Utiliser le point de terminaison d’analytique SQL pour interroger des données

S’applique à :✅Base de données SQL dans Microsoft Fabric

Les données que vous créez dans votre base de données SQL dans Fabric sont automatiquement mises en miroir vers Microsoft Fabric OneLake au format Delta, à intervalles courts. Ces données en miroir sont utiles pour de nombreuses applications, notamment en tant que source de données de rapport pour soulager la pression de calcul sur votre base de données opérationnelle.

Prérequis

• Effectuez toutes les étapes précédentes de ce tutoriel.

Accéder au point de terminaison d’analytique SQL de votre base de données SQL dans Fabric

Vous pouvez accéder à ces données mises en miroir en sélectionnant le point de terminaison d’analytique SQL dans la vue de l'espace de travail.

Vous pouvez également accéder au point de terminaison d’analytique SQL dans la vue de base de données.

Lorsque vous ouvrez le point de terminaison d’analytique SQL de la base de données SQL, vous êtes amené à une vue similaire à la base de données SQL en mode Fabric.

Interroger des données avec le point de terminaison d’analytique SQL

Vous pouvez interroger l’une des données mises en miroir dans le point de terminaison d’analytique SQL à l’aide d’instructions Transact-SQL standard compatibles avec un entrepôt Fabric. Vous ne pouvez pas ajouter d’objets porteurs de données à ces données, mais vous pouvez ajouter des vues aux données à des fins de création de rapports et d’analyse. L’utilisation du point de terminaison d’analytique SQL en lecture seule permet de soulager la pression de calcul de votre base de données opérationnelle et de faire évoluer le système à des fins de reporting et d'analyse.

Dans cette étape, créez une vue sur les données mises en miroir, puis créez un rapport pour afficher les résultats.

1. Vérifiez que vous êtes dans le point de terminaison d’analytique SQL, puis ouvrez une nouvelle fenêtre de requête à l’aide de la barre d’icônes qui représente un papier contenant les lettres SQL et collez le code Transact-SQL suivant, puis sélectionnez Exécuter pour l’exécuter. Cette requête T-SQL crée trois vues SQL, nommées SupplyChain.vProductsBySupplier, SupplyChain.vSalesByDate et SupplyChain.vTotalProductsByVendorLocation.

   CREATE VIEW SupplyChain.vProductsBySupplier AS
   -- View for total products by each supplier
   SELECT sod.ProductID
   , sup.CompanyName
   , SUM(sod.OrderQty) AS TotalOrderQty
   FROM SalesLT.SalesOrderHeader AS soh
   INNER JOIN SalesLT.SalesOrderDetail AS sod 
       ON soh.SalesOrderID = sod.SalesOrderID
       INNER JOIN SupplyChain.Warehouse AS sc 
           ON sod.ProductID = sc.ProductID
           INNER JOIN dbo.Suppliers AS sup 
               ON sc.SupplierID = sup.SupplierID
   GROUP BY sup.CompanyName, sod.ProductID;
   GO
   CREATE VIEW SupplyChain.vSalesByDate AS
   -- Product Sales by date and month
   SELECT YEAR(OrderDate) AS SalesYear
   , MONTH(OrderDate) AS SalesMonth
   , ProductID
   , SUM(OrderQty) AS TotalQuantity
   FROM SalesLT.SalesOrderDetail AS SOD
   INNER JOIN SalesLT.SalesOrderHeader AS SOH 
       ON SOD.SalesOrderID = SOH.SalesOrderID
   GROUP BY YEAR(OrderDate), MONTH(OrderDate), ProductID;
   GO
   CREATE VIEW SupplyChain.vTotalProductsByVendorLocation AS
   -- View for total products by each supplier by location
   SELECT wh.SupplierLocationID AS 'Location'
   , vpbs.CompanyName AS 'Supplier'
   , SUM(vpbs.TotalOrderQty) AS 'TotalQuantityPurchased'
   FROM SupplyChain.vProductsBySupplier AS vpbs
   INNER JOIN SupplyChain.Warehouse AS wh
       ON vpbs.ProductID = wh.ProductID
   GROUP BY wh.SupplierLocationID, vpbs.CompanyName;
   GO   
   

Vous pouvez désormais utiliser ces vues dans l’analytique et la création de rapports. Vous allez créer un rapport à l’aide de ces vues plus loin dans ce didacticiel.

Pour en savoir plus sur la mise en miroir automatique de la base de données SQL dans OneLake, consultez Mise en miroir des bases de données SQL Fabric dans Microsoft Fabric (aperçu).

Étape suivante

Créer et partager des visualisations