analytics only
        | UNIQUE NOT ENFORCED -- Applies to Azure Synapse Analytics only
    }

<table_option> ::=
    {
       CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX -- default for Azure Synapse Analytics 
      | CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX ORDER (column [,...n])  
      | HEAP --default for Parallel Data Warehouse
      | CLUSTERED INDEX ( { index_column_name [ ASC | DESC ] } [ ,...n ] ) -- default is ASC
    }  
    {
        DISTRIBUTION = HASH ( distribution_column_name )
      | DISTRIBUTION = HASH ( [distribution_column_name [, ...n]] ) 
      | DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN -- default for Azure Synapse Analytics
      | DISTRIBUTION = REPLICATE -- default for Parallel Data Warehouse
    }
    | PARTITION ( partition_column_name RANGE [ LEFT | RIGHT ] -- default is LEFT  
        FOR VALUES ( [ boundary_value [,...n] ] ) )

<data type> ::=
      datetimeoffset [ ( n ) ]  
    | datetime2 [ ( n ) ]  
    | datetime  
    | smalldatetime  
    | date  
    | time [ ( n ) ]  
    | float [ ( n ) ]  
    | real [ ( n ) ]  
    | decimal [ ( precision [ , scale ] ) ]   
    | numeric [ ( precision [ , scale ] ) ]   
    | money  
    | smallmoney  
    | bigint  
    | int   
    | smallint  
    | tinyint  
    | bit  
    | nvarchar [ ( n | max ) ]  -- max applies only to Azure Synapse Analytics 
    | nchar [ ( n ) ]  
    | varchar [ ( n | max )  ] -- max applies only to Azure Synapse Analytics 
    | char [ ( n ) ]  
    | varbinary [ ( n | max ) ] -- max applies only to Azure Synapse Analytics 
    | binary [ ( n ) ]  
    | uniqueidentifier  

Arguments

database_name

Nom de la base de données qui contiendra la nouvelle table. La valeur par défaut est la base de données active.

schema_name

Schéma de la table. La définition du schéma est facultative. Si aucun schéma n’est spécifié, le schéma par défaut est utilisé.

table_name

Nom de la nouvelle table. Pour créer une table temporaire locale, faites précéder le nom de la table de #. Pour obtenir des explications et des conseils sur les tables temporaires, consultez Tables temporaires dans un pool SQL dédié Azure Synapse Analytics.

column_name

Nom d’une colonne de table.

Options de colonne

COLLATE Windows_collation_name
Spécifie le classement de l’expression. Le classement doit correspondre à l’un des classements Windows pris en charge par SQL Server. Pour obtenir la liste des classements Windows pris en charge par SQL Server, consultez le nom du classement Windows (Transact-SQL)).

NULL | NOT NULL
Indique si les valeurs NULL sont autorisées dans la colonne. Par défaut, il s’agit de NULL.

[ CONSTRAINT constraint_name ] DEFAULT constant_expression
Spécifie la valeur de colonne par défaut.

Argument	Explication
constraint_name	Nom facultatif de la contrainte. Le nom de contrainte est unique dans la base de données. Le nom peut être réutilisé dans d’autres bases de données.
constant_expression	Valeur par défaut de la colonne. L’expression doit être une valeur littérale ou une constante. Par exemple, ces expressions constantes sont autorisées : 'CA', 4. Ces expressions constantes sont autorisées : 2+3, CURRENT_TIMESTAMP.

Options de structure de table

Pour obtenir de l’aide sur le choix du type de table, consultez Indexation de tables dans Azure Synapse Analytics.

CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX

Stocke la table sous forme d’index cluster columnstore. L’index cluster columnstore s’applique à toutes les données de table. Il s'agit du comportement par défaut pour Azure Synapse Analytics.

HEAP Stocke la table sous forme de segment de mémoire. Il s'agit du comportement par défaut pour Analytics Platform System (PDW).

CLUSTERED INDEX ( index_column_name [ ,...n ] )
Stocke le tableau sous forme d’index cluster avec une ou plusieurs colonnes clés. Ce comportement stocke les données par ligne. Utilisez index_column_name pour spécifier le nom d’une ou plusieurs colonnes clés dans l’index. Pour plus d’informations, consultez Tables Rowstore.

LOCATION = USER_DB Cette fonction est déconseillée. Bien qu’elle soit acceptée du point de vue de la syntaxe, elle n’est plus nécessaire et n’a plus d’effet sur le comportement.

Options de distribution de table

Pour comprendre comment choisir la meilleure méthode de distribution et utiliser des tables distribuées, consultez Conception de tables distribuées avec un pool SQL dédié dans Azure Synapse Analytics.

Pour obtenir des suggestions relatives à la meilleure stratégie de distribution de tables à utiliser en fonction de vos charges de travail, consultez Azure Synapse SQL Distribution Advisor (préversion).

DISTRIBUTION = HASH ( distribution_column_name ) Affecte chaque ligne à une distribution en hachant la valeur stockée dans distribution_column_name. L’algorithme est déterministe, ce qui signifie qu’il hache toujours la même valeur pour la même distribution. La colonne de distribution doit être définie comme étant une valeur NOT NULL, car toutes les lignes de valeur NULL sont affectées à la même distribution.

DISTRIBUTION = HASH ( [distribution_column_name [, ...n]] ) Distribue les lignes en fonction des valeurs de hachage allant jusqu’à huit colonnes, ce qui permet une distribution plus uniforme des données de table de base, et donc une réduction de l’asymétrie des données au fil du temps et une amélioration des performances des requêtes.

DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN Distribue les lignes uniformément entre toutes les distributions selon le principe du tourniquet (round robin). Il s'agit du comportement par défaut pour Azure Synapse Analytics.

DISTRIBUTION = REPLICATE Stocke une copie de la table sur chaque nœud de calcul. Pour Azure Synapse Analytics, la table est stockée dans une base de données de distribution sur chaque nœud de calcul. Pour Analytics Platform System (PDW), la table est stockée dans un groupe de fichiers SQL Server qui englobe le nœud de calcul. Il s'agit du comportement par défaut pour Analytics Platform System (PDW).

Options de partition de table

Pour obtenir des conseils sur l’utilisation de partitions de table, consultez Partitionnement des tables dans un pool SQL dédié.

PARTITION ( partition_column_name RANGE [ LEFT | RIGHT ] FOR VALUES ( [ boundary_value [,...n] ] ))
Crée une ou plusieurs partitions de table. Ces partitions sont des coupes de table horizontales qui vous permettent d’effectuer des opérations sur des sous-ensembles de lignes, que la table soit stockée sous forme de segment de mémoire, d’index cluster ou d’index cluster columnstore. Contrairement aux colonnes de distribution, les partitions de table ne déterminent dans quelle distribution chaque ligne est stockée. En revanche, elles déterminent la façon dont les lignes sont regroupées et stockées dans chaque distribution.

Argument	Explication
partition_column_name	Spécifie la colonne utilisée par Azure Synapse Analytics pour partitionner les lignes. Cette colonne peut être de n’importe quel type de données. Azure Synapse Analytics trie les valeurs de colonne de partition par ordre croissant. L’ordre croissant va de LEFT à RIGHT dans la spécification RANGE.
RANGE LEFT	Indique que la valeur limite fait partie de la partition de gauche (valeurs inférieures). La valeur par défaut est LEFT.
RANGE RIGHT	Indique que la valeur limite fait partie de la partition de droite (valeurs supérieures).
FOR VALUES ( boundary_value [,...n] )	Spécifie les valeurs limites de la partition. boundary_value est une expression constante. Ne peut pas être NULL. Son type de données doit correspondre à celui de partition_column_name ou être implicitement convertible dans celui-ci. Elle ne peut pas être tronquée lors d’une conversion implicite de telle sorte que la taille et l’échelle de la valeur ne correspondent pas au type de données de partition_column_name Si vous spécifiez la clause PARTITION, mais que vous ne spécifiez pas de valeur limite, Azure Synapse Analytics crée une table partitionnée à une partition. Le cas échéant, vous pouvez par la suite scinder la table en deux partitions. Si vous spécifiez une valeur limite, la table obtenue comprend deux partitions : l’une contenant les valeurs inférieures à la valeur limite et l’autre contenant les valeurs supérieures à la valeur limite. Si vous déplacez une partition dans une table non partitionnée, celle-ci reçoit les données, mais les limites de partition ne figurent pas dans ses métadonnées.

Pour obtenir un exemple, consultez Créer une table partitionnée.

Option d’index columnstore en cluster ordonnée

Index columnstore en cluster (CCI) est la valeur par défaut pour la création de tables dans Azure Synapse Analytics. Les données d’un index columnstore cluster ne sont pas triées avant d’être compressées dans des segments columnstore. Lors de la création d’un index columnstore cluster avec ORDER, les données sont triées avant d’être ajoutées aux segments d’index et les performances des requêtes peuvent être améliorées. Pour plus d’informations sur les index columnstore en cluster ordonnés dans Azure Synapse Analytics, consultez Optimisation des performances avec l’index Columnstore cluster ordonné.

Une CCI ordonnée peut être créée sur les colonnes de tous les types de données pris en charge dans Azure Synapse Analytics à l’exception des colonnes de type chaîne.

Les utilisateurs peuvent interroger column_store_order_ordinal des colonnes sys.index_columns pour la colonne ou les colonnes sur lesquelles une table est ordonnée et la séquence dans l’ordre.

Pour plus d’informations, consultez Optimisation des performances avec un index columnstore cluster trié.

Type de données

Azure Synapse Analytics prend en charge les types de données les plus couramment utilisés. Pour mieux comprendre les types de données et savoir comment les utiliser, consultez Types de données pour les tables dans Azure Synapse Analytics.

Pour obtenir un tableau des conversions des types de données, consultez la section Conversions implicites de la rubrique CAST et CONVERT (Transact-SQL). Pour plus d’informations, consultez types et fonctions de données date et heure (Transact-SQL).

Vous trouverez ci-dessous la liste des types de données pris en charge, des détails les concernant ainsi que leur taille de stockage (en octets) :

datetimeoffset [ ( n ) ]
La valeur par défaut pour n est 7.

datetime2 [ ( n ) ]
Identique à datetime, sauf que vous pouvez spécifier le nombre de fractions de seconde. La valeur par défaut pour n est 7.

Valeur n	Precision	Scale
0	19	0
1	21	1
2	22	2
3	23	3
4	24	4
5	25	5
6	26	6
7	27	7

datetime
Stocke la date et l’heure du jour avec entre 19 et 23 caractères selon le calendrier grégorien. La date peut contenir l’année, le mois et le jour. L’heure contient l’heure, les minutes, les secondes. Vous pouvez éventuellement afficher trois chiffres pour les fractions de seconde. La taille de stockage est de 8 octets.

smalldatetime
Stocke une date et une heure. La taille de stockage est de 4 octets.

date
Stocke une date en utilisant au maximum 10 caractères pour l’année, le mois et le jour selon le calendrier grégorien. La taille de stockage est de 3 octets. La date est stockée sous forme d’entier.

time [ ( n ) ]
La valeur par défaut pour n est 7.

float [ ( n ) ]
Type de données numériques approximatives à utiliser avec des données numériques à virgule flottante. Les données à virgule flottante sont approximatives, ce qui signifie que certaines valeurs de ce type de données ne peuvent pas être représentées de manière précise. n spécifie le nombre de bits utilisés pour stocker la mantisse de float en notation scientifique. n détermine la précision et la taille du stockage. Si n est spécifié, sa valeur doit être comprise entre 1 et 53. La valeur par défaut de n est 53.

Valeur n	Precision	Taille de stockage
1-24	7 chiffres	4 octets
25-53	15 chiffres	8 octets

Azure Synapse Analytics considère n comme l’une des deux valeurs possibles. Si 1<= n<= 24, n est considéré comme 24. Si 25<= n<= 53, n est considéré comme 53.

Le type de données float Azure Synapse Analytics est conforme à la norme ISO pour toutes les valeurs de n à partir de 1 53. Le synonyme de double précision est float(53).

real [ ( n ) ]
La définition de real est identique à celle de float. Le synonyme ISO de real est float(24) .

decimal [ ( precision [ , scale ] ) ] | numeric [ ( precision [ , scale ] ) ]
Stocke les valeurs de précision et d’échelle fixes.

precision
Nombre total maximal de chiffres décimaux pouvant être stockés de chaque côté de la virgule décimale. La précision doit être une valeur comprise entre 1 et la précision maximale de 38. La précision par défaut est 18.

scale
Nombre maximal de chiffres décimaux à droite de la virgule. La valeur de scale doit être comprise entre 0 et la valeur de precision. Vous ne pouvez spécifier scale que si precision est spécifié. La valeur par défaut de mise à l’échelle est 0. Par conséquent, 0<= scale<= precision. Les tailles de stockage maximales varient en fonction de la précision.

Precision	Taille de stockage (octets)
1-9	5
10-19	9
20-28	13
29-38	17

money | smallmoney
Types de données représentant les valeurs monétaires.

Type de données	Taille de stockage (octets)
money	8
smallmoney	4

bigint | int | smallint | tinyint
Types de données représentant des valeurs numériques exactes qui utilisent des entiers. Le stockage est présenté dans le tableau suivant.

Type de données	Taille de stockage (octets)
bigint	8
int	4
smallint	2
tinyint	1

bit
Type de données entier qui peut prendre la valeur 1, 0 ou NULL. Azure Synapse Analytics optimise le stockage des colonnes de bits. Si une table contient 8 colonnes de bits ou moins, celles-ci sont stockées comme 1 octet. Si elle contient entre 9 et 16 colonnes de bits, celles-ci sont stockées comme 2 octets, etc.

nvarchar [ ( n | max ) ] Données de caractères Unicode de longueur variable. n peut être une valeur comprise entre 1 et 4000. max indique que la taille de stockage maximale occupée est de 2^31-1 octets (2 Go). La taille de stockage en octets correspond à deux fois le nombre de caractères entrés plus 2 octets. Les données saisies peuvent avoir une longueur de zéro caractère. La max longueur s’applique uniquement à Azure Synapse Analytics.

nchar [ ( n ) ]
Données caractères Unicode d’une longueur fixe de n caractères. n doit être une valeur comprise entre 1 et 4000. La taille de stockage est le double de n octets.

varchar[ ( n | max ) ] Données de caractères non Unicode de longueur variable avec une longueur de n octets. n doit être une valeur comprise entre 1 et 8000. max indique que la taille de stockage maximale occupée est de 2^31-1 octets (2 Go). La taille de stockage est la longueur réelle des données entrées + 2 octets. La max longueur s’applique uniquement à Azure Synapse Analytics.

char [ ( n ) ]
Données caractères non-Unicode d’une longueur fixe de n octets. n doit être une valeur comprise entre 1 et 8000. La taille de stockage est égale à n octets. La valeur par défaut de n est 1.

varbinary [ ( n | max ) ] Données binaires de longueur variable. n peut être une valeur comprise entre 1 et 8000. max indique que la taille de stockage maximale occupée est de 2^31-1 octets (2 Go). La taille de stockage est la longueur réelle des données entrées + 2 octets. La valeur par défaut pour n est 7. La max longueur s’applique uniquement à Azure Synapse Analytics.

binary [ ( n ) ]
Données binaires d’une longueur fixe de n octets. n peut être une valeur comprise entre 1 et 8000. La taille de stockage est égale à n octets. La valeur par défaut pour n est 7.

uniqueidentifier
GUID sur 16 octets.

Autorisations

La création d’une table nécessite une autorisation dans le rôle de base de données fixe db_ddladmin ou :

• Une autorisation CREATE TABLE au niveau de la base de données
• ALTER SCHEMA autorisation sur le schéma de la table

La création d’une table partitionnée nécessite une autorisation dans le rôle de base de données fixe db_ddladmin ou

• Une autorisation ALTER ANY DATASPACE

La connexion qui crée une table temporaire locale bénéficie des autorisations CONTROL, INSERT, SELECT et UPDATE au niveau de la table.

Notes

Pour connaître les limites minimales et maximales dans Azure Synapse Analytics, consultez les limites de capacité d’Azure Synapse Analytics.

Détermination du nombre de partitions dans une table

Chaque table définie par l’utilisateur est divisée en plusieurs tables de plus petite taille qui sont stockées dans des emplacements distincts appelés distributions. Azure Synapse Analytics utilise 60 distributions. Dans Analytics Platform System (PDW), le nombre de distributions varie en fonction du nombre de nœuds de calcul.

Chaque distribution contient toutes les partitions de table. Par exemple, s’il existe 60 distributions et quatre partitions de table plus une partition vide, il y aura 300 partitions (5 x 60 = 300). Si la table est un index cluster columnstore, il n’y aura qu’un seul index columnstore par partition, ce qui signifie qu’il y aura 300 index columnstore.

Nous vous recommandons d’utiliser moins de partitions de table de sorte que chaque index columnstore contienne suffisamment de lignes pour pouvoir profiter des avantages liés aux index columnstore. Pour plus d’informations dans Azure Synapse Analytics, consultez Partitionnement des tables dans un pool SQL dédié et des index sur des tables de pool SQL dédiées dans Azure Synapse Analytics.

Table rowstore (segment de mémoire ou index cluster)

Une table rowstore est une table stockée ligne par ligne. Il s’agit d’un segment de mémoire ou d’un index cluster. Azure Synapse Analytics crée toutes les tables rowstore avec la compression de page ; ce comportement ne peut pas être configuré par l’utilisateur.

Table columnstore (index columnstore)

Une table columnstore est une table stockée colonne par colonne. L’index columnstore est la technologie qui gère les données stockées dans une table columnstore. L’index cluster columnstore n’affecte pas la façon dont les données sont distribuées. Il affecte la façon dont les données sont stockées dans chaque distribution.

Pour changer une table rowstore en table columnstore, supprimez tous les index existants de la table et créez un index cluster columnstore. Pour obtenir un exemple, consultez CREATE COLUMNSTORE INDEX (Transact-SQL).

Pour plus d’informations, voir les articles suivants :

• Nouveautés des index columnstore
• Indexation des tables dans Azure Synapse Analytics
• Index columnstore : Vue d’ensemble

Limites

• Vous ne pouvez pas définir une contrainte DEFAULT au niveau d’une colonne de distribution.
• Le nom de table ne peut pas dépasser 128 caractères.
• Le nom de colonne ne peut pas dépasser 128 caractères.

Partitions

La colonne de partition ne peut pas avoir de classement Unicode uniquement. Par exemple, l’instruction suivante échoue :

CREATE TABLE t1 ( c1 varchar(20) COLLATE Divehi_90_CI_AS_KS_WS) WITH (PARTITION (c1 RANGE FOR VALUES (N'')))

Si boundary_value est une valeur littérale qui doit être convertie implicitement dans le type de données de partition_column_name, cela produit un écart. La valeur littérale s’affiche via les vues système Azure Synapse Analytics, mais la valeur convertie est utilisée pour des opérations Transact-SQL.

tables temporaires ;

Les tables temporaires globales qui commencent par ## ne sont pas prises en charge.

Les tables temporaires locales sont soumises aux limitations et restrictions suivantes :

• Elles sont visibles uniquement dans la session active. Azure Synapse Analytics les supprime automatiquement à la fin de la session. Pour les supprimer de façon explicite, utilisez l’instruction DROP TABLE.
• Elles ne peuvent pas être renommées.
• Elles ne peuvent pas contenir de partitions ou de vues.
• Leurs autorisations ne peuvent pas être modifiées. Les instructions GRANT, DENY et REVOKE ne peuvent pas être utilisées avec des tables temporaires locales.
• Les commandes DBCC (Database Console Command) sont bloquées pour les tables temporaires.
• Si plusieurs tables temporaires locales sont utilisées dans un traitement, chacune doit avoir un nom unique. Si plusieurs sessions exécutent le même traitement et créent la même table temporaire locale, Azure Synapse Analytics ajoute en interne un suffixe numérique au nom de table temporaire locale de sorte que chaque table temporaire locale conserve un nom unique.

Comportement du verrouillage

Applique un verrou exclusif sur la table. Applique un verrou partagé sur les objets DATABASE, SCHEMA et SCHEMARESOLUTION.

Exemples de colonnes

R. Spécifier un classement de colonne

Dans l’exemple suivant, la table MyTable est créée avec deux classements de colonne différents. Par défaut, la colonne mycolumn1 possède le classement par défaut Latin1_General_100_CI_AS_KS_WS. La colonne mycolumn2 possède le classement Frisian_100_CS_AS.

CREATE TABLE MyTable   
  (  
    mycolumnnn1 nvarchar,  
    mycolumn2 nvarchar COLLATE Frisian_100_CS_AS )  
WITH ( CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX )  
;  

B. Spécifier une contrainte DEFAULT pour une colonne

L’exemple suivant illustre la syntaxe à utiliser pour spécifier la valeur par défaut d’une colonne. La colonne colA comporte une contrainte par défaut nommée constraint_colA et une valeur par défaut de 0.

CREATE TABLE MyTable
  (  
    colA int CONSTRAINT constraint_colA DEFAULT 0,  
    colB nvarchar COLLATE Frisian_100_CS_AS
  )  
WITH ( CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX )  
;  

Exemples de tables temporaires

C. Créer une table temporaire locale

Dans l’exemple ci-dessous, une table temporaire locale est créée sous le nom #myTable. La table est spécifiée avec un nom en trois parties, qui commence par #.

CREATE TABLE AdventureWorks.dbo.#myTable
  (  
   id int NOT NULL,  
   lastName varchar(20),  
   zipCode varchar(6)  
  )  
WITH  
  (   
    DISTRIBUTION = HASH (id),  
    CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX
  )  
;  

Exemples de structure de table

D. Créer une table avec un index cluster columnstore

L’exemple suivant crée une table distribuée avec un index cluster columnstore. Chaque distribution est stockée sous forme de columnstore.

L’index cluster columnstore n’affecte pas la façon dont les données sont distribuées ; les données sont toujours distribuées par ligne. L’index cluster columnstore affecte la façon dont les données sont stockées dans chaque distribution.

  CREATE TABLE MyTable
  (  
    colA int CONSTRAINT constraint_colA DEFAULT 0,  
    colB nvarchar COLLATE Frisian_100_CS_AS
  )  
WITH   
  (   
    DISTRIBUTION = HASH ( colB ),  
    CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX
  )  
;  

E. Créer un index columnstore en cluster ordonné

L’exemple suivant montre comment créer un index columnstore en cluster ordonné. L’index est classé sur SHIPDATE.

CREATE TABLE Lineitem  
WITH (DISTRIBUTION = ROUND_ROBIN, CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX ORDER(SHIPDATE))  
AS  
SELECT * FROM ext_Lineitem

Exemples de distribution de table

F. Créer une table ROUND_ROBIN

L’exemple suivant crée une table ROUND_ROBIN à trois colonnes et aucune partition. Les données sont réparties entre toutes les distributions. La table est créée avec un index cluster columnstore (CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX), qui offre de meilleures performances et une meilleure compression de données qu’un segment de mémoire ou un index cluster rowstore.

CREATE TABLE myTable
  (  
    id int NOT NULL,  
    lastName varchar(20),  
    zipCode varchar(6)  
  )  
WITH ( CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX );  

G. Créer une table distribuée par hachage sur plusieurs colonnes (préversion)

L’exemple ci-dessous crée la même table que l’exemple précédent. Toutefois, pour cette table, les lignes sont distribuées (sur les colonnes id et zipCode). La table est créée avec un index cluster columnstore qui offre de meilleures performances et une meilleure compression de données qu’un segment de mémoire ou un index cluster rowstore.

CREATE TABLE myTable
  (  
    id int NOT NULL,  
    lastName varchar(20),  
    zipCode varchar(6)  
  )  
WITH  
  (   
    DISTRIBUTION = HASH (id, zipCode), 
    CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX  
  );  

H. Créer une table répliquée

L’exemple suivant crée une table répliquée semblable à celles des exemples précédents. Les tables répliquées sont copiées en totalité dans chaque nœud de calcul. De ce fait, le déplacement de données est réduit pour les requêtes. Cet exemple est créé avec un CLUSTERED INDEX, qui offre une meilleure compression des données qu’un segment de mémoire. Un tas peut ne pas contenir suffisamment de lignes pour obtenir une bonne compression CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX.

CREATE TABLE myTable
  (  
    id int NOT NULL,  
    lastName varchar(20),  
    zipCode varchar(6)  
  )  
WITH  
  (   
    DISTRIBUTION = REPLICATE,
    CLUSTERED INDEX (lastName)  
  );  

Exemples de partitions de table

I. Créer une table partitionnée

L’exemple suivant crée la même table que celle illustrée dans l’exemple A, avec l’ajout du RANGE LEFT partitionnement sur la id colonne. Quatre valeurs limites de partition y sont spécifiées, ce qui donne au total cinq partitions.

CREATE TABLE myTable
  (  
    id int NOT NULL,  
    lastName varchar(20),  
    zipCode int)  
WITH
  (

    PARTITION ( id RANGE LEFT FOR VALUES (10, 20, 30, 40 )),  
    CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX
  );  

Dans cet exemple, les données seront triées dans les partitions suivantes :

• Partition 1 : col <= 10
• Partition 2 : 10 < col <= 20
• Partition 3 : 20 < col <= 30
• Partition 4 : 30 < col <= 40
• Partition 5 : 40 < col

Si cette même table était partitionnée avec RANGE RIGHT au lieu de RANGE LEFT (par défaut), les données seraient triées dans les partitions suivantes :

• Partition 1 : col < 10
• Partition 2 : 10 <= col < 20
• Partition 3 : 20 <= col < 30
• Partition 4 : 30 <= col < 40
• Partition 5 : 40 <= col

J. Créer une table partitionnée à une partition

L’exemple suivant crée une table partitionnée à une partition. Aucune valeur limite n’y étant spécifiée, elle contient une seule partition.

CREATE TABLE myTable (  
    id int NOT NULL,  
    lastName varchar(20),  
    zipCode int)  
WITH
    (
      PARTITION ( id RANGE LEFT FOR VALUES ( )),  
      CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX  
    )  
;  

K. Créer une table avec un partitionnement par date

L’exemple suivant crée une table sous le nom myTable, avec un partitionnement dans une colonne date. Comme RANGE RIGHT est utilisé et que les valeurs limites sont des dates, il place un mois de données dans chaque partition.

CREATE TABLE myTable (  
    l_orderkey      bigint,
    l_partkey       bigint,
    l_suppkey       bigint,
    l_linenumber    bigint,
    l_quantity      decimal(15,2),  
    l_extendedprice decimal(15,2),  
    l_discount      decimal(15,2),  
    l_tax           decimal(15,2),  
    l_returnflag    char(1),  
    l_linestatus    char(1),  
    l_shipdate      date,  
    l_commitdate    date,  
    l_receiptdate   date,  
    l_shipinstruct  char(25),  
    l_shipmode      char(10),  
    l_comment       varchar(44))  
WITH
  (
    DISTRIBUTION = HASH (l_orderkey),  
    CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX,  
    PARTITION ( l_shipdate  RANGE RIGHT FOR VALUES
      (  
        '1992-01-01','1992-02-01','1992-03-01','1992-04-01','1992-05-01',
        '1992-06-01','1992-07-01','1992-08-01','1992-09-01','1992-10-01',
        '1992-11-01','1992-12-01','1993-01-01','1993-02-01','1993-03-01',
        '1993-04-01','1993-05-01','1993-06-01','1993-07-01','1993-08-01',
        '1993-09-01','1993-10-01','1993-11-01','1993-12-01','1994-01-01',
        '1994-02-01','1994-03-01','1994-04-01','1994-05-01','1994-06-01',
        '1994-07-01','1994-08-01','1994-09-01','1994-10-01','1994-11-01',
        '1994-12-01'  
      ))
  );  

Contenu connexe

• CREATE TABLE AS SELECT
• DROP TABLE (Transact-SQL)
• ALTER TABLE (Transact-SQL)
• sys.index_columns (Transact-SQL)

S’applique à : Entrepôt dans Microsoft Fabric

CREATE TABLE (Fabric Data Warehouse)

Crée une table dans un entrepôt dans Microsoft Fabric.

Pour plus d’informations, consultez Créer des tables sur l’entrepôt dans Microsoft Fabric.

Conventions de la syntaxe Transact-SQL

Syntaxe

-- Create a new table.
CREATE TABLE { database_name.schema_name.table_name | schema_name.table_name | table_name }
    ( 
      { column_name <data_type>  [ <column_options> ] } [ ,...n ]
    )  
[;]  

<column_options> ::=
    [ NULL | NOT NULL ] -- default is NULL

<data type> ::=
      datetime2 ( n )   
    | date  
    | time ( n )   
    | float [ ( n ) ]  
    | real [ ( n ) ]  
    | decimal [ ( precision [ , scale ] ) ]   
    | numeric [ ( precision [ , scale ] ) ]   
    | bigint  
    | int   
    | smallint  
    | bit  
    | varchar [ ( n | MAX ) ] 
    | char [ ( n ) ]  
    | varbinary [ ( n | MAX ) ] 
    | uniqueidentifier  

Arguments

database_name

Nom de la base de données qui contiendra la nouvelle table. La valeur par défaut est la base de données active.

schema_name

Schéma de la table. La définition du schéma est facultative. Si aucun schéma n’est spécifié, le schéma par défaut est utilisé.

table_name

Nom de la nouvelle table.

column_name

Nom d’une colonne de table.

Options de colonne

NULL | NOT NULL
Indique si les valeurs NULL sont autorisées dans la colonne. Par défaut, il s’agit de NULL.

Type de données

Microsoft Fabric prend en charge les types de données les plus couramment utilisés. Pour plus d’informations, consultez Types de données dans Microsoft Fabric.

Pour obtenir un tableau des conversions des types de données, consultez la section Conversions implicites de la rubrique CAST et CONVERT (Transact-SQL). Pour plus d’informations, consultez types et fonctions de données date et heure (Transact-SQL).

Vous trouverez ci-dessous la liste des types de données pris en charge, des détails les concernant ainsi que leur taille de stockage (en octets).

datetime2 ( n )
Stocke la date et l’heure du jour avec entre 19 et 26 caractères selon le calendrier grégorien. La date peut contenir l’année, le mois et le jour. L’heure contient l’heure, les minutes, les secondes. En option, vous pouvez stocker et afficher de zéro à six chiffres pour les fractions de seconde en fonction du paramètre n. La taille de stockage est de 8 octets. n doit être une valeur comprise entre 0 et 6.

Valeur n	Precision	Scale
0	19	0
1	21	1
2	22	2
3	23	3
4	24	4
5	25	5
6	26	6

date
Stocke une date en utilisant au maximum 10 caractères pour l’année, le mois et le jour selon le calendrier grégorien. La taille de stockage est de 3 octets. La date est stockée sous forme d’entier.

time ( n )
n doit être une valeur comprise entre 0 et 6.

float [ ( n ) ]
Type de données numériques approximatives à utiliser avec des données numériques à virgule flottante. Les données à virgule flottante sont approximatives, ce qui signifie que certaines valeurs de ce type de données ne peuvent pas être représentées de manière précise. n spécifie le nombre de bits utilisés pour stocker la mantisse du float en notation scientifique. n détermine la précision et la taille du stockage. Si n est spécifié, sa valeur doit être comprise entre 1 et 53. La valeur par défaut de n est 53.

Valeur n	Precision	Taille de stockage
1-24	7 chiffres	4 octets
25-53	15 chiffres	8 octets

Azure Synapse Analytics considère n comme l’une des deux valeurs possibles. Si 1<= n<= 24, n est considéré comme 24. Si 25<= n<= 53, n est considéré comme 53.

Le type de données float Azure Synapse Analytics est conforme à la norme ISO pour toutes les valeurs de n à partir de 1 53. Le synonyme de double précision est float(53).

real [ ( n ) ]
La définition de real est identique à celle de float. Le synonyme ISO de real est float(24) .

decimal [ ( precision [ , scale ] ) ] | numeric [ ( precision [ , scale ] ) ]
Stocke les valeurs de précision et d’échelle fixes.

precision
Nombre total maximal de chiffres décimaux pouvant être stockés de chaque côté de la virgule décimale. La précision doit être une valeur comprise entre 1 et la précision maximale de 38. La précision par défaut est 18.

scale
Nombre maximal de chiffres décimaux à droite de la virgule. La valeur de scale doit être comprise entre 0 et la valeur de precision. Vous ne pouvez spécifier scale que si precision est spécifié. La valeur par défaut de mise à l’échelle est 0. Par conséquent, 0<= scale<= precision. Les tailles de stockage maximales varient en fonction de la précision.

Precision	Taille de stockage (octets)
1-9	5
10-19	9
20-28	13
29-38	17

bigint | int | smallint
Types de données représentant des valeurs numériques exactes qui utilisent des entiers. Le stockage est présenté dans le tableau suivant.

Type de données	Taille de stockage (octets)
bigint	8
int	4
smallint	2

bit
Type de données entier qui peut prendre la valeur 1, 0 ou NULL. Azure Synapse Analytics optimise le stockage des colonnes de bits. Si une table contient 8 colonnes de bits ou moins, celles-ci sont stockées comme 1 octet. Si elle contient entre 9 et 16 colonnes de bits, celles-ci sont stockées comme 2 octets, etc.

varchar [ ( n | MAX ) ] Données caractères Unicode d’une longueur variable de n octets. n doit être une valeur comprise entre 1 et 8000. La taille de stockage est la longueur réelle des données entrées + 2 octets. La valeur par défaut de n est 1. La varchar(MAX) colonne peut stocker jusqu’à 1 Mo de texte dans l’entrepôt.

char [ ( n ) ]
Données caractères Unicode d’une longueur fixe de n octets. n doit être une valeur comprise entre 1 et 8000. La taille de stockage est égale à n octets. La valeur par défaut de n est 1.

varbinary [ ( n | MAX ) ] Données binaires de longueur variable. n peut être une valeur comprise entre 1 et 8000. La taille de stockage est la longueur réelle des données entrées + 2 octets. La valeur par défaut pour n est 7.
La varbinary(MAX) colonne peut stocker jusqu’à 1 Mo de données dans l’entrepôt.

uniqueidentifier
GUID sur 16 octets.

Autorisations

Les autorisations dans Microsoft Fabric sont différentes des autorisations Azure Synapse Analytics.

L’utilisateur doit être membre des rôles Administrateur, Membre ou Contributeur dans l’espace de travail Fabric.

Limites

• Les noms de tables ne peuvent pas dépasser 128 caractères.
• Les noms de tables dans Warehouse dans Microsoft Fabric ne peuvent pas inclure les caractères / ou \ se terminer par un ..
• Les noms de colonnes ne peuvent pas dépasser 128 caractères.
• Les tables ont un maximum de 1 024 colonnes par table.
• Le classement par défaut pris en charge dans l’entrepôt est Latin1_General_100_BIN2_UTF8. Vous pouvez également créer des entrepôts avec un classement qui ne respecte pas la casse - Latin1_General_100_CI_AS_KS_WS_SC_UTF8.

Notes

Les fonctionnalités Transact-SQL sont limitées dans l’entrepôt. Pour plus d’informations, consultez Surface d’exposition TSQL dans Microsoft Fabric.

Comportement du verrouillage

Prend un verrou Schéma-Modification sur la table, un verrou partagé sur DATABASE et un verrou Schéma-Stabilité sur SCHEMA.

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• Créer des tables sur Entrepôt dans Microsoft Fabric
• Qu’est-ce que l’entreposage de données dans Microsoft Fabric ?