Implementar um armazém usando pipelines

Aplica-se a: ✅ Armazém no Microsoft Fabric

Microsoft Fabric pipelines oferecem uma forma simplificada de alterar esquemas de armazém em espaços de trabalho como Dev → Test → Production. Os pipelines têm gestão de dependências incorporada, validação de esquemas e inteligência declarativa de implementação.

Importante

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Este artigo explica o processo de implementação em armazém com pipelines.

Diagrama do ciclo de vida de implementação do pipeline para Fabric Data Warehouse.

Os pipelines de implementação fornecem a estrutura do ciclo de vida necessária para mover as alterações do armazém de forma segura entre espaços de trabalho. Funcionam como a camada central de orquestração para a promoção de esquemas, permitindo às equipas padronizar como as alterações fluem através da plataforma de análise, em vez de dependerem de implementações ad hoc. Uma vez criado, o pipeline torna-se a interface principal para comparar armazéns, rever alterações e executar implementações.

Criar uma canalização

Para criar um novo pipeline, veja começar com pipelines de implementação para criar e gerir um pipeline de implementação.

Compare

Verifique e compare sempre as alterações do T-SQL antes da implementação. Os pipelines de implementação oferecem um ecrã de Comparação fácil no portal Fabric para rever os objetos do armazém afetados.

Rever as alterações permite às equipas validar a prontidão antes de promover atualizações para ambientes posteriores. Este processo é particularmente valioso em cenários empresariais onde múltiplas equipas contribuem para o desenvolvimento do armazém.

O Fabric utiliza DacFx (Data-tier Application Framework) para realizar esta comparação. O DacFx constrói um modelo de esquema declarativo de ambos os ambientes e identifica diferenças como novas tabelas, colunas modificadas, restrições ou alterações de dependência. Como esta comparação é orientada por modelos, reflete com precisão o que acontece durante a implementação.

Importante

Para a comparação de esquemas com o trabalho, o armazém deve existir tanto no espaço de trabalho de origem como no de destino. Se o espaço de trabalho alvo ainda não contiver o armazém, crie ou implemente primeiro uma versão base inicial.

Note

Se a cláusula de COLLATE uma coluna especificar explicitamente a mesma colação que a colação padrão do armazém, a comparação não mostra essa diferença, porque é equivalente a não especificar nenhuma colação. Apenas as colunas cuja colação difere da colação padrão do armazém aparecem nas comparações quando a sua colação muda. Para mais informações e um exemplo, consulte Troubleshoot Git integration for Fabric Data Warehouse development.

Antes de implementar quaisquer alterações, utilize a capacidade de comparação do pipeline de implementação para rever as diferenças entre os espaços de trabalho do armazém de origem e alvo.

Captura de ecrã no portal Fabric usando um pipeline para comparar um armazém em dois espaços de trabalho diferentes.

Selecione Comparar e veja as alterações, como criar uma nova vista no armazém:

Captura de ecrã da comparação entre um armazém num estado e um armazém noutro estado.

Deploy

Depois de terminar a comparação e validar as alterações, pode implementar diretamente a partir da interface do pipeline, selecionando os itens do armazém a promover.

Captura de ecrã do portal Fabric do ecrã Deploy para esta fase no pipeline.

Durante a implementação, os pipelines de implementação utilizam o DacFx para gerar um plano de implementação inteligente baseado nas diferenças de esquema. O Fabric aplica apenas as alterações necessárias para sincronizar o espaço de trabalho alvo com a fonte.

Captura de ecrã do portal Fabric de uma implementação bem-sucedida.

Configurações de implantação

Fabric pipelines de implementação utilizam tecnologia de implementação DacFx com configurações especificamente adaptadas para Fabric Data Warehouse. Estas configurações garantem que as implementações têm sucesso fiável, alinhando-se com as capacidades e práticas operacionais da plataforma Fabric.

  • Bloqueio na possível perda de dados (BlockOnPossibleDataLoss = true) - Fabric Data Warehouse previne implementações que possam ser interrompidas, cair ou perder dados do utilizador. Esta configuração impede que alterações de esquema de alto risco passem por CI/CD e torna o risco de perda de dados uma decisão deliberada em vez de um padrão silencioso.

  • Saltar scripts de opções ao nível da base de dados (ScriptDatabaseOptions = false) - O Fabric gere muitas definições ao nível da base de dados ao nível da plataforma. Instruções de script, como durante ALTER DATABASE ... SET a implementação, podem levar a falhas ou desvios de configuração não intencionais. Por isso, os pipelines de implementação evitam propagar estas definições, garantindo que as implementações de esquemas se concentram apenas em objetos de armazém suportados.

  • Permitir a aplicação do motor para objetos replicados (DoNotAlterReplicatedObjects = false) - Os armazéns frequentemente usam mecanismos internos de replicação, por exemplo, em cenários de ligação ou sincronização. Em vez de bloquear prematuramente alterações de esquema, os pipelines de implementação permitem que o motor Fabric determine se uma alteração é permitida. Esta abordagem previne falhas desnecessárias na implementação, preservando ao mesmo tempo as salvaguardas das plataformas.

  • Desabilitação do scripting DDL transacional (IncludeTransactionalScripts = false) - Atualmente, os armazéns não suportam o wrapping de scripts DDL dentro das transações. Assim, os pipelines de implementação geram scripts não transacionais para garantir que as implementações sejam concluídas com sucesso.

  • Utilização de padrões inteligentes para evolução do esquema (GenerateSmartDefaults = true) - Quando alterações no esquema introduzem restrições mais rigorosas, como converter colunas anuláveis em não anuláveis ou adicionar novas colunas com restrições por defeito, os pipelines de implementação podem preencher automaticamente os valores base. Esta abordagem ajuda as implementações a terem sucesso sem necessidade de preparação manual dos dados e reduz o atrito operacional durante a evolução do esquema.

  • Excluindo princípios de segurança da implementação (ExcludeObjectTypes = Logins, Users, Permissions) - Os objetos de segurança são intencionalmente excluídos das implantações em armazém. Promover logins, utilizadores ou permissões entre ambientes pode introduzir riscos de segurança ou conflitos específicos do ambiente. Em vez disso, gere o controlo de acesso separadamente, através de processos de governação ambiental ou gestão de identidade.

  • Não deixar cair objetos que não estão na fonte (DropObjectsNotInSource = false) - Objetos que existem no destino mas não na fonte não são automaticamente descartados. Armazéns que mantêm a produção perfeitamente sincronizada com o controlo de versões podem achar isto restritivo.

Limitações

  • Por defeito, o sistema bloqueia as quedas de tabelas. O processo de implementação não elimina automaticamente objetos que existem no alvo mas não na fonte. Este design reduz a perda acidental de dados e previne remoções inesperadas em produção.
  • Uma implementação bem-sucedida nem sempre significa que todas as alterações solicitadas foram aplicadas. Uma implementação pode reportar sucesso mesmo quando ignora uma ação de drop-table solicitada, porque as drops de tabela são bloqueadas por defeito. Nesse caso, a operação de implementação termina, mas o alvo pode continuar a desviar-se do controlo de versões até que resolvas explicitamente a alteração em falta.
  • Os pipelines de implementação do Fabric não suportam o item endpoint de análise SQL. Atualmente, o processo de implementação prioriza a segurança em detrimento da paridade estrita da fonte, não descartando objetos que existem apenas no alvo.
  • Dependências entre itens, sequenciação de itens e lacunas de sincronização entre o endpoint de análise SQL e o armazém impactam os fluxos de trabalho do Fabric Deployment Pipelines.
  • Com os pipelines de implementação do Fabric, pode implementar apenas um armazém de cada vez. Selecionar itens relacionados para implementação não é suportado.

Resolver problemas de integração no Git

Para limitações específicas da integração Git, veja Limitações na integração Git no artigo sobre integração Git.

Para resolução de problemas, soluções alternativas e correções para problemas comuns de integração Git em desenvolvimento Fabric Data Warehouse, consulte Troubleshoot Git integration para Fabric Data Warehouse desenvolvimento.

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