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Gilt für:✅SQL-Datenbank in Microsoft Fabric
SQL-Datenbank in Microsoft Fabric ist eine entwicklerfreundliche Transaktionsdatenbank, die auf Azure SQL Database basiert, mit der Sie ihre betriebsbereite Datenbank in Fabric problemlos erstellen können. Eine SQL-Datenbank in Fabric verwendet dieselbe SQL-Database Engine wie Azure SQL Database.
Weitere Informationen zur SQL-Datenbank in Fabric finden Sie in einer Data Exposed-Episode, in der die datenbank SQL in Microsoft Fabric vorgestellt wird.
Eine vollständige Einführung finden Sie im Tutorial zum Erstellen einer SQL-Datenbank im Fabric-Portal. Wenn Sie Hilfe bei einer bestimmten Aufgabe benötigen, lesen Sie den Abschnitt Erste Schritte.
SQL-Datenbank in Fabric:
- Die Startseite in Fabric für OLTP-Workloads
- Einfache Konfiguration und Verwaltung
- Für Analysen eingerichtet, indem die Daten nahezu in Echtzeit automatisch in OneLake repliziert werden.
- Bereit für KI-Entwicklungsszenarien mit Funktionen wie semantische Suche und Retrieval-unterstützte Generierung (RAG)
- Integriert in Entwicklungsframeworks und Analysen
- Basierend auf der zugrunde liegenden Technologie von Mirroring in Fabric
- Einfache Verwaltung, mit standardmäßig aktivierten intelligenten Leistungsfeatures, z. B. automatische Indexerstellung mit automatischer Optimierung
- Abgefragt in der gleichen Weise wie Azure SQL Database, plus einem webbasierten Editor im Fabric-Portal.
Warum sollte ich SQL-Datenbank in Fabric verwenden?
SQL-Datenbank ist Teil des Workloads Datenbank in Fabric, und die Daten sind von anderen Elementen in Fabric aus zugänglich. Ihre SQL-Datenbankdaten werden auch aktuell in einem abfragefähigen Format in OneLake gespeichert, sodass Sie alle verschiedenen Dienste in Fabric verwenden können, z. B. das Ausführen von Analysen mit Spark, das Ausführen von Notizbüchern, das Daten-Engineering, die Visualisierung durch Power BI-Berichte und vieles mehr.
Mit Ihrer SQL-Datenbank in Fabric müssen Sie nicht verschiedene Dienste von mehreren Anbietern kombinieren. Stattdessen profitieren Sie von einem hochgradig integrierten, benutzerfreundlichen End-to-End-Produkt, das Ihre Analyseanforderungen vereinfacht und auf Offenheit und Zusammenarbeit zwischen Technologielösungen ausgelegt ist, die das Open-Source-Tabellenformat von Delta Lake lesen können. Die Delta-Tabellen können dann überall in Fabric verwendet werden, sodass Benutzer ihre Reise in Fabric beschleunigen können.
Die Microsoft Fabric Plattform basiert auf einer Grundlage von Software as a Service (SaaS). Weitere Informationen zu Microsoft Fabric finden Sie unter What is Microsoft Fabric?
Das Erstellen einer neuen SQL-Datenbank in Fabric erstellt diese Elemente in Ihrem Fabric-Arbeitsbereich:
- Daten in Ihrer SQL-Datenbank werden automatisch in das OneLake repliziert und in Parkett konvertiert, in ein analysierbares Format. Dies ermöglicht nachgeschaltete Szenarien wie Data Engineering, Data Science und mehr.
- Ein SQL-Analyseendpunkt
Neben der Fabric SQL-Datenbank Query Editor gibt es ein breites Ökosystem von Tools wie SQL Server Management Studio, die MSSQL-Erweiterung für Visual Studio Code und sogar GitHub Copilot.
Freigabe und Datensicherheit
Durch das Teilen wird die Zugriffssteuerung und -verwaltung erleichtert. Gleichzeitig ermöglichen Sicherheitskontrollen wie Zeilenebensicherheit (RLS) und Objektebenensicherheit (OLS) und mehr, dass Sie den Zugriff auf vertrauliche Informationen kontrollieren können. Die Fabric SQL-Datenbank verfügt auch über Sicherheitsfeatures auf Unternehmensniveau, einschließlich vom Kunden verwalteter Schlüssel auf Arbeitsbereichsebene und SQL-Überwachung. Weitere Informationen finden Sie unter Datenverschlüsselung in SQL-Datenbank und Sicherheit in sql-Datenbank.
Teilen ermöglicht auch sichere und demokratisierte Entscheidungsfindung in Ihrer gesamten Organisation. Durch die Freigabe Ihrer SQL-Datenbank können Sie anderen Benutzern oder einer Gruppe von Benutzern Zugriff auf eine Datenbank gewähren, ohne Zugriff auf den Arbeitsbereich und die restlichen Elemente zu gewähren. Wenn jemand eine Datenbank teilt, gewähren sie auch Zugriff auf den SQL-Analyseendpunkt.
Greifen Sie auf das Dialogfeld „Freigeben“ mit der Schaltfläche Freigeben neben dem Datenbanknamen in der Ansicht Arbeitsbereich zu. Freigegebene Datenbanken können über OneLakeData Hub oder über den Abschnitt Shared with Me in Microsoft Fabric gefunden werden. Weitere Informationen finden Sie unter Freigeben von Daten und Verwalten des Zugriffs auf Ihre SQL-Datenbank.
Verbinden
Wie andere Microsoft Fabric Elementtypen basieren SQL-Datenbanken auf Microsoft Entra authentication. Weitere Informationen zur Verbindung finden Sie unter Connect to your SQL database in Microsoft Fabric.
Um sich erfolgreich bei einer SQL-Datenbank zu authentifizieren, muss ein Microsoft Entra Benutzer, ein serviceprinzipal oder seine group über die Berechtigung "Element lesen" für die Datenbank in Fabric verfügen. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung in SQL-Datenbanken in Microsoft Fabric.
Derzeit ist die einzige unterstützte Verbindungsrichtlinie für sql-Datenbank in Microsoft Fabric Default. Weitere Informationen finden Sie unter Verbindungsrichtlinie und Konnektivitätsarchitektur. Eine Liste der IP-Adressen Ihrer Region finden Sie unter Azure IP-Bereiche und Diensttags – Public Cloud.
Informationen zum Gewähren eines Microsoft Entra Identitätszugriffs auf einen Fabric-Arbeitsbereich oder eine bestimmte Datenbank finden Sie unter Fabric-Zugriffssteuerungen.
Optimale Anwendungsfälle
Die SQL-Datenbank in Fabric wurde entwickelt, um eine Vielzahl moderner Datenmuster zu unterstützen, die operative und analytische Workloads überbrücken:
- Intelligent-Anwendungen und AI: Entwickeln VON KI-basierten Anwendungen mithilfe von Azure OpenAI, Vektoreinbettungen und Rag-Mustern (Retrieval Augmented Generation) SQL-Datenbank unterstützt Vektordatentypen und Integration in Frameworks wie LangChain und Semantic Kernel zum Erstellen intelligenter Oberflächen. Weitere Informationen zu allen KI SQL-Features finden Sie unter Intelligente Anwendungen und KI.
- Reverse ETL: Verwenden Sie die SQL-Datenbank als Ziel, um kuratierte Analysedaten aus Lagerhäusern oder Lakehouses zurück in Betriebssysteme zu übertragen. Auf diese Weise können Anwendungen, APIs und GraphQL-Endpunkte auf transformierte Business Intelligence in Echtzeit für die operative Entscheidungsfindung zugreifen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden der SQL-Datenbank in reverse ETL.
- Operational Data Store (ODS):Konsolidieren Sie Daten aus mehreren Betriebssystemen in einem normalisierten, nahezu in Echtzeit gespeicherten Speicher, der operative Berichte und einfache Analysen unterstützt. SQL-Datenbank dient als "heiße, harmonisierte Wahrheit" zwischen Quellsystemen und analytischen Plattformen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden der SQL-Datenbank als betriebsbereiten Datenspeicher.
- Translytische Anwendungen: Erstellen Sie Anwendungen, die sowohl transaktions- als auch analytischen Zugriff auf dieselben Daten erfordern. Die automatische Replikation in OneLake erstellt einen SQL-Analyseendpunkt, der analytische Abfragen ohne Auswirkungen auf die Transaktionsleistung ermöglicht. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden der SQL-Datenbank als Quelle für translytische Anwendungen.
Datenbankübergreifende Abfragen
Wenn die Daten aus Ihrer SQL-Datenbank automatisch in OneLake gespeichert werden, können Sie datenbankübergreifende Abfragen schreiben, Daten aus verschiedenen SQL-Datenbanken, gespiegelten Datenbanken, Warehouses und dem SQL-Analyseendpunkt in einer einzelnen T-SQL-Abfrage zusammenführen. All dies ist derzeit mit Abfragen auf dem SQL-Analyseendpunkt der SQL-Datenbank oder Lakehouse möglich.
Sie können z. B. mithilfe der dreiteiligen Benennung auf eine Tabelle aus anderen Elementen in Fabric verweisen. Verwenden Sie im folgenden Beispiel den dreiteiligen Namen, um auf ContosoSalesTable im Warehouse ContosoWarehouse aus der fiktiven SalesLT.Affiliation-Tabelle in einer SQL-Datenbank zu verweisen. Aus anderen Datenbanken oder Datenlagern ist der erste Teil der dreiteiligen Standard-SQL-Benennungskonvention der Name des Datenbank- oder Datenlager-Elements.
SELECT *
FROM ContosoWarehouse.dbo.ContosoSalesTable AS Contoso
INNER JOIN AdventureWorksLT.SalesLT.Affiliation AS Affiliation
ON Affiliation.AffiliationId = Contoso.RecordTypeID;
Datentechnik mit Ihrer SQL-Datenbank in Fabric
Microsoft Fabric bietet verschiedene Datentechnikfunktionen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten leicht zugänglich, gut organisiert und qualitativ hochwertig sind. Von Fabric-Datentechnik aus bestehen folgende Möglichkeiten:
- Erstellen und verwalten Sie Ihre Daten in Spark mithilfe einer SQL-Datenbank in Fabric.
- Entwerfen von Pipelines zum Kopieren von Daten in Ihre SQL-Datenbank in Fabric
- Verwenden von Spark-Auftragsdefinitionen zum Übermitteln eines Batch-/Streamingauftrags an den Spark-Cluster
- Verwenden von Notebooks zum Schreiben von Code für die Datenaufbereitung und -transformation
Data Science mit Ihrer SQL-Datenbank in Fabric
Data Science in Microsoft Fabric, um Benutzern komplette End-to-End Data Science-Workflows zur Datenanreicherung und Gewinnung von Geschäftseinblicken zu ermöglichen. Sie können eine Vielzahl von Aktivitäten im gesamten Data-Science-Prozess durchführen, unter anderem die Untersuchung, Aufbereitung und Bereinigung von Daten sowie Experimente, Modellierung, Modellbewertung, Bereitstellung von Vorhersageerkenntnissen und BI-Berichte (Business Intelligence).
Microsoft Fabric Benutzer können auf Data Science zugreifen. Dort können sie verschiedene relevante Ressourcen finden und auf sie zugreifen. Sie können beispielsweise mit maschinellem Lernen Experimente, Modelle und Notebooks erstellen. Sie können auch vorhandene Notebooks auf der Data-Science-Startseite importieren.
Datenbankportabilität und -bereitstellungen mit SqlPackage
SqlPackage ist ein plattformübergreifendes Befehlszeilentool, das Datenbankinteraktionen ermöglicht, die ganze Datenbanken oder Datenbankobjekte verschieben. Die Portabilität (Import/Export) einer datenbank, die in Azure oder in Fabric verwaltet wird, stellt sicher, dass Ihre Daten portierbar sind, wenn Sie später migrieren möchten. Die gleiche Portabilität ermöglicht auch bestimmte Migrationsszenarien durch eigenständige Datenbankkopien (.bacpac) mit Import-/Exportvorgängen.
SqlPackage kann einfache Datenbankbereitstellungen inkrementeller Änderungen an Datenbankobjekten ermöglichen (neue Spalten in Tabellen, Änderungen an vorhandenen gespeicherten Prozeduren usw.). SqlPackage kann eine DACPAC-Datei extrahieren, die die Definitionen von Objekten in einer Datenbank enthält, und eine DACPAC-Datei veröffentlichen, um diesen Objektstatus auf eine neue oder vorhandene Datenbank anzuwenden. Der Veröffentlichungsvorgang ist auch in SQL-Projekte integriert, die offline und dynamischere Entwicklungszyklen für SQL-Datenbanken ermöglichen.
Weitere Informationen finden Sie unter SqlPackage mit SQL-Datenbank in Fabric.
Integration mit Fabric-Quellcodeverwaltung
DIE SQL-Datenbank ist in Continuous Integration/Continuous Development von Fabric integriert. Sie können das integrierte Git-Repository verwenden, um Ihre SQL-Datenbank zu verwalten.
Erstellen der GraphQL-API über das Fabric-Portal
Sie können das Fabric-Portal verwenden, um ganz einfach für Ihre SQL-Datenbank eine GraphQL-API zu erstellen.
Kapazitätsmanagement
Sie können die App Microsoft Fabric Kapazitätsmetriken verwenden, um die SQL-Datenbanknutzung und den Verbrauch in Nicht-Test-Fabric-Kapazitäten zu überwachen.
Weitere Informationen finden Sie unter Abrechnungs- und Nutzungsberichte für SQL-Datenbanken in Microsoft Fabric.
Spiegelung für Azure SQL Database
Verfügen Sie bereits über eine externe Datenbank und möchten die Integration von Fabric nutzen? Sie können Datenbankspiegelung in Fabric als kostengünstige und latenzarme Lösung verwenden, um Daten aus verschiedenen Systemen zusammenzubringen. Sie können Ihren vorhandenen Datenbestand kontinuierlich direkt in das OneLake von Fabric replizieren, einschließlich Daten aus einer vorhandenen Azure SQL Database.
Elastische Pools
Die Fabric SQL-Datenbank unterstützt das Konzept des Azure SQL Database elastischen Pools nicht direkt, aber ähnliche Konzepte sind in Fabric-Kapazitäten und Fabric-Arbeitsbereichen verfügbar. Eine einzelne Fabric-Kapazität kann Ressourcen für Fabric SQL-Datenbanken in verschiedenen Arbeitsbereichen bereitstellen. Dies bietet sowohl eine Vereinfachung der Abrechnung in einer einzigen Abrechnungseinheit, ähnlich wie bei elastischen Pools, als auch eine sicherheitsbezogene Isolation für verschiedene Arbeitsbereiche.