Azure Synapse Analytics 共用中繼資料
Azure Synapse Analytics 讓不同的工作區計算引擎能共用 Apache Spark 集區與無伺服器 SQL 集區間的資料庫和資料表。
共用支援所謂的新式資料倉儲模式，並可讓工作區 SQL 引擎存取以 Spark 建立的資料庫和資料表。 其也可讓 SQL 引擎建立自己未與其他引擎共用的物件。
支援新式資料倉儲
共用中繼資料資料模型會以下列方式支援新式資料倉儲模式：
資料湖中的資料會透過 Spark 來有效率地準備及結構化，其方法是將準備的資料儲存在可能位於數個資料庫中的 Parquet 備份資料表中 (可能已分割)。
Spark 建立的資料庫及其所有資料表都會顯示在任何 Azure Synapse 工作區 Spark 集區執行個體中，而且可以從任何 Spark 作業中使用。 這項功能會受限於權限，因為工作區中所有 Spark 集區都會共用相同的基礎目錄中繼存放區。
Spark 建立的資料庫及其受 Parquet 或 CSV 支援的資料表會在工作區無伺服器 SQL 集區引擎中顯示。 資料庫會在無伺服器 SQL 集區中繼資料中自動建立，而由 Spark 作業建立的外部和受控資料表，則會在對應資料庫的
dbo結構描述中，以外部資料表的形式存在無伺服器 SQL 集區中繼資料中來供以存取。
物件同步不會即時進行。 物件會稍微延遲幾秒鐘，才會出現在 SQL 內容中。 物件出現之後，即可進行查詢，但無法由有存取權的 SQL 引擎進行更新或變更。
共用的中繼資料物件
Spark 可讓您建立資料庫、外部資料表、受控資料表和檢視。 因為 Spark 檢視需要由 Spark 引擎處理 Spark SQL 陳述式的定義，無法交由 SQL 引擎處理，因此只有資料庫及使用 Parquet 或 CSV 儲存格式的內含外部資料表和受控資料表會與工作區 SQL 引擎共用。 Spark 檢視只會在 Spark 集區執行個體之間共用。
安全性模型一覽
Spark 資料庫和資料表，以及其在 SQL 引擎中的同步代表項目，都會在基礎儲存層級受到保護。 當查詢提交者有權使用的任何引擎查詢資料表時，查詢提交者的安全性主體將會傳遞至基礎檔案。 權限會在檔案系統層級上進行檢查。
如需詳細資訊，請參閱 Azure Synapse Analytics 共用資料庫。
變更維護
如果使用 Spark 刪除或變更中繼資料物件，則系統會取出變更並傳播至無伺服器 SQL 集區引擎。 同步並非即時進行，變更會在短暫延遲之後反映在 SQL 引擎中。