Megjegyzés
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhatbejelentkezni vagymódosítani a címtárat.
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhatjamódosítani a címtárat.
A tükrözés a Fabric platformban egyszerű módot kínál az összetett ETL-folyamatok (kinyerés, átalakítás, betöltés) elkerülésére, és zökkenőmentesen integrálhatja a meglévő Google BigQuery raktáradatait a Fabric többi adatával. Google BigQuery-adatait folyamatosan replikálhatja közvetlenül a Fabric OneLake-be. A Fabricben kihasználhatja az üzleti intelligencia, az AI, az adatmérnökség, az adatelemzés és az adatmegosztás hatékony képességeit.
A Google BigQuery-adatbázis Microsoft Fabric tükrözéshez való konfigurálásáról a következő oktatóanyagban olvashat: Microsoft Fabric tükrözött adatbázisok konfigurálása a Google BigQueryből.
Fontos
A Google BigQuery tükrözése előzetes verzióban érhető el. A gyártási környezet munkaterhelései nem támogatottak az előzetes verzióban.
Miért érdemes tükrözést használni a Hálóban?
A Microsoft Fabric tükrözési funkciója eltávolítja a különböző szolgáltatók eszközeinek összekapcsolásának összetettségét. Nincs szükség az adatok migrálására. Csatlakozzon a Google BigQuery-adataihoz közel valós időben a Fabric elemzési eszközeinek használatához. A Fabric emellett zökkenőmentesen működik a Microsoft-termékekkel, a Google BigQueryvel és a nyílt forráskódú Delta Lake táblázatformátumot támogató technológiák széles választékával.
Milyen elemzési szolgáltatások épülnek fel?
A tükrözés két elemet hoz létre a Fabric munkaterületen:
- A tükrözött adatbáziselem. A tükrözés az adatok OneLake-be történő replikálását és Parquet formátumba alakítását kezeli analízisre kész formátumban. A tükrözés olyan további feldolgozási lehetőségeket tesz lehetővé, mint az adatfeldolgozás, az adatelemzés és más hasonlók. A tükrözött adatbázisok különböznek a raktári és az SQL Analytics-végpontelemektől.
- SQL Analytics-végpont
Minden tükrözött adatbázisban egy SQL-analitikai végpont biztosít olvasásra alkalmas elemzési élményt a tükrözés során létrehozott Delta-táblákon. Ez a végpont támogatja az adatobjektumok definiálására és lekérdezésére szolgáló T-SQL-szintaxist, de nem teszi lehetővé a közvetlen adatmódosításokat, mivel az adatok írásvédettek.
Az SQL Analytics-végponttal a következőket teheti:
- Tallózzon a BigQueryből tükrözött Delta Lake-adatokra hivatkozó táblák között.
- Kód nélküli lekérdezéseket és nézeteket hozhat létre, és vizuálisan vizsgálhat meg adatokat – nincs szükség SQL-re.
- SQL-nézetek, beágyazott táblaértékű függvények (TVF-ek) és tárolt eljárások létrehozása az üzleti logika rétegzéséhez a T-SQL-vel.
- Engedélyek beállítása és kezelése objektumokon.
- Adatokat kérdezhet le ugyanazon a munkaterületen belüli többi raktárban és Lakehouse-ban.
Az SQL-lekérdezésszerkesztőn kívül széles körű eszközrendszer áll rendelkezésre az SQL Analytics-végpont lekérdezésére, beleértve az SQL Server Management Studiót (SSMS),a Visual Studio Code mssql-bővítményét és a GitHubot Copilotis.
Biztonsági szempontok
A Hálótükrözés engedélyezéséhez meghatározott felhasználói jogosultsági követelmények vonatkoznak .
A Fabric adatvédelmi funkciókat is biztosít a Microsoft Fabricen belüli hozzáférés kezeléséhez. További információkért tekintse meg az adatvédelmi funkciók dokumentációját.
Tükrözött BigQuery-költségek szempontjai
Az adatok Fabric OneLake-be való replikálásához használt Fabric-számítás ingyenes. A tükrözési tárolási költség a kapacitástól függően legfeljebb korlátig ingyenes. Az SQL, a Power BI vagy a Spark használatával történő adatbekérdezés számítása normál díjszabással történik.
A Fabric nem számít fel hálózati adatbemenő díjakat a OneLake-be a tükrözésért.
Az adatok tükrözésekor a Google BigQuery számítási és felhőbeli lekérdezési költségei vannak: a BigQuery Change Data Capture (CDC) a BigQuery-számítást használja a sormódosításhoz, a Storage Write API-t az adatbetöltéshez, a BigQuery Storage-t az adattároláshoz, amely minden költséget jelent.
A Google BigQuery tükrözési költségeiről további információt a díjszabásban talál.