หมายเหตุ
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลอง ลงชื่อเข้าใช้หรือเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลองเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
สำคัญ
คุณลักษณะนี้อยู่ใน แสดงตัวอย่าง
การมิเรอร์ใน Fabric มอบประสบการณ์ที่ง่ายดายในการหลีกเลี่ยง ETL ที่ซับซ้อน (Extract Transform Load) และรวมทรัพย์สินฐานข้อมูล Azure สําหรับ MySQL ที่มีอยู่ของคุณกับข้อมูลที่เหลือของคุณใน Microsoft Fabric คุณสามารถจําลอง Azure Database for MySQL ที่มีอยู่ของคุณไปยัง OneLake ของ Fabric ได้อย่างต่อเนื่อง สําหรับเซิร์ฟเวอร์ที่เข้าถึงได้สาธารณะ หรือเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้การเชื่อมต่อ Private Link/private endpoint เซิร์ฟเวอร์ที่รองรับเครือข่ายเสมือนและเซิร์ฟเวอร์ที่ตั้งค่าให้มีความพร้อมใช้งานสูง (High Availability - HA) ยังไม่ได้รับการสนับสนุนในขณะนี้ ภายใน Fabric คุณสามารถปลดล็อกระบบธุรกิจอัจฉริยะ ปัญญาประดิษฐ์ วิศวกรรมข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูล และสถานการณ์การแชร์ข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ
สําหรับบทช่วยสอนเกี่ยวกับการกําหนดค่าฐานข้อมูล Azure สําหรับการมิเรอร์ MySQL ใน Fabric โปรดดู บทช่วยสอน: สร้างฐานข้อมูลที่มิเรอร์จาก Azure Database for MySQL ใน Microsoft Fabric (พรีวิว)
ทําไมต้องใช้ Mirroring in Fabric?
เมื่อใช้ Mirroring in Fabric คุณไม่จําเป็นต้องรวบรวมบริการต่างๆ จากผู้ขายหลายรายเข้าด้วยกัน ให้ใช้ผลิตภัณฑ์แบบครบวงจร แบบครบวงจร และใช้งานง่าย ซึ่งช่วยลดความยุ่งยากในการวิเคราะห์ของคุณ สร้างขึ้นเพื่อการเปิดกว้างและการทํางานร่วมกันระหว่าง Microsoft, Azure Database for MySQL และโซลูชันเทคโนโลยีนับพันที่สามารถอ่านรูปแบบตาราง Delta Lake แบบโอเพนซอร์สได้
ประสบการณ์การวิเคราะห์มีอะไรบ้าง
ฐานข้อมูลมิเรอร์เป็นรายการใน Fabric Data Warehousing ที่แตกต่างจากจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์คลังสินค้าและ SQL
การมิเรอร์จะสร้างรายการเหล่านี้ในพื้นที่ทํางาน Fabric ของคุณ:
- รายการฐานข้อมูลที่มิเรอร์ การมิเรอร์จัดการการจําลองแบบข้อมูลไปยัง OneLake และการแปลงเป็น Parquet ในรูปแบบที่พร้อมสําหรับการวิเคราะห์ กระบวนการนี้เปิดใช้งานสถานการณ์ปลายทาง เช่น วิศวกรรมข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูล และอื่นๆ
- ตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL
ฐานข้อมูลมิเรอร์แต่ละฐานข้อมูลใน Azure Database for MySQL มี จุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL ที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ ซึ่งมอบประสบการณ์การวิเคราะห์ที่หลากหลายบนตารางเดลต้าที่สร้างขึ้นโดยกระบวนการมิเรอร์ ผู้ใช้สามารถเข้าถึงคําสั่ง T-SQL ที่คุ้นเคยซึ่งสามารถกําหนดและสืบค้นออบเจ็กต์ข้อมูล แต่ไม่สามารถจัดการข้อมูลจากปลายทางการวิเคราะห์ SQL ได้ เนื่องจากเป็นสําเนาแบบอ่านอย่างเดียว คุณสามารถดําเนินการต่อไปนี้ในตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL:
- สํารวจตารางที่อ้างอิงข้อมูลในตาราง Delta Lake ของคุณจาก Azure Database for MySQL
- สร้างแบบสอบถามและมุมมองแบบไม่มีโค้ด และสํารวจข้อมูลด้วยภาพโดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว
- พัฒนามุมมอง SQL, TVF แบบอินไลน์ (ฟังก์ชันที่มีค่าตาราง) และกระบวนงานที่เก็บไว้เพื่อห่อหุ้มความหมายและตรรกะทางธุรกิจของคุณใน T-SQL
- จัดการสิทธิ์ในวัตถุ
- สืบค้นข้อมูลในคลังสินค้าและเลคเฮาส์อื่นๆ ในพื้นที่ทํางานเดียวกัน
นอกจาก ตัวแก้ไขคิวรี SQL แล้ว ยังมีระบบนิเวศของเครื่องมือที่กว้างขวางที่สามารถสืบค้นปลายทางการวิเคราะห์ SQL รวมถึง SQL Server Management Studio (SSMS)ส่วนขยาย mssql พร้อม Visual Studio Code และแม้แต่ GitHub Copilot
ฐานข้อมูลมิเรอร์ยังมีการรวม Microsoft Power BI ภายในแฟบริคในคลิกเดียว ทําให้สามารถสร้างรายงานได้อย่างรวดเร็วโดยตรงจากข้อมูลที่มิเรอร์หรือจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL
ข้อกำหนดของเครือข่าย
การมิเรอร์รองรับทั้งเซิร์ฟเวอร์ที่เข้าถึงได้สาธารณะและเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้การเชื่อมต่อ Private Link/private endpoint เซิร์ฟเวอร์ Azure Database for MySQL ที่เปิดใช้งานเครือข่ายเสมือนยังไม่รองรับการมิเรอร์ Fabric ในขณะนี้
ธุรกรรมที่ใช้งานอยู่ ปริมาณงาน และพฤติกรรมของกลไกจําลอง
ธุรกรรมที่ใช้งานอยู่หรือที่ทํางานเป็นเวลานานสามารถชะลอ การล้างบันทึกไบนารี (binlog) จนกว่าธุรกรรมจะตกลงและกระบวนการจําลองแบบดาวน์สตรีมหรือการย้ายข้อมูลจะตามทัน ความล่าช้านี้อาจทําให้ที่เก็บข้อมูล binlog เพิ่มขึ้นโดยไม่คาดคิด ดังนั้นให้ตรวจสอบการใช้ที่เก็บข้อมูลบนเซิร์ฟเวอร์ต้นทางเพื่อหลีกเลี่ยงการหมดพื้นที่
ในระหว่าง สแน็ปช็อตเริ่มต้นหรือการโหลดข้อมูล การใช้งาน CPU และ IOPS ที่สูงขึ้นเป็นเรื่องปกติเมื่อมีการอ่านและคัดลอกข้อมูล ปริมาณงานที่มีการดําเนินการ UPDATE หรือ DELETE บ่อยครั้งอาจสร้างกิจกรรมทําซ้ําและ binlog เพิ่มเติม ซึ่งจะเพิ่มการใช้ IO และพื้นที่จัดเก็บข้อมูลมากขึ้น
ตรวจสอบพื้นที่จัดเก็บข้อมูล IOPS และธุรกรรมที่ทํางานเป็นเวลานานเพื่อให้แน่ใจว่ามีความจุเพียงพอตลอดกระบวนการ
การสนับสนุนระดับการประมวลผล
ฐานข้อมูล Azure ต้นทางสําหรับ MySQL สามารถใช้ระดับการประมวลผลวัตถุประสงค์ทั่วไปหรือระดับการประมวลผลที่ปรับให้เหมาะสมกับหน่วยความจํา ไม่ รองรับ ระดับการประมวลผลแบบ Burstable เป็นแหล่งที่มาสําหรับการมิเรอร์
สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับระดับการคํานวณที่พร้อมใช้งานใน Azure Database for MySQL โปรดดู ระดับบริการ