Semplifica la gestione dei dati con il mirroring e la virtualizzazione

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Le organizzazioni si trovano spesso dinanzi a problemi nella gestione e nell'analisi dei dati a causa della complessità dell'integrazione di origini dati differenzi, dell'assicurare coerenza dei dati e della gestione della disponibilità dei dati in tempo reale. Il Database SQL in Microsoft Fabric risolve queste sfide fornendo una piattaforma unificata che semplifica l'integrazione dei dati, migliora la coerenza delle informazioni e garantisce la disponibilità near real-time dei dati.

Eseguire l'integrazione con mirroring

Una delle funzionalità principali del Database SQL in Microsoft Fabric è la possibilità di eseguire il mirroring dei database dal Database SQL di Azure direttamente a OneLake di Fabric. Inoltre, il database SQL in Fabric viene automaticamente sottoposto a mirroring a scopo di analisi, con i dati replicati in modo continuo in OneLake quasi in tempo reale.

Questo processo di mirroring garantisce che i dati vengano replicati in modo continuo near real-time, eliminando la necessità di processi Estrai, Trasforma, Carica (ETL) complessi. In questo modo, riduce il costo totale di proprietà e accelera i tempi di ottenimento delle informazioni, consentendo alle aziende di sbloccare business intelligence, intelligenza artificiale, ingegneria dei dati, data science e scenari di condivisione dei dati.

Dopo aver avviato un processo di mirroring, è possibile monitorare lo stato della replica selezionando l'opzione Monitora replica nella scheda Replica. Se non sono presenti aggiornamenti nelle tabelle di origine, il motore riprenderà il polling normale dopo il rilevamento dei dati aggiornati.

Per altre informazioni su come configurare i database con mirroring, vedere Esercitazione: Configurare i database sottoposti a mirroring di Microsoft Fabric dal Database SQL di Azure.

Esplorare la visualizzazione dei dati

La virtualizzazione dei dati nel Database SQL in Fabric è una funzionalità che consente di accedere e modificare i dati provenienti da varie origini senza spostare o copiare fisicamente i dati. Questo approccio offre una visualizzazione unificata dei dati, consentendo un'integrazione e un'analisi semplici su piattaforme differenti.

Queste funzionalità consentono scenari come l'esecuzione di query su tabelle Parquet, CSV e Delta disponibili in un lakehouse.

Funzionalità	Definizione	Esempio di query
Credenziale con ambito database	Consente di creare credenziali che è possibile usare per accedere in modo sicuro alle origini dati esterne.	CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL MyCredential WITH IDENTITY = 'USER IDENTITY';
Origine dati esterna	Consente di definire origini dati esterne, ad esempio file archiviati in OneLake.	'abfss://aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb@<onelake_account_name>.dfs.fabric.microsoft.com/bbbbbbbb-1111-2222-3333-cccccccccccc/Files/parquet/data1.parquet';
Formato di file esterno	Questa funzionalità consente di specificare il formato di file esterni, ad esempio file Parquet, CSV e Delta.	CREATE EXTERNAL FILE FORMAT MyFileFormat WITH ( FORMAT_TYPE = DELIMITEDTEXT, FORMAT_OPTIONS ( FIELD_TERMINATOR = ',', STRING_DELIMITER = '"' ) );
Tabella esterna	In questo modo è possibile creare tabelle che fanno riferimento ai dati archiviati all'esterno del database SQL.	CREATE EXTERNAL TABLE MyExternalTable ( Column1 INT, Column2 NVARCHAR(50) ) WITH ( LOCATION = 'myfolder/myfile.csv', DATA_SOURCE = MyExternalDataSource, FILE_FORMAT = MyFileFormat );