Microsoft Fabric の Synapse Data Warehouse の新機能と予定されている機能
重要
リリース計画で説明されている機能は、まだリリースされていない場合があります。 提供タイムラインおよび予定されている機能は、変更される可能性、またはリリースされない可能性があります。 詳細については、「Microsoft ポリシー」をご覧ください。
Microsoft Fabric の Synapse Data Warehouse は、マルチテーブル トランザクションをサポートし、オープン データ形式をネイティブに受け入れる最初のデータ ウェアハウスです。 このウェアハウスは、堅牢な SQL Server クエリ オプティマイザーと、構成と管理の必要性を排除するエンタープライズ グレードの分散クエリ処理エンジンに基づいて構築されています。 Microsoft Fabric の Synapse Data Warehouse は、データ インジェスト用の Data Factory、分析とレポート用の Power BI、データ サイエンスと機械学習用の Synapse Spark とシームレスに統合されます。 データ レイクとウェアハウスを集約することで、組織の分析投資を効率化します。
データ ウェアハウス ワークロードは、オープン データ形式で SQL エンジンの豊富な機能を利用できるため、お客様は分析とレポートに集中できます。 また、Data Lake Storage 仮想化サービスである OneLake からデータにアクセスするメリットもあります。
詳細については、このドキュメントを参照してください。
投資分野
| 機能 | リリース予定のタイムライン |
|---|---|
| TRUNCATE | 2024 年第 3 四半期 |
| 大文字と小文字を区別しない照合順序のサポート | 2024 年第 3 四半期 |
| 結果セットのキャッシュ | 2024 年第 3 四半期 |
| 自動統計の機能強化 | 2024 年第 3 四半期 |
| ワークロード実行の分析情報 | 2024 年第 3 四半期 |
| クエリ分析情報の更新 | 2024 年第 3 四半期 |
| 入れ子になった CTE | 2024 年第 3 四半期 |
| VARCHAR(MAX)/VARBINARY(MAX) 型 | 2024 年第 3 四半期 |
| 文字列のパフォーマンスの向上 | 2024 年第 3 四半期 |
| ノートブックの統合 | 2024 年第 3 四半期 |
| ALTER TABLE - NULL 許容列の追加 | 出荷済み (2024 年第 3 四半期) |
| ウェアハウス エディター内のインプレース復元 | 出荷済み (2024 年第 2 四半期) |
| セキュリティで保護されたストレージの COPY INTO のサポート | 出荷済み (2024 年第 2 四半期) |
| Copilot | 出荷済み (2024 年第 2 四半期) |
| タイム トラベル | 出荷済み (2024 年第 2 四半期) |
| ウェアハウスの監視エクスペリエンス | 出荷済み (2024 年第 2 四半期) |
TRUNCATE
リリース予定のタイムライン: 2024 年第 3 四半期
TRUNCATE コマンドは、テーブルからすべてのデータ行をすばやく削除します。
大文字と小文字を区別しない照合順序のサポート
リリース予定のタイムライン: 2024 年第 3 四半期
パブリック REST API を使用してデータ ウェアハウスを作成するには、既定の照合順序を設定する新しいオプションが含まれています。 これは、新しい大文字と小文字を区別しない照合順序の既定値を設定するために使用できます。 また、CREATE TABLE で COLLATE コマンドを使用して、VARCHAR フィールドで使用する照合順序を直接制御することもできます。 サポートされている 2 つの照合順序は、Latin1_General_100_CI_AS_KS_WS_SC_UTF8 (大文字と小文字を区別しない) と Latin1_General_100_BIN2_UTF8 (大文字と小文字が区別されます) であり、引き続き既定値になります。
結果セットのキャッシュ
リリース予定のタイムライン: 2024 年第 3 四半期
結果セットのキャッシュは、該当するクエリの結果を保存し、後続の実行ですぐに返します。これにより、再コンパイルと再計算をバイパスすることで実行時間が大幅に短縮されます。 キャッシュは自動的に管理され、手動による介入は必要ありません。
自動統計の機能強化
リリース予定のタイムライン: 2024 年第 3 四半期
自動統計の更新の実行時間の短縮、VARCHAR(MAX) 列の型に対する便宜的サポート、統計の中間手順の保存の改善、ユーザー クエリの外部での自動統計のメンテナンスなど、さまざまな機能強化が計画されています。
ワークロード実行の分析情報
リリース予定のタイムライン: 2024 年第 3 四半期
この新機能により、ユーザーはクエリを実行する前にクエリがどのように実行できるかについてより多くの分析情報が得られます。 ユーザーは、クエリが実行する主要な手順、過去の類似クエリの実行方法、ワークロードに影響を与える可能性があるウェアハウスの全体的な状態に関する情報を取得します。
クエリ分析情報の更新
リリース予定のタイムライン: 2024 年第 3 四半期
終了したセッションの履歴ビューは、クエリの分析情報を介して利用できるようになります。 さらに、DW のトラフィック、負荷、使用状況を分析するのに役立ちます。
入れ子になった CTE
リリース予定のタイムライン: 2024 年第 3 四半期
共通テーブル式 (CTE) を使用すると、通常は複雑なクエリを単純なブロックに分解し、必要に応じてクエリを書き直す代わりに再利用できるため、複雑なクエリの読みやすさと簡略化が向上します。 入れ子になった CTE は、別の CTE の定義で定義されます。
VARCHAR(MAX)/VARBINARY(MAX) 型
リリース予定のタイムライン: 2024 年第 3 四半期
ユーザーは、データ ウェアハウスで VARCHAR(MAX)/VARBINARY(MAX) 型の列を定義して、最大 1 MB の文字列またはバイナリ データを格納できます。 Lakehouse の SQL エンドポイントでは、Delta テーブルの文字列型は 8 KB に切り捨てずに VARCHAR(MAX) として表されます。 VARCHAR(MAX) 型と VARCHAR(8000) 型を使用するクエリのパフォーマンスの違いは最小限に抑えられ、ユーザーは大きなパフォーマンスの低下なしに大きな型を使用できます。
文字列のパフォーマンスの向上
リリース予定のタイムライン: 2024 年第 3 四半期
T-SQL クエリでは、文字列 (VARCHAR(N) に対する操作が一般的です。 文字列を操作する文字列関数と演算子のパフォーマンスが向上すると、LIKE 述語、文字列関数、WHERE 述語の比較演算子、文字列型を操作する GROUP BY、ORDER BY、JOIN などの演算子を使用するクエリのパフォーマンスが向上します。
ノートブックの統合
リリース予定のタイムライン: 2024 年第 3 四半期
リリースの種類: パブリック プレビュー
Notebooks と SQL の機能を同じエクスペリエンス内で組み合わせた Notebooks 内での T-SQL 言語サポートの使用を開始できます。IntelliSense、オートコンプリート、クロス データベース クエリ、豊富な視覚化、Notebooks を使用して簡単に共同作業や共有を行うことができます。
出荷済み機能
ALTER TABLE - NULL 許容列の追加
出荷済み (2024 年第 3 四半期)
NULL 値を許可する新しい列を使用して既存のテーブルを拡張できるようにするための ALTER TABLE ADD COLUMN のサポート。
ウェアハウス エディター内のインプレース復元
出荷済み (2024 年第 2 四半期)
Warehouse エディター エクスペリエンスを使用して、偶発的な破損が発生した場合に、復元ポイントを簡単に作成し、ウェアハウスを既知の正常な状態に復元できるようになりました。
セキュリティで保護されたストレージの COPY INTO のサポート
出荷済み (2024 年第 2 四半期)
リリースの種類: パブリック プレビュー
ファイアウォールの背後で保護されている外部の Azure ストレージ アカウントから COPY INTO を使用して、ウェアハウスにデータを取り込むことができるようになりました。
Copilot
出荷済み (2024 年第 2 四半期)
リリースの種類: パブリック プレビュー
Copilot を使用すると、あらゆるスキル レベルの開発者が Fabric でウェアハウスをすばやく構築してクエリを実行できます。 Copilot は、アドバイスとベスト プラクティス、オートコンプリート コードの提供、コードの修正と文書化の支援、データ準備、モデリング、分析に関する支援を行います。
タイム トラベル
出荷済み (2024 年第 2 四半期)
T-SQL ステートメント レベルでタイム トラベルする機能により、ユーザーは、クエリ全体にタイムスタンプを 1 回だけ指定することで、過去のさまざまな期間の履歴データに対してクエリを実行できます。 タイム トラベルは、履歴の傾向分析、トラブルシューティング、およびデータ調整を行うために One Lake に存在するデータの単一コピーを使用することで、ストレージ コストを大幅に節約するのに役立ちます。 さらに、データ ウェアハウス内のさまざまなテーブルにわたってデータの整合性を維持することで、安定したレポートを実現することも容易になります。
ウェアハウスの監視エクスペリエンス
出荷済み (2024 年第 2 四半期)
組み込みのウェアハウスの監視エクスペリエンスを使用すると、ライブ クエリと履歴クエリの両方を表示し、エンドツーエンド ソリューションのパフォーマンスを監視およびトラブルシューティングできます。