Poznámka:
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete se zkusit přihlásit nebo změnit adresáře.
Přístup k této stránce vyžaduje autorizaci. Můžete zkusit změnit adresáře.
Přečtěte si další informace o všech metodách dotazování na data v zrcadlené databázi v Rámci Microsoft Fabric.
Použití koncového bodu analýzy SQL
Microsoft Fabric poskytuje obslužnou vrstvu T-SQL jen pro čtení pro replikované rozdílové tabulky. Toto prostředí založené na SQL se nazývá koncový bod analýzy SQL. Data v delta tabulkách můžete analyzovat pomocí vizuálního editoru dotazů bez kódu nebo jazyka T-SQL pro vytváření zobrazení, funkcí, uložených procedur a použití zabezpečení SQL.
Pokud chcete získat přístup ke koncovému bodu analýzy SQL, vyberte odpovídající položku v zobrazení pracovního prostoru nebo v Průzkumníku zrcadlených databází přepněte do režimu koncového bodu analýzy SQL. Další informace najdete v tématu Co je koncový bod analýzy SQL pro lakehouse?
Pomocí Data View náhledem prohlédněte data
Náhled dat je jedním ze tří režimů přepínače spolu s editorem dotazů a zobrazením modelu v rámci koncového bodu analýzy SQL, které poskytuje snadné rozhraní pro zobrazení dat v tabulkách nebo zobrazeních pro zobrazení náhledu ukázkových dat (prvních 1 000 řádků).
Další informace najdete v tématu Zobrazení dat v náhledu dat v Microsoft Fabric.
Analýza dat pomocí vizuálních dotazů
Editor vizuálních dotazů je funkce v Microsoft Fabric, která poskytuje prostředí bez kódu pro vytváření dotazů T-SQL na data v položce zrcadlené databáze. Tabulky můžete přetáhnout na plátno, vizuálně navrhovat dotazy a používat zobrazení diagramu Power Query.
Další informace najdete v tématu Dotaz pomocí editoru vizuálních dotazů.
Použití dotazů SQL k analýze dat
Editor dotazů SQL je funkce v Microsoft Fabric, která poskytuje editor dotazů pro vytváření dotazů T-SQL na data v položce zrcadlené databáze. Editor dotazů SQL poskytuje podporu technologie IntelliSense, dokončování kódu, zvýrazňování syntaxe, analýzy na straně klienta a ověřování.
Další informace najdete v tématu Dotazování pomocí editoru dotazů SQL.
Použijte notebooky pro prozkoumání dat pomocí zástupce Lakehouse
Poznámkové bloky jsou výkonnou položkou kódu pro vývoj úloh Apache Sparku a experimentů strojového učení na vašich datech. Poznámkové bloky můžete v prostředí Fabric Lakehouse použít k prozkoumání zrcadlených tabulek. K zrcadlené databázi můžete přistupovat z Lakehouse pomocí dotazů Sparku v poznámkových blocích. Nejdřív musíte vytvořit zástupce ze zrcadlených tabulek do Lakehouse a pak vytvořit poznámkové bloky s dotazy Sparku ve vašem Lakehouse.
Podrobný průvodce najdete v tématu Prozkoumání dat v zrcadlené databázi pomocí poznámkových bloků.
Další informace najdete v tématu Vytvoření zástupců v lakehouse a v tématu Prozkoumání dat ve vašem lakehouse pomocí notebooku.
Přímý přístup k rozdílovým souborům
K datům zrcadlené tabulky databáze můžete přistupovat v souborech formátu Delta. Připojte se k OneLake přímo prostřednictvím Průzkumníka souborů OneLake nebo Průzkumníka služby Azure Storage.
Podrobný průvodce najdete v tématu Prozkoumání dat v zrcadlené databázi přímo ve OneLake.
Modelování dat a přidání sémantiky firmy
V Microsoft Fabric jsou sémantické modely Power BI (dříve označované jako datové sady Power BI) logický popis analytické domény s obchodní terminologií a reprezentací, která umožňuje hlubší analýzu.
Sémantický model je obvykle hvězdicové schéma s fakty, které představují doménu. Dimenze umožňují analyzovat doménu a procházet k podrobnostem, filtrovat a vypočítat různé analýzy.
Dobře definovaný datový model je klíčový při řízení úloh analýzy a reportování. Modelování zrcadlené položky databáze je možné nejprve vytvořením sémantického modelu a nastavením relací v zobrazení modelu. Po projití zobrazení modelu můžete pokračovat pomocí vizuálního diagramu vztahů mezi entitami. Diagram umožňuje přetáhnout tabulky, abyste odvodily, jak se objekty vzájemně vzájemně souvisejí. Čáry vizuálně spojující entity odvozují typ logických relací, které existují.
Vytvořte sestavu
Vytvořte sestavu přímo ze sémantického modelu třemi různými způsoby:
- Editor pro koncové body SQL Analytics na pásu karet
- Podokno dat na navigačním panelu
- Sémantický model v pracovním prostoru
Další informace najdete v tématu Vytváření sestav ve službě Power BI v Microsoft Fabric a Power BI Desktopu.