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チュートリアル: Azure Cosmos DB 用に Microsoft Fabric ミラー化データベースを構成する (プレビュー)

  • [アーティクル]

このチュートリアルでは、既存の Azure Cosmos DB for NoSQL アカウントから Fabric ミラー化データベースを構成します。

ミラーリングは、Azure Cosmos DB データを Fabric OneLake にほぼリアルタイムで段階的にレプリケートし、トランザクション ワークロードのパフォーマンスに影響を与えたり、要求ユニット (RU) を消費したりはしません。 DirectLake モードを使用して、OneLake 内のデータを直接対象にした Power BI レポートを作成できます。 SQL または Spark でアドホック クエリを実行し、ノートブックを使用してデータ モデルを構築し、Fabric 内の組み込みの Copilot と高度な AI 機能を活用してデータを分析できます。

重要

Azure Cosmos DB のサポートは現在プレビュー段階です。 プレビュー期間中は、運用環境のワークロードはサポートされていません。 現在、Azure Cosmos DB for NoSQL アカウントのみでサポートされています。

前提条件

ヒント

パブリック プレビュー期間中は、バックアップから迅速に復旧できる既存の Azure Cosmos DB データのテスト コピーまたは開発コピーを使用することをお勧めします。

Azure Cosmos DB アカウントの構成

まず、ソースとなる Azure Cosmos DB アカウントが Fabric ミラーリングで使用するように正しく構成されていることを確認します。

  1. Azure portal で Azure Cosmos DB アカウントに移動します。

  2. 継続的バックアップが有効になっていることを確認します。 継続的バックアップが有効になっていない場合は、既存の Azure Cosmos DB アカウントを継続的バックアップに移行する手順に従って有効にします。 一部のシナリオでは、この機能が利用できない場合があります。 詳細については、「 データベースとアカウントの制限事項」を参照してください。

  3. ネットワーク オプションが、すべてのネットワークのパブリック ネットワーク アクセスに設定されていることを確認します。 そうでない場合は、「Azure Cosmos DB アカウントへのネットワーク アクセスの構成」に記載されたガイドに従ってください。

ミラー データベースを作成する

次に、レプリケートされたデータのターゲットとなるミラー データベースを作成します。 詳細については、「ミラーリングに対する期待事項」を参照してください。

  1. Fabric ポータルの [ホーム] ページに移動します。

  2. 既存のワークスペースを開くか、新規ワークスペースを作成します。

  3. ナビゲーション メニューで [作成] を選択します。

  4. [作成] を選択し、[データ ウェアハウス] セクションを見つけたら、[ミラーリングされた Azure Cosmos DB (プレビュー)] を選択します。

  5. ミラー データベースの名前を指定し、[作成] を選択します。

ソース データベースに接続する

次に、ソース データベースをミラー データベースに接続します。

  1. [新しい接続] セクションで、Azure Cosmos DB for NoSQL を選択します。

  2. 次のアイテムを含む、Azure Cosmos DB for NoSQL アカウントの資格情報を指定します。

    Value
    Azure Cosmos DB エンドポイント ソース アカウントの URL エンドポイント。
    接続名 接続には、固有の名前を入力してください。
    認証の種類 [アカウント キー] を選択 します。
    アカウント キー ソース アカウントの読み取り/書き込みキー。

    Azure Cosmos DB for NoSQL アカウントの資格情報を含む新しい接続ダイアログのスクリーンショット。

  3. [接続] を選択します。 次に、ミラーリングするデータベースを選択します。

    Note

    データベース内のすべてのコンテナーがミラーリングされます。

ミラーリング プロセスの開始

  1. [ミラー データベース] を選択 します。 ミラーリングが今、開始されます。

  2. 2 から 5 分待ちます。 次に、[レプリケーションの監視] を選択して、レプリケーション操作の状態を確認します。

  3. 数分後に、状態が [実行中] に変わります。これは、コンテナーの同期が進行中であることを示します。

    ヒント

    コンテナーとそれに対応するレプリケーションの状態が見つからない場合は、数秒待ってからウィンドウを更新します。 まれに、一時的なエラー メッセージが表示されることがあります。 それらは無視して、更新を続けても問題ありません。

  4. ミラーリングコンテナーの初期コピーが完了すると、[最終更新] 列に日付が表示されます。 データが正常にレプリケートされた場合、[合計行数] 列にはレプリケートされたアイテムの数が表示されます。

ファブリック ミラーリングの監視

これでデータが稼働し、Fabric 全体でさまざまな分析シナリオが利用できるようになりました。

  1. Fabric ミラーリングが構成されると、[レプリケーションの状態] ウィンドウに自動的に移動します。

  2. ここでは、レプリケーションの現在の状態を監視します。 レプリケーションの状態に関する情報と詳細については、「Fabric ミラー レプリケーションの監視」を参照してください。

Fabric からソース データベースをクエリする

Fabric ポータルを使用して、Azure Cosmos DB アカウントに既に存在するデータを調べ、ソース Cosmos DB データベースに対してクエリを実行します。

  1. Fabric ポータルで [ミラーリングされたデータベース] に移動します。

  2. [表示]、[ソース データベース] の順に選択します。 この操作により、ソース データベースの読み取り専用ビューで Azure Cosmos DB データ エクスプローラーが開きます。

    Azure Cosmos DB アカウントの NoSQL データの読み取り専用ビューが表示された、データ エクスプローラーのスクリーンショット。

  3. コンテナーを選択し、コンテキスト メニューを開き、[新しい SQL クエリ] を選択 します。

  4. 任意のクエリを実行します。 たとえば、コンテナー内のアイテムの数をカウントするには、SELECT COUNT(1) FROM container を使用します。

    Note

    ソース データベースのすべての読み取りは Azure にルーティングされ、アカウントに割り当てられた要求ユニット (RU) が使用されます。

ターゲット ミラー データベースを分析する

次に、T-SQL を使用して、Fabric OneLake に格納されている NoSQL データに対してクエリを実行します。

  1. Fabric ポータルで [ミラーリングされたデータベース] に移動します。

  2. ミラー化された Azure Cosmos DB から SQL 分析エンドポイントに切り替えます。

    Fabric ポータルでアイテムを切り替えるセレクターのスクリーンショット。

  3. ソース データベース内の各コンテナーは、SQL 分析エンドポイントでウェアハウス テーブルとして表されます。

  4. 任意のテーブルを選択し、コンテキスト メニューを開き、[新しい SQL クエリ] を選択して、最後に [上位 100 を選択] を選択します。

  5. クエリが実行され、選択したテーブル内の 100 個のレコードが返されます。

  6. 同じテーブルのコンテキスト メニューを開き、[新しい SQL クエリ] を選択 します。 SUM、COUNT、MIN、MAX などの集計を使用するクエリの例を記述します。 ウェアハウス内の複数のテーブルを結合して、複数のコンテナー間でクエリを実行します。

    Note

    たとえば、このクエリは複数のコンテナーで実行されます。

    SELECT
    d.[product_category_name],
    t.[order_status],
    c.[customer_country],
    s.[seller_state],
    p.[payment_type],
    sum(o.[price]) as price,
    sum(o.[freight_value]) freight_value 
FROM
    [dbo].[products] p 
INNER JOIN
    [dbo].[OrdersDB_order_payments] p 
        on o.[order_id] = p.[order_id] 
INNER JOIN
    [dbo].[OrdersDB_order_status] t 
        ON o.[order_id] = t.[order_id] 
INNER JOIN
    [dbo].[OrdersDB_customers] c 
        on t.[customer_id] = c.[customer_id] 
INNER JOIN
    [dbo].[OrdersDB_productdirectory] d 
        ON o.product_id = d.product_id 
INNER JOIN
    [dbo].[OrdersDB_sellers] s 
        on o.seller_id = s.seller_id 
GROUP BY
    d.[product_category_name],
    t.[order_status],
    c.[customer_country],
    s.[seller_state],
    p.[payment_type]

    この例では、テーブルと列の名前を想定しています。 SQL クエリを記述するときは、独自のテーブルと列を使用します。

  7. クエリを選択し、[名前を付けて保存] ビューを選択します。 ビューに一意の名前を付けます。 このビューには、Fabric ポータルからいつでもアクセスできます。

  8. Fabric ポータルでミラー データベースに戻ります。

  9. [新しいビジュアル クエリ] を選択 します。 クエリ エディターを使用すると、複雑なクエリを作成できます。

    Fabric でのクエリ エディターのスクリーンショット (テキスト ベースのクエリおよびビジュアル クエリ)。

SQL クエリまたはビューを基にした BI レポートの作成

  1. クエリまたはビューを選択した後、[このデータを探索する (プレビュー)] を選択します。 このアクションでは、OneLake ミラー データ上の Direct Lake を使用して、Power BI のクエリを直接探索します。
  2. 必要に応じてグラフを編集し、レポートを保存します。

ヒント

必要に応じて、Copilot またはその他の拡張機能を使用して、それ以上のデータ移動を行わずにダッシュボードやレポートを作成することもできます。

その他の例

Fabric でミラーリングされた Azure Cosmos DB データにアクセスしてクエリを実行する方法について説明します。

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