Fabric Data Warehouse'deki tablolar

Şunun için geçerlidir:✅ Microsoft Fabric'teki Ambar

Bu makalede, Microsoft Fabric'da tablo tasarlamaya yönelik temel kavramlar açıklanır.

Tablolarda veriler mantıksal olarak satır ve sütun biçiminde düzenlenir. Her satır benzersiz bir kaydı, her sütun ise kayıttaki bir alanı temsil eder.

Tablo kategorilerini belirleme

Yıldız şeması verileri olgu tabloları ve boyut tabloları halinde düzenler. Bazı tablolar olgu veya boyut tablosuna geçmeden önce tümleştirme veya hazırlama verileri için kullanılır. Tablo tasarladığınızda, tablo verilerinin olgu, boyut veya tümleştirme tablosuna ait olup olmadığına karar verin. Bu karar, uygun tablo yapısını bilgilendirmektedir.

  • Olgu tabloları , bir işlem sisteminde yaygın olarak oluşturulan ve ardından veri ambarı içine yüklenen nicel veriler içerir. Örneğin, perakende işletmesi her gün satış işlemleri oluşturur ve ardından verileri analiz için bir veri ambarı olgu tablosuna yükler.

  • Boyut tabloları değişebilen ancak genellikle seyrek değişen öznitelik verileri içerir. Örneğin, bir müşterinin adı ve adresi bir boyut tablosunda depolanır ve yalnızca müşterinin profili değiştiğinde güncelleştirilir. Büyük bir olgu tablosunun boyutunu en aza indirmek için müşterinin adının ve adresinin olgu tablosunun her satırında olması gerekmez. Bunun yerine olgu tablosu ve boyut tablosu müşteri kimliğini paylaşabilir. Bir sorgu, müşterinin profilini ve işlemlerini ilişkilendirmek için iki tabloyu birleştirebilir.

  • Tümleştirme tabloları , verileri tümleştirmek veya hazırlamak için bir yer sağlar. Örneğin, bir hazırlama tablosuna veri yükleyebilir, hazırlamadaki veriler üzerinde dönüştürmeler yapabilir ve ardından verileri bir üretim tablosuna ekleyebilirsiniz.

Tablo, Verileri Ambar'ın bir parçası olarak OneLake'te depolar. Oturum açık olsun veya olmasın, tablo ve veriler devam eder.

Ambardaki tablolar

Tabloların kuruluşunu göstermek için, , factveya dim öğesini tablo adlarının ön ekleri olarak kullanabilirsinizint. Aşağıdaki tabloda WideWorldImportersDW örnek veri ambarı için bazı şema ve tablo adları gösterilmektedir.

WideWorldImportersDW Kaynak Tablo Adı Tablo Türü Data Warehouse Tablo Adı
Şehir Boyut wwi.DimCity
Sipariş Gerçek wwi.FactOrder
  • Tablo adları / veya \ içeremez ya da . ile bitemez.

Tablo oluştur

Warehouse için, yeni bir boş tablo olarak bir tablo oluşturabilirsiniz. Ayrıca bir tablo oluşturabilir ve select deyiminin sonuçlarıyla doldurabilirsiniz. Aşağıda tablo oluşturmaya yönelik T-SQL komutları yer alır.

T-SQL deyimi Açıklama
TABLO OLUŞTUR Tüm tablo sütunlarını ve seçeneklerini tanımlayarak boş bir tablo oluşturur.
CREATE TABLE AS SELECT komutu ile bir tablo oluşturma işlemi Yeni bir tabloyu select deyiminin sonuçlarıyla doldurur. Tablo sütunları ve veri türleri select deyimi sonuçlarını temel alır. Verileri içeri aktarmak için bu deyim bir dış tablodan seçim yapabilir.

Bu örnek, iki sütunlu bir tablo oluşturur:

CREATE TABLE MyTable (col1 int, col2 int );

Şema adları

Ambar, özel şemaların oluşturulmasını destekler. SQL Server gibi şemalar da benzer şekilde kullanılan nesneleri gruplandırmak için iyi bir yoldur. Aşağıdaki kod, kullanıcı tanımlı bir şema adlı wwi oluşturur.

  • Şema adları büyük/küçük harfe duyarlıdır.
  • Şema adları / veya \ içeremez ve . ile sonlanamaz.
CREATE SCHEMA wwi;

Veri türleri

Microsoft Fabric en yaygın kullanılan T-SQL veri türlerini destekler.

Sıralama

Fabric depoları, çalışma alanının harmanlama ayarına göre yapılandırılır ve varsayılan olarak büyük/küçük harf duyarlılığı (CS) harmanlaması Latin1_General_100_BIN2_UTF8 olarak ayarlanmıştır. Yeni bir ambar oluştururken çalışma alanının harmanlaması kullanılır. Daha fazla bilgi için bkz. Data Warehouse collation.

Desteklenen ambar harmanlamaları şunlardır:

  • Latin1_General_100_BIN2_UTF8 (varsayılan)
  • Latin1_General_100_CI_AS_KS_WS_SC_UTF8

REST API kullanarak varsayılan olmayan harmanlama ile bir ambar oluşturabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . Nasıl yapılır: Büyük/küçük harfe duyarlı olmayan (CI) harmanlama ile bir ambar oluşturma.

Veritabanı oluşturma sırasında harmanlama ayarlandıktan sonra, sonraki tüm nesneler (tablolar, sütunlar vb.) bu varsayılan harmanlamayı devralır. Ambar oluşturulduktan sonra harmanlama ayarı değiştirilemez.

İstatistikler

Sorgu iyileştiricisi, sorgu yürütme planını oluştururken sütun düzeyinde istatistikleri kullanır. Sorgu performansını geliştirmek için, özellikle sorgu birleştirmelerinde kullanılan sütunlar olmak üzere tek tek sütunlara ilişkin istatistiklerin olması önemlidir. Ambar, istatistiklerin otomatik olarak oluşturulmasını destekler.

İstatistiksel güncelleştirme otomatik olarak gerçekleşmez. Önemli sayıda satır eklendikten veya değiştirildikten sonra istatistikleri güncelleştirin. Örneğin, bir yüklemeden sonra istatistikleri güncelleştirin. Daha fazla bilgi için Fabric Data Warehouse İstatistikleri bölümüne bakınız.

Birincil anahtar, yabancı anahtar ve benzersiz anahtar

Depo için PRIMARY KEY ve UNIQUE kısıtlamalar yalnızca NONCLUSTERED ve NOT ENFORCED her ikisi de kullanıldığında desteklenir.

FOREIGN KEY, yalnızca NOT ENFORCED kullanıldığında desteklenir.

#temp tablolar

Fabric Data Warehouse'da oturum kapsamında geçici (#temp) tablolar oluşturulabilir.

Bu tablolar yalnızca oluşturuldukları oturumda bulunur ve bu oturum süresi boyunca sürer. Bunlar diğer kullanıcılara veya oturumlara görünmez ve oturum sona erdiğinde veya #temp tablosu bırakıldıktan sonra sistemden otomatik olarak bırakılır. Bu tablolar, belirli bir öğe düzeyi iznine gerek kalmadan tüm kullanıcılar tarafından erişilebilir.

Belirli kullanım örneklerine göre iki tür #temp tablosu oluşturulabilir: dağıtılmayan ve dağıtılmayan.

  • Dağıtılmayan #temp tablosu (mdf destekli) varsayılan türdür. Fabric Data Warehouse'da dağıtılmış olmayan #temp tabloları oluşturma ve kullanma söz dizimi kullanıcı tablolarına benzer, ancak geçici tablo adının önüne # eklemeniz gerekir.

     CREATE TABLE #table_name (
   Col1 data_type1,
   Col2 data_type2
 );

  • Dağıtılmış geçici tablolar (Parquet destekli) anahtar sözcüğüyle DISTRIBUTION=ROUND_ROBIN oluşturulabilir:

    CREATE TABLE #table_name (
Col1 data_type1,
Col2 data_type2
) WITH (DISTRIBUTION=ROUND_ROBIN);

Önceki betikte data_type1 ve data_type2, Fabric Data Warehouse'da desteklenen Veri türleri için yer tutuculardır.

Dağıtılmış #temp tabloları, normal kullanıcı tablolarıyla uyumlu olduğundan önerilir; sınırsız depolama alanına, veri türü desteğine ve T-SQL işlemlerine sahiptir.

Fabric Data Warehouse üzerinde geçici tablolarla ilgili diğer notlar:

  • Veri işleme ve tanımın söz dizimi, Fabric Data Warehouse'daki kullanıcı tablolarıyla aynıdır ve tablo adına # ön eki eklenir.
  • Geçici tablolar , zaman yolculuğu sorgu ipuçlarından etkilenmez ve her zaman tablodaki en son verileri döndürür.
  • Dağıtılmış geçici tabloları ile ALTER TABLEdeğiştirebilirsiniz, ancak MDF destekli geçici tabloları değiştiremezsiniz.

Kaynak verileri veri ambarıyla hizalama

Ambar tabloları, başka bir veri kaynağından veri yüklenerek doldurulur. Başarılı bir yük elde etmek için kaynak verilerdeki sütunların sayısı ve veri türlerinin ambardaki tablo tanımıyla uyumlu olması gerekir.

Veriler birden çok veri deposundan geliyorsa, verileri ambara taşıyabilir ve bir tümleştirme tablosunda depolayabilirsiniz. Veriler tümleştirme tablosuna eklendikten sonra, dönüştürme işlemlerini uygulamak için ambarın gücünü kullanabilirsiniz. Veriler hazırlandıktan sonra üretim tablolarına ekleyebilirsiniz.

Sınırlamalar

Depo, diğer veritabanları tarafından sunulan tablo özelliklerinin çoğunu destekler, ancak hepsini desteklemez.

  • Genel geçici tablolar şu anda desteklenmiyor.

Aşağıdaki listede şu anda desteklenmeyen bazı tablo özellikleri gösterilmektedir.

  • Tablo başına en fazla 1.024 sütun

  • Hesaplanan sütunlar

  • İndeksli görünümler

  • Bölümlenmiş tablolar

  • Sıra

  • Seyrek sütunlar

  • Eş Anlamlı Sözcükler

  • Tetikleyiciler

  • Benzersiz dizinler

  • Kullanıcı tanımlı türler

  • Dış tablolar

  • Ambar nesnesi meta verileri, nesnelere ve tanımlarına hızlı erişim sağlamak için Fabric Data Warehouse tarafından önbelleğe alınır. 750.000'den fazla nesneye (tablolar, görünümler, saklı yordamlar ve işlevler gibi) sahip çok büyük ambarlarda meta veriler artık sistem tarafından önbelleğe alınmaz. Bunun yerine, şema işlemleri meta veri deposunu doğrudan sorgular. Bu, sistem kararlılığını sağlar ve son derece büyük veritabanlarında önbellek açlığını önler. Ancak, şema yenileme işlemleri meta veri önbelleğinin etkinleştirildiği daha küçük ambarlarla karşılaştırıldığında daha uzun sürebilir.

Önemli

Kaynak Denetimi Ambar ile kullanılırken tablo kısıtlamaları veya sütunları eklemeye yönelik sınırlamalar vardır.

İlgili içerik

  • Last updated on