Göl evi için SQL analiz uç noktası nedir?

SQL analizi uç noktası, lakehouse'unuzdaki Delta tabloları üzerinde salt okunur bir T-SQL sorgu arabirimi sağlar. Her lakehouse, oluşturulduğunda otomatik olarak bir SQL analizi uç noktası sağlar; ayar için ek bir şey yoktur. Arka planda, SQL analiz uç noktası Fabric Data Warehouse ile aynı altyapıda çalıştırıldığından, altyapıyı yönetmeden yüksek performanslı, düşük gecikme süreli SQL sorguları elde edersiniz.

SQL analiz uç noktası lakehouses için benzersiz değildir. diğer Doku öğeleri : warehouses, mirrored veritabanları, SQL veritabanları ve Azure Cosmos DB — ayrıca bir SQL analizi uç noktasını otomatik olarak sağlar. Tüm deneyimler ve sınırlamalar aynıdır.

Yapabilecekleriniz

SQL analytics uç noktası Delta tabloları üzerinden salt okunur modda çalışır; bu tablo aracılığıyla veri ekleyemez, güncelleştiremez veya silemezsiniz. Verileri değiştirmek için lakehouse'a geçin ve Apache Spark'ı kullanın.

Bu salt okunur sınır içinde şunları yapabilirsiniz:

Query Delta tablolarını T-SQL ile — Dış Azure Data Lake Storage veya Amazon S3'e kısayollar aracılığıyla kullanıma sunulan tablolar da dahil olmak üzere lakehouse'unuzda herhangi bir Delta tablosunda SELECT deyimlerini çalıştırın.
Görünümler, işlevler ve saklı yordamlar oluşturma — SQL analiz uç noktasında kalıcı olan T-SQL nesnelerinde iş mantığını ve yeniden kullanılabilir sorgu desenlerini kapsülleyin.
Satır düzeyi ve nesne düzeyinde güvenlik uygulama — Hangi kullanıcıların hangi tabloları, sütunları veya satırları görebileceğini denetlemek için SQL ayrıntılı izinlerini kullanın.
Power BI raporları oluşturma — Power BI anlam modelleri, Tablosal Veri Akışı (TDS) uç noktası aracılığıyla SQL analiz uç noktasına bağlanabilir, böylece göl evi verileriniz üzerinde raporlar oluşturabilirsiniz.
Çalışma alanları arasında sorgulama — Diğer göl evleri veya ambarlardaki Delta tablolarına başvurmak için OneLake kısayollarını kullanın, ardından bunları tek bir sorguda birleştirin. Diğer çalışma alanları arası senaryolar için bkz. Lakehouse SQL analiz uç noktası kullanım örnekleri.

Not

Spark koduyla oluşturulan dış Delta tabloları SQL analiz uç noktası tarafından görünmez. Dış Delta tablolarını görünür hale getirmek için Tablolar bölümündeki kısayolları kullanın. Nasıl yapılacağını öğrenmek için bkz. Kısayol oluşturma.

SQL analiz uç noktasına erişin

SQL analytics uç noktasını iki şekilde açabilirsiniz:

Çalışma alanından — Çalışma alanı öğe listenizde, adını lakehouse'unuzla paylaşan SQL analiz uç noktası öğesini bulun ve seçin.
Lakehouse gezgininden — Şeridin sağ üst kısmında açılan listeyi kullanarak SQL analiz uç noktası görünümüne geçin.

Her iki durumda da query editor açılır ve burada Delta tablolarınızda T-SQL sorguları yazabilir ve çalıştırabilirsiniz.

Security

SQL analiz uç noktasında ayarlanan SQL güvenlik kuralları yalnızca verilere uç nokta üzerinden erişildiğinde uygulanır. Spark veya diğer araçlar aracılığıyla aynı verilere erişildiğinde bunlar geçerli değildir.

Verilerinizin güvenliğini sağlamak için:

Belirli tablolara, sütunlara veya satırlara access denetlemek için SQL analiz uç noktasında SQL ayrıntılı izinleri ayarlayın.
Workspace rollerini ve izinlerini ayarlayın lakehouse ve verilerine farklı yollarla kimlerin erişebileceğini kontrol edin.

Güvenlik modeli hakkında daha fazla bilgi için bkz. SQL analiz uç noktaları için OneLake güvenliği.

Meta veri eşitleme

Lakehouse'unuzda bir Delta tablosu oluşturduğunuzda veya güncelleştirdiğinizde, SQL analiz uç noktası değişikliği otomatik olarak algılar ve SQL meta verilerini (tablo tanımları, sütun türleri ve istatistikler) güncelleştirir. İçeri aktarma adımı yoktur ve el ile eşitleme gerekmez. SQL analytics uç noktası meta verilerini el ile yenilemeyi başlatmak için birden çok seçeneğiniz vardır.

Daha fazla bilgi için bkz. SQL analytics uç noktası meta veri eşitlemesi.

Yeniden sağlama

Eğer bir göl evi oluştururken SQL analitik uç noktası provisionı sağlamazsa, göl evini yeniden oluşturmadan doğrudan Lakehouse ana sayfasından tekrar deneyebilirsiniz.

Not

Yeniden sağlama işlemi, ilk sağlamada olduğu gibi yine başarısız olabilir. Yinelenen girişimler başarısız olursa desteğe başvurun.

Sınırlamalar

SQL analitik uç noktası, Fabric'teki depo ile motorunu paylaşıyor ve aynı sınırlamaları paylaşıyor.

Aşağıdaki sınırlamalar SQL analytics uç noktası otomatik şema oluşturma ve meta veri bulma için geçerlidir.

Verilerin SQL analiz uç noktasında otomatik olarak keşfedilmesi için Delta Parquet biçiminde olması gerekir. Delta Lake, göl evi mimarisi inşa etmeyi mümkün kılan açık kaynak depolama çerçevesidir.
Ada göre delta sütun eşlemesi desteklenir, ancak Kimliğine göre Delta sütun eşlemesi desteklenmez. Daha fazla bilgi için Delta Lake özellikleri ve Doku deneyimleri bkz.
- SQL analiz uç noktasında delta sütun eşlemesi şu anda önizleme aşamasındadır.
Klasörün dışında /tables oluşturulan delta tabloları SQL analiz uç noktasında kullanılamaz.

SQL analitik uç noktasında bir lakehouse tablosu görmüyorsanız, tablonun konumunu kontrol edin. SQL analytics uç noktasında yalnızca klasördeki /tables verilere başvuran tablolar kullanılabilir. Göldeki klasördeki /files verilere başvuran tablolar SQL analiz uç noktasında gösterilmez. Geçici bir çözüm olarak, verilerinizi klasöre /tables taşıyın.
Spark Delta tablolarında bulunan bazı sütunlar SQL analiz uç noktasındaki tablolarda kullanılamayabilir. Lakehouse'unuzda her Delta tablosu için SQL analiz uç noktası otomatik olarak T-SQL veri türlerine sahip bir tablo oluşturur. SQL analiz uç noktası altyapısı, Fabric Data Warehouse altyapısını temel alır ve veri türlerini paylaşır. Desteklenen veri türlerinin tam listesi için bkz. Doku Veri Ambarı'ndaki veri türleri.
SQL analizi uç noktasında tablolar arasına yabancı anahtar kısıtlaması eklerseniz, başka şema değişikliği (örneğin, yeni sütunları ekleme) yapamazsınız. SQL analiz uç noktasında desteklenmesi gereken türleri içeren Delta Lake sütunlarını görmüyorsanız, tabloda güncelleştirmeleri engelleyebilecek bir yabancı anahtar kısıtlaması olup olmadığını denetleyin.
SQL analiz uç noktasının performansı hakkında bilgi ve öneriler için bkz . SQL analytics uç noktası performansıyla ilgili dikkat edilmesi gerekenler.
Dahili hale getirildiğinde skaler UDF'ler desteklenir. Daha fazla bilgi için bkz. CREATE FUNCTION ve Scalar UDF inlining.
Varchar(max) veri tipi yalnızca yansıtılmış öğelerin SQL analitik uç noktalarında ve Fabric veritabanlarında desteklenir, göl evleri için desteklenmez. 10 Kasım 2025'den sonra oluşturulan tablolar otomatik olarak varchar(max)ile eşlenir. 10 Kasım 2025'den önce oluşturulan tabloların yeni bir veri türünü benimsemek için yeniden oluşturulması gerekir veya sonraki şema değişikliği sırasında otomatik olarak varchar(max) sürümüne yükseltilir.

Lakehouse'un SQL analitik uç noktasındaki tablolarda 8 KB'a kadar veri kısaltması hâlâ geçerlidir; bu da yansıtılan bir öğeye kısayollar dahil.

Tüm tablolar bu sütunlarda varchar(max) birleşimlerini desteklemeyebilir, bu nedenle tablolardan birinde hala veri kesintisi varsa beklendiği gibi çalışmayabilir. Örneğin, yeni oluşturulan yansıtılmış bir öğenin tablosunu Spark kullanarak bir göl evi tablosuna CTAS olarak koyarsanız, ardından varchar(max) sütunuyla birleştirirseniz, sorgu sonuçları varchar(8000) veri tipinden farklı olur. Önceki davranışa devam etmek isterseniz, sütunu sorguda varchar(8000) olarak ayarlayabilirsiniz.

Aşağıdaki T-SQL sorgusunu kullanarak bir tabloda şema meta verilerinden herhangi bir varchar(max) sütunu olup olmadığını onaylayabilirsiniz. max_length değeri -1' değerini temsil eder:

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');

Sistem şemalarıyla (veya sysgibiinformation_schema) ve veritabanı güvenlik sorumlularıyla (, gibidb_ownerdb_datareader) çakışan adlara sahip şemalar SQL analiz uç noktasında desteklenmez. Bu şemalar altındaki tablolar SQL analiz uç noktasıyla eşitlenmez.
Çalışma alanı en fazla 150 ambar ve SQL analytics uç noktası öğesinin birleştirilmesini destekler. Bu sınırı aşan ek öğeler oluşturulması desteklenmez. Yeni bir öğe oluşturmadan önce var olan bir öğeyi silin.

Geri Bildirim

Bu sayfayı yararlı buldunuz mu?

Last updated on 2026-05-26