Use external data sets from simple data tables, SQL connectors, CSV or Excel files and repeatedly run one single test workflow with different test data to increase test coverage in less time.
Sie können externe Datasets von einfachen Datentabellen, SQL-Konnektoren, CSV- oder Excel-Dateien verwenden und einen bestimmten Test-Workflow mit verschiedenen Testdaten zur Erhöhung der Testabdeckung in kürzerer Zeit wiederholt ausführen.
In fact, you create a SQL data set by applying a SQL action.
SQL data sets can be generated automatically on a recurring schedule by specifying a trigger.
SQL-Datasets können im Rahmen eines sich wiederholenden Zeitplans durch Angeben eines Auslösers automatisch generiert werden.
The trigger can run your analysis when a SQL data set finishes creating its content or according to a time schedule expression.
Der Auslöser kann Ihre Analyse entsprechend eines Zeitplanausdrucks ausführen oder wenn ein SQL-Dataset das Erstellen seiner Inhalte beendet.
It brings together a SQL data set as input, a Docker container with your analysis tools and needed library files, input and output variables, and an optional schedule trigger.
Darin werden ein SQL-Dataset als Eingabe, ein Docker-Container mit Ihren Analyse-Tools und erforderlichen Bibliotheksdateien, Eingabe- und Ausgabevariablen und ein optionaler Zeitplanauslöser kombiniert.
The container data set feeds the content of SQL data set to the analytical code available in the container image and automatically executes the image based on your trigger to generate insights at your preferred schedule.
Das Container-Dataset stellt die Inhalte des SQL-Datasets für den analytischen Code bereit, der im Container-Abbild verfügbar ist, und führt das Abbild basierend auf Ihrem Auslöser automatisch aus, um Erkenntnisse nach Ihrem bevorzugten Zeitplan zu generieren.
Informatica Cloud enables you to easily derive actionable insights out of your large data sets by connecting the Microsoft Azure SQL Data Warehouse to any cloud or on-premise application.
Mit Informatica Cloud können Sie Microsoft Azure SQL Data Warehouse mit jeder beliebigen Cloud- oder On-Premise-Anwendung verbinden und damit mühelos praktisch verwertbare Erkenntnisse aus Ihren großen Datensets ableiten.
Visualize very large data sets directly from a wide variety of cloud sources like Azure SQL Database, and Azure SQL Data Warehouse, using DirectQuery to ensure your data is always up to date without moving your data to Power BI.
Visualisieren Sie sehr große Datasets direkt aus verschiedenen Cloudquellen wie Azure SQL-Datenbank und Azure SQL Data Warehouse. Dabei verwenden Sie DirectQuery, um sicherzustellen, dass Ihre Daten immer auf dem neuesten Stand sind, ohne die Daten nach Power BI verschieben zu müssen.
The SQL statement itself will probably fail if it tries to set a string value into a column with a different data type.
Die SQL-Anweisung selbst schlägt normalerweise fehl, wenn sie versucht, einen Zeichenfolgenwert in eine Spalte eines anderen Datentyps einzufügen.
You can use an existing named set that was created in a SQL Server Analysis Services data source for several different purposes.
The topics in this section describe different ways that you can use a result set to manipulate the data contained in a SQL Server database.
Die Themen in diesem Abschnitt beschreiben verschiedene Aspekte der Verwendung von Resultsets wie Cursortypen, Gleichzeitigkeit und Zeilensperren.
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