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Obtenga más información sobre todos los métodos para consultar los datos de la base de datos reflejada en Microsoft Fabric.
Uso del punto de conexión de SQL Analytics
Microsoft Fabric proporciona una capa de servicio de T-SQL de solo lectura para tablas delta replicadas. Esta experiencia basada en SQL se llama punto de conexión de SQL Analytics. Puede analizar datos en tablas delta mediante un editor de consultas visuales sin código o T-SQL para crear vistas, funciones, procedimientos almacenados y aplicar la seguridad de SQL.
Para acceder al punto de conexión de SQL Analytics, seleccione el elemento correspondiente en la vista del área de trabajo o cambie al modo de punto de conexión de SQL Analytics en el explorador de bases de datos reflejadas. Para obtener más información, consulte ¿Qué es el punto de conexión de SQL Analytics para una instancia de LakeHouse?
Uso de la vista de datos para obtener una vista previa de los datos
La vista previa de datos es uno de los tres modos de conmutador junto con el editor de consultas y la vista Modelo dentro del punto de conexión de SQL Analytics que proporciona una interfaz sencilla para ver los datos de las tablas o vistas para obtener una vista previa de los datos de ejemplo (1000 filas principales).
Para obtener más información, vea Ver datos en la vista previa de datos en Microsoft Fabric.
Uso de consultas visuales para analizar datos
El Editor de consultas visuales es una característica de Microsoft Fabric que proporciona una experiencia sin código para crear consultas de T-SQL en los datos del elemento de base de datos reflejado. Puede arrastrar y colocar tablas en el lienzo, diseñar consultas visualmente y usar la vista de diagrama de Power Query.
Para obtener más información, consulte Consulta mediante el editor de consultas visuales.
Uso de consultas SQL para analizar datos
El Editor de consultas SQL es una característica de Microsoft Fabric que proporciona un editor de consultas para crear consultas T-SQL en los datos del elemento de base de datos reflejado. El editor de consultas SQL proporciona compatibilidad con IntelliSense, finalización de código, resaltado de sintaxis, análisis y validación del lado cliente.
Para obtener más información, consulte Consulta mediante el editor de consultas SQL.
Uso de cuadernos para explorar los datos con un acceso directo de Lakehouse
Los cuadernos son un elemento de código eficaz para que pueda desarrollar trabajos de Apache Spark y experimentos de aprendizaje automático en los datos. Puede usar cuadernos en Fabric Lakehouse para explorar las tablas reflejadas. Puede acceder a la base de datos reflejada desde Lakehouse con consultas de Spark en cuadernos. En primer lugar, debe crear un acceso directo desde las tablas reflejadas en Lakehouse y, a continuación, crear cuadernos con consultas de Spark en Lakehouse.
Para obtener una guía paso a paso, consulte Exploración de datos en la base de datos reflejada con cuadernos.
Para obtener más información, consulte Creación de accesos directos en lakehouse y consulte Exploración de los datos en lakehouse con un cuaderno.
Acceso directo a archivos delta
Puede acceder a los datos de la tabla de base de datos reflejadas en archivos de formato Delta. Conéctese directamente a OneLake a través del Explorador de archivos de OneLake o el Explorador de Azure Storage.
Para obtener una guía paso a paso, consulte Exploración de datos en la base de datos reflejada directamente en OneLake.
Modelar los datos y agregar semántica empresarial
En Microsoft Fabric, los modelos semánticos de Power BI (anteriormente conocidos como conjuntos de datos de Power BI) son una descripción lógica de un dominio analítico, con terminología y representación empresariales, para permitir un análisis más profundo.
Normalmente, un modelo semántico es un esquema de estrella con hechos que representan un dominio. Las dimensiones permiten analizar el dominio para explorar en profundidad, filtrar y calcular diferentes análisis.
Un modelo de datos bien definido es fundamental para impulsar las cargas de trabajo de análisis e informes. El modelado del elemento de base de datos reflejado es posible creando primero un modelo semántico y estableciendo relaciones en la vista de modelo. Después de navegar por la vista de modelo, puede hacerlo en un diagrama de relación de entidad visual. El diagrama permite arrastrar y colocar tablas para deducir cómo se relacionan los objetos entre sí. Líneas que conectan visualmente las entidades deducen el tipo de relaciones lógicas que existen.
Creación de un informe
Cree un informe directamente desde el modelo semántico de tres maneras diferentes:
- Editor de puntos de conexión de SQL Analytics en la cinta de opciones
- Panel datos de la barra de navegación
- Modelo semántico en el área de trabajo
Para obtener más información, consulte Creación de informes en el servicio Power BI en Microsoft Fabric y Power BI Desktop.