はじめに
Azure Synapse Analyticsとは？私も使用したことが無いサービスなので調べてみました。
Azure Synapse Analytics は、データ ウェアハウスやビッグ データ システム全体にわたって分析情報を取得する時間を早めるエンタープライズ分析サービスです。これは、エンタープライズ データ ウェアハウジングで使用される SQL テクノロジー、ビッグ データ用の Apache Spark テクノロジー、そしてログと時系列分析用の Azure Data Explorer の長所を組み合わせたものです。
なるほど、沢山の情報を効率的に扱うために最適なサービスのようですね。
初期設定
1.Azureポータルにサインイン
まず、Azureポータルにアクセスし、Microsoftアカウントでサインインします。
2.Synapseワークスペースの作成
「リソースの作成」ボタンをクリックし、「Analytics」カテゴリから「Azure Synapse Analytics」を選択します。
「Synapseワークスペースの作成」ページで、必要な情報（リソースグループ、ワークスペース名、リージョンなど）を入力します。リソース名等は適宜設定してください。
「確認および作成」ボタンをクリックし、設定内容を確認後、「作成」ボタンをクリックします。
3.Synapse Studioのセットアップ
ワークスペースが作成されたら、AzureポータルからSynapseワークスペースに移動し、「Synapse Studio」を開きます。初回アクセス時には、Synapse Studioのセットアップが自動的に行われます。
4.データソースの接続
Synapse Studioの左側のナビゲーションメニューから「管理」を選択します。
「リンクされたサービス」をクリックし、「新しいリンクされたサービス」を追加します。
接続したいデータソース（Azure Data Lake Storage、Azure SQL Database、Azure Cosmos DBなど）を選択し、必要な接続情報（接続文字列、認証情報など）を入力して接続を設定します。
クエリの実行
1.Synapse Studioにアクセス
AzureポータルからSynapseワークスペースに移動し、「Synapse Studio」を開きます。
2.SQLスクリプトの作成
ナビゲーションメニューから「データ」を選択し、データベースやテーブルを確認します。
「開発」タブに移動し、「+」ボタンをクリックして「SQLスクリプト」を選択します。
3.基本的なクエリの書き方
新しいSQLスクリプトウィンドウが開いたら、以下のような基本的なクエリを記述します。
■データの選択
コード
SELECT * FROM your_table_name;
■条件付きデータの選択
コード
SELECT * FROM your_table_name WHERE column_name = 'value';
■データの集計
コード
SELECT column_name, COUNT(*) FROM your_table_name GROUP BY column_name;
■データの挿入
コード
INSERT INTO your_table_name (column1, column2) VALUES ('value1', 'value2');
■データの更新
コード
UPDATE your_table_name SET column_name = 'new_value' WHERE condition;
■データの削除
コード
DELETE FROM your_table_name WHERE condition;
4.クエリの実行
クエリを記述したら、上部の「実行」ボタンをクリックしてクエリを実行します。
注意
リソースの管理: Azure Synapse Analyticsはリソースを消費するため、使用後は不要なSQLプールを停止または削除することをお勧めします。
まとめ
Azure Synapse Analyticsの初期設定とクエリの実行方法について説明しました。これらの手順に従うことで、データの分析や管理が効率的に行えるようになります。