探索 Microsoft Dataverse
Microsoft Dataverse 是一種雲端式解決方案，可輕易地建構各種數據和商業規則，以安全且符合規範的方式支援互連的應用程式和程式。 Dataverse 由 Microsoft 負責管理及維護，可在全球各地使用，但會符合可能的資料存放區規範，須按地理位置部署。 它並非專為在伺服器上獨立使用而設計，因此您需要因特網連線才能存取和使用它。
Dataverse 與傳統資料庫不同，因為它不只是數據表。 它會將安全性、邏輯、數據和記憶體納入中央點。 其設計目的是要成為商務數據的中央數據存放庫，甚至可能已經使用它。 它在幕後支援許多 Microsoft Dynamics 365 解決方案，例如現場服務、行銷、客戶服務及銷售。 它也隨附於Power Apps和Power Automate中，內建原生連線能力。 Microsoft Power Platform 的 AI Builder 和入口網站功能也會使用 Dataverse。
此影像顯示將 Microsoft Dataverse 的許多供應項目結合在一起的視覺效果。
以下是每個功能類別的簡短說明。
安全性:D ataverse 會使用 Microsoft Entra ID 處理驗證，以允許條件式存取和多重要素驗證。 支援細緻到資料列和資料行層級的授權，提供豐富的稽核功能。
邏輯：Dataverse 讓您能輕鬆將商務邏輯套用在資料層級， 無論使用者如何與數據互動，都適用相同的規則。 這些規則可能與重複偵測、商務規則、工作流程或其他項目相關。
資料：Dataverse 讓您可以控制資料的形態，以就資料探索、模型化、驗證和報告， 所以無論資料的使用方式為何，這項控制都能確保資料依您想要的方式呈現。
儲存體：Dataverse 將實體資料儲存在 Azure 雲端， 這個雲端式的儲存體，讓您不用擔心資料存放位置或調整規模， 所有這些考量都已為您處理。
整合：Dataverse 為支援您的商務需求，以不同的方式連線， API、Webhook、事件和資料匯出讓您彈性地放入和取出資料。
如您所見，Microsoft Dataverse 是功能強大的雲端式解決方案，可用來儲存和使用商務數據。 在下列各節中，您會從 Microsoft Power Platform 的數據儲存範圍查看 Microsoft Dataverse，您可以在其中開始您的旅程。 請記住所討論的其他豐富功能，您可以在使用量增加時進一步探索。
開始使用時，Microsoft Dataverse 會讓您建立一或多個雲端式標準化資料庫執行個體。 資料庫包含預先定義的數據表和數據行，這些數據表和數據行儲存幾乎所有組織和企業通常找到的數據。 您可以藉由新增資料行或資料表來自定義和擴充儲存的內容。 設定 Microsoft Dataverse 資料庫和標準化資料模型很容易，您不用操心基礎結構、儲存體和資料整合，可節省建立解決方案的心力。 當您的數據儲存在 Microsoft Dataverse 中時，有許多方式可以存取它。 您可以使用 Power Apps 或 Power Automate 等工具直接處理資料， 任何商務解決方案都可以使用連接器 API 連線到 Dataverse。 有以角色為基礎之安全性和商務規則的強大功能為後盾，不論資料以何種方式存取您都可以放心資料的安全。
延展性
Dataverse 資料庫支援大型資料集和複雜的資料模型。 數據表可以保存數百萬個專案，而且您可以將 Microsoft Dataverse 資料庫的每個實例中的記憶體擴充到每個實例四 TB。 您 Microsoft Dataverse 執行個體的可用資料量，是以與其相關聯的授權數目和類型為基礎。 資料儲存體供所有授權使用者共用，因此您可以視需要為您建立的每個解決方案配置儲存體。 如果您需要比標準授權中提供的記憶體更多的記憶體，可以購買增量記憶體。
Microsoft Dataverse 結構和優點
Microsoft Dataverse 資料庫的結構是以 Common Data Model 中的定義和結構描述為基礎。 使用 Common Data Model 做為 Microsoft Dataverse 資料庫基礎的主要優點是，其可簡化使用 Common Data Model 架構的解決方案整合。 解決方案的標準數據表相同。 您可以利用廠商使用 Common Data Model 所建置之解決方案的豐富生態系統。 最棒的是，Microsoft Dataverse 資料庫可以擴充的距離幾乎沒有限制。
描述資料表、資料行及關聯性
資料表是一種邏輯結構，包含代表一組資料的資料列和資料行。 在螢幕快照中，您會看到標準帳戶數據表，以及可作為其一部分管理的各種元素。
資料表類型
三種類型的資料表：
標準：Dataverse 環境中會附帶數個標準資料表，又稱為現成資料表。 帳戶 (Account)、業務單位 (Business Unit)、連絡人 (Contact)、工作 (Task) 和使用者 (User) 資料表為 Dataverse 中標準資料表的範例。 大部分隨附於 Dataverse 中的標準資料表都可以進行自訂。
Managed - 無法自定義且已匯入環境的數據表作為受控解決方案的一部分。
自訂：自訂資料表可以是從未受控解決方案中匯入的未受控資料表，或在 Dataverse 環境中直接建立的新資料表。
資料行
數據行會將個別的資訊片段儲存在數據表中的數據列內。 您可以將其視為 Excel 的資料行。 資料行有資料類型，亦即，您可以將特定類型的資料儲存在符合該資料類型的資料行中。 例如，如果您有需要日期的解決方案，例如擷取事件的日期或發生什麼事，則您會將日期儲存在類型為 Date 的數據行中。 同樣地，如果您想要儲存數值，則可將數值儲存在具有數值類型的資料行中。
資料表的資料行數目可由幾個到幾百個，或更多。 Microsoft Dataverse 中的每個資料庫都是以一組標準數據表開頭，而每個標準數據表都有一組標準的數據行。
認識關聯性
若要針對您建置的大部分解決方案建立有效率且可調整的解決方案，您必須將數據分割成不同的容器， (數據表) 。 嘗試將所有專案儲存在單一容器中，可能是效率不佳且難以理解。
下列範例會協助說明這個概念。
假設您需要建立管理銷售訂單的系統。 您需要產品清單以及手邊的庫存、專案的成本，以及銷售價格。 您也需要有客戶地址和信用評等的主要清單。 最後，您必須管理銷售發票，以及儲存發票數據。 發票應該包含日期、發票號碼、銷售人員、客戶資訊，包括位址和信用評等，以及發票上每個專案的明細專案。 商品明細應包含所銷售產品的參考，而且能夠提供每項產品的正確成本和價格，並根據商品明細的售出數量減少庫存數量。
建立單一數據表以支援上述範例中的功能會效率不佳。 建立下列四份資料表能更有效解決此商務案例：
客戶
產品
發票
商品明細
為每個這些專案建立數據表，並將其彼此建立關聯，可讓您建置可調整的有效解決方案，同時維持高效能。 將資料分割成多份資料表也表示您不必儲存重複的資料，也不需要支援有大量空白資料的大型資料列。 此外，將資料分割成不同的資料表，報告也會更容易。
彼此相關聯的資料表具有關聯式連接。 資料表之間的關聯性有多種形式，但最常見的兩種是一對多和多對多，這兩種形式 Microsoft Dataverse 都支援。 若要深入瞭解不同的關聯性類型，請參閱： 數據表關聯性。
Microsoft Dataverse 中的商業規則
許多組織都有會影響其使用數據方式的商業規則。 例如，使用 Dataverse 來儲存客戶資訊的組織可能會想要根據客戶類型，建立欄位，例如 ，以及所需的標識符字段。 在 Microsoft Dataverse 中，您會使用商務規則來建置此邏輯。 商務規則可讓您在資料層套用及維護商務邏輯，而不是在應用程式層。 基本上，當您在 Microsoft Dataverse 中建立商務規則時，不論使用者與數據互動的位置為何，這些規則都會生效。
例如，您可以在畫布和模型導向應用程式中使用商務規則，以設定或清除資料表中一或多個資料行的值， 這些規則也可以用來驗證儲存的資料或顯示錯誤訊息。 模型驅動應用程式可以使用商務規則來顯示或隱藏數據行、啟用或停用數據行，以及根據商業智慧建立建議。
無論使用何種表單輸入資料，商務規則都能讓您強勢地強制執行規則、設定值或驗證資料。 此外，商務規則也有助於提高資料的精確度、簡化應用程式開發，以及簡化呈現給終端使用者的表單。
以下範例雖簡單，卻能展現商務規則的強大功能。 如果信用額度設定為大於 $1,000,000，商務規則會設定為將 [信用限制 VP 核准者] 欄位變更為必要字段。 如果點數限制小於 $1,000,000 ，則欄位為選擇性。
將此商務規則套用至資料層級而非應用程式層級，您可以更有效地控制資料。 這可以確保您的商務邏輯無論是直接從 Power Apps、Power Automate，甚至是透過 API 存取，都一定會被遵循。 規則是繫結至資料，而非應用程式。
若要深入瞭解如何在 Dataverse 中使用商務規則，請參閱： 建立數據表的商務規則。
使用資料流程
數據流是自助、雲端式、數據準備技術。 數據流可用來將數據內嵌、轉換和載入 Microsoft Dataverse 環境、Power BI 工作區或組織的 Azure Data Lake Storage 帳戶。 數據流是使用 Power Query 撰寫，這是許多 Microsoft 產品中已精選的統一數據連線和準備體驗，包括 Excel 和 Power BI。 客戶可以依需求觸發數據流，或依排程自動執行，數據一律會保持最新狀態。
因為數據流會將產生的實體儲存在雲端式記憶體中，所以其他服務可以與數據流所產生的數據互動。
例如，Power BI、Power Apps、Power Automate、Power Virtual Agents 和 Dynamics 365 應用程式可以藉由連接到 Dataverse、Power Platform 數據流連接器，或直接透過 Lake 取得數據流所產生的數據，視數據流建立時間所設定的目的地而定。
下列清單醒目提示使用資料流的一些優點：
數據流會將數據轉換層與Power BI解決方案中的模型和視覺效果層分離。
數據轉換程式代碼可以位於中央位置、數據流，而不是分散在多個成品之間。
數據流建立者只需要 Power Query 技能。 在具有多個建立者的環境中，數據流建立者可以是小組的一部分，共同建置整個 BI 解決方案或作業應用程式。
數據流與產品無關。 它不是Power BI的元件，因為您可以在其他工具和服務中取得其數據。
數據流會利用 Power Query、功能強大的圖形化自助式數據轉換體驗。
數據流會在雲端中完全執行。 不需要額外的基礎結構。
您有多個選項可用來開始使用數據流，並使用 Power Apps、Power BI 和 Customer Insights 的授權。
雖然數據流能夠進行進階轉換，但專為自助案例而設計，不需要IT或開發人員背景。