Microsoft Fabric-Entscheidungsleitfaden: Wählen Sie zwischen Warehouse und Lakehouse
Microsoft Fabric bietet zwei unternehmensweite, offene Standardformatarbeitslasten für die Datenspeicherung: Warehouse und Lakehouse. In diesem Artikel werden die beiden Plattformen und die Entscheidungspunkte für die einzelnen Plattformen verglichen.
Kriterium
Keine Code- oder Pro-Code-Lösungen: Wie möchten Sie entwickeln?
- Spark
- Lakehouse verwenden
- T-SQL
- Warehouse verwenden
Warehousing-Bedarf: Benötigen Sie Transaktionen mit mehreren Tabellen?
- Ja.
- Warehouse verwenden
- Nein
- Lakehouse verwenden
Datenkomplexität: Welche Art von Daten analysieren Sie?
- Nicht bekannt
- Lakehouse verwenden
- Unstrukturierte und strukturierte Daten
- Lakehouse verwenden
- Nur strukturierte Daten
- Warehouse verwenden
Auswählen eines Kandidatendiensts
Führen Sie eine ausführlichere Auswertung des Diensts durch, um zu ermitteln, ob er Ihren Anforderungen entspricht.
Das Warehouse-Element in Fabric Data Warehouse ist ein Data Warehouse mit offenem Standardformat
- Keine manuelle Anpassung mit minimaler Einrichtung und Bereitstellung, keine Konfiguration von Compute oder Storage erforderlich.
- Einfache und intuitive Warehouse-Erfahrungen für Anfänger und erfahrene Datenprofis (no/pro code).
- Lake-zentrierte Warehouses speichern Daten in OneLake im offenen Delta-Format mit einfacher Datenwiederherstellung und -verwaltung.
- Vollständig in alle Fabric-Workloads integriert.
- Das Laden und Transformieren von Daten im großen Maßstab mit vollständigen Transaktionsgarantien mit mehreren Tabellen, die vom SQL-Modul bereitgestellt werden.
- Virtuelle Warehouses mit datenbankübergreifender Abfrage und einer vollständig integrierten semantischen Ebene.
- Unternehmensfähige Plattform mit End-to-End-Leistung und Nutzungssichtbarkeit mit integrierter Governance und Sicherheit.
- Flexibilität beim Erstellen von Data Warehouse- oder Datengittern basierend auf organisatorischen Anforderungen und Auswahl von No-Code, Low-Code oder T-SQL für Transformationen.
Das Lakehouse-Element in Fabric Datentechnik ist eine Datenarchitekturplattform zum Speichern, Verwalten und Analysieren strukturierter und unstrukturierter Daten an einem einzelnen Speicherort.
- Speichern, verwalten und analysieren Sie strukturierte und unstrukturierte Daten an einem zentralen Ort, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen schneller und effizient zu treffen.
- Flexible und skalierbare Lösung, mit der Organisationen große Datenmengen aller Typen und Größen verarbeiten können.
- Einfaches Aufnehmen von Daten aus vielen verschiedenen Quellen, die in ein einheitliches Delta-Format konvertiert werden
- Automatische Tabellenermittlung und -registrierung für eine vollständig verwaltete Datei-zu-Tabelle-Umgebung für Datentechniker und Data Scientists.
- Automatischer SQL-Analyseendpunkt und Standarddatensatz, der die T-SQL-Abfrage von Delta-Tabellen im See ermöglicht
Beide sind in Power BI Premium- oder Fabric-Kapazitäten enthalten.
Vergleichen verschiedener Warehouse-Funktionen
Diese Tabelle vergleicht das Warehouse mit dem SQL-Analyse-Endpunkt des Lakehouse.
Microsoft Fabric-Angebot
Lagerort
SQL-Analyseendpunkt des Lakehouse
Primäre Funktionen
ACID-konform, vollständiges Data Warehousing mit Transaktionsunterstützung in T-SQL
Schreibgeschützter, vom System generierter SQL-Analyseendpunkt für ein Lakehouse für T-SQL-Abfragen und -Bereitstellungen. Unterstützt Analysen für die Lakehouse-Deltatabellen und die Delta Lake-Ordner, auf die über Verknüpfungen verwiesen wird.
Entwicklerprofil
SQL-Entwickler*innen oder Citizen Developers
Technische Fachkräfte für Daten oder SQL-Entwickler*innen
Laden von Daten
SQL, Pipelines, Dataflows
Spark, Pipelines, Dataflows, Verknüpfungen
Unterstützung für Deltatabellen
Lese- und Schreibvorgänge im Zusammenhang mit Deltatabellen
Lesen von Deltatabellen
Speicherebene
Offenes Datenformat – Delta
Offenes Datenformat – Delta
Empfohlener Anwendungsfall
- Data Warehousing für den Unternehmenseinsatz
- Data Warehousing für Abteilungen, Geschäftseinheiten oder die Self-Service-Verwendung
- Strukturierte Datenanalyse in T-SQL mit Tabellen, Ansichten, Prozeduren und Funktionen sowie Advanced SQL-Unterstützung für BI
- Untersuchen und Abfragen von Deltatabellen aus dem Lakehouse
- Stagingdaten und Archivierungszone für die Analyse
- Medaillon-Lakehouse-Architektur mit Zonen für Analysen auf Bronze-, Silber- und Goldebene
- Kopplung mit Warehouse für Analyseanwendungsfälle auf Unternehmensebene
Entwicklungsumgebung
- Warehouse-Editor mit vollständiger Unterstützung für die Erfassung, Modellierung, Entwicklung und Abfrage von T-SQL-Daten über die Benutzeroberfläche für die Datenerfassung, -modellierung und -abfrage
- Lese-/Schreibunterstützung für Tools von Erst- und Drittanbietern
- Lakehouse-SQL-Analyseendpunkt mit eingeschränkter T-SQL-Unterstützung für Ansichten, Tabellenwertfunktionen und SQL-Abfragen
- Benutzeroberfläche für Modellierungen und Abfragen
- Eingeschränkte T-SQL-Unterstützung für Tools von Erst- und Drittanbietern
T-SQL-Funktionen
Vollständige DQL-, DML- und DDL-T-SQL-Unterstützung, vollständige Transaktionsunterstützung
Vollständige DQL-, keine DML- und eingeschränkte DDL-T-SQL-Unterstützung (z. B. SQL-Ansichten und -TVFs)