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Was ist Data Warehousing in Microsoft Fabric?

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

Fabric Data Warehouse ist ein relationales Enterprise-Warehouse auf einer Data Lake-Basis.

  • Die idealen Anwendungsfälle für Fabric Data Warehouse sind Stern- oder Schneeflakeschemas, kuratierte Corporate Data Marts, geregelte Semantikmodelle für Business Intelligence.
  • Fabric Data Warehouse-Daten, wie alle Fabric-Daten, werden in Delta-Tabellen gespeichert, bei denen es sich um Dateidatendateien mit einem dateibasierten Transaktionsprotokoll handelt. Basierend auf dem Open Data-Format von Fabric ermöglicht ein Warehouse die Freigabe und Zusammenarbeit zwischen Datentechnikern und Geschäftsbenutzern, ohne die Sicherheit oder Governance zu beeinträchtigen.
  • Fabric Data Warehouse wird in erster Linie mit T-SQL entwickelt und teilt eine große Fläche basierend auf dem SQL-Datenbankmodul mit vollständiger Unterstützung für mehrstufige ACID-Transaktionen, materialisierte Ansichten, Funktionen und gespeicherte Prozeduren.
  • Das Massenladen von Fabric Data Warehouse kann über T-SQL- und TDS-Verbindungen oder über Spark erfolgen, wobei Daten massenweise direkt in die Delta-Tabellen geschrieben werden.
  • Die einfach zu verwendende SaaS-Erfahrung ist auch eng in Power BI integriert, um einfache Analysen und Berichte zu ermöglichen.

Data Warehouse-Kunden profitieren von:

  • Datenbankübergreifende Abfragen können mehrere Datenquellen nutzen, um schnelle Einblicke zu erhalten, ohne dass Daten dupliziert werden.
  • Einfaches Aufnehmen, Laden und Transformieren von Daten über Pipelines, Datenflüsse, datenbankübergreifende Abfrage oder kopieren in den Befehl KOPIEREN IN.
  • Autonome Workloadverwaltung mit branchenführenden verteilten Abfrageverarbeitungsmodulen bedeutet keine Drehregler, um optimale Leistung zu erzielen.
  • Skalieren Sie nahezu sofort , um geschäftliche Anforderungen zu erfüllen. Storage und Compute sind separat.
  • Daten werden automatisch für den externen Zugriff in OneLake-Dateien repliziert.
  • Entwickelt für jedes Qualifikationsniveau, vom Bürgerentwickler bis hin zu DBA oder Dateningenieur.

Data Warehousing Elemente

Fabric Data Warehouse ist kein herkömmliches Enterprise Data Warehouse, es ist ein Lake Warehouse, das zwei verschiedene Lagerelemente unterstützt: das Fabric Warehouse-Element und das SQL Analytics-Endpunktelement. Beide sind zwecks Erfüllung der geschäftlichen Anforderungen der Kunden und bieten gleichzeitig eine optimale Leistung, minimieren die Kosten und reduzierten Verwaltungsaufwand.

Fabric Data Warehouse

In einem Microsoft Fabric-Arbeitsbereich wird ein Fabric Warehouse in der Spalte Typ als Warehouse bezeichnet. Wenn Sie die volle Leistungsfähigkeit und Transaktionsfunktionen (DDL- und DML-Abfrageunterstützung) eines Data Warehouse benötigen, ist dies die schnelle und einfache Lösung für Sie.

Screenshot: Typ „Warehouse“ im Arbeitsbereich

Das Warehouse kann durch eine der unterstützten Datenerfassungsmethoden aufgefüllt werden (z. B. COPY INTO, Pipelines, Dataflows oder datenbankübergreifende Erfassungsoptionen wie CREATE TABLE AS SELECT (CTAS), INSERT..SELECT und SELECT INTO).

Informationen zu den ersten Schritten mit dem Warehouse finden Sie unter:

SQL-Analyseendpunkt des Lakehouse

In einem Microsoft Fabric-Arbeitsbereich verfügt jedes Lakehouse über einen automatisch generierten "SQL-Analyseendpunkt", der verwendet werden kann, um von der "Lake"-Ansicht des Lakehouse (das Data Engineering und Apache Spark unterstützt) zur "SQL"-Ansicht desselben Lakehouse zu wechseln, um Ansichten, Funktionen, gespeicherte Prozeduren zu erstellen und SQL-Sicherheit anzuwenden.

Screenshot des SQL Analytics-Endpunkttyps im Arbeitsbereich.

Mit ähnlicher Technologie provisionieren ein Speicher, eine SQL-Datenbank und Fabric OneLake automatisch einen SQL-Analyseendpunkt bei der Erstellung.

Mit dem SQL-Analyseendpunkt können T-SQL-Befehle Datenobjekte definieren und abfragen, die Daten jedoch nicht bearbeiten oder ändern. Sie können die folgenden Aktionen im SQL-Analyseendpunkt ausführen:

  • Abfragen der Tabellen, die auf Daten in Ihren Delta Lake-Ordnern im Lake verweisen
  • Erstellen von Ansichten, Inline-TVFs und Prozeduren zum Kapseln Ihrer Semantik und Geschäftslogik in T-SQL
  • Verwalten von Berechtigungen für die Objekte Weitere Informationen zur Sicherheit im SQL-Anlaytics-Endpunkt finden Sie unter OneLake-Sicherheit für SQL-Analyseendpunkte.

Erste Schritte mit dem SQL-Analytics-Endpunkt finden Sie unter:

Warehouse oder Lakehouse

Bei der Entscheidung zwischen der Verwendung eines Warehouse oder eines Lakehouse ist es wichtig, die spezifischen Anforderungen und den Kontext Ihrer Datenverwaltungs- und Analyseanforderungen zu berücksichtigen.

  • Wählen Sie ein Data Warehouse aus, wenn Sie eine Unternehmenslösung mit offenem Standardformat, ohne manuelles Anpassen und minimalem Setup benötigen.  Am besten geeignet für halbstrukturierte und strukturierte Datenformate eignet sich das Data Warehouse sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Datenprofis und bietet einfache und intuitive Erfahrungen.

  • Wählen Sie ein Seehaus aus, wenn Sie ein großes Repository mit hoch unstrukturierten Daten aus heterogenen Quellen benötigen und Spark als primäres Entwicklungstool verwenden möchten. Als "einfaches" Data Warehouse haben Sie immer die Möglichkeit, den SQL-Analyseendpunkt und die T-SQL-Tools zu verwenden, um Berichts- und Datenintelligenzszenarien in Ihrem Lakehouse bereitzustellen.

Sie haben immer die Möglichkeit, zu einem späteren Zeitpunkt das eine oder andere hinzuzufügen, wenn sich Ihre geschäftlichen Anforderungen ändern und unabhängig davon, wo Sie beginnen, sowohl das Warehouse als auch das Lakehouse verwenden dasselbe leistungsstarke SQL-Modul für alle T-SQL-Abfragen.

Ausführlichere Entscheidungsleitfaden finden Sie im Microsoft Fabric-Entscheidungsleitfaden: Wählen Sie zwischen Warehouse und Lakehouse.

Migration

Verwenden Sie den Fabric-Migrations-Assistenten für Data Warehouse , um von Azure Synapse Analytics, SQL Server und anderen SQL-Datenbankmodulplattformen zu migrieren. Überprüfen Sie die Migrationsplanungs- und Migrationsmethoden für azure Synapse Analytics dedizierte SQL-Pools für Fabric Data Warehouse.

Eine Anleitung zur Migration in Microsoft Fabric erhalten Sie unter den Tools und Links in der Microsoft Fabric-Migrationsübersicht.

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