Prozkoumání dat ve zrcadlené databázi pomocí Microsoft Fabric
Přečtěte si další informace o všech metodách dotazování na data v zrcadlené databázi v Rámci Microsoft Fabric.
Použití koncového bodu analýzy SQL
Microsoft Fabric poskytuje obslužnou vrstvu T-SQL jen pro čtení pro replikované rozdílové tabulky. Toto prostředí založené na SQL se nazývá koncový bod analýzy SQL. Data v rozdílových tabulkách můžete analyzovat pomocí editoru dotazů vizuálu kódu nebo jazyka T-SQL k vytváření zobrazení, funkcí, uložených procedur a použití zabezpečení SQL.
Pokud chcete získat přístup ke koncovému bodu analýzy SQL, vyberte odpovídající položku v zobrazení pracovního prostoru nebo v Průzkumníku zrcadlených databází přepněte do režimu koncového bodu analýzy SQL. Další informace najdete v tématu Co je koncový bod analýzy SQL pro lakehouse?
Použití zobrazení dat k zobrazení náhledu dat
Náhled dat je jedním ze tří režimů přepínače spolu s editorem dotazů a zobrazením modelu v rámci koncového bodu analýzy SQL, které poskytuje snadné rozhraní pro zobrazení dat v tabulkách nebo zobrazeních pro zobrazení náhledu ukázkových dat (prvních 1 000 řádků).
Další informace najdete v tématu Zobrazení dat v náhledu dat v Microsoft Fabric.
Analýza dat pomocí vizuálních dotazů
Visual Editor Power Query je funkce v Microsoft Fabric, která poskytuje prostředí bez kódu pro vytváření dotazů T-SQL na data v zrcadlené položce databáze. Tabulky můžete přetáhnout na plátno, vizuálně navrhovat dotazy a používat zobrazení diagramu Power Query.
Další informace najdete v tématu Dotaz pomocí editoru vizuálních dotazů.
Použití dotazů SQL k analýze dat
SQL Editor Power Query je funkce v Microsoft Fabric, která poskytuje editor dotazů pro vytváření dotazů T-SQL na data v položce zrcadlené databáze. Editor dotazů SQL poskytuje podporu technologie IntelliSense, dokončování kódu, zvýrazňování syntaxe, analýzy na straně klienta a ověřování.
Další informace najdete v tématu Dotazování pomocí editoru dotazů SQL.
Použití poznámkových bloků k prozkoumání dat pomocí zástupce Lakehouse
Poznámkové bloky jsou výkonnou položkou kódu pro vývoj úloh Apache Sparku a experimentů strojového učení na vašich datech. Poznámkové bloky v Fabric Lakehouse můžete použít k prozkoumání zrcadlených tabulek. K zrcadlené databázi můžete přistupovat z Lakehouse pomocí dotazů Sparku v poznámkových blocích. Nejdřív musíte vytvořit zástupce ze zrcadlených tabulek do Lakehouse a pak vytvořit poznámkové bloky s dotazy Sparku ve vašem Lakehouse.
Podrobný průvodce najdete v tématu Prozkoumání dat v zrcadlené databázi pomocí poznámkových bloků.
Další informace najdete v tématu Vytvoření zástupců v jezeře a v tématu Prozkoumání dat v objektu lakehouse pomocí poznámkového bloku.
Přímý přístup k rozdílových souborům
K datům zrcadlené tabulky databáze můžete přistupovat v souborech formátu Delta. Připojte se k OneLake přímo prostřednictvím Průzkumníka souborů OneLake nebo Průzkumník služby Azure Storage.
Podrobný průvodce najdete v tématu Prozkoumání dat v zrcadlené databázi přímo ve OneLake.
Modelování dat a přidání sémantiky firmy
Datové sady Power BI jsou v Microsoft Fabric sémantickým modelem s metrikami, logický popis analytické domény s obchodní terminologií a reprezentací, která umožňuje hlubší analýzu. Tento sémantický model je obvykle hvězdicové schéma s fakty, které představují doménu. Dimenze umožňují analyzovat doménu a procházet k podrobnostem, filtrovat a vypočítat různé analýzy. Sémantický model se automaticky vytvoří datová sada s zděděnou obchodní logikou z nadřazené zrcadlené databáze. Vaše prostředí pro analýzu podřízených dat pro business intelligence a analýzu začíná položkou v Microsoft Fabric, která je spravovaná, optimalizovaná a synchronizovaná bez zásahu uživatele.
Výchozí datová sada Power BI dědí všechny relace mezi entitami definovanými v zobrazení modelu a odvodí je jako relace datových sad Power BI, když jsou pro BI povolené objekty (sestavy Power BI). Dědění obchodní logiky zrcadlené databáze umožňuje vývojáři skladu nebo analytikovi BI zkrátit dobu na vytvoření užitečné sémantické vrstvy modelu a metrik pro analytické sestavy business intelligence (BI) v Power BI, Excelu nebo externích nástrojích, jako je Tableau, které čtou formát XMLA. Další informace najdete v tématu Modelování dat ve výchozí datové sadě Power BI.
Dobře definovaný datový model je instrumentální při řízení úloh analýzy a generování sestav. V koncovém bodu analýzy SQL v Microsoft Fabric můžete datový model snadno sestavit a změnit pomocí několika jednoduchých kroků v našem vizuálním editoru. Modelování zrcadlené položky databáze je možné nastavením omezení primárního a cizího klíče a nastavením sloupců identit v zobrazení modelu na stránce koncového bodu analýzy SQL na portálu Fabric. Po procházení zobrazení modelu to můžete udělat v diagramu vztahů entit vizuálu. Diagram umožňuje přetáhnout tabulky, abyste odvodily, jak se objekty vzájemně vzájemně souvisejí. Čáry vizuálně spojující entity odvozují typ fyzických relací, které existují.
Vytvoření sestavy
Vytvořte sestavu přímo ze sémantického modelu (výchozí) třemi různými způsoby:
- Editor koncových bodů SQL Analytics na pásu karet
- Podokno dat na navigačním panelu
- Sémantický model (výchozí) v pracovním prostoru
Další informace najdete v tématu Vytváření sestav v služba Power BI v Microsoft Fabric a Power BI Desktopu.