Microsoft Fabric 中 Synapse 數據倉儲的新功能和計劃
重要
發行方案描述可能或可能尚未發行的功能。 傳遞時程表和投影功能可能會變更或可能不會出貨。 如需詳細資訊， 請參閱 Microsoft 原則 。
Microsoft Fabric 中的 Synapse 數據倉儲是第一個支援多數據表交易的數據倉儲，並原生採用開放式數據格式。 此倉儲建置在健全的 SQL Server 查詢優化器和企業級分散式查詢處理引擎上，可免除設定和管理的需求。 Microsoft Fabric 中的 Synapse 數據倉儲與 Data Factory 緊密整合以進行數據擷取、用於分析和報告的 Power BI，以及適用於數據科學和機器學習的 Synapse Spark。 其可藉由聚合數據湖和倉儲來簡化組織的分析投資。
數據倉儲工作負載可透過開放式數據格式受益於 SQL 引擎的豐富功能，讓客戶能夠專注於分析和報告。 它們也受益於從 Data Lake Storage Virtualization 服務 OneLake 存取數據。
若要深入了解，請參閱文件。
投資領域
| 功能 | 預估發行時間表 |
|---|---|
| 倉儲監視體驗 | Q2 2024 |
| 時間移動 | Q2 2024 |
| 在倉儲編輯器內就地還原 | Q2 2024 |
| 安全記憶體的 COPY INTO 支援 | Q2 2024 |
| Copilot | Q2 2024 |
| 不區分大小寫的定序支援 | Q3 2024 |
| ALTER TABLE - 新增可為 Null 的數據行 | Q3 2024 |
| 截斷 | Q3 2024 |
| 結果集快取 | Q3 2024 |
| 自動統計數據增強功能 | Q3 2024 |
| 工作負載執行深入解析 | Q3 2024 |
| 查詢深入解析更新 | Q3 2024 |
| 巢狀 CTE | Q3 2024 |
| 筆記本整合 | Q3 2024 |
| VARCHAR（MAX）/VARBINARY（MAX） 類型 | Q3 2024 |
| 字串效能改善 | Q3 2024 |
倉儲監視體驗
預估發行時程表：Q2 2024
使用內建的倉儲監視體驗，您可以檢視即時查詢和歷程記錄查詢、監視和疑難解答其端對端解決方案的效能。
時間移動
預估發行時程表：Q2 2024
在 T-SQL 語句層級進行時間移動的能力，可讓使用者只指定整個查詢的時間戳一次，以查詢過去各種時間範圍中的歷程記錄數據。 時間移動有助於大幅節省記憶體成本，方法是使用 One Lake 中存在的單一數據複本來執行歷史趨勢分析、疑難解答和數據對帳。 此外，它也有助於藉由維護數據倉儲內各種數據表的數據完整性，來達成穩定的報告。
在倉儲編輯器內就地還原
預估發行時程表：Q2 2024
您現在可以使用倉儲編輯器體驗，輕鬆地建立還原點，並在發生意外損毀時，將倉儲還原至已知的良好狀態。
安全記憶體的 COPY INTO 支援
預估發行時程表：Q2 2024
版本類型：公開預覽
您現在可以使用 COPY INTO 從防火牆後方保護的外部 Azure 儲存體帳戶，將數據內嵌至倉儲。
Copilot
預估發行時程表：Q2 2024
版本類型：公開預覽
Copilot 可讓任何技能層級的開發人員快速在 Fabric 中建置和查詢倉儲。 Copilot 提供建議和最佳做法、自動完成程式代碼、協助修正和文件程序代碼，以及提供數據準備、模型和分析的協助。
不區分大小寫的定序支援
預估發行時程表：Q3 2024
使用公用 REST API 來建立數據倉儲包含設定預設定序的新選項。 這可用來設定新的不區分大小寫定序預設值。 您也可以搭配 CREATE TABLE 使用 COLLATE 命令，直接控制 VARCHAR 欄位所使用的定序。 這兩個支援的定序是Latin1_General_100_CI_AS_KS_WS_SC_UTF8（也就是不區分大小寫）和Latin1_General_100_BIN2_UTF8（也就是區分大小寫），並且會繼續成為我們的預設值。
ALTER TABLE - 新增可為 Null 的數據行
預估發行時程表：Q3 2024
支援 ALTER TABLE ADD COLUMN，以便能夠使用允許 NULL 值的新數據行來擴充現有的數據表。
TRUNCATE
預估發行時程表：Q3 2024
TRUNCATE 命令會快速從數據表中移除所有數據列。
結果集快取
預估發行時程表：Q3 2024
結果集快取會儲存適用查詢的結果，並在後續執行時立即傳回它們，藉由略過重新編譯和重新計算，大幅減少運行時間。 快取會自動管理，而且不需要手動介入。
自動統計數據增強功能
預估發行時程表：Q3 2024
已規劃各種增強功能 – 自動更新統計數據更新的較短運行時間、VARCHAR（MAX） 數據行類型的機會性支援、改善中繼統計數據步驟的儲存、用戶查詢以外的自動統計數據維護。
工作負載執行深入解析
預估發行時程表：Q3 2024
這項新功能可讓使用者深入了解查詢在執行查詢之前如何執行查詢。 使用者會取得查詢執行的主要步驟、過去類似查詢以及可能影響工作負載之倉儲整體狀況等重要步驟的相關信息。
查詢深入解析更新
預估發行時程表：Q3 2024
您可以透過Query Insights取得已關閉工作階段的歷史檢視。 此新增功能可協助您分析 DW 的流量、負載和使用方式。
巢狀 CTE
預估發行時程表：Q3 2024
一般數據表表達式 （CTE） 藉由將一般複雜的查詢解構為簡單的區塊，以增加複雜查詢的可讀性和簡化性，以在必要時使用和重複使用，而不是重寫查詢。 巢狀 CTE 是以另一個 CTE 的定義來定義。
筆記本整合
預估發行時程表：Q3 2024
版本類型：公開預覽
您可以在 Notebooks 內開始使用 T-SQL 語言支援，其結合了筆記本和 SQL 在相同體驗內的強大功能 -- 啟用 Intellisense、自動完成、跨資料庫查詢、更豐富的視覺效果，以及使用 Notebooks 輕鬆共同作業和共用的能力。
VARCHAR（MAX）/VARBINARY（MAX） 類型
預估發行時程表：Q3 2024
用戶可以在數據倉儲中使用 VARCHAR（MAX）/VARBINARY（MAX） 類型來定義數據行，以儲存最多 1 MB 的字串或二進位數據。 在 Lakehouse 的 SQL 端點中，Delta 數據表中的字串類型會以 VARCHAR（MAX） 表示，而不會截斷為 8 KB。 使用 VARCHAR（MAX） 和 VARCHAR（8000） 類型之查詢之間的效能差異已降至最低，這可讓使用者使用大型類型，而不會大幅降低效能。
字串效能改善
預估發行時程表：Q3 2024
在 T-SQL 查詢中，字串的作業很常見。 使用字串的字串函式和運算符的效能改善，可提升在 WHERE 述詞中使用 LIKE 述詞、 字串函 式和比較運算符的查詢效能，以及使用字元串類型的 GROUP BY、ORDER BY、JOIN 等運算符。