適用於：✅Microsoft Fabric 中的 SQL 資料庫
本文說明如何在 Fabric 中使用 SQL 資料庫實作 操作性資料庫（ODS ）。 它提供架構指導、設計模式、工作負載特性，以及 Fabric 專用考量，以建立安全、效能高且受控的 ODS。
什麼是ODS？
作業資料儲存（ODS）是一種以主題為導向、整合且近乎即時的儲存裝置，將多個營運系統的資料整合成一個經過輕度策劃、正規化的模型——通常是標準化結構。 它支援營運報告、輕量級分析、API 服務，以及向下游傳播至分析層級，如 Fabric Warehouse 或 Fabric Lakehouse。
ODS 並非 源線上交易處理（OLTP）系統或維度倉庫。
相反地，它作為過去 N 分鐘、數小時甚至數天的「熱且和諧的真相」，介於源系統與分析平台之間。
ODS 的主要特徵
Microsoft Fabric 中的營運資料儲存庫（ODS）設計用以提供近乎即時的營運資料視圖，並具備強大的治理與效能保證。
- 它能從多個來源系統匯入資料，延遲低。
- 該結構通常以第三正規形式（3NF）正規化，以支持彈性與可追溯性。
- 資料品質透過重複刪除、身份解析及處理遲到或軟刪除紀錄來強化，為營運報告與下游分析建立可靠的基礎。
- 服務模式包括基於 SQL 的查詢、操作儀表板、警示與 API，而 Fabric 治理功能則確保資料生命週期中的合規性與安全性。
Fabric 中的 SQL 資料庫作為營運資料與分析平台之間安全且高效的管道。
Components
以下元件涉及使用 SQL 資料庫作為 Fabric 中的操作資料儲存：
- 約束與鍵：強制執行業務邏輯與參照完整性（自然鍵、代理鍵、外鍵）。
- 身份解析：跨來源去重;套用生存者規則。
- 服務：公開 GraphQL 端點和/或建置 Power BI 儀表板。
資料擷取與工作負載最佳實務
要在 Fabric 平台上建立基於 SQL 資料庫的 ODS，需要制定一套能在新鮮度、可靠性與效能之間達成平衡的資訊擷取策略。
- 批次與增量載入通常透過 Fabric 資料管線透過支援變更資料擷取的連接器進行協調，並搭配浮水印與重試邏輯以確保一致性。
- 調整管線並行性，讓 SQL 資料庫在高峰負載時能擴展，同時達到服務層級的資料新鮮度目標。
- 浮水印是增量複製過程中一個重要的概念。 它幫助你輕鬆辨識增量負載最後停留的位置。
- 在 Dataflow Gen2 或 Spark Notebook 上游執行大量轉換。 將 SQL 層保留用於最終的
MERGE操作，這些操作執行約束並維持類似 OLTP 的效能。 - 使用冪等設計模式，結合變更偵測、浮水印、T-SQL 合併與控制表，以確保安全重啟與營運韌性。
引擎與環境
Fabric 中的 SQL 資料庫基於與 Azure SQL 資料庫相同的 SQL 資料庫引擎，提供熟悉的 T-SQL 體驗，並完全相容於標準客戶端工具。
透過使用 Microsoft Fabric 中的 SQL 資料庫，您可以透過 Microsoft Fabric 的其他功能，建立從資料擷取到分析的端到端工作流程：
- 資料管線
- 數據流 Gen2
- Notebooks
- 即時智能
- Power BI
- 整合使用 Git 基礎的 CI/CD 以精簡 DevOps 流程