Бөлісу құралы:

Изучение данных в зеркальной базе данных с помощью Microsoft Fabric

Узнайте больше обо всех методах запроса данных в зеркальной базе данных в Microsoft Fabric.

Использование конечной точки аналитики SQL

Microsoft Fabric предоставляет уровень обслуживания T-SQL только для чтения для реплицированных разностных таблиц. Этот интерфейс на основе SQL называется конечной точкой аналитики SQL. Вы можете анализировать данные в разностных таблицах с помощью редактора визуальных запросов кода или T-SQL для создания представлений, функций, хранимых процедур и применения безопасности SQL.

Чтобы получить доступ к конечной точке аналитики SQL, выберите соответствующий элемент в представлении рабочей области или перейдите в режим конечной точки аналитики SQL в зеркальном обозревателе баз данных. Дополнительные сведения см. в статье "Что такое конечная точка аналитики SQL для озера?

Использование представления данных для предварительного просмотра данных

Предварительный просмотр данных — это один из трех режимов коммутатора вместе с редактором запросов и представлением модели в конечной точке аналитики SQL, который предоставляет простой интерфейс для просмотра данных в таблицах или представлениях для предварительного просмотра примеров данных (первые 1000 строк).

Дополнительные сведения см. в разделе "Просмотр данных" в предварительной версии данных в Microsoft Fabric.

Использование визуальных запросов для анализа данных

Редактор визуальных запросов — это функция в Microsoft Fabric, которая предоставляет интерфейс без кода для создания запросов T-SQL к данным в зеркальном элементе базы данных. Таблицы можно перетаскивать на холст, создавать запросы визуально и использовать представление схемы Power Query.

Дополнительные сведения см. в разделе "Запрос" с помощью редактора визуальных запросов.

Использование запросов SQL для анализа данных

Редактор SQL-запросов — это функция в Microsoft Fabric, которая предоставляет редактор запросов для создания запросов T-SQL к данным в зеркальном элементе базы данных. Редактор запросов SQL поддерживает IntelliSense, завершение кода, выделение синтаксиса, анализ на стороне клиента и проверку.

Дополнительные сведения см. в разделе "Запрос" с помощью редактора sql-запросов.

Использование записных книжек для изучения данных с помощью ярлыка Lakehouse

Записные книжки — это мощный элемент кода для разработки заданий Apache Spark и экспериментов машинного обучения с данными. Записные книжки в Fabric Lakehouse можно использовать для изучения зеркальных таблиц. Вы можете получить доступ к зеркальной базе данных из Lakehouse с помощью запросов Spark в записных книжках. Сначала необходимо создать ярлык из зеркальных таблиц в Lakehouse, а затем создать записные книжки с помощью запросов Spark в Lakehouse.

Пошаговое руководство по просмотру данных в зеркальной базе данных с помощью записных книжек.

Дополнительные сведения см. в статье "Создание ярлыков" в lakehouse и просмотр данных в lakehouse с помощью записной книжки.

Доступ к разностным файлам напрямую

Вы можете получить доступ к зеркальным данным таблицы базы данных в файлах разностного формата. Подключитесь к OneLake непосредственно через проводник OneLake или обозреватель службы хранилища Azure.

Пошаговое руководство см. в статье "Изучение данных в зеркальной базе данных" непосредственно в OneLake.

Моделирование данных и добавление бизнес-семантики

В Microsoft Fabric семантические модели Power BI (ранее известные как наборы данных Power BI) — это логическое описание аналитического домена с понятной терминологией и представлением, чтобы обеспечить более глубокий анализ.

Семантическая модель обычно является схемой звездочек с фактами, представляющими домен. Измерения позволяют анализировать домен для детализации, фильтрации и вычисления различных анализов.

Хорошо определенная модель данных играет важную роль в управлении аналитическими и отчетными рабочими нагрузками. Моделирование зеркального элемента базы данных возможно путем создания семантической модели и настройки связей в представлении модели. Перейдя к представлению модели, это можно сделать на схеме связей визуальных сущностей. Схема позволяет перетаскивать таблицы, чтобы определить, как объекты связаны друг с другом. Линии визуально соединяют сущности с типом логических связей, которые существуют.

Создание отчета

Создайте отчет непосредственно из семантической модели тремя способами:

  • Редактор конечных точек аналитики SQL на ленте
  • Область данных на панели навигации
  • Семантическая модель в рабочей области

Дополнительные сведения см. в статье "Создание отчетов в службе Power BI" в Microsoft Fabric и Power BI Desktop.

Связанный контент

  • Last updated on