ODBC 드라이버를 사용하여 SQL Server에서 Azure CosmosDB 쿼리 실행

 

·       Version : SQL Server, Azure CosmosDB

 

Azure CosmosDB 기존의  SQL Server 같은 클래식 데이터베이스에서 CosmosDB 컬렉션을 조회할  있는 ODBC 드라이버를 제공한다이번 포스트에서는 Transaction-SQL 사용하여 SQL Server에서 CosmosDB 컬렉션을 쿼리하는 방법을 설명한다.

 

SQL Server에서 CosmosDB 쿼리하는 이유는 무엇일까? CosmosDB 문서  기타 비관계형 데이터 유형을 저장  검색하고필터링하고 정렬할  있는 SQL / API 제공한다그러나 경우에 따라 GROUP BY, HAVING, 분석 기능이 있는  복잡한 쿼리를 실행하거나 CosmosDB 비관계형 데이터를  SQL Server 테이블에 저장하는 데이터와 조인해야 하는 경우가 있다 경우 CosmosDB 데이터를 쿼리하기 위해 Transaction-SQL 모든 기능을 활용할  있다.

 

[CosmosDB 설정]

먼저 CosmosDB계정을 생성하고 컬렉션에 실습할 데이터를 추가 한다데이터베이스 WWI  Orders 라는 콜렉션을 생성하고 개의 문서를 추가한다.

 

실습 데이터 등록이 완료 되었으면, SQL API 사용하여 컬렉션에 액세스한다.

 

[드라이버 설정]

SQL Server 설치된 컴퓨터에 CosmosDB ODBC 드라이버를 설치해야한다 드라이버를 설치하면 DSN에서 ODBC 소스를 설정하고 연결을 테스트해야한다.

·       ODBC 드라이버 다운로드 https://aka.ms/cosmos-odbc-64x64

 

 

[CosmosDB 쿼리]

모든 설정 후에 기존 SQL Server에서 OPENROWSET 함수를 사용하여 CosmosDB DSN 지정하여 CosmosDB 데이터를 쿼리   있다.

 

실습 데이터의 결과를 보면 CosmosDB에서 3개의 문서를 나타내는 3개의 행을 얻게 된다누락된 필드는 NULL 반한된다또한 아래 스크립트처럼 필터를 사용할 수도 있다.

SELECT a.*

FROM OPENROWSET('MSDASQL',

'DSN=cosmosdb1',

'select * from Orders where billto_Name = ''John Smith''') as a

 

실습데이터의 JSON 형식을 보면 shipTo 또는 billTo 같이 복잡한 JSON 객체가 모두 동일한 ROW 표시되고 있는 것을   있다모든 필드가 <object name>_ <field name> 형식으로 반환된다는 것이다하위 오프젝트가 있는 것으로 예상되는 경우 사용자는 이를 알고 있어야 한다또한 필자의 경우 태그와 같은 배열 속성이 매핑되거나 반환되지 않는다.

 

[결론]

CosmosDB ODBC 드라이버를 사용하면 CosmosDB 데이터에 대해 Transact-SQL 쿼리를 실행할  있다이는 CosmosDB 저장된 원격 데이터에 대해서 데이터 분석이 필요한 경우 유용햘  있다 경우 결과를 필터링 하고 필요한 필드만 선택한 다음 전체 Transact-SQL 언어를 사용하여 SQL Server에서 다양한 분석을 수행하는 조건자를 사용하여 CosmosDB 보낼  있다.

( 글을 쓰는 시점에는) CosmosDB드라이버는 Azure SQL 설치되어 있지 않으며 자체 드라이버를 추가할  없기 때문에 이는 Azure SQL 데이터베이스가 아닌 SQL Server에서만 가능하다.

 

[참고자료]

https://blogs.msdn.microsoft.com/sqlserverstorageengine/2019/03/11/running-azure-cosmosdb-queries-from-sql-server-using-odbc-driver/

 

2019-09-09 / Sungwook Kang / http://sungwookkang.com

 

Azure CosmosDB, SQL Server에서 Azure CosmosDB 연결하기, CosmosDB ODBC



출처: https://sqlmvp.tistory.com/ [Database Lab]




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