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Erfahren Sie mehr über alle Methoden zum Abfragen der Daten in Ihrer gespiegelten Datenbank in Microsoft Fabric.
Verwenden des SQL-Analyseendpunkts
Microsoft Fabric stellt eine schreibgeschützte T-SQL-Bereitstellungsebene für replizierte Deltatabellen bereit. Diese SQL-basierte Benutzeroberfläche wird als SQL-Analyseendpunkt bezeichnet. Sie können Daten in Delta-Tabellen analysieren, indem Sie keinen visuellen Code-Abfrage-Editor oder T-SQL verwenden, um Ansichten, Funktionen, gespeicherte Prozeduren zu erstellen und SQL-Sicherheit anzuwenden.
Um auf den SQL-Analyseendpunkt zuzugreifen, wählen Sie das entsprechende Element in der Arbeitsbereichsansicht aus, oder wechseln Sie im gespiegelten Datenbank-Explorer zum SQL Analytics-Endpunktmodus. Weitere Informationen finden Sie unter Was ist der SQL-Analyseendpunkt für ein Lakehouse?
Verwenden der Datenansicht zum Anzeigen einer Vorschau von Daten
Die Datenvorschau ist eines der drei Switchermodi sowie die Abfrage-Editor- und Modellansicht innerhalb des SQL-Analyseendpunkts, die eine einfache Schnittstelle zum Anzeigen der Daten in Ihren Tabellen oder Ansichten zum Anzeigen der Vorschau von Beispieldaten (top 1.000 Zeilen) bietet.
Weitere Informationen finden Sie unter Anzeigen von Daten in der Datenvorschau in Microsoft Fabric.
Verwenden von visuellen Abfragen zum Analysieren von Daten
Der Visual Query-Editor ist ein Feature in Microsoft Fabric , das keine Codeumgebung zum Erstellen von T-SQL-Abfragen für Daten in Ihrem gespiegelten Datenbankelement bietet. Sie können Tabellen auf den Zeichenbereich ziehen und ablegen, Abfragen visuell entwerfen und die Power Query-Diagrammansicht verwenden.
Weitere Informationen finden Sie unter Abfrage mithilfe des visuellen Abfrage-Editors.
Verwenden von SQL-Abfragen zum Analysieren von Daten
Der SQL-Abfrage-Editor ist ein Feature in Microsoft Fabric , das einen Abfrage-Editor zum Erstellen von T-SQL-Abfragen für Daten in Ihrem gespiegelten Datenbankelement bereitstellt. Der SQL-Abfrage-Editor bietet Unterstützung für IntelliSense, Codeabschluss, Syntaxhervorhebung, clientseitige Analyse und Validierung.
Weitere Informationen finden Sie unter Abfrage mit dem SQL-Abfrage-Editor.
Verwenden von Notizbüchern zum Erkunden Ihrer Daten mit einer Lakehouse-Verknüpfung
Notizbücher sind ein leistungsfähiges Codeelement, mit dem Sie Apache Spark-Aufträge und Machine Learning-Experimente für Ihre Daten entwickeln können. Sie können Notizbücher im Fabric Lakehouse verwenden, um Ihre gespiegelten Tabellen zu erkunden. Sie können über das Lakehouse mit Spark-Abfragen in Notizbüchern auf Ihre gespiegelte Datenbank zugreifen. Sie müssen zuerst eine Verknüpfung aus ihren gespiegelten Tabellen in das Lakehouse erstellen und dann Notizbücher mit Spark-Abfragen in Ihrem Lakehouse erstellen.
Eine schrittweise Anleitung finden Sie unter "Durchsuchen von Daten in Ihrer gespiegelten Datenbank mit Notizbüchern".
Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen von Verknüpfungen im Seehaus und unter Erkunden der Daten in Ihrem Seehaus mit einem Notizbuch.
Direktes Zugreifen auf Delta-Dateien
Sie können auf gespiegelte Datenbanktabellendaten in Delta-Formatdateien zugreifen. Stellen Sie eine direkte Verbindung mit oneLake über den OneLake-Datei-Explorer oder den Azure Storage-Explorer her.
Eine schrittweise Anleitung finden Sie unter "Durchsuchen von Daten in Ihrer gespiegelten Datenbank" direkt in OneLake.
Modellieren Von Daten und Hinzufügen von Geschäftssemantik
In Microsoft Fabric sind Power BI-Semantikmodelle (früher als Power BI-Datasets bezeichnet) eine logische Beschreibung einer analytischen Domäne mit geschäftsfreundlicher Terminologie und Darstellung, um eine tiefere Analyse zu ermöglichen.
Ein semantisches Modell ist in der Regel ein Sternschema mit Fakten, die eine Domäne darstellen. Mit Dimensionen können Sie die Domäne analysieren, um verschiedene Analysen zu drilldownen, zu filtern und zu berechnen.
Ein gut definiertes Datenmodell ist entscheidend für die Förderung Ihrer Analyse- und Berichterstellungsworkloads. Das Modellieren des gespiegelten Datenbankelements ist möglich, indem zuerst ein semantisches Modell erstellt und Beziehungen in der Modellansicht festgelegt werden. Nachdem Sie in der Modellansicht navigiert haben, können Sie dies in einem visuellen Entitätsbeziehungsdiagramm tun. Mit dem Diagramm können Sie Tabellen ziehen und ablegen, um zu bestimmen, wie die Objekte miteinander zusammenhängen. Linien, die die Entitäten visuell verbinden, schließen den Typ der logischen Beziehungen ab, die vorhanden sind.
Erstellen eines Berichts
Erstellen Sie einen Bericht direkt aus dem semantischen Modell auf drei verschiedene Arten:
- SQL Analytics-Endpunkt-Editor im Menüband
- Datenbereich in der Navigationsleiste
- Semantikmodell im Arbeitsbereich
Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen von Berichten im Power BI-Dienst in Microsoft Fabric und Power BI Desktop.