Megosztás a következőn keresztül:


SQL-adatbázis a Microsoft Fabric

A következőre vonatkozik:SQL-adatbázis a Microsoft Fabric rendszerben

A Microsoft Fabric SQL-adatbázis egy Azure SQL Database alapuló, fejlesztőbarát tranzakciós adatbázis, amely lehetővé teszi a működési adatbázis egyszerű létrehozását a Fabricben. A Fabricben található SQL-adatbázisok ugyanazt az SQL-Database Engine használják, mint Azure SQL Database.

Ha többet szeretne megtudni az SQL Database-ről a Fabricben, tekintse meg a SQL-adatbázist bemutató Data Exposed-epizódot Microsoft Fabric.

A teljes útmutató első lépéseit az SQL-adatbázis létrehozása a Fabric portaloncímű oktatóanyagban találja. Ha segítségre van szüksége egy adott feladattal kapcsolatban, látogasson el az Első lépések szakaszra.

A Fabricben található SQL adatbázis a következő:

  • Az OLTP-számítási feladatokhoz készült Fabric kezdőlapja
  • Könnyen konfigurálható és kezelhető
  • Analitika beállítása az adatok automatikus replikálásával a OneLake-be közel valós időben
  • Készen áll az AI fejlesztési forgatókönyvekre olyan funkciókkal, mint a szemantikai keresés és a lekérdezéssel támogatott generáció (RAG)
  • Integrálva a fejlesztési keretrendszerekkel és az elemzésekkel
  • A Mirroring in Fabric technológia alapján
  • Könnyen kezelhető, alapértelmezés szerint engedélyezett intelligens teljesítményfunkciókkal, például automatikus indexlétrehozás automatikus finomhangolással
  • Ugyanúgy lekérdezhető, mint az Azure SQL Database, továbbá egy webalapú szerkesztő a Fabric portálon.

Miért érdemes sql-adatbázist használni a Fabricben?

A Fabric sql-adatbázisa az adatbázis számítási feladatának része, és az adatok a Fabric más elemeiből is elérhetők. Az SQL-adatbázis adatai a OneLake-ben is up-to-date formátumban lesznek tárolva, így a Fabric összes különböző szolgáltatását használhatja, például elemzéseket futtathat a Sparkkal, jegyzetfüzeteket hajthat végre, adatelemzést végezhet, Power BI jelentéseken keresztül vizualizálhat stb.

Képernyőkép az SQL Database ikonról a Fabricben.

A Fabricben található SQL-adatbázissal nem kell több gyártótól származó különböző szolgáltatásokat egyesítenie. Ehelyett élvezheti a nagymértékben integrált, végpontok közötti és könnyen használható terméket, amely leegyszerűsíti az elemzési igényeket, és a nyílt forráskódú Delta Lake táblaformátumot olvasó technológiai megoldások közötti nyitottságra és együttműködésre épül. A Delta-táblák ezután a Fabricben mindenhol használhatók, így a felhasználók felgyorsíthatják a Fabricbe való utazást.

A Microsoft Fabric platform a szolgáltatott szoftver (SaaS) alapjaira épül. További információkért a Microsoft Fabricról, lásd: Mi a Microsoft Fabric?

Új SQL-adatbázis létrehozása a Fabric-munkaterületen a következő elemeket hozza létre:

  • Az SQL-adatbázisban lévő adatok automatikusan replikálódnak a OneLake-be , és parquetre konvertálódnak elemzésre kész formátumban. Ez lehetővé teszi a további forgatókönyveket, például az adatelemzést, az adatkutatást és egyebeket.
  • SQL Analytics-végpont

A Afabric SQL-adatbázis Query Editor mellett az eszközök széles körű ökoszisztémája is létezik, beleértve a SQL Server Management Studio, a Visual Studio Code és GitHub Copilot.

Megosztás és adatbiztonság

A megosztás egyszerű hozzáférés-vezérlést és felügyeletet tesz lehetővé, míg a biztonsági vezérlők, például a sorszintű biztonság (RLS) és az objektumszintű biztonság (OLS) mellett a bizalmas információkhoz való hozzáférést is szabályozhatja. A Fabric SQL Database emellett nagyvállalati szintű biztonsági funkciókat is kínál, beleértve a munkaterületszintű ügyfél által felügyelt kulcsokat és az SQL-naplózást. További információ: Adattitkosítás az SQL-adatbázisban és biztonság az SQL Database-ben.

A megosztás a biztonságos és demokratizált döntéshozatalt is lehetővé teszi a szervezeten belül. Az SQL-adatbázis megosztásával hozzáférést biztosíthat más felhasználóknak vagy felhasználói csoportoknak az adatbázishoz anélkül, hogy hozzáférést adnának a munkaterülethez és annak többi eleméhez. Amikor valaki megoszt egy adatbázist, hozzáférést is ad az SQL Analytics-végponthoz.

A Megosztás párbeszédpanel elérése a Munkaterület nézetben az adatbázis neve melletti Megosztás gombbal. A megosztott adatbázisok a OneLakeData Hub vagy a Shared with Me szakaszon keresztül találhatók Microsoft Fabric. További információ: Adatok megosztása és az SQL-adatbázishoz való hozzáférés kezelése.

Kapcsolódás

A többi Microsoft Fabric elemtípushoz hasonlóan az SQL-adatbázisok is Microsoft Entra hitelesítésre támaszkodnak. A kapcsolódási lehetőségekről bővebben a Kapcsolódás az SQL-adatbázisához a Microsoft Fabricben útmutatóban tájékozódhat.

Az SQL-adatbázissal való sikeres hitelesítéshez egy Microsoft Entra felhasználónak, szolgáltatásnévnek vagy csoportjának olvasási jogosultsággal kell rendelkeznie az adatbázishoz a Fabricben. További információért lásd: A hitelesítés az SQL Database-ben, a Microsoft Fabric rendszerben.

Jelenleg a Microsoft Fabric SQL-adatbázisnál az egyetlen támogatott kapcsolati politika a Default. További információ: Kapcsolatszabályzat és kapcsolatarchitektúra. Tekintse meg a Azure IP-címtartományokat és szolgáltatáscímkéket – Nyilvános felhő a régió engedélyezett IP-címeinek listájához.

Az Microsoft Entra identitás hozzáférésének a Fabric-munkaterülethez vagy egy adott adatbázishoz való engedélyezéséről a A hozzáférés-vezérlők című témakörben talál további információt.

Legjobb használati esetek

Az SQL Database a Fabricben számos modern adatmintát támogat, amelyek áthidalják az üzemeltetési és elemzési számítási feladatokat:

  • Intelligens alkalmazások és AI: Mesterséges intelligenciával működő alkalmazások fejlesztése Azure OpenAI, vektorbeágyazások és lekéréses kiterjesztett generációs (RAG) minták használatával. Az SQL Database támogatja a vektoros adattípusokat és az olyan keretrendszerekkel való integrációt, mint a LangChain és Semantic Kernel az intelligens szolgáltatások létrehozásához. Az AI SQL összes funkciójára vonatkozó további információkért tekintse meg az intelligens alkalmazásokat és az AI-t.
  • Fordított ETL: Használja az SQL Database-t célként a válogatott elemzési adatok raktárakból vagy tóházakból való visszaküldéséhez az operatív rendszerekbe. Ez lehetővé teszi az alkalmazások, API-k és GraphQL-végpontok számára, hogy valós időben hozzáférjenek az átalakított üzleti intelligenciához a működési döntéshozatalhoz. További információ: Sql Database használata fordított ETL-ben.
  • Operatív adattár (ODS):Több operatív rendszer adatainak összevonása egy normalizált, közel valós idejű tárolóba, amely támogatja a működési jelentéskészítést és az egyszerűsített elemzést. Az SQL-adatbázis szolgál "forró, összehangolt valóságként" az összekötő elem a forrásrendszerek és az elemzési platformok között. További információ: Az SQL Database használata operatív adattárként.
  • Transzlitikus alkalmazások: Olyan alkalmazások létrehozása, amelyek tranzakciós és elemzési hozzáférést is igényelnek ugyanahhoz az adathoz. A OneLake-be történő automatikus replikáció létrehoz egy SQL Analytics-végpontot, amely lehetővé teszi az elemzési lekérdezéseket a tranzakciós teljesítmény befolyásolása nélkül. További információ: Az SQL Database használata transzligtikus alkalmazások forrásaként.

Adatbázisközi lekérdezések

Ha az SQL-adatbázis adatai automatikusan a OneLake-ben vannak tárolva, adatbázisközi lekérdezéseket írhat, adatokat illeszthet össze más SQL-adatbázisokból, tükrözött adatbázisokból, raktárakból és az SQL Analytics-végpontból egyetlen T-SQL-lekérdezésben. Mindez jelenleg az SQL-adatbázis SQL Analytics-végpontján vagy a Lakehouse-on található lekérdezésekkel lehetséges.

Hivatkozhat például egy táblára a Fabric más elemeire háromrészes elnevezéssel. Az alábbi példában használja a háromrészes nevet, hogy hivatkozzon ContosoSalesTable-ként a raktár ContosoWarehouse-ben a fiktív SalesLT.Affiliation táblából egy SQL-adatbázisban. Más adatbázisokból vagy raktárakból a standard SQL háromrészes elnevezési konvenció első része az adatbázis vagy a raktárelem neve.

SELECT * 
FROM ContosoWarehouse.dbo.ContosoSalesTable AS Contoso
INNER JOIN AdventureWorksLT.SalesLT.Affiliation AS Affiliation
ON Affiliation.AffiliationId = Contoso.RecordTypeID;

adatmérnök az SQL-adatbázissal a Fabricben

Microsoft Fabric különböző adatmérnöki képességeket biztosít, hogy az adatok könnyen hozzáférhetők, rendezettek és kiváló minőségűek legyenek. A Fabric Adatmérnöki területen a következőket teheti:

  • Hozza létre és kezelje az adatokat Sparkként egy SQL-adatbázis használatával a Fabricben.
  • Folyamatokat tervezhet az adatok másolásához az SQL-adatbázisba a Fabricben.
  • A Spark-feladatdefiníciókkal köteg-/streamelési feladatot küldhet a Spark-fürtnek.
  • A jegyzetfüzetekkel kódokat írhat az adatok előkészítéséhez és átalakításához.

Adattudomány az SQL-adatbázissal a Fabricben

A Microsoft Fabric adattudománya lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy végponttól végpontig terjedő adattudományi munkafolyamatokat hajtsanak végre az adatgazdagítás és az üzleti betekintés érdekében. A teljes adattudományi folyamat során számos tevékenységet végezhet, az adatfeltárástól az előkészítésen és tisztításon át egészen a kísérletezésig, modellezésig, a modellek pontozásáig és a prediktív elemzések BI-jelentésekhez való szolgáltatásáig.

Microsoft Fabric felhasználók hozzáférhetnek Data Science. Innen különböző releváns erőforrásokat fedezhetnek fel és érhetnek el. Létrehozhatnak például gépi tanulási kísérleteket, modelleket és jegyzetfüzeteket. A meglévő jegyzetfüzeteket a Adattudomány kezdőlapján is importálhatják.

Adatbázis hordozhatósága és üzembe helyezése az SqlPackage használatával

Az SqlPackage egy platformfüggetlen parancssori eszköz, amely lehetővé teszi a teljes adatbázisokat vagy adatbázis-objektumokat mozgató adatbázis-interakciókat. A Azure vagy a Fabricben felügyelt adatbázisok hordozhatósága (importálása/exportálása) biztosítja, hogy az adatok hordozhatóak legyenek, ha később át szeretne migrálni. Ugyanez a hordozhatóság bizonyos migrálási forgatókönyveket is lehetővé tesz az importálási/exportálási műveletekkel rendelkező önálló adatbázis-másolatok (.bacpac) használatával.

Az SqlPackage lehetővé teszi az adatbázis-objektumok növekményes módosításainak egyszerű adatbázis-üzembe helyezését (új táblák oszlopai, meglévő tárolt eljárások módosítása stb.). Az SqlPackage kinyerhet egy .dacpac-fájlt, amely az adatbázisban található objektumok definícióit tartalmazza, és közzétehet egy .dacpac-fájlt, hogy az objektumállapotot egy új vagy meglévő adatbázisra alkalmazza. A közzétételi művelet sql-projektekkel is integrálható, ami offline és dinamikusabb fejlesztési ciklusokat tesz lehetővé az SQL-adatbázisok számára.

További információ: SqlPackage with SQL Database in Fabric.

Integráció a Fabric-forrásvezérlővel

Az SQL adatbázis integrálva van a Fabric folyamatos integrációs és fejlesztési rendszerével. Az SQL-adatbázis kezeléséhez használhatja a beépített Git-adattárat.

GraphQL API létrehozása a Fabric portálról

A Fabric portállal egyszerűen létrehozhat GraphQL API-t az SQL-adatbázishoz.

Kapacitáskezelés

A Microsoft Fabric Kapacitásmetrika alkalmazás használatával monitorozhatja az SQL-adatbázis használatát és felhasználását a nem próbaverziós Háló-kapacitásokban.

További információ: A Microsoft Fabric SQL Database-adatbázisra vonatkozó jelentéskészítés és kihasználtság.

Tükrözés Azure SQL-adatbázis

Már rendelkezik külső adatbázissal, és szeretné kihasználni a Fabric integrációját? A Fabricben lévő Mirroring alacsony költségű és alacsony késésű megoldásként használható, amely lehetővé teszi, hogy különböző rendszerekből származó adatokat összegyűjtsön. Meglévő adattulajdonát folyamatosan replikálhatja közvetlenül a Fabric OneLake-be, beleértve egy meglévő Azure SQL Database adatait is.

Elasztikus erőforráskészletek

A Fabric SQL Database nem támogatja a Azure SQL Database rugalmas készletek koncepcióját név szerint, de hasonló fogalmak érhetők el Fabric-kapacitásokkal és Fabric-munkaterületekkel. Egyetlen Fabric-kapacitás különböző munkaterületeken lévő Fabric SQL-adatbázisokhoz biztosíthat erőforrásokat. Ez leegyszerűsíti a számlázást a rugalmas készletekhez hasonló egyetlen kapacitásban, valamint a különböző munkaterületek biztonsági elkülönítését.

Következő lépés