다음을 통해 공유

패브릭 데이터 웨어하우스의 제한 사항

적용 대상:✅ Microsoft Fabric의 SQL 분석 엔드포인트 및 웨어하우스

이 문서에서는 Microsoft Fabric의 현재 제한 사항에 대해 자세히 설명합니다.

이러한 제한 사항은 Fabric Synapse Data Warehouse의 웨어하우스 및 SQL 분석 엔드포인트 항목에만 적용됩니다. 패브릭의 SQL 데이터베이스 제한 사항은 Microsoft Fabric의 SQL 데이터베이스 제한 사항(미리 보기)을 참조하세요.

제한 사항

Microsoft Fabric의 데이터 웨어하우징 대한 현재 일반 제품 제한 사항이 이 문서에 나열되어 있으며, 해당 기능 문서에서 기능 수준 제한이 설명되어 있습니다. 더 많은 기능은 세계적 수준의 업계 최고의 성능 및 동시성 스토리를 기반으로 하며, 증분적으로 구축될 것입니다. Microsoft Fabric의 미래에 대한 자세한 내용은 패브릭 로드맵을 참조하세요.

중요합니다

패브릭 데이터 웨어하우스 및 SQL 분석 엔드포인트 연결에는 원본 및 대상 항목이 모두 동일한 지역에 있어야 합니다. 지역 간 연결(작업 영역 간 연결 또는 다른 지역의 용량 포함)은 지원되지 않으며 인증 또는 연결에 실패할 수 있습니다.

특정 영역에 대한 자세한 제한 사항은 다음을 참조하세요.

SQL 분석 엔드포인트의 제한 사항

SQL 분석 엔드포인트 자동 스키마 생성 및 메타데이터 검색에는 다음과 같은 제한 사항이 적용됩니다.

  • SQL 분석 엔드포인트에서 데이터를 자동으로 검색하려면 Delta Parquet 형식이어야 합니다. Delta Lake는 Lakehouse 아키텍처를 빌드할 수 있는 오픈 소스 스토리지 프레임워크 입니다.

  • 이름별 델타 열 매핑 은 지원되지만 ID별 델타 열 매핑은 지원되지 않습니다. 자세한 내용은 Delta Lake 기능 및 패브릭 환경을 참조 하세요.

  • /tables 폴더 외부에서 만든 델타 테이블은 SQL 분석 엔드포인트에서 사용할 수 없습니다.

    웨어하우스에 Lakehouse 테이블이 표시되지 않으면 테이블의 위치를 확인합니다. /tables 폴더의 데이터를 참조하는 테이블만 웨어하우스에서 사용할 수 있습니다. 레이크의 /files 폴더에서 데이터를 참조하는 테이블은 SQL 분석 엔드포인트에 노출되지 않습니다. 해결 방법으로 데이터를 /tables 폴더로 이동합니다.

  • Spark Delta 테이블에 있는 일부 열은 SQL 분석 엔드포인트의 테이블에서 사용할 수 없습니다. 지원되는 데이터 형식의 전체 목록은 Fabric Data Warehouse의 데이터 형식을 참조하세요.

  • SQL 분석 엔드포인트의 테이블 간에 외래 키 제약 조건을 추가하는 경우 스키마를 더 이상 변경할 수 없습니다(예: 새 열 추가). SQL 분석 엔드포인트에서 지원되어야 하는 형식이 포함된 Delta Lake 열이 표시되지 않으면 테이블에 대한 업데이트를 방지할 수 있는 외래 키 제약 조건이 있는지 확인합니다.

  • SQL 분석 엔드포인트의 성능에 대한 정보 및 권장 사항은 SQL 분석 엔드포인트 성능 고려 사항을 참조하세요.

  • 스칼라 UDF는 인라인 처리할 수 있는 경우 지원됩니다. 자세한 내용은 CREATE FUNCTION 및 스칼라 UDF 인라인을 참조하세요.

  • varchar(max) 데이터 형식은 Lakehouses가 아닌 미러된 항목 및 패브릭 데이터베이스의 SQL 분석 엔드포인트에서만 지원됩니다. 2025년 11월 10일 이후에 만든 테이블은 varchar(max)와 자동으로 매핑됩니다. 새 데이터 형식을 채택하려면 2025년 11월 10일 이전에 만든 테이블을 다시 만들어야 합니다. 그렇지 않으면 다음 스키마 변경 중에 varchar(max) 로 자동으로 업그레이드됩니다.

8KB로의 데이터 잘림은 여전히 미러된 항목에 대한 바로 가기를 포함하여 Lakehouse의 SQL 분석 엔드포인트에 있는 테이블에 적용됩니다.

테이블 중 하나에 여전히 데이터 잘림이 있는 경우 모든 테이블이 이러한 열에 대한 varchar(max) 조인을 지원하지 않으므로 예상대로 작동하지 않을 수 있습니다. 예를 들어 Spark를 사용하여 새로 만든 미러된 항목의 테이블을 Lakehouse 테이블에 CTAS한 다음 varchar(max)가 있는 열을 사용하여 조인하는 경우 쿼리 결과는 varchar(8000) 데이터 형식과 다릅니다. 이전 동작을 계속하려면 쿼리에서 열을 varchar(8000)로 캐스팅할 수 있습니다.

다음 T-SQL 쿼리를 사용하여 테이블에 스키마 메타데이터의 varchar(max) 열이 있는지 확인할 수 있습니다. max_length 값이 -1인 경우는 varchar(max)를 나타냅니다.

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');

알려진 문제

Microsoft Fabric의 알려진 문제에 대해서는, Microsoft Fabric 알려진 문제를 방문하세요.

관련 콘텐츠

  • Last updated on