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Datentypen in Fabric Data Warehouse

Gilt für:✅ SQL-Analyseendpunkt und Warehouse in Microsoft Fabric

Tabellen in Microsoft Fabric unterstützen eine Teilmenge von T-SQL-Datentypen für dauerhaften Speicher. In diesem Artikel werden die Datentypen beschrieben, die beim Erstellen von Tabellen unterstützt werden, die Daten in einem Warehouse speichern. Es werden nicht alle Datentypen beschrieben, die in T-SQL-Abfragen, Variablen, Parametern oder Ausdrücken verwendet werden können.

Datentypen in Fabric Data Warehouse

Warehouse unterstützt eine Teilmenge von T-SQL-Datentypen. Jeder angebotene Datentyp basiert auf dem SQL Server-Datentyp desselben Namens. Weitere Informationen finden Sie im Referenzartikel für jeden in der folgenden Tabelle.

Hinweis

Die folgenden unterstützten und nicht unterstützten Datentypen gelten für Tabellen und andere gespeicherte Objekte in Fabric Data Warehouse. Einige nicht unterstützte Typen können weiterhin in Abfragen, Variablen, Parametern und gespeicherter Prozedurlogik verwendet werden.

Kategorie Unterstützte Datentypen
Genaue numerische Werte
Ungefähre numerische Werte
Datum und Uhrzeit
Zeichenfolgen mit fester Länge
Zeichenfolgen mit variabler Länge
  • varchar - der Grenzwert für die Speicherung in varchar(max) beträgt derzeit 16 MB in Fabric Data Warehouse.
Binärdaten

Die Genauigkeit für datetime2 und time ist auf 6 Dezimalstellen bei Bruchteilen von Sekunden begrenzt.

Der Datentyp uniqueidentifier ist ein T-SQL-Datentyp, zu dem es in Delta Parquet keinen übereinstimmenden Datentyp gibt. Daher wird er als binärer Typ gespeichert. Warehouse unterstützt das Speichern und Lesen von uniqueidentifier-Spalten, aber diese Werte können nicht vom SQL-Analyseendpunkt gelesen werden. Beim Lesen von uniqueidentifier-Werten im Lakehouse wird eine binäre Darstellung der Originalwerte angezeigt. Infolgedessen funktionieren Features wie Kreuzjoins zwischen Warehouse und dem SQL-Analyseendpunkt, die eine uniqueidentifier-Spalte verwenden, nicht wie erwartet.

Weitere Informationen zu den unterstützten Datentypen, einschließlich ihrer Genauigkeit, finden Sie unter Datentypen in der CREATE TABLE-Referenz.

Nicht unterstützte Datentypen für Tabellen

Für T-SQL-Datentypen, die derzeit nicht unterstützt werden, stehen einige Alternativen zur Verfügung. Überprüfen Sie die Verwendung dieser Typen, da Genauigkeit und Abfrageverhalten variieren:

Nicht unterstützter Datentyp Verfügbare Alternativen
money und smallmoney Verwenden Sie decimal, aber beachten Sie, dass die Währungseinheit nicht gespeichert werden kann.
datetime- und smalldatetime-Daten Verwenden Sie datetime2.
datetimeoffset Verwenden Sie datetime2, aber Sie können datetimeoffset zum Konvertieren von Daten mit CAST der AT TIME ZONE (Transact-SQL)-Funktion verwenden. Ein Beispiel finden Sie unter datetimeoffset.
nchar und nvarchar Verwenden Sie char bzw. varchar, da es keinen ähnlichen Unicode-Datentyp in Parquet gibt. In einer UTF-8-Sortierung können char- und varchar-Typen zum Speichern von Unicode-Daten mehr Speicherplatz benötigen als nchar und nvarchar. Informationen zu den Auswirkungen auf Ihre Umgebung finden Sie unter Speicherunterschiede zwischen UTF-8 und UTF-16.
text und ntext Verwenden Sie varchar.
Abbildung Verwenden Sie varbinary.
tinyint Verwenden Sie smallint.
Geografie Speichern Sie Geografiedaten als Spaltenpaar (Breitengrad, Längengrad) oder eine varbinary Spalte mit dem bekannten binären Inhalt, und wandeln Sie sie in einen Geografiewert um. Alternativ können Sie varchar Typ verwenden und Daten als bekannten Text speichern.
Geometrie Speichern Sie Geometriedaten entweder als Spaltenpaar (Breitengrad, Längengrad) oder als varbinary Spalte mit dem bekannten binären Inhalt und wandeln Sie diesen in einen Geometriewert um. Alternativ verwenden Sie den varchar Typ und speichern die Daten als Well-Known-Text.
JSON Verwenden Sie varchar.
XML Keine Entsprechung
benutzerdefinierter Typ (USER-Defined Type, CLR) Keine Entsprechung

Nicht unterstützte Datenformate können weiterhin in T-SQL-Code für die Verwendung als Variablen, Parameter oder Ausgaben von Funktionen und gespeicherten Prozeduren oder bei jeder Verwendung im Speicher während einer Sitzung eingesetzt werden. Das Erstellen von Tabellen oder Ansichten, die Daten auf Datenträgern persistieren, ist mit keinem dieser Typen zulässig.

Eine Anleitung zum Erstellen einer Tabelle in Warehouse finden Sie unter Erstellen von Tabellen.

Automatisch generierte Datentypen im SQL-Analyseendpunkt

Die Tabellen im SQL-Analyseendpunkt werden automatisch erstellt, wenn eine Tabelle im zugehörigen Lakehouse erstellt wird. Die Spaltentypen in den Tabellen des SQL-Analyseendpunkts werden von den Delta-Quelltypen abgeleitet.

Typen, die nicht in der Tabelle aufgeführt sind, werden nicht als Tabellenspalten im SQL-Analyseendpunkt dargestellt.

Wie bei Warehouse-Tabellen werden nur datentypen, die für permanenten Speicher unterstützt werden, als Spalten im SQL-Analyseendpunkt materialisiert. In der folgenden Tabelle sind die Regeln für die Zuordnung der ursprünglichen Delta-Typen zu den SQL-Typen im SQL-Analyseendpunkt aufgeführt:

Delta-Datentyp SQL-Datentyp (abgebildet)
LONG, BIGINT bigint
BOOLEAN, BOOL Bit
INT, INTEGER Int
TINYINT, BYTE, SMALLINT, SHORT Smallint
DOPPELT schweben
FLOAT, REAL Real
DATUM Datum
ZEITSTEMPEL datetime2
CHAR(n) varchar(n) mith Latin1_General_100_BIN2_UTF8-Sortierung
VARCHAR(n) wobei n < 2000 varchar(4*n) mit Latin1_General_100_BIN2_UTF8 Sortierung
STRING, VARCHAR(n) where n >= 2000 varchar(8000) im SQL-Analyseendpunkt für Lakehouse und varchar(max)* im SQL-Analyseendpunkt für gespiegelte Elemente.
Die varchar-Spalte weist die Latin1_General_100_BIN2_UTF8 Sortierung auf.
BINÄR varbinary(n)
DEZIMAL, DEZ, NUMERISCH Dezimal(p;s)

* Der Grenzwert für den Speicher in varchar(max) beträgt derzeit 16 MB im SQL-Analyseendpunkt und Fabric Data Warehouse.

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