Fabric에서 SQL 데이터베이스 기술을 배우기

적용 대상:✅Microsoft Fabric의 SQL 데이터베이스

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이 기능은 프리뷰 상태입니다.

Fabric용 Skills는 AI 코딩 도우미가 Fabric 워크로드, API, 쿼리 패턴 및 운영 모범 사례를 이해하도록 돕는 재사용 가능한 지침입니다. SQL 데이터베이스 기술은 에이전트틱 명령줄 또는 코딩 환경에서 Fabric 내 SQL 데이터베이스를 다루는 작업에 대한 특정 작업을 안내합니다.

이 글에서는 Fabric 스킬 번들을 설치하고, 어시스턴트를 Fabric 환경에 연결하며, SQL 데이터베이스의 저서, 사용 및 운영 기술을 사용하는 방법을 보여줍니다. 기술이 조수를 안내합니다; 여러분의 신원, 권한, 도구, Fabric 보안 통제가 여전히 모든 행동을 지배합니다.

사전 요구 사항

  • Fabric 작업 공간에 접근하고 요청한 작업을 수행할 수 있는 권한.
  • GITHUB COPILOT CLI, Claude Code, Visual Studio Code, 커서, Windsurf 또는 호환되는 다른 도구와 같은 AGENTS.md 도구입니다.
  • Node.js: npm 패키지(npm install -g @github/copilot)로 설치되는 독립 실행형 GitHub Copilot CLI에 필요합니다. 전체 설정 단계는 GitHub Copilot CLI 설정을 참조하세요.
  • PowerShell 7: GitHub Copilot CLI에 필요합니다. pwsh --version을 사용하여 확인
  • Git: 플러그 인 마켓플레이스를 사용하지 않는 도구에 대한 기술 리포지토리를 복제하는 데 필요합니다.
  • Azure CLI: 대부분의 Fabric 작업에는 Azure 인증이 필요합니다. 설치 후 az login으로 로그인합니다.

Microsoft Fabric 기술 설치

  1. GitHub Copilot CLI나 Claude 코드를 열어보세요. GitHub Copilot CLI와 Claude Code는 모두 동일한 플러그 인 마켓플레이스 워크플로를 사용합니다.

  2. GitHub Copilot CLI에서 공개 마켓플레이스를 추가하세요:

    /plugin marketplace add microsoft/skills-for-fabric

  3. Fabric 마켓플레이스에 대한 기술을 추가합니다.

    /plugin marketplace add microsoft/skills-for-fabric

    마켓플레이스에서 이용 가능한 모든 플러그인과 스킬을 보려면, 다음을 입력하세요: /plugin marketplace browse fabric-collection.

  4. Fabric 컬렉션을 설치합니다.

    /plugin install fabric-skills@fabric-collection

    범위를 축소하려면 sqldb-cli 기술이 포함된 fabric-operations와 같은 특정 용도의 번들을 설치하세요:

    /plugin install fabric-operations@fabric-collection

  5. 스킬을 로드하려면 도구를 종료한 후 다시 시작하세요.

    /quit

  6. 설치를 확인합니다.

    /skills

SQL 데이터베이스 기술

Fabric SQL 데이터베이스와 관련된 다음 기술들:

Skill 다음 용도로 사용 예제 의도
sqldb-authoring-cli 데이터베이스 객체나 데이터를 생성하고 수정하는 것. 테이블을 만들고, 행을 불러오고, 인덱스를 추가하거나, 저장 프로시저를 배포할 수 있습니다.
sqldb-consumption-cli 스키마를 발견하고 읽기 전용 쿼리를 실행하기. 표를 나열하고, 열을 점검하며, 최근 주문을 요약하거나, 결과 세트를 설명할 수 있습니다.
sqldb-operations-cli 건강, 성과, 운영 문제를 조사합니다. 느린 쿼리를 분석하고, 차단을 식별하며, 데이터베이스 자원 사용량을 검토합니다.

모든 Fabric 워크로드에서 이용 가능한 전체 기술 카탈로그는 GitHub: Skills for Fabric을 참조하세요.

Fabric에서 SQL 데이터베이스와 함께 Skills 사용하는 방법

  1. 프로젝트나 작업 폴더에서 터미널을 열어보세요.

  2. 입력 Copilot 하고 선택 Enter.

    Windows PowerShell 터미널 스크린샷입니다.

    GitHub Copilot 출시.

    GitHub Copilot 인터페이스를 보여주는 PowerShell 터미널 스크린샷입니다.

  3. 대상 Fabric 작업 공간에 접근 권한이 있는 Microsoft 신원으로 인증하려면, 다음 단계를 입력 az login 하고 따라 하세요.

SQL 데이터베이스를 개발하세요

작업이 데이터베이스 상태가 바뀔 때 스킬을 sqldb-authoring-cli 사용하세요. GitHub Copilot으로 데이터베이스 객체를 작성하거나 업데이트할 때는 항상 대상 작업 공간, 데이터베이스, 환경, 객체, 기대 스키마, 제약 조건, 그리고 스크립트만 생성할지 검토 후에 실행할지 포함하세요. 스키마 변경이나 데이터 변경의 경우, 오류 처리를 요청 TRY...CATCH 하고 트랜잭션의 롤백을 수행할 수 있습니다.

Tip

읽기 전용 요청을 통해 T-SQL 문장을 생성하고, 실행 전에 생성된 모든 T-SQL 문장을 검토합니다.

예를 들어, 이 샘플 프롬프트는 샘플 데이터를 담은 테이블을 생성하고 불러오는 데 사용할 수 있습니다.

In the Sales SQL database, create a dbo.CustomerFeedback table with an identity key, 
customer ID, feedback text, sentiment, created date, and a foreign key to 
dbo.Customer.CustomerID. All columns should be nullable. The create date should 
be populated by a default. Generate the T-SQL for review; don't execute it. 

Generate 100 sample data rows for the dbo.CustomerFeedback as a single 
INSERT statement, referencing rows in the dbo.Customer table. 
Generate a TRY...CATCH structure to handle any errors and rollback. 
Do not execute the script, let me review.

데이터 탐색 및 쿼리

이 스킬을 sqldb-consumption-cli 읽기 전용 발견과 분석에 활용하세요. 어시스턴트에게 먼저 메타데이터를 검사하고, 객체 이름을 기준으로 하며, 결과 크기를 제한하고, 가정을 설명하도록 요청하세요.

예를 들어, Copilot을 사용해 메타데이터나 테이블 데이터를 조회하세요:

List the user tables and views in the Sales SQL database and describe their relationships. 
Don't modify any objects.

Find the top 10 products by revenue in the last 30 days. 
Show the T-SQL and summarize the result.

Inspect the available columns before answering: 
Which customers have not placed an order in the last 90 days?

데이터베이스 운영 조사

sqldb-operations-cli 기술을 사용하여 성능과 안정성을 분석하세요. 관찰된 증상, 영향을 받은 업무량, 그리고 조수가 진단 데이터를 수집할 수 있는지 여부를 제공하세요.

예를 들어, 다음 쿼리들은 현재 또는 과거의 성능 문제를 조사하거나 쿼리 성능을 조정합니다.

Investigate why the nightly order-processing query slowed down between 01:00 and 02:00 UTC. 
Start with read-only diagnostics and rank the likely causes.

Check for blocking sessions and long-running requests. 
Explain the evidence before recommending a mitigation.

Review this execution plan and suggest indexes only when the expected benefit and write overhead are clear.

T-SQL 쿼리를 검토하고 실행하는 체크리스트

  1. 조수가 의도한 SQL 데이터베이스 기술을 선택했는지 확인하세요.
  2. 작업 공간, 데이터베이스, 스키마, 객체 이름을 확인하세요.
  3. 생성된 T-SQL을 파괴적 연산, 트랜잭션 동작, 데이터 범위에 대해 검토하세요.
  4. 변경 사항을 작성하기 전에 영향 요약과 롤백 방식을 요청하세요. 스키마 변경의 경우, 롤백 또는 실행 취소용 T-SQL 스크립트를 준비하세요.
  5. 계획이 당신의 의도와 일치할 때만 실행하세요.
  6. 별도의 읽기 전용 쿼리로 결과를 검증하세요.

보안 및 책임 있는 사용

  • 이 기술들은 Microsoft Entra 인증, Fabric 권한, SQL 권한, 조직 정책을 우회하지 않습니다.
  • 항상 최저 특권 신원을 사용하고 개발, 테스트, 생산 목표를 분리하세요.
  • 프롬프트나 프로젝트 파일에 비밀, 접근 토큰, 민감한 데이터를 넣지 마세요.
  • 생성된 SQL을 제안된 코드로 취급하세요. 다른 데이터베이스 변경과 마찬가지로 검토하세요.
  • 저작이나 보정 전에 읽기 전용 발견을 선호하세요.

자세한 내용은 Fabric에서 Copilot의 프라이버시, 보안, 책임 있는 AI 사용을 참조하세요.

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