Hinweis
Für den Zugriff auf diese Seite ist eine Autorisierung erforderlich. Sie können versuchen, sich anzumelden oder das Verzeichnis zu wechseln.
Für den Zugriff auf diese Seite ist eine Autorisierung erforderlich. Sie können versuchen, das Verzeichnis zu wechseln.
Gilt für:✅SQL-Datenbank in Microsoft Fabric
In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie die SQL-Datenbank in Microsoft Fabric als operatives Backbone für translytische Apps verwenden – Apps, die sowohl Transaktions- als auch analytischen Zugriff auf dieselben Daten erfordern.
Ziel ist es, Transaktionsworkloads, operative APIs und sofortige Analysedaten in einer einzigen Datenbank innerhalb der geregelten, sicheren Microsoft Fabric-Plattform zu ermöglichen.
SQL-Analyseendpunkt
Wenn Sie eine SQL-Datenbank in Fabric erstellen, werden die Daten in nahezu Echtzeit in OneLake automatisch repliziert und erstellen eine schreibgeschützte Kopie Ihrer Daten in Delta-Tabellen, auf die über T-SQL über den SQL-Analyseendpunkt zugegriffen werden kann. Diese Architektur bedeutet, dass vom Transaktionssystem generierte Daten für Analyseabfragen ohne Verarbeitung oder komplexe ETL-Pipelines verfügbar sind. Mithilfe des SQL-Analyseendpunkts können Sie Daten nahezu in Echtzeit analysieren, ohne ihre Transaktionsauslastung zu beeinträchtigen. Diese Daten können für Power BI-Berichte, Machine Learning-Modelle oder andere Analysen in Microsoft Fabric verwendet werden. Der SQL-Analyseendpunkt ist auch für externe Anwendungen zugänglich, die analytischen Zugriff auf die Daten benötigen.
Beispiele sind:
- Gesundheitswesen: Überwachen Sie die Gesundheitsmetriken, um Echtzeit-Einblicke für Gesundheitsfachkräfte bereitzustellen.
- Finanzen: Analysieren Sie Marktdaten, um Handelsstrategien in Echtzeit zu optimieren.
- Einzelhandel: Analysieren Sie das Kundenverhalten, um personalisierte Einkaufserlebnisse bereitzustellen.
- Herstellung: Überwachen Sie Die Produktionsprozesse, um die Produktqualität zu verbessern.
Translytische Aufgabenflüsse
Wenn Sie Power BI zum Analysieren von Daten verwenden, kann es vorkommen, dass Sie Maßnahmen für die Daten ergreifen müssen, z. B. das Aktualisieren eines Datensatzes, das Hinzufügen von Anmerkungen oder das Auslösen einer Aktion in einem anderen System basierend auf den Daten. Sie können diese Aufgaben ganz einfach ausführen, indem Sie translytische Aufgabenflüsse in Microsoft Fabric verwenden.
Translytische Aufgabenabläufe funktionieren, indem sie Benutzerdatenfunktionen in Fabric verwenden, um Funktionen auf den zugrunde liegenden Microsoft Fabric-Datenquellen auszuführen. Sie ermöglichen Szenarien wie:
- Hinzufügen von Daten: Fügen Sie einer Tabelle in Ihrer Datenbank einen Datensatz mit Daten hinzu, und sehen Sie ihn in Ihrem Bericht wider. Fügen Sie beispielsweise einen neuen Kundendatensatz hinzu.
- Daten bearbeiten: Bearbeiten Sie einen vorhandenen Datensatz mit Daten in einer Tabelle in Ihrer Datenbank, und sehen Sie ihn in Ihrem Bericht wider. Aktualisieren Sie z. B. ein Statusfeld oder eine Anmerkung.
- Daten löschen: Löschen Sie einen vorhandenen Datensatz von Daten aus einer Tabelle in Ihrer Datenbank, und sehen Sie, dass er aus Ihrem Bericht entfernt wurde. Wenn Sie beispielsweise einen Kundendatensatz entfernen, der nicht mehr benötigt wird.
- Aufrufen einer externen API: Stellen Sie eine API-Anforderung vor, auf die über eine Netzwerkanforderung zugegriffen werden kann. Stellen Sie beispielsweise eine Anforderung an den REST-Endpunkt einer öffentlichen API, die entweder die zugrunde liegenden Daten oder die Eingabe des Endbenutzers aktualisiert, oder eine Aktion in einem anderen System ausführt.