จุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL สําหรับเลคเฮ้าส์คืออะไร

ตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL ให้ surface การสืบค้น T-SQL แบบอ่านอย่างเดียวเหนือตารางเดลต้าในเลคเฮาส์ของคุณ ทุกเลคเฮาส์จะจัดเตรียมตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL โดยอัตโนมัติเมื่อสร้างขึ้น โดยไม่มีอะไรเพิ่มเติมให้ตั้งค่า เบื้องหลัง ตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL ทํางานบนกลไกเดียวกับ Fabric คลังข้อมูล ดังนั้นคุณจึงได้รับคิวรี SQL ที่มีประสิทธิภาพสูงและเวลาแฝงต่ําโดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐาน

ตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL ไม่ได้มีเฉพาะในเลคเฮาส์เท่านั้น รายการ Fabric อื่นๆ รวมถึง warehouses, mirrored databases, <ฐานข้อมูล c2>SQL และ Azure Cosmos DB ยังจัดเตรียมตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL โดยอัตโนมัติ ประสบการณ์และ ข้อจํากัด เหมือนกันในทุกรายการ

สิ่งที่คุณสามารถทําได้

จุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL ทํางานในโหมดอ่านอย่างเดียวผ่านตารางเดลต้า — คุณไม่สามารถแทรก อัปเดต หรือลบข้อมูลผ่านตารางนั้นได้ หากต้องการแก้ไขข้อมูล ให้สลับไปที่เลคเฮาส์และใช้ Apache Spark

ภายในขอบเขตแบบอ่านอย่างเดียวนั้น คุณสามารถ:

สืบค้นตารางเดลต้าด้วย T-SQL — เรียกใช้คําสั่ง SELECT กับตารางเดลต้าใดๆ ในเลคเฮาส์ของคุณ รวมถึงตารางที่แสดงผ่าน ทางลัด ไปยัง Azure Data Lake Storage ภายนอกหรือ Amazon S3
สร้างมุมมอง ฟังก์ชัน และกระบวนงานที่เก็บไว้ — ห่อหุ้มตรรกะทางธุรกิจและรูปแบบคิวรีที่นํากลับมาใช้ใหม่ได้ในออบเจ็กต์ T-SQL ที่ยังคงอยู่ในตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL
ใช้การรักษาความปลอดภัยระดับแถวและระดับวัตถุ — ใช้ สิทธิ์แบบละเอียดของ SQL เพื่อควบคุมว่าผู้ใช้รายใดสามารถดูตาราง คอลัมน์ หรือแถวใดได้
สร้างรายงาน Power BI — แบบจําลองความหมายของ Power BI สามารถเชื่อมต่อกับจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL ผ่านจุดสิ้นสุด Tabular Data Stream (TDS) เพื่อให้คุณสามารถสร้างรายงานบนข้อมูลเลคเฮาส์ของคุณได้
คิวรีข้ามพื้นที่ทํางาน — ใช้ ทางลัด OneLake เพื่ออ้างอิงตารางเดลต้าในเลคเฮาส์หรือคลังสินค้าอื่นๆ จากนั้นรวมไว้ในคิวรีเดียว สําหรับสถานการณ์ข้ามพื้นที่ทํางานเพิ่มเติม โปรดดู กรณีการใช้งานปลายทางการวิเคราะห์ Lakehouse SQL

Note

ตาราง Delta ภายนอกที่สร้างขึ้นด้วยรหัส Spark จะไม่สามารถมองเห็นจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL ได้ ใช้ทางลัดในส่วนตารางเพื่อทําให้ตารางเดลต้าภายนอกมองเห็นได้ เมื่อต้องการเรียนรู้วิธีการ ให้ดูที่ สร้างคําสั่งลัด

Access ตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL

คุณสามารถเปิดตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL ได้สองวิธี:

จากพื้นที่ทํางาน — ในรายการรายการพื้นที่ทํางานของคุณ ให้ค้นหารายการปลายทางการวิเคราะห์ SQL (ใช้ชื่อร่วมกับเลคเฮาส์ของคุณ) แล้วเลือก
จากตัวสํารวจ Lakehouse — ในพื้นที่ด้านขวาบนของ Ribbon ให้ใช้ดรอปดาวน์เพื่อสลับไปยังมุมมองปลายทางการวิเคราะห์ SQL

ไม่ว่าจะด้วยวิธีใด ตัวแก้ไข query editor จะเปิดขึ้นซึ่งคุณสามารถเขียนและเรียกใช้คิวรี T-SQL กับตารางเดลต้าของคุณได้

การรักษาความปลอดภัย

กฎความปลอดภัย SQL ที่ตั้งค่าไว้บนตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL จะมีผลเฉพาะเมื่อมีการเข้าถึงข้อมูลผ่านปลายทางเท่านั้น จะไม่มีผลเมื่อมีการเข้าถึงข้อมูลเดียวกันผ่าน Spark หรือเครื่องมืออื่นๆ

วิธีรักษาความปลอดภัยข้อมูลของคุณ

ตั้งค่า สิทธิ์แบบละเอียดของ SQL บนจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL เพื่อควบคุม access ไปยังตาราง คอลัมน์ หรือแถวที่เฉพาะเจาะจง
ตั้งค่า บทบาทและสิทธิ์ของพื้นที่ทํางาน เพื่อควบคุมว่าใครสามารถ access เลคเฮาส์และข้อมูลผ่านเส้นทางอื่นๆ

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับโมเดลความปลอดภัย โปรดดู การรักษาความปลอดภัย OneLake สําหรับตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL

การซิงค์ข้อมูลเมตา

เมื่อคุณสร้างหรืออัปเดตตารางเดลต้าในเลคเฮาส์ ตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL จะตรวจพบการเปลี่ยนแปลงโดยอัตโนมัติและอัปเดตข้อมูลเมตา SQL — คําจํากัดความของตาราง ชนิดคอลัมน์ และสถิติ ไม่มีขั้นตอนการนําเข้าและไม่จําเป็นต้องซิงค์ด้วยตนเอง คุณมีหลายตัวเลือกในการเริ่มต้นการรีเฟรชข้อมูลเมตาของปลายทางการวิเคราะห์ SQL ด้วยตนเอง

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การซิงค์ข้อมูลเมตาของปลายทางการวิเคราะห์ SQL

การปรับเตรียมใช้งานใหม่

หากปลายทาง SQL analytics ไม่สามารถจัดเตรียมเมื่อคุณสร้าง lakehouse คุณสามารถลองใหม่ได้โดยตรงจากหน้าแรกของ lakehouse โดยไม่ต้องสร้าง lakehouse ใหม่

Note

การเตรียมใช้งานใหม่ยังคงล้มเหลว เช่นเดียวกับการเตรียมใช้งานเริ่มต้น หากความพยายามซ้ําๆ ล้มเหลว โปรดติดต่อฝ่ายสนับสนุน

ข้อจำกัด

ปลายทางการวิเคราะห์ SQL ใช้เอนจินร่วมกับคลังข้อมูลใน Fabric และมีข้อจํากัดเหมือนกัน

ข้อจํากัดต่อไปนี้นําไปใช้กับการสร้าง Schema จุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL โดยอัตโนมัติและการค้นพบเมตาดาต้า

ข้อมูลควรอยู่ในรูปแบบ Delta Parquet เพื่อการค้นหาอัตโนมัติในจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL Delta Lake เป็นกรอบการจัดเก็บข้อมูลแบบโอเพ่นซอร์ สที่ช่วยให้สามารถสร้างสถาปัตยกรรมบ้านพักริมทะเลสาบได้
การแมป คอลัมน์ Delta ตามชื่อได้รับการสนับสนุน แต่การแมปคอลัมน์ Delta โดย ID ไม่ได้รับการสนับสนุน สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดู คุณลักษณะ Delta Lake และ ประสบการณ์การใช้งาน Fabric
- การแมปคอลัมน์ Delta ในจุด สิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL ในขณะนี้อยู่ในตัวอย่าง
ตาราง Delta ที่สร้างขึ้นภายนอก /tables โฟลเดอร์ไม่พร้อมใช้งานในจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL

หากคุณไม่เห็นตาราง lakehouse ในปลายทาง SQL analytics ให้ตรวจสอบตําแหน่งของตารางนั้น เฉพาะตารางที่อ้างอิงข้อมูลใน /tables โฟลเดอร์เท่านั้นที่พร้อมใช้งานในตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL ตารางที่อ้างอิงข้อมูลใน /files โฟลเดอร์ใน lake จะไม่แสดงในจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL สําหรับการแก้ปัญหาเฉพาะหน้า ให้ย้ายข้อมูลของคุณไปยัง /tables โฟลเดอร์
บางคอลัมน์ที่มีอยู่ในตาราง Spark Delta อาจไม่สามารถใช้งานได้ในตารางในจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL สําหรับตารางเดลต้าทุกตารางใน Lakehouse ตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL จะสร้างตารางที่มีประเภทข้อมูล T-SQL โดยอัตโนมัติ กลไกจัดการปลายทางการวิเคราะห์ SQL ขึ้นอยู่กับกลไกจัดการ Fabric คลังข้อมูล และแชร์ชนิดข้อมูล สําหรับรายการทั้งหมดของชนิดข้อมูลที่ได้รับการสนับสนุน ดูชนิดข้อมูลใน Fabric คลังข้อมูล
ถ้าคุณเพิ่มข้อจํากัดของ Foreign Key ระหว่างตารางในตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL คุณจะไม่สามารถทําการเปลี่ยนแปลง Schema เพิ่มเติมได้ (ตัวอย่างเช่น การเพิ่มคอลัมน์ใหม่) หากคุณไม่เห็นคอลัมน์ Delta Lake ที่มีประเภทที่ควรได้รับการสนับสนุนในจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL ให้ตรวจสอบว่ามีข้อจํากัดของคีย์นอกที่อาจป้องกันการอัปเดตบนตารางหรือไม่
สําหรับข้อมูลและคําแนะนําเกี่ยวกับประสิทธิภาพของจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL โปรดดู ข้อควรพิจารณาประสิทธิภาพของจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL
รองรับ UDF สเกลาเมื่อสามารถอินไลน์ได้ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูที่การอินไลน์ฟังก์ชัน CREATE และ Scalar UDF
ชนิดข้อมูล varchar(max) รองรับเฉพาะในปลายทางวิเคราะห์ SQL ของรายการมิเรอร์และฐานข้อมูล Fabric เท่านั้น ไม่รองรับสําหรับบ้านริมทะเลสาบ ตารางที่สร้างขึ้นหลังวันที่ 10 พฤศจิกายน 2025 จะถูกแมปด้วย varchar(max) โดยอัตโนมัติ ตารางที่สร้างขึ้นก่อนวันที่ 10 พฤศจิกายน 2025 จําเป็นต้องถูกสร้างขึ้นใหม่เพื่อนําชนิดข้อมูลใหม่มาใช้ หรือจะถูกอัปเกรดเป็น varchar(max) โดยอัตโนมัติในระหว่างการเปลี่ยนแปลง Schema ครั้งต่อไป

การตัดทอนข้อมูลเหลือ 8 KB ยังคงใช้กับตารางใน SQL analytics endpoint ของ lakehouse รวมถึงทางลัดไปยังรายการที่สะท้อน

เนื่องจากตารางทั้งหมดไม่รองรับการรวม varchar(max) ในคอลัมน์เหล่านี้อาจไม่ทํางานตามที่คาดไว้หากตารางใดตารางหนึ่งยังคงมีการตัดทอนข้อมูล ตัวอย่างเช่น หากคุณ CTAS ตารางของรายการที่สร้างใหม่ลงในตาราง lakehouse โดยใช้ Spark แล้วเชื่อมต่อโดยใช้คอลัมน์ที่มี varchar(max) ผลลัพธ์การค้นหาจะแตกต่างจากชนิดข้อมูล varchar(8000) ถ้าคุณต้องการให้มีลักษณะการทํางานก่อนหน้านี้ต่อไป คุณสามารถส่งคอลัมน์ไปยัง varchar(8000) ในแบบสอบถาม

คุณสามารถยืนยันได้ว่าตารางมีคอลัมน์ varchar(max) จากเมตาดาต้า Schema โดยใช้คิวรี T-SQL ต่อไปนี้ max_lengthค่าของ -1 แสดง varchar(max):

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');

Schema ที่มีชื่อที่ขัดแย้งกับสคีมาของระบบ (เช่น sys หรือ information_schema) และหลักการรักษาความปลอดภัยฐานข้อมูล (เช่น db_owner, db_datareader) ไม่ได้รับการสนับสนุนในตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL ตารางภายใต้ Schema เหล่านี้จะไม่สามารถซิงค์กับตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL ได้
พื้นที่ทํางานรองรับ คลังสินค้าและรายการปลายทางการวิเคราะห์ SQL รวมกันได้สูงสุด 150 รายการ ไม่รองรับการสร้างรายการเพิ่มเติมที่เกินขีดจํากัดนี้ ลบรายการที่มีอยู่ก่อนสร้างรายการใหม่

คำติชม

หน้านี้มีประโยชน์หรือไม่

Last updated on 2026-05-26