Novità e pianificazione per Synapse 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.
Synapse 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. Synapse 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 data science e Machine Learning. 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.
Aree di investimento
| Funzionalità | Sequenza temporale di rilascio stimata |
|---|---|
| Esperienza di monitoraggio del magazzino | Q2 2024 |
| Tempo di viaggio | Q2 2024 |
| Ripristino sul posto nell'editor del magazzino | Q2 2024 |
| Supporto di COPY INTO per l'archiviazione sicura | Q2 2024 |
| Copilot | Q2 2024 |
| Supporto delle regole di confronto senza distinzione tra maiuscole e minuscole | Q3 2024 |
| ALTER TABLE - Aggiungere una colonna nullable | Q3 2024 |
| TRONCARE | Q3 2024 |
| Memorizzazione nella cache dei set di risultati | Q3 2024 |
| Miglioramenti automatici delle statistiche | Q3 2024 |
| Informazioni dettagliate sull'esecuzione del carico di lavoro | Q3 2024 |
| Aggiornamenti delle informazioni dettagliate sulle query | Q3 2024 |
| CTE annidato | Q3 2024 |
| Integrazione dei notebook | Q3 2024 |
| Tipi VARCHAR(MAX)/VARBINARY(MAX) | Q3 2024 |
| Miglioramenti delle prestazioni delle stringhe | Q3 2024 |
Esperienza di monitoraggio del magazzino
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q2 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.
Tempo di viaggio
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q2 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.
Ripristino sul posto nell'editor del magazzino
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q2 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
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q2 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
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q2 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.
Supporto delle regole di confronto senza distinzione tra maiuscole e minuscole
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q3 2024
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. Sarà anche possibile usare il comando COLLATE con CREATE TABLE per controllare direttamente le regole di confronto usate dai campi VARCHAR. 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.
ALTER TABLE - Aggiungere una colonna nullable
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q3 2024
Supporto per ALTER TABLE ADD COLUMN per poter estendere tabelle già esistenti con nuove colonne che consentono valori NULL.
TRUNCATE
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q3 2024
Il comando TRUNCATE rimuove rapidamente tutte le righe di dati da una tabella.
Memorizzazione nella cache dei set di risultati
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q3 2024
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.
Miglioramenti automatici delle statistiche
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q3 2024
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.
Informazioni dettagliate sull'esecuzione del carico di lavoro
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q3 2024
Questa nuova funzionalità offre agli utenti maggiori informazioni su come eseguire una query prima di eseguire una query. Gli utenti ottengono informazioni sui passaggi chiave eseguiti dalla query, sul modo in cui le query simili sono state eseguite in passato e sulla condizione complessiva del warehouse che potrebbe influire sul carico di lavoro.
Aggiornamenti delle informazioni dettagliate sulle query
Sequenza temporale di rilascio stimata: 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.
CTE annidato
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q3 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 dei notebook
Sequenza temporale di rilascio stimata: 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.
Tipi VARCHAR(MAX)/VARBINARY(MAX)
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q3 2024
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 delle prestazioni delle stringhe
Sequenza temporale di rilascio stimata: Q3 2024
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.