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Esplorare i dati nel database con mirroring usando Microsoft Fabric

Altre informazioni su tutti i metodi per eseguire query sui dati nel database con mirroring all'interno di Microsoft Fabric.

Usare l’endpoint di Analisi SQL

Microsoft Fabric offre un livello di gestione T-SQL di sola lettura per le tabelle delta replicate. Questa esperienza basata su SQL è denominata endpoint di Analisi SQL. È possibile analizzare i dati contenuti in tabelle delta usando un editor di query visivo senza codice o T-SQL per creare visualizzazioni, funzioni, stored procedure e applicare la sicurezza SQL.

Per accedere all'endpoint di analisi SQL, selezionare l’elemento corrispondente nella visualizzazione dell'area di lavoro o passare alla modalità endpoint analisi SQL nello strumento Esplora del database con mirroring. Per altre informazioni, vedere Che cos'è l'endpoint di analisi SQL per un lakehouse?

Usare la visualizzazione dati per visualizzare in anteprima i dati

L'anteprima dei dati è una delle tre modalità switcher insieme all'editor di query e alla visualizzazione modello all'interno dell’endpoint di Analisi SQL che offre un'interfaccia semplice per visualizzare i dati all'interno delle tabelle o delle visualizzazioni per visualizzare in anteprima i dati di esempio (prime 1000 righe).

Per altre informazioni, vedere Visualizzare i dati nell'anteprima dei dati in Microsoft Fabric.

Usare query visive per analizzare i dati

L’Editor di query visivo è una funzionalità di Microsoft Fabric che offre un'esperienza senza codice per creare query T-SQL sui dati nell'elemento del database con mirroring. È possibile trascinare e rilasciare tabelle nell'area di lavoro, progettare query visivamente e usare la visualizzazione a diagramma di Power Query.

Per altre informazioni, vedere Eseguire query usando l'editor di query visivo.

Usare query SQL per analizzare i dati

L’Editor di query SQL è una funzionalità di Microsoft Fabric che offre un editor di query per creare query T-SQL sui dati nell'elemento del database con mirroring. L'editor di query SQL fornisce supporto per IntelliSense, completamento del codice, evidenziazione della sintassi, analisi lato client e convalida.

Per ulteriori informazioni, vedere Eseguire query con l’editor di query SQL.

Usare i notebook per esplorare i dati con un collegamento Lakehouse

I Notebook sono un potente elemento di codice che consente di sviluppare processi Apache Spark ed esperimenti di Machine Learning sui dati. È possibile usare i Notebook in Fabric Lakehouse per esplorare le tabelle con mirroring. È possibile accedere al database con mirroring dal Lakehouse con query Spark nei notebook. È prima necessario creare un collegamento dalle tabelle con mirroring in Lakehouse e quindi creare Notebook con query Spark in Lakehouse.

Per una guida dettagliata, vedere Esplorare i dati nel database con mirroring con notebook.

Per altre informazioni, vedere Creare collegamenti in lakehouse e vedere Esplorare i dati in lakehouse con un notebook.

Accedere direttamente ai file differenziali

È possibile accedere ai dati delle tabelle dei database con mirroring nei file di formato Delta. Connettersi direttamente a OneLake tramite Esplora file di OneLake o Azure Storage Explorer.

Per una guida dettagliata, vedere Esplorare i dati nel database con mirroring direttamente in OneLake.

Modellare i dati e aggiungere semantica aziendale

In Microsoft Fabric, i set di dati di Power BI sono un modello semantico con metriche; una descrizione logica di un dominio analitico, con terminologia e rappresentazione business friendly, per consentire un'analisi più approfondita. Questo modello semantico è in genere uno schema star con fatti che rappresentano un dominio. Le dimensioni consentono di analizzare il dominio per eseguire il drill-down, filtrare e calcolare analisi diverse. Con il modello semantico, il set di dati viene creato automaticamente, con la logica di business ereditata dal database con mirroring padre. L'esperienza di analisi downstream per business intelligence e analisi inizia con un elemento in Microsoft Fabric gestito, ottimizzato e sincronizzato senza alcun intervento dell'utente.

Il set di dati di Power BI predefinito eredita tutte le relazioni tra le entità definite nella visualizzazione modello e le deduce come relazioni tra set di dati di Power BI, quando gli oggetti sono abilitati per BI (report di Power BI). L'ereditarietà della logica di business del database con mirroring consente a uno sviluppatore di warehouse o a un analista BI di ridurre il tempo necessario per creare un modello semantico utile e un livello di metriche per i report di business intelligence analitici (BI) in Power BI, Excel o strumenti esterni come Tableau, che leggono il formato XMLA. Per altre informazioni, vedere Modellazione dei dati nel set di dati di Power BI predefinito.

Un modello di dati ben definito è fondamentale per guidare i carichi di lavoro di analisi e creazione di report. In un endpoint di Analisi SQL di Microsoft Fabric è possibile compilare e modificare facilmente il modello di dati con pochi semplici passaggi nell'editor visivo. La modellazione dell'elemento del database con mirroring può avvenire impostando vincoli di chiave primaria ed esterna e impostando colonne Identity nella visualizzazione modello all'interno della pagina endpoint di analisi SQL del portale Fabric. Dopo aver esplorato la visualizzazione modello, è possibile eseguire questa operazione in un diagramma entità-relazione visivo. Il diagramma consente di trascinare e rilasciare tabelle per dedurre il modo in cui gli oggetti sono correlati l'uno all'altro. Le righe che connettono visivamente le entità deducono il tipo di relazioni fisiche esistenti.

Creare un report

Creare un report direttamente dal modello semantico (impostazione predefinita) in tre modi diversi:

  • Editor endpoint di analisi SQL nella barra multifunzione
  • Riquadro dati nella barra di spostamento
  • Modello semantico (impostazione predefinita) nell'area di lavoro

Per altre informazioni, vedere Creare report nella servizio Power BI in Microsoft Fabric e Power BI Desktop.