Begränsningar och kända problem i Microsoft Fabric

  • Artikel

Gäller för: SQL-slutpunkt och informationslager i Microsoft Fabric

Den här artikeln beskriver de aktuella begränsningarna och kända problem i Microsoft Fabric.

Viktigt

Microsoft Fabric är en förhandsversion.

Begränsningar

Datalagring i Microsoft Fabric är för närvarande i förhandsversion. Den här förhandsversionen fokuserar på att tillhandahålla en omfattande uppsättning SaaS-funktioner som är skräddarsydda för alla kunskapsnivåer. Förhandsversionen ger en förenklad upplevelse via ett öppet dataformat över en enda kopia av data. Den här versionen fokuserar inte på prestanda, samtidighet och skalning. Ytterligare funktioner bygger vidare på den branschledande berättelsen om prestanda och samtidighet i världsklass och kommer att landa stegvis när vi går mot allmän tillgänglighet för datalagerhantering i Microsoft Fabric.

Aktuella allmänna produktbegränsningar för Datalagring i Microsoft Fabric listas i den här artikeln, med begränsningar på funktionsnivå som beskrivs i motsvarande funktionsartikel.

  • VIKTIGT För närvarande finns det begränsade T-SQL-funktioner och vissa T-SQL-kommandon kan orsaka fel i lagret. En lista över T-SQL-kommandobegränsningar finns i T-SQL-ytan .
  • Funktioner för lageråterställning är inte tillgängliga under förhandsversionen.
  • Datalagerhantering stöds inte för flera geografiska områden just nu. Dina Synapse-Data Warehouse- och Lakehouse-objekt bör inte flyttas till en annan region under förhandsversionen.

Mer information om begränsningar inom specifika områden finns i:

Kända problem med frågor

  • Frågor med PIVOT-operatorn misslyckas om det finns en GROUP BY på icke-pivotkolumnens utdata efter PIVOT. Som en lösning kan du ta bort kolumnen nonpivot från GROUP BY. Frågeresultatet blir detsamma eftersom group by-satsen är duplicerad.
  • Informationslagerutforskaren visar inte alla objekt med samma namn utan olika ärenden.

Begränsningar för SQL-slutpunkten

Följande begränsningar gäller för automatisk schemagenerering och metadataidentifiering för SQL-slutpunkt.

  • Data ska vara i Delta Parquet-format för att identifieras automatiskt i SQL-slutpunkten. Delta Lake är ett lagringsramverk med öppen källkod som gör det möjligt att skapa Lakehouse-arkitektur.

  • Tabeller med omdöpta kolumner stöds inte i SQL-slutpunkten.

  • Deltatabeller som skapats /tables utanför mappen är inte tillgängliga i SQL-slutpunkten.

    Om du inte ser en Lakehouse-tabell i lagret kontrollerar du tabellens plats. Endast de tabeller som refererar till data i /tables mappen är tillgängliga i lagret. Tabellerna som refererar till data i /files mappen i sjön exponeras inte i SQL-slutpunkten. Flytta dina data till /tables mappen som en lösning.

  • Vissa kolumner som finns i Spark Delta-tabellerna kanske inte är tillgängliga i tabellerna i SQL-slutpunkten. En fullständig lista över datatyper som stöds finns i Datatyper .

Nästa steg