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31 mar, 23 - 2 apr, 23
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Iscriviti oggi stessoNovità e pianificazione per il data warehouse in Microsoft Fabric
Importante
I piani di versione descrivono le funzionalità che potrebbero essere state rilasciate o meno. Le sequenze temporali di consegna e le funzionalità proiettate possono cambiare o non essere spedite. Per altre informazioni, vedere Criteri Microsoft.
Data Warehouse in Microsoft Fabric è il primo data warehouse che supporta transazioni a più tabelle e abbraccia in modo nativo un formato di dati aperto. Il warehouse si basa sull'affidabile Query Optimizer di SQL Server e su un motore di elaborazione query distribuito di livello aziendale che elimina la necessità di configurazione e gestione. Data Warehouse in Microsoft Fabric si integra perfettamente con Data Factory per l'inserimento di dati, Power BI per l'analisi e la creazione di report e Synapse Spark per l'analisi e l'apprendimento automatico. Semplifica gli investimenti di analisi di un'organizzazione convergendo data lake e warehouse.
I carichi di lavoro di data warehousing traggono vantaggio dalle funzionalità avanzate del motore SQL in un formato di dati aperto, consentendo ai clienti di concentrarsi sull'analisi e la creazione di report. Traggono vantaggio anche dall'accesso ai dati da OneLake, un servizio di virtualizzazione data lake storage.
Per altre informazioni, vedere la documentazione.
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q4 2024
Tipo di versione: disponibilità generale
Query Insights presenterà ora la quantità di dati analizzati durante l'esecuzione della query, che verranno inseriti in memoria, disco e remoto.
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q4 2024
Tipo di versione: anteprima pubblica
Copilot per Data Warehouse è l'ultimo programmatore abbinato e il booster per la produttività per qualsiasi sviluppatore a livello di competenza, dai professionisti dei dati agli analisti. È progettato per accelerare lo sviluppo del warehouse sfruttando l'intelligenza artificiale generativa per semplificare e automatizzare la creazione, l'analisi e la gestione del data warehouse.
Questa funzionalità introduce il riquadro chat sidecar di Copilot. Usare il riquadro chat per porre domande sul magazzino a Copilot tramite il linguaggio naturale. I casi d'uso sono:
- Linguaggio naturale per SQL: porre una domanda a Copilot sui dati del warehouse e ricevere una query SQL generata in base allo schema del warehouse.
- Domande e risposte: porre una domanda a Copilot sul magazzino e ricevere una risposta e puntatori basati su documenti alla documentazione ufficiale.
- Brainstorm: usare Copilot per semplificare il brainstorming delle tendenze o dei modelli pertinenti da analizzare all'interno dei dati
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q1 2025
Tipo di versione: anteprima pubblica
L'istruzione BULK INSERT viene usata per inserire file in Fabric DW (in modo simile a COPY INTO). con la funzione BULK INERT è possibile abilitare la migrazione da SQL Server a Fabric DW con modifiche minime al codice. I clienti dovranno riscrivere il codice e gli strumenti esterni che usano BULK INSERT per eseguire la migrazione a COPY INTO come prerequisito per la migrazione a Fabric DW. BULK INSERT supporta inoltre alcune opzioni locali tradizionali che non sono disponibili in COPY INTO.
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q1 2025
Tipo di versione: anteprima pubblica
Fabric DW consente agli utenti di usare la funzione OPENROWSET per leggere i dati dai file nel lake. Un semplice esempio di funzione OPENROWSET è:
SELECT *
FROM OPENROWSET ( BULK ‘<file path>’ )
WITH ( <column definition> )
La funzione OPENROWSET leggerà il contenuto dei file in corrispondenza dell'oggetto specificato <file path> e restituirà il contenuto dei file.
La funzione Thi consente di esplorare e visualizzare in anteprima i file prima dell'inserimento.
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q1 2025
Tipo di versione: anteprima pubblica
La memorizzazione nella cache dei set di risultati salva i risultati delle query applicabili e le restituisce immediatamente nelle esecuzioni successive, riducendo drasticamente il tempo di esecuzione ignorando la ricompilazione e la ricompilazione. La cache viene gestita automaticamente e non richiede alcun intervento manuale.
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q1 2025
Tipo di versione: disponibilità generale
Sono pianificati vari miglioramenti: tempi di esecuzione più brevi degli aggiornamenti automatici delle statistiche, supporto opportunistico per i tipi di colonna VARCHAR(MAX), archiviazione migliorata dei passaggi intermedi delle statistiche, manutenzione automatica delle statistiche al di fuori della query utente.
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q1 2025
Tipo di versione: disponibilità generale
SHOWPLAN_XML restituisce informazioni dettagliate sulla modalità di esecuzione delle istruzioni sotto forma di documento XML ben definito senza eseguire l'istruzione T-SQL.
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q1 2025
Tipo di versione: anteprima pubblica
Copilot per Data Warehouse è l'ultimo programmatore abbinato e il booster per la produttività per qualsiasi sviluppatore a livello di competenza, dai professionisti dei dati agli analisti. È progettato per accelerare lo sviluppo del warehouse sfruttando l'intelligenza artificiale generativa per semplificare e automatizzare la creazione, l'analisi e la gestione del data warehouse. Questa funzionalità abilita l'utilizzo di Copilot nell'endpoint di analisi SQL.
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q1 2025
Tipo di versione: disponibilità generale
Attivare a livello di codice un aggiornamento dell'endpoint di analisi SQL per mantenere sincronizzate le tabelle con le modifiche apportate all'elemento padre.
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q1 2025
Tipo di versione: anteprima pubblica
Progettato per accelerare la migrazione dei pool SQL Server, di Synapse dedicati e di altri warehouse in Fabric Data Warehouse, gli utenti potranno eseguire la migrazione del codice e dei dati dal database di origine, convertendo automaticamente lo schema di origine e il codice in Fabric Data Warehouse, aiutando la migrazione dei dati e fornendo assistenza basata sull'intelligenza artificiale.
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q1 2025
Tipo di versione: disponibilità generale
Modifica tabella: l'eliminazione/ridenominazione consentirà ai clienti di modificare la definizione della tabella eliminando e rinominando le colonne. Oltre alla funzionalità Alter Table esistente che supporta l'aggiunta di una nuova colonna ed è attualmente in produzione.
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q1 2025
Tipo di versione: disponibilità generale
Le tabelle temporanee con ambito sessione, con supporto parquet, consentono ai clienti di archiviare set di risultati intermedi per l'accesso ripetuto, ma non devono essere mantenuti in modo permanente. Funzionano come una normale tabella permament ma scompaiono quando la connessione viene chiusa.
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q1 2025
Tipo di versione: disponibilità generale
Il comando MERGE T-SQL per Fabric Data Warehouse offre la potenza di DML basata sulla selezione in un'unica istruzione, per tutte le esigenze della logica di trasformazione.
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q1 2025
Tipo di versione: disponibilità generale
Questa funzionalità tiene traccia degli eventi del database e li scrive in un log di controllo, consentendo così ai clienti di eseguire query sul file di controllo usando sys.fn_get_audit_file_v2 per il controllo e la conformità.
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q1 2025
Tipo di versione: disponibilità generale
EXECUTE AS imposta il contesto di esecuzione per una sessione e quindi consente all'utente di rappresentare come un altro utente di convalidare le autorizzazioni necessarie fornite.
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q1 2025
Tipo di versione: anteprima pubblica
Fabric DW supporta l'utilità bcp e l'API di caricamento bulk TDS. L'API Lod bulk consente a un'ampia gamma di strumenti client, ad esempio bcp, SSIS, ADF, di caricare i dati in Fabric DW. L'esempio di comando bcp che carica un contenuto di un file nella tabella DW è:
bcp gold.artists in "C:\temp\gold_artist.txt" -d TextDW -c -S "<server name>.msit-datawarehouse.fabric.microsoft.com" -G -U theusert@microsoft.com
Funzionalità spedite
Tipi VARCHAR(MAX)/VARBINARY(MAX)
Spedito (Q4 2024)
Tipo di versione: anteprima pubblica
Gli utenti possono definire colonne con tipi VARCHAR(MAX)/VARBINARY(MAX) nel data warehouse per archiviare dati stringa o binari fino a 1 MB. Nell'endpoint SQL per Lakehouse i tipi stringa nelle tabelle Delta sono rappresentati come VARCHAR(MAX) senza troncamento a 8 KB. Le differenze di prestazioni tra le query che usano i tipi VARCHAR(MAX) e VARCHAR(8000) vengono ridotte al minimo, che consente agli utenti di usare tipi di grandi dimensioni senza una riduzione significativa delle prestazioni.
Miglioramenti degli endpoint di Analisi SQL
Spedito (Q4 2024)
Tipo di versione: disponibilità generale
Questa funzionalità include gli aggiornamenti apportati all'esperienza degli endpoint di analisi SQL, tra cui:
- Aggiornamento automatico attivato all'apertura dell'elemento o alla connessione all'endpoint
- Interfaccia utente migliorata per aggiornare l'endpoint di analisi SQL direttamente sulla barra multifunzione
- Nuova proprietà per Ultimo aggiornamento riuscito in OneLake tramite il riquadro a comparsa delle proprietà della tabella
- Miglioramento dei messaggi di errore
Supporto di JSON
Spedito (Q4 2024)
Tipo di versione: disponibilità generale
Il supporto JSON in Fabric Datawarehouse consente l'elaborazione di dati testuali formattati come testo JSON. Le nuove funzionalità JSON in Fabric DW sono:
- Opzione di query FOR JSON che formatta i risultati della query come testo JSON. Questa è una delle funzionalità richieste nel sito Microsoft Fabric Idea.
- Funzioni scalari JSON che possono essere usate anche nel database SQL di Azure. Oltre alle funzioni scalari JSON esistenti (ISJSON, JSON_VALUE, JSON_QUERY e JSON_MODIFY), Fabric DW porta le funzioni JSON più recenti presenti in database SQL di Azure, JSON_PATH_EXISTS, JSON_OBJECT e JSON_ARRAY.
Miglioramenti delle prestazioni delle stringhe
Spedito (Q4 2024)
Tipo di versione: disponibilità generale
Le operazioni sulle stringhe (VARCHAR(N)) sono comuni nelle query T-SQL. I miglioramenti delle prestazioni sulle funzioni stringa e sugli operatori che usano stringhe migliorano le prestazioni delle query che usano predicati LIKE, funzioni di stringa e operatori di confronto nei predicati WHERE e operatori come GROUP BY, ORDER BY, JOIN che usano tipi di stringa.
Supporto delle regole di confronto senza distinzione tra maiuscole e minuscole (solo warehouse)
Spedito (Q4 2024)
Tipo di versione: disponibilità generale
L'uso delle API REST pubbliche per creare un data warehouse include una nuova opzione per impostare le regole di confronto predefinite. Può essere usato per impostare un nuovo valore predefinito di regole di confronto senza distinzione tra maiuscole e minuscole. Le due regole di confronto supportate sono Latin1_General_100_CI_AS_KS_WS_SC_UTF8 (che è senza distinzione tra maiuscole e minuscole) e Latin1_General_100_BIN2_UTF8 (che fa distinzione tra maiuscole e minuscole) e continua a essere l'impostazione predefinita.
Il supporto della clausola T-SQL COLLATE sarà presto disponibile. In questo modo sarà possibile utilizzare il comando COLLATE con CREATE o ALTER TABLE per specificare direttamente le regole di confronto per i campi VARCHAR.
CTE annidato
Spedito (Q4 2024)
Common Table Expressions (CTE) aumenta la leggibilità e la semplificazione per le query complesse decostruendo in genere query complesse in blocchi semplici da usare e riutilizzare, se necessario, anziché riscrivere la query. Un CTE annidato viene definito con la definizione di un altro CTE.
Integrazione del notebook T-SQL
Spedito (Q3 2024)
Tipo di versione: anteprima pubblica
È possibile iniziare a usare il supporto del linguaggio T-SQL all'interno di Notebook che combina la potenza di Notebook e SQL all'interno della stessa esperienza, abilitando intellisense, completamento automatico, query tra database, visualizzazioni più avanzate e la possibilità di collaborare e condividere facilmente i notebook.
TRUNCATE
Spedito (Q3 2024)
Il comando TRUNCATE rimuove rapidamente tutte le righe di dati da una tabella.
ALTER TABLE - Aggiungere una colonna nullable
Spedito (Q3 2024)
Supporto per ALTER TABLE ADD COLUMN per poter estendere tabelle già esistenti con nuove colonne che consentono valori NULL.
Aggiornamenti delle informazioni dettagliate sulle query
Spedito (Q3 2024)
Una visualizzazione cronologica delle sessioni chiuse verrà resa disponibile tramite Informazioni dettagliate query. Questa aggiunta consente di analizzare il traffico, il carico e l'utilizzo di DW.
Ripristino sul posto nell'editor del magazzino
Spedito (Q2 2 2024)
È ora possibile creare facilmente punti di ripristino e ripristinare il magazzino in uno stato valido noto in caso di danneggiamento accidentale, usando l'esperienza editor warehouse.
Supporto di COPY INTO per l'archiviazione sicura
Spedito (Q2 2 2024)
Tipo di versione: anteprima pubblica
È ora possibile inserire dati nel warehouse usando COPY INTO da un account di archiviazione di Azure esterno protetto dietro un firewall.
Copilot
Spedito (Q2 2 2024)
Tipo di versione: anteprima pubblica
Copilot consente agli sviluppatori di qualsiasi livello di competenza di creare ed eseguire rapidamente query su un magazzino in Fabric. Copilot offre consigli e procedure consigliate, codice di completamento automatico, correzione e codice del documento e assistenza per la preparazione, la modellazione e l'analisi dei dati.
Spostamento cronologico
Spedito (Q2 2 2024)
La possibilità di spostarsi in tempo a livello di istruzione T-SQL consente agli utenti di eseguire query sui dati cronologici di vari intervalli di tempo precedenti specificando il timestamp una sola volta per l'intera query. Il tempo di viaggio consente di risparmiare in modo significativo sui costi di archiviazione usando una singola copia dei dati presenti in One Lake per eseguire analisi cronologiche delle tendenze, risoluzione dei problemi e riconciliazione dei dati. Inoltre, facilita anche il raggiungimento di report stabili mantenendo l'integrità dei dati in varie tabelle all'interno del data warehouse.
Esperienza di monitoraggio del magazzino
Spedito (Q2 2 2024)
Usando l'esperienza di monitoraggio del warehouse predefinita, è possibile visualizzare query in tempo reale e query cronologiche, monitorare e risolvere i problemi relativi alle prestazioni della soluzione end-to-end.