如何使Azure Synapse数据库与表名保留原大小写不自动转小写

该行为是Spark引擎的默认逻辑，并非Synapse独有问题：Spark SQL默认对未加引用的SQL标识符（库名、表名、列名）做大小写不敏感处理，存入元数据库时会统一转换为小写，因此Synapse Studio读取元数据时展示的库、表名为全小写。建库语句中LOCATION后指定的路径是字符串字面量，不会触发大小写转换，因此ADLS中库级文件夹保留了你写的Database1格式；而表级路径是Spark根据元数据中存储的小写表名自动生成，因此显示为table1。

• 方案1：开启Spark大小写敏感全局配置
  在执行建库建表语句前，先在笔记本中执行如下配置，也可以直接将该参数配置到对应Spark池的默认会话参数中，对所有提交到该池的任务生效：

  spark.conf.set("spark.sql.caseSensitive", "true")
  

  配置生效后新创建的库、表、列都会保留代码中书写的原始大小写，不会自动转小写。注意该配置为全局生效，配置开启后后续所有SQL查询都必须严格匹配对象名的大小写，否则会报对象不存在错误；该配置不会修改已经创建完成的存量库表的元数据。
• 方案2：使用反引号包裹标识符（无全局影响，推荐）
  不需要修改全局Spark配置，只需要在建表、建库的SQL语句中，用反引号包裹需要保留大小写的标识符即可，Spark会将反引号包裹的内容识别为精确标识符，完全保留输入的大小写格式。示例SQL如下：

  %%sql
  CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `Database1` LOCATION '/Database1';
  CREATE TABLE IF NOT EXISTS `Database1`.`Table1`(`Column1` int) USING CSV OPTIONS (header=true);
  

  该方式仅对被反引号包裹的对象生效，不会影响其他任务的大小写匹配逻辑，后续查询、操作这些对象时，也需要用反引号包裹对应名称才能正常命中。

• 以上两种方式生效后，Spark自动生成的表级存储路径也会保留指定的原始大小写，不会自动转为小写。
• 禁止直接修改ADLS中已生成的文件夹名来调整大小写，会导致元数据记录与实际存储路径不匹配，触发查询报错。
• 如果需要用Synapse Serverless SQL池查询保留大小写的Spark表，查询时同样需要用引号包裹对应大小写的对象名，否则可能出现匹配不到对象的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者siddarfer