Использование конечной точки аналитики SQL для запроса данных

Применимо к:✅базе данных SQL в Microsoft Fabric

Данные, создаваемые в базе данных SQL в Fabric, автоматически отражаются в Microsoft Fabric OneLake в разностном формате с короткими интервалами. Эти зеркальные данные полезны для многих приложений, в том числе в качестве источника данных отчетов, чтобы снизить нагрузку на вычислительные ресурсы в операционной базе данных.

Необходимые компоненты

• Выполните все предыдущие действия, описанные в этом руководстве.

Доступ к конечной точке аналитики SQL базы данных SQL в Fabric

Доступ к этим зеркальным данным можно получить, выбрав конечную точку аналитики SQL в представлении рабочей области.

Вы также можете получить доступ к конечной точке аналитики SQL в представлении базы данных.

При открытии конечной точки аналитики SQL базы данных SQL вы получите представление, аналогичное базе данных SQL в представлении Fabric.

Запрос данных с помощью конечной точки аналитики SQL

Вы можете запрашивать любые зеркальные данные в конечной точке аналитики SQL с помощью стандартных инструкций Transact-SQL, совместимых с хранилищем Fabric. В эти данные нельзя добавлять объекты с данными, но можно добавлять представления в данные для создания отчетов и анализа. Использование конечной точки аналитики SQL только для чтения снижает нагрузку на вычислительные ресурсы из операционной базы данных и масштабирует систему для создания отчетов и аналитических целей.

На этом шаге создайте представление зеркальных данных и создайте отчет для отображения результатов.

1. Убедитесь, что вы находитесь в конечной точке аналитики SQL, а затем откройте новое окно запроса с помощью панели значков, которая изображает документ с буквами SQL и вставьте следующий код Transact-SQL и выберите "Выполнить ", чтобы выполнить его. Этот запрос T-SQL создает три новых представления SQL, именованные SupplyChain.vProductsBySupplierи SupplyChain.vSalesByDateSupplyChain.vTotalProductsByVendorLocation.

   CREATE VIEW SupplyChain.vProductsBySupplier AS
   -- View for total products by each supplier
   SELECT sod.ProductID
   , sup.CompanyName
   , SUM(sod.OrderQty) AS TotalOrderQty
   FROM SalesLT.SalesOrderHeader AS soh
   INNER JOIN SalesLT.SalesOrderDetail AS sod 
       ON soh.SalesOrderID = sod.SalesOrderID
       INNER JOIN SupplyChain.Warehouse AS sc 
           ON sod.ProductID = sc.ProductID
           INNER JOIN dbo.Suppliers AS sup 
               ON sc.SupplierID = sup.SupplierID
   GROUP BY sup.CompanyName, sod.ProductID;
   GO
   CREATE VIEW SupplyChain.vSalesByDate AS
   -- Product Sales by date and month
   SELECT YEAR(OrderDate) AS SalesYear
   , MONTH(OrderDate) AS SalesMonth
   , ProductID
   , SUM(OrderQty) AS TotalQuantity
   FROM SalesLT.SalesOrderDetail AS SOD
   INNER JOIN SalesLT.SalesOrderHeader AS SOH 
       ON SOD.SalesOrderID = SOH.SalesOrderID
   GROUP BY YEAR(OrderDate), MONTH(OrderDate), ProductID;
   GO
   CREATE VIEW SupplyChain.vTotalProductsByVendorLocation AS
   -- View for total products by each supplier by location
   SELECT wh.SupplierLocationID AS 'Location'
   , vpbs.CompanyName AS 'Supplier'
   , SUM(vpbs.TotalOrderQty) AS 'TotalQuantityPurchased'
   FROM SupplyChain.vProductsBySupplier AS vpbs
   INNER JOIN SupplyChain.Warehouse AS wh
       ON vpbs.ProductID = wh.ProductID
   GROUP BY wh.SupplierLocationID, vpbs.CompanyName;
   GO   
   

Теперь эти представления можно использовать в аналитике и отчетах. Вы создадите отчет с помощью этих представлений далее в этом руководстве.

Дополнительные сведения о автоматическом зеркальном отображении базы данных SQL в OneLake см. в статье "Зеркальная база данных SQL Fabric" в Microsoft Fabric.

Следующий шаг

Создание и совместное использование визуализаций