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Limitaciones de Fabric Data Warehouse

Se aplica a:✅ punto de conexión de análisis de SQL y un almacén de Microsoft Fabric

En este artículo se detallan las limitaciones actuales de Microsoft Fabric.

Estas limitaciones solo se aplican a los elementos de punto de conexión de Almacenamiento y SQL Analytics en Fabric Synapse Data Warehouse. Para ver las limitaciones de SQL Database en Fabric, consulte Limitaciones de SQL Database en Microsoft Fabric (versión preliminar).

Limitaciones

En este artículo se enumeran las limitaciones actuales del producto general para Almacenamiento de datos en Microsoft Fabric, con limitaciones de nivel de características indicadas en el artículo de características correspondiente. Las funcionalidades adicionales se basarán en la historia de rendimiento y simultaneidad de primera clase, líder del sector, y llegarán de forma incremental. Para más información sobre el futuro de Microsoft Fabric, consulte Hoja de ruta de Fabric.

Importante

Las conexiones de punto de conexión de Sql Analytics y Fabric Data Warehouse requieren que los elementos de origen y destino estén en la misma región. No se admiten las conexiones entre regiones, incluidas las de áreas de trabajo o capacidades en distintas regiones, y podrían no autenticarse ni conectarse.

Para obtener más limitaciones en áreas específicas, vea:

Limitaciones del punto de conexión de análisis SQL

Las siguientes limitaciones se aplican a la generación automática de esquemas y a la detección de metadatos del punto de conexión de análisis SQL.

  • Los datos deben estar en formato Delta Parquet para que se detecten automáticamente en el punto de conexión de análisis SQL. Delta Lake es un marco de almacenamiento de código abierto que permite construir la arquitectura Lakehouse.

  • Se admite la asignación de columnas delta por nombre, pero no se admite la asignación de columnas delta por id. Para obtener más información, consulte Características de Delta Lake y experiencias de Fabric.

  • Las tablas Delta creadas fuera de la carpeta /tables no están disponibles en el punto de conexión de análisis SQL.

    Si no ve una tabla de Lakehouse en el almacén, compruebe la ubicación de la tabla. Solo las tablas que hacen referencia a datos de la /tables carpeta están disponibles en el almacén. Las tablas que hacen referencia a datos de la carpeta /files del lago no se exponen en el punto de conexión de análisis SQL. Como solución alternativa, mueva los datos a la /tables carpeta.

  • Es posible que algunas columnas que existen en las tablas Delta de Spark no estén disponibles en las tablas del punto de conexión de análisis SQL. Para obtener una lista completa de los tipos de datos admitidos, consulte Tipos de datos en Fabric Data Warehouse.

  • Si agrega una restricción de claves externas entre tablas en el punto de conexión de análisis SQL, no podrá realizar más cambios en el esquema (por ejemplo, agregar las nuevas columnas). Si no ve las columnas de Delta Lake con los tipos que se deben admitir en el punto de conexión de análisis SQL, compruebe si hay alguna restricción de clave externa que pueda impedir las actualizaciones en la tabla.

  • Para obtener información y recomendaciones sobre el rendimiento del punto de conexión de SQL Analytics, consulte Consideraciones sobre el rendimiento del punto de conexión de SQL Analytics.

  • Las Funciones Definidas por el Usuario escalares (UDF) se admiten cuando son aplicables. Para obtener más información, consulte CREAR FUNCIÓN y Scalar UDF en línea.

  • El tipo de datos varchar(max) solo se admite en los puntos de conexión de SQL Analytics para bases de datos de Fabric y elementos reflejados, y no para Lakehouses. Las tablas creadas a partir del 10 de noviembre de 2025 se asignarán automáticamente con varchar(max). Las tablas creadas antes del 10 de noviembre de 2025 deben volver a crearse para adoptar un nuevo tipo de datos o se actualizarán automáticamente a varchar(max) durante el siguiente cambio de esquema.

El truncamiento de datos a 8 KB todavía se aplica a las tablas del endpoint de SQL Analytics del Lakehouse, incluyendo accesos directos a un objeto reflejado.

Dado que no todas las tablas admiten uniones varchar(max), estas columnas pueden no funcionar como se esperaba si una de las tablas todavía tiene un truncamiento de datos. Por ejemplo, si utilizas CTAS para una tabla de un elemento reflejado recién creado en una tabla de Lakehouse usando Spark, y luego las unes mediante la columna con varchar(max), los resultados de la consulta serán diferentes en comparación con el tipo de datos varchar(8000). Si desea seguir teniendo un comportamiento anterior, puede convertir la columna a varchar(8000) en la consulta.

Puede confirmar si una tabla tiene cualquier columna varchar(max) de los metadatos del esquema mediante la siguiente consulta de T-SQL. Un max_length valor de -1 representa varchar(max):

SELECT o.name, c.name, type_name(user_type_id) AS [type], max_length
FROM sys.columns AS c
INNER JOIN sys.objects AS o
ON c.object_id = o.object_id
WHERE max_length = -1 
AND type_name(user_type_id) IN ('varchar', 'varbinary');

Problemas conocidos

Para conocer los problemas conocidos de Microsoft Fabric, visite Problemas conocidos de Microsoft Fabric .

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