सारांश

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इस मॉड्यूल में, आपने सीखा कि डेटा वेयरहाउस डेटा को तथ्य और आयाम तालिकाओं में व्यवस्थित करने के लिए आयामी मॉडलिंग का उपयोग कैसे करते हैं, और क्या फैब्रिक data warehouse को अद्वितीय बनाता है। आपने T-SQL और Visual query editor के साथ डेटा को क्वेरी करने और रूपांतरित करने, तालिकाओं को स्टार स्कीमा में संरचित करने और अपने डेटा की सुरक्षा के लिए पंक्ति-स्तरीय सुरक्षा और डायनेमिक डेटा मास्किंग जैसी लागू सुरक्षा सुविधाओं का पता लगाया.

Microsoft Fabric जैसे प्लेटफ़ॉर्म के बिना, इस तरह के वेयरहाउस वातावरण के निर्माण के लिए समर्पित SQL बुनियादी ढांचे का प्रावधान और प्रबंधन करने, अलग-अलग storage और गणना को कॉन्फ़िगर करने और साइलोड सिस्टम में डेटा को मैन्युअल रूप से एकीकृत करने की आवश्यकता होगी। एक फैब्रिक data warehouse एक एकल, शासित प्लेटफ़ॉर्म में OneLake एकीकरण के साथ पूर्ण T-SQL क्षमताओं को जोड़कर उस जटिलता को समाप्त करता है जो पारंपरिक एनालिटिक्स और AI-संचालित अनुभवों दोनों का समर्थन करता है।

उन्नत T-SQL परिवर्तन पैटर्न जैसे स्टेजिंग वर्कफ़्लोज़, वृद्धिशील लोड और MERGE-आधारित अपसर्ट्स सीखने के लिए, T-SQL मॉड्यूल का उपयोग करके डेटा ट्रांसफ़ॉर्म करना जारी रखें।

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