SQL 分析エンドポイントを使用すると、lakehouse 内の Delta テーブルに対して、読み取り専用の T-SQL クエリ環境を提供します。 すべての Lakehouse では、作成時に SQL 分析エンドポイントが自動的にプロビジョニングされます。設定する必要はありません。 バックグラウンドでは、SQL 分析エンドポイントは Fabric Data Warehouse と同じエンジンで実行されるため、インフラストラクチャを管理することなく、高パフォーマンスで待機時間の短い SQL クエリを取得できます。
SQL 分析エンドポイントは、Lakehouse に固有ではありません。 その他の Fabric アイテム (warehouses を含む) mirrored データベース、SQL データベース、および Azure Cosmos DB - SQL 分析エンドポイントも自動プロビジョニングされます。 エクスペリエンスと 制限 は、それらすべてで同じです。
実行可能事項
SQL 分析エンドポイントは、Delta テーブルに対して読み取り専用モードで動作します。これを使用してデータを挿入、更新、または削除することはできません。 データを変更するには、Lakehouse に切り替えて Apache Spark を使用します。
その読み取り専用の境界内では、次のことができます。
- T-SQL を使用してデルタ テーブルを照会する - 外部Azure Data Lake Storageまたは Amazon S3 に対して shortcuts を介して公開されるテーブルを含む、lakehouse 内の任意の Delta テーブルに対して SELECT ステートメントを実行します。
- ビュー、関数、ストアド プロシージャを作成する - SQL 分析エンドポイントに保持される T-SQL オブジェクトにビジネス ロジックと再利用可能なクエリ パターンをカプセル化します。
- 行レベルとオブジェクト レベルのセキュリティを適用 する - SQL の詳細なアクセス許可 を使用して、どのユーザーがどのテーブル、列、または行を表示できるかを制御します。
- Power BI レポートの作成 - Power BI セマンティック モデルは、表形式データ ストリーム (TDS) エンドポイントを介して SQL 分析エンドポイントに接続できるため、Lakehouse データを介してレポートを作成できます。
- ワークスペース間でクエリを実行する - OneLake ショートカット を使用して、他の Lakehouse またはウェアハウス内の Delta テーブルを参照し、それらを 1 つのクエリで結合します。 ワークスペース間のシナリオの詳細については、 Lakehouse SQL 分析エンドポイントのユース ケースに関するページを参照してください。
注
Spark コードで作成された外部デルタ テーブルは、SQL 分析エンドポイントには表示されません。 [テーブル] セクションのショートカットを使用して、外部の Delta テーブルを表示します。 方法については、「 ショートカットの作成」を参照してください。
SQL 分析エンドポイントをAccessする
SQL 分析エンドポイントは、次の 2 つの方法で開くことができます。
- ワークスペースから — ワークスペース項目の一覧で、SQL 分析エンドポイント項目を見つけて (lakehouse と名前を共有します)、それを選択します。
- Lakehouse エクスプローラー - リボンの右上の領域で、ドロップダウンを使用して SQL 分析エンドポイント ビューに切り替えます。
いずれの場合も、デルタ テーブルに対して T-SQL クエリを記述して実行できるquery editorが開きます。
セキュリティ
SQL 分析エンドポイントに設定された SQL セキュリティ規則は、エンドポイント経由でデータにアクセスする場合にのみ適用されます。 Spark またはその他のツールを使用して同じデータにアクセスする場合は適用されません。
データをセキュリティで保護するには:
- SQL 分析エンドポイントSQL の詳細なアクセス許可を設定して、特定のテーブル、列、または行に対するaccessを制御します。
- workspace ロールとアクセス許可を設定して、他の経路を介してレイクハウスとそのデータにアクセスするユーザーを制御します。
セキュリティ モデルの詳細については、 SQL 分析エンドポイントの OneLake セキュリティに関するページを参照してください。
メタデータの同期
Lakehouse で Delta テーブルを作成または更新すると、SQL 分析エンドポイントは変更を自動的に検出し、その SQL メタデータ (テーブル定義、列の種類、統計) を更新します。 インポート手順はなく、手動で同期する必要もありません。 SQL 分析エンドポイント メタデータの更新を手動で開始するオプションは複数あります。
詳細については、 SQL 分析エンドポイントのメタデータ同期に関するページを参照してください。
再プロビジョニング
Lakehouse の作成時に SQL 分析エンドポイントのプロビジョニングに失敗した場合は、Lakehouse を再作成せずに Lakehouse ホーム ページから直接再試行できます。
注
初回プロビジョニングの場合と同様に、再プロビジョニングは失敗する可能性があります。 繰り返し試行が失敗した場合は、サポートにお問い合わせください。
制限事項
SQL 分析エンドポイントは、そのエンジンを Fabric Data Warehouseと共有し、同じ制限を共有します。
SQL 分析エンドポイントの自動スキーマ生成とメタデータ検出には、次の制限が適用されます。
SQL 分析エンドポイントで自動検出するには、データが Delta Parquet 形式である必要があります。 Delta Lake は、レイクハウス アーキテクチャの構築を可能にするオープンソースのストレージ フレームワークです。
名前による Delta 列マッピングはサポートされていますが、ID による Delta 列マッピングはサポートされていません。 詳細については、「Delta Lake の機能と Fabric のエクスペリエンス」を参照してください。
- SQL 分析エンドポイントでの Delta 列マッピングは、現在プレビュー段階です。
/tablesフォルダーの外部で作成された Delta テーブルは、SQL 分析エンドポイントでは使用できません。SQL 分析エンドポイントに Lakehouse テーブルが表示されない場合は、テーブルの場所を確認します。 SQL 分析エンドポイントでは、
/tablesフォルダー内のデータを参照するテーブルのみを使用できます。 レイク内の/filesフォルダーのデータを参照するテーブルは、SQL 分析エンドポイントでは公開されません。 回避策として、データを/tablesフォルダーに移動します。Spark Delta テーブルに存在する一部の列は、SQL 分析エンドポイントのテーブルで使用できない場合があります。 Lakehouse 内のすべての Delta テーブルに対して、SQL 分析エンドポイントによって T-SQL データ型のテーブルが自動的に生成されます。 SQL 分析エンドポイント エンジンは、Fabric Data Warehouse エンジンに基づいており、データ型を共有します。 サポートされているデータ型の完全な一覧については、「 Fabric Data Warehouse のデータ型」を参照してください。
SQL 分析エンドポイント内のテーブル間に外部キー制約を追加すると、スキーマをそれ以上変更 (新しい列の追加など) できなくなります。 SQL 分析エンドポイントでサポートされるはずの型の Delta Lake 列が表示されない場合は、テーブルの更新を妨げる可能性がある外部キー制約があるかどうを確認してください。
SQL 分析エンドポイントのパフォーマンスに関する情報と推奨事項については、「SQL 分析エンドポイントのパフォーマンスに関する考慮事項」を参照してください。
スカラー UDF はインライン化可能な場合にサポートされます。 詳細については、 CREATE FUNCTION と スカラー UDF のインライン化に関する説明を参照してください。
varchar(max) データ型は、ミラー化された項目と Fabric データベースの SQL 分析エンドポイントでのみサポートされ、Lakehouses ではサポートされません。 2025 年 11 月 10 日以降に作成されたテーブルは、 varchar(max) に自動的にマップされます。 2025 年 11 月 10 日より前に作成されたテーブルは、新しいデータ型を採用するために再作成する必要があります。または、次のスキーマ変更時に varchar(max) に自動的にアップグレードされます。
8 KB に切り捨てられたデータは、ミラー化された項目へのショートカットを含め、Lakehouse の SQL 分析エンドポイントのテーブルに引き続き適用されます。
すべてのテーブルで varchar(max) 結合がサポートされていないため、テーブルの 1 つにデータの切り捨てがある場合、これらの列の varchar(max) 結合は期待どおりに動作しない可能性があります。 たとえば、Spark を使用して新しく作成されたミラー化された項目のテーブルを Lakehouse テーブルに CTAS し、 varchar(max) の列を使用して結合すると、クエリ結果は varchar(8000) データ型と比較して異なります。 以前の動作を続ける場合は、クエリで列を varchar(8000) にキャストできます。
次の T-SQL クエリを使用して、テーブルにスキーマ メタデータの varchar(max) 列があるかどうかを確認できます。
max_length の-1値は varchar(max)を表します。
SELECT o.name, c.name, type_name(user_type_id) AS [type], max_length
FROM sys.columns AS c
INNER JOIN sys.objects AS o
ON c.object_id = o.object_id
WHERE max_length = -1
AND type_name(user_type_id) IN ('varchar', 'varbinary');
システム スキーマ (
sysやinformation_schemaなど) とデータベース セキュリティ プリンシパル (db_owner、db_datareaderなど) と競合する名前を持つスキーマは、SQL 分析エンドポイントではサポートされていません。 これらのスキーマの下のテーブルは、SQL 分析エンドポイントと同期できません。ワークスペースでは、最大 150 個のウェアハウスと SQL 分析エンドポイント項目の組み合わせがサポートされます。 この制限を超える追加項目の作成はサポートされていません。 新しいアイテムを作成する前に、既存の項目を削除します。