Tablas en Fabric Data Warehouse

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Este artículo explica conceptos clave para diseñar tablas en Microsoft Fabric.

En tablas, organizas lógicamente los datos en formato de fila y columna. Cada fila representa un registro único y cada columna un campo dentro del registro.

Determinación de la categoría de tabla

Un esquema de estrella organiza los datos en tablas de hechos y tablas de dimensiones. Algunas tablas se utilizan para datos de integración o de almacenamiento provisional antes de moverlos a una tabla de hechos o dimensiones. Al diseñar una tabla, decidirá si los datos de la misma pertenecen a una tabla de hechos, dimensiones o integración. Esta decisión determina la estructura de tabla adecuada.

  • Las tablas de hechos contienen datos cuantitativos generados por sistemas transaccionales y luego cargados en el almacén de datos. Por ejemplo, una empresa minorista genera transacciones de ventas todos los días y, después, carga los datos en una tabla de hechos en el almacenamiento de datos para su análisis.

  • Las tablas de dimensiones contienen datos de atributos que pueden cambiar, pero normalmente no cambian con frecuencia. Por ejemplo, guarda el nombre y la dirección de un cliente en una tabla de dimensiones y actualízalos solo cuando el perfil del cliente cambie. Para minimizar el tamaño de una tabla de hechos de gran tamaño, el nombre y la dirección del cliente no necesitan estar en todas las filas de una tabla de hechos. En su lugar, la tabla de hechos y la tabla de dimensiones pueden compartir un identificador de cliente. Una consulta puede combinar las dos tablas para asociar el perfil y las transacciones de un cliente.

  • Las tablas de integración proporcionan un lugar para integración o almacenamiento provisional de datos. Por ejemplo, puede cargar datos a una tabla de almacenamiento provisional, realizar transformaciones en los datos en el almacenamiento provisional y luego insertar dichos datos en una tabla de producción.

Una tabla almacena datos en OneLake como parte del Warehouse. La tabla y los datos persisten, independientemente de si hay una sesión abierta o no.

Tablas en el almacén

Para mostrar la organización de las tablas, usa fact, dim, o int como prefijos a los nombres de las tablas. La siguiente tabla muestra algunos de los nombres de esquemas y tablas para el almacén de datos de ejemplo WideWorldImportersDW .

Nombre de la tabla de origen WideWorldImportersDW Tipo de tabla nombre de tabla de Data Warehouse
Ciudad Dimensión wwi.DimCity
Orden Hecho wwi.FactOrder
  • Los nombres de tabla no pueden contener / o \ ni terminar con un ..
  • Puedes crear tablas temporales (#temp) con ámbito de sesión en Fabric Data Warehouse. Para más información, consulte Tablas temporales en Fabric Data Warehouse.

Creación de una tabla

Para Warehouse, puede crear una tabla como una nueva tabla vacía. También puede crear y rellenar una tabla con los resultados de una instrucción SELECT. La siguiente tabla muestra los comandos T-SQL para crear una tabla.

Instrucción T-SQL Descripción
CREAR TABLA Crea una tabla vacía mediante la definición de todas las opciones y columnas de la tabla.
CREAR TABLA COMO SELECT Rellena una nueva tabla con los resultados de una instrucción SELECT. Las columnas de tabla y los tipos de datos se basan en los resultados de la instrucción SELECT. Para importar datos, esta instrucción puede seleccionar desde una tabla externa.

En este ejemplo se crea una tabla con dos columnas:

CREATE TABLE MyTable (col1 int, col2 int );

Fabric Data Warehouse soporta columnas IDENTITY en tablas para insertar automáticamente una secuencia numérica incremental. Para empezar, consulta Uso de columnas IDENTITY en Fabric Data Warehouse.

De manera similar, puedes modificar tablas existentes con la sintaxis T-SQL ALTER TABLE (Transact-SQL).

Los metadatos de las vistas en el almacén pueden quedar obsoletos debido a cambios en las tablas subyacentes de las que depende la vista. Para actualizar los metadatos de una vista, utiliza sys.sp_refreshview (Transact-SQL). Vistas creadas con SCHEMABINDING bloquean los cambios en objetos subyacentes cuando esos cambios afectan a la definición de vista. Si no creas una vista con SCHEMABINDING, ejecuta sp_refreshview cuando realices cambios en los objetos subyacentes de la vista que afecten a la definición de la vista. De lo contrario, la vista podría devolver resultados inesperados cuando la consultas.

Nombres de esquema

Warehouse admite la creación de esquemas personalizados. Al igual que en SQL Server, los esquemas son una buena manera de agrupar objetos que se usan de forma similar. El siguiente código crea un esquema definido por el usuario denominado wwi.

  • Los nombres de esquema no pueden contener / o \ ni terminar con un ..
CREATE SCHEMA wwi;

Tipos de datos

Microsoft Fabric admite los tipos de datos de T-SQL más usados.

Intercalación

Fabric almacenes se configuran en función de la configuración de intercalación del área de trabajo, que de forma predeterminada es la intercalación que distingue mayúsculas de minúsculas (CS) Latin1_General_100_BIN2_UTF8. Al crear un nuevo almacén, se utiliza la intercalación del espacio de trabajo. Para obtener más información, vea intercalación de almacén de datos.

Las intercalaciones de almacenamiento admitidas son:

  • Latin1_General_100_BIN2_UTF8 (valor predeterminado)
  • Latin1_General_100_CI_AS_KS_WS_SC_UTF8

Puedes crear un almacén con una intercalación no predeterminada usando la API REST. Para obtener más información, vea Cómo crear un almacén con ordenación insensible a mayúsculas y minúsculas (CI).

Después de establecer la intercalación durante la creación de la base de datos, todos los objetos posteriores (tablas, columnas, etc.) heredan esta intercalación por defecto. Después de crear un almacén, no puedes cambiar la configuración de intercalación.

Estadísticas

El optimizador de consultas utiliza estadísticas de columna cuando crea el plan de ejecución de una consulta. Para mejorar el rendimiento de las consultas, es importante crear estadísticas en columnas individuales, especialmente en las columnas que se usan en combinaciones de consultas. Warehouse admite la creación automática de estadísticas.

La actualización estadística no se realiza automáticamente. Actualice las estadísticas cuando se agregue o cambie un número significativo de filas. Por ejemplo, actualice las estadísticas después de una carga. Para obtener más información, vea Estadísticas en Fabric Data Warehouse.

Clave principal, clave externa y clave única

Para Warehouse, solo puedes usar las restricciones PRIMARY KEY y UNIQUE cuando usas tanto NONCLUSTERED como NOT ENFORCED.

Solo puedes usar FOREIGN KEY cuando uses NOT ENFORCED.

Alineación de los datos de origen con el almacenamiento de datos

Puedes llenar tablas de Warehouse cargando datos de otra fuente de datos. Para cargar los datos con éxito, el número y los tipos de datos de las columnas en los datos fuente deben alinearse con la definición de la tabla en el almacén.

Si los datos provienen de varios repositorios de datos, puedes importarlos al almacén y almacenarlos en una tabla de integración. Cuando los datos están en la tabla de integración, puedes usar la potencia del data warehouse para implementar operaciones de transformación. Cuando los datos estén preparados, puedes insertarlos en tablas de producción.

Limitaciones

Warehouse admite muchas, pero no todas, de las características de tabla que ofrecen otras bases de datos.

  • Actualmente no se soportan tablas temporales globales.

La siguiente lista muestra algunas de las características de tabla que no son compatibles en la actualidad.

  • 1024 columnas máximas por tabla
  • Columnas calculadas
  • Vistas indexadas
  • Tablas particionadas
  • Secuencia
  • Columnas dispersas
  • Sinónimos
  • Desencadenadores
  • Índices únicos
  • Tipos definidos por el usuario
  • Tablas externas

Fabric Data Warehouse almacena en caché los metadatos de objetos del almacén para proporcionar acceso rápido a los objetos y sus definiciones. Para almacenes muy grandes con más de 750.000 objetos (por ejemplo, tablas, vistas, procedimientos almacenados y funciones), el sistema ya no almacena en caché los metadatos. En su lugar, las operaciones de esquema consultan directamente el almacén de metadatos. Este diseño garantiza la estabilidad del sistema y previene la inanición de caché en bases de datos extremadamente grandes. Sin embargo, las operaciones de actualización de esquema pueden tardar más tiempo en comparación con almacenes más pequeños en los que está habilitado el almacenamiento en caché de metadatos.

Importante

Existen limitaciones a la hora de añadir restricciones de tabla o columnas al usar Git Integration para el desarrollo de Fabric Warehouse.

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