如何使用Azure Synapse分析Azure Data Lake中的Excel与XML文件？

一、处理Excel文件的方案 #

1. 转格式后查询（推荐生产环境使用） #

直接在Synapse Studio中创建「复制数据」管道：源选择ADLS存储的Excel文件，目标选择ADLS中的Parquet或CSV格式（Parquet的查询性能更优）。转换完成后，即可用Serverless SQL的OPENROWSET直接查询，也能基于转换后的文件创建视图。

示例查询转换后的Parquet文件：

SELECT *
FROM OPENROWSET(
    BULK 'abfss://<容器名>@<存储账户名>.dfs.core.windows.net/转换后文件路径/*.parquet',
    FORMAT = 'PARQUET'
) AS [result]

2. 用ODBC驱动直接读取（仅私有端点环境适用） #

如果你的Serverless SQL池通过私有端点访问ADLS，可配置外部数据源搭配ACE驱动读取Excel，但该方法依赖环境配置，稳定性较差，不推荐生产环境使用。示例代码：

CREATE EXTERNAL DATA SOURCE ExcelDataSource
WITH (
    LOCATION = 'odbc://<ADLS路径对应的ODBC连接>',
    CONNECTION_OPTIONS = 'Driver={Microsoft Excel Driver (*.xls, *.xlsx, *.xlsm, *.xlsb)};DBQ=abfss://<容器名>@<存储账户名>.dfs.core.windows.net/Excel文件路径/xxx.xlsx'
);

SELECT * FROM OPENROWSET(
    BULK '',
    DATA_SOURCE = 'ExcelDataSource',
    FORMAT = 'EXCEL'
) AS [result]

二、处理XML文件的方案 #

1. 直接读取并解析 #

Serverless SQL支持读取XML文件，先通过OPENROWSET将文件内容读取为XML类型，再用T-SQL的XML函数进行解析。示例代码：

SELECT
    x.XmlData.value('(Root/Record/ID)[1]', 'INT') AS ID,
    x.XmlData.value('(Root/Record/Name)[1]', 'VARCHAR(50)') AS Name
FROM (
    SELECT CAST(BulkColumn AS XML) AS XmlData
    FROM OPENROWSET(
        BULK 'abfss://<容器名>@<存储账户名>.dfs.core.windows.net/XML文件路径/xxx.xml',
        FORMAT = 'CSV',
        FIELDTERMINATOR = '0x0b',
        ROWTERMINATOR = '0x0b'
    ) AS [data]
) AS t
CROSS APPLY XmlData.nodes('/Root/Record') AS x(XmlData)

注：用CSV格式读取是为了将整个XML文件作为单一行内容，方便转换为XML类型解析。

2. 转格式后查询 #

和Excel的处理思路一致，用Synapse管道将XML文件转换为Parquet或CSV格式，后续直接查询转换后的文件，适合高频分析场景，性能更优。

三、优化建议 #

• 高频访问的Excel/XML文件优先转换为Parquet格式，列式存储在Serverless SQL中的查询性能远高于原生格式。
• 可为管道配置触发规则，实现新文件上传时自动转换，无需手动操作。
• 创建视图时基于转换后的列式存储文件，避免每次查询都解析原生Excel/XML，提升查询效率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者developer