หมายเหตุ
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลอง ลงชื่อเข้าใช้หรือเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
การเข้าถึงหน้านี้ต้องได้รับการอนุญาต คุณสามารถลองเปลี่ยนไดเรกทอรีได้
การมิเรอร์ใน Fabric เป็นวิธีง่ายๆ ในการหลีกเลี่ยงกระบวนการ ETL (แยก แปลง โหลด) ที่ซับซ้อน และผสานรวมข้อมูลคลังสินค้า Google BigQuery ที่มีอยู่กับข้อมูลที่เหลือใน Fabric ได้อย่างราบรื่น คุณสามารถทําซ้ําข้อมูล Google BigQuery ของคุณไปยัง OneLake ของ Fabric ได้โดยตรง เมื่ออยู่ใน Fabric คุณสามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถอันทรงพลังสําหรับข่าวกรองธุรกิจ AI วิศวกรรมข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูล และการแชร์ข้อมูล
สําหรับบทช่วยสอนเกี่ยวกับการกําหนดค่าฐานข้อมูล Google BigQuery ของคุณสําหรับการมิเรอร์ใน Fabric โปรดดูบทช่วยสอน: กําหนดค่าฐานข้อมูลมิเรอร์ Microsoft Fabric จาก Google BigQuery
สําคัญ
การมิเรอร์สําหรับ Google BigQuery อยู่ใน การแสดงตัวอย่างแล้ว ปริมาณงานการผลิตไม่ได้รับการสนับสนุนในระหว่างการแสดงตัวอย่าง
ทําไมต้องใช้การสะท้อนแสงใน Fabric?
การมิเรอร์ใน Microsoft Fabric ช่วยขจัดความซับซ้อนของการรวมเครื่องมือเข้าด้วยกันจากผู้ให้บริการหลายราย ไม่จําเป็นต้องย้ายข้อมูลของคุณ เชื่อมต่อกับข้อมูล Google BigQuery ของคุณแบบเกือบเรียลไทม์เพื่อใช้เครื่องมือวิเคราะห์ของ Fabric Fabric ยังทํางานร่วมกับผลิตภัณฑ์ของ Microsoft, Google BigQuery และเทคโนโลยีที่หลากหลายที่รองรับรูปแบบตาราง Delta Lake แบบโอเพ่นซอร์สได้อย่างราบรื่น
ประสบการณ์การวิเคราะห์มีอะไรบ้าง
การสะท้อนจะสร้างสองรายการในพื้นที่ทํางาน Fabric ของคุณ:
- รายการฐานข้อมูลที่มิเรอร์ การมิเรอร์จัดการการจําลองแบบข้อมูลไปยัง OneLake และการแปลงเป็น Parquet ในรูปแบบที่พร้อมสําหรับการวิเคราะห์ การมิเรอร์ช่วยให้สถานการณ์ปลายทาง เช่น วิศวกรรมข้อมูล วิทยาศาสตร์ข้อมูล และอื่นๆ ฐานข้อมูลมิเรอร์แตกต่างจากคลังสินค้าและรายการปลายทางการวิเคราะห์ SQL
- จุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL
จากฐานข้อมูลมิเรอร์แต่ละฐานข้อมูล ตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL จะมอบประสบการณ์การวิเคราะห์แบบอ่านอย่างเดียวที่ด้านบนของตารางเดลต้าที่สร้างขึ้นระหว่างการมิเรอร์ จุดสิ้นสุดนี้สนับสนุนไวยากรณ์ T-SQL สําหรับการกําหนดและคิวรีวัตถุข้อมูล แต่ไม่อนุญาตให้มีการเปลี่ยนแปลงข้อมูลโดยตรงเนื่องจากข้อมูลเป็นแบบอ่านอย่างเดียว
ด้วยตําแหน่งข้อมูลการวิเคราะห์ SQL คุณสามารถ:
- เรียกดูตารางที่อ้างอิงข้อมูล Delta Lake ที่มิเรอร์จาก BigQuery
- สร้างการสืบค้นและมุมมองแบบไม่ใช้โค้ด และสํารวจข้อมูลด้วยภาพโดยไม่ต้องใช้ SQL
- สร้างมุมมอง SQL ฟังก์ชันค่าตารางแบบอินไลน์ (TVF) และกระบวนงานที่เก็บไว้เพื่อเลเยอร์ในตรรกะทางธุรกิจด้วย T-SQL
- ตั้งค่าและจัดการสิทธิ์ในออบเจ็กต์
- สืบค้นข้อมูลในคลังสินค้าและเลคเฮาส์อื่นๆ ภายในพื้นที่ทํางานเดียวกัน
นอกจาก ตัวแก้ไขการสืบค้น SQL แล้ว ยังมีระบบนิเวศของเครื่องมือที่กว้างขวางที่สามารถสืบค้นจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL รวมถึง SQL Server Management Studio (SSMS) ส่วนขยาย mssql ด้วย Visual Studio Code และแม้แต่ GitHub Copilot.
ข้อควรพิจารณาด้านความปลอดภัย
มี ข้อกําหนดการอนุญาตเฉพาะของผู้ใช้ เพื่อเปิดใช้งานการสะท้อนผ้า
Fabric ยังมีคุณสมบัติการปกป้องข้อมูลเพื่อจัดการการเข้าถึงภายใน Microsoft Fabric สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู เอกสารประกอบเกี่ยวกับคุณสมบัติการปกป้องข้อมูลของเรา
ข้อควรพิจารณาเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายของ BigQuery ที่มิเรอร์
การประมวลผลแบบ Fabric ที่ใช้ในการจําลองข้อมูลของคุณไปยัง Fabric OneLake นั้นฟรี ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บข้อมูลมิเรอร์จะฟรีจนถึงขีดจํากัดตามความจุ การคํานวณสําหรับการสืบค้นข้อมูลโดยใช้ SQL, Power BI หรือ Spark จะถูกเรียกเก็บในอัตราปกติ
Fabric ไม่เรียกเก็บค่าธรรมเนียมการเข้าข้อมูลเครือข่ายไปยัง OneLake สําหรับการมิเรอร์
มีค่าใช้จ่ายในการประมวลผล Google BigQuery และการค้นหาระบบคลาวด์เมื่อมีการมิเรอร์ข้อมูล: BigQuery Change Data Capture (CDC) ใช้การประมวลผล BigQuery สําหรับการแก้ไขแถว, Storage Write API สําหรับการนําเข้าข้อมูล, พื้นที่เก็บข้อมูล BigQuery สําหรับการจัดเก็บข้อมูลที่ทั้งหมดมีค่าใช้จ่าย
ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับค่าใช้จ่ายในการมิเรอร์ Google BigQuery ได้ที่อธิบายการกําหนดราคา