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Microsoft Fabric의 데이터 웨어하우스에 대한 새로운 기능 및 계획된 기능

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Important

릴리스 계획은 아직 릴리스되었거나 릴리스되지 않았을 수 있는 기능을 설명합니다. 배달 타임라인 및 예상 기능이 변경되거나 배송되지 않을 수 있습니다. 자세한 내용은 Microsoft 정책을 참조하세요.

Microsoft Fabric의 데이터 웨어하우스는 다중 테이블 트랜잭션을 지원하고 기본적으로 개방형 데이터 형식을 수용하는 최초의 데이터 웨어하우스입니다. 웨어하우스는 강력한 SQL Server 쿼리 최적화 프로그램 및 구성 및 관리가 필요하지 않은 엔터프라이즈급 분산 쿼리 처리 엔진을 기반으로 합니다. Microsoft Fabric의 데이터 웨어하우스는 데이터 수집을 위한 Data Factory, 분석 및 보고를 위한 Power BI, 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 Synapse Spark와 원활하게 통합됩니다. 데이터 레이크 및 웨어하우스를 수렴하여 조직의 분석 투자를 간소화합니다.

데이터 웨어하우징 워크로드는 개방형 데이터 형식을 통해 SQL 엔진의 풍부한 기능을 활용하므로 고객은 분석 및 보고에 집중할 수 있습니다. 또한 데이터 레이크 스토리지 가상화 서비스인 OneLake에서 데이터에 액세스할 수 있습니다.

자세히 알아보려면 설명서를 참조하세요.

투자 영역

기능 예상 릴리스 타임라인
Query Insights 업데이트 2024년 4분기
데이터 웨어하우스에 대한 부조종사: 사이드카 채팅 2024년 4분기
BULK INSERT 2025년 1분기
OPENROWSET 2025년 1분기
결과 집합 캐싱 2025년 1분기
자동 통계 향상 2025년 1분기
SHOWPLAN_XML 2025년 1분기
SQL 분석 엔드포인트에 대한 부조합 2025년 1분기
SQL Analytics 엔드포인트 REST API 새로 고침 2025년 1분기
Code Migration Assistant 2025년 1분기
테이블 변경 - 열 삭제/이름 바꾸기 2025년 1분기
임시 테이블(세션 범위 지정) 2025년 1분기
MERGE(T-SQL) 2025년 1분기
SQL 감사 로그 2025년 1분기
EXECUTE AS 2025년 1분기
BCP 2025년 1분기
VARCHAR(MAX)/VARBINARY(MAX) 형식 배송됨(2024년 4분기)
SQL Analytics 엔드포인트 개선 사항 배송됨(2024년 4분기)
JSON 지원 배송됨(2024년 4분기)
문자열 성능 향상 배송됨(2024년 4분기)
대/소문자를 구분하지 않는 데이터 정렬 지원(웨어하우스에만 해당) 배송됨(2024년 4분기)
중첩된 CTE 배송됨(2024년 4분기)
T-SQL Notebook 통합 배송됨(2024년 3분기)
잘라야 배송됨(2024년 3분기)
ALTER TABLE - nullable 열 추가 배송됨(2024년 3분기)
쿼리 인사이트 업데이트 배송됨(2024년 3분기)
웨어하우스 편집기 내의 현재 위치 복원 배송됨(2024년 2분기)
보안 스토리지에 대한 COPY INTO 지원 배송됨(2024년 2분기)
Copilot 배송됨(2024년 2분기)
시간여행 배송됨(2024년 2분기)
웨어하우스 모니터링 환경 배송됨(2024년 2분기)

Query Insights 업데이트

예상 릴리스 타임라인: 2024년 4분기

릴리스 유형: 일반 공급

이제 Query Insights는 쿼리 실행 중에 검색된 데이터의 양을 메모리, 디스크 및 원격으로 표시합니다.

데이터 웨어하우스에 대한 부조종사: 사이드카 채팅

예상 릴리스 타임라인: 2024년 4분기

릴리스 유형: 공개 미리 보기

Data Warehouse용 코필로트는 데이터 전문가부터 분석가에 이르기까지 모든 기술 수준 개발자를 위한 최고의 쌍을 이루는 프로그래머이자 생산성 부스터입니다. 데이터 웨어하우스 만들기, 분석 및 관리를 간소화하고 자동화하기 위해 생성 AI를 활용하여 웨어하우스 개발을 가속화하도록 설계되었습니다.

이 기능은 코필로트 사이드카 채팅 창을 소개합니다. 채팅 창을 사용하여 자연어를 통해 코필로트에 창고에 대한 질문을 할 수 있습니다. 사용 사례는 다음과 같습니다.

  • 자연어에서 SQL로: Copilot에게 웨어하우스 데이터에 대한 질문을 하고 웨어하우스 스키마에 맞게 생성된 SQL 쿼리를 받습니다.
  • Q&A: Copilot에게 창고에 대한 질문을 하고 공식 설명서에 대한 문서 기반 답변 및 포인터를 받습니다.
  • 브레인스토밍: Copilot를 사용하여 관련 추세 또는 패턴을 브레인스토밍하여 데이터 내에서 분석하는 데 도움이 됩니다.

BULK INSERT

예상 릴리스 타임라인: 2025년 1분기

릴리스 유형: 공개 미리 보기

BULK INSERT 문은 FABRIC DW에서 파일을 수집하는 데 사용됩니다(COPY INTO와 유사). BULK INERT 함수를 사용하여 최소한의 코드 변경으로 SQL Server에서 Fabric DW로 마이그레이션할 수 있습니다. 고객은 BULK INSERT를 사용하여 FABRIC DW로 마이그레이션하기 위한 필수 조건으로 COPY INTO로 마이그레이션하는 코드 및 외부 도구를 다시 작성해야 합니다. 또한 BULK INSERT는 COPY INTO에서 사용할 수 없는 몇 가지 기존 온-프레미스 옵션을 지원합니다.

OPENROWSET

예상 릴리스 타임라인: 2025년 1분기

릴리스 유형: 공개 미리 보기

패브릭 DW를 사용하면 사용자가 OPENROWSET 함수를 사용하여 레이크의 파일에서 데이터를 읽을 수 있습니다. OPENROWSET 함수의 간단한 예는 다음과 같습니다.

SELECT * 
FROM OPENROWSET ( BULK ‘<file path>’ ) 
WITH ( <column definition> )

OPENROWSET 함수는 지정된 <file path> 파일의 내용을 읽고 파일의 콘텐츠를 반환합니다. Thi 함수를 사용하면 수집하기 전에 파일을 쉽게 검색하고 미리 볼 수 있습니다.

결과 집합 캐싱

예상 릴리스 타임라인: 2025년 1분기

릴리스 유형: 공개 미리 보기

결과 집합 캐싱은 해당 쿼리의 결과를 저장하고 후속 실행 시 즉시 반환하므로 재컴파일 및 다시 계산을 우회하여 실행 시간을 크게 단축합니다. 캐시는 자동으로 관리되며 수동 개입이 필요하지 않습니다.

자동 통계 향상

예상 릴리스 타임라인: 2025년 1분기

릴리스 유형: 일반 공급

자동 통계 업데이트의 실행 시간 단축, VARCHAR(MAX) 열 유형에 대한 기회적 지원, 중간 통계 단계의 스토리지 개선, 사용자 쿼리 외부의 자동 통계 유지 관리 등 다양한 개선 사항이 계획되어 있습니다.

SHOWPLAN_XML

예상 릴리스 타임라인: 2025년 1분기

릴리스 유형: 일반 공급

SHOWPLAN_XML T-SQL 문을 실행하지 않고 잘 정의된 XML 문서의 형태로 문을 실행하는 방법에 대한 자세한 정보를 반환합니다.

SQL 분석 엔드포인트에 대한 부조합

예상 릴리스 타임라인: 2025년 1분기

릴리스 유형: 공개 미리 보기

Data Warehouse용 코필로트는 데이터 전문가부터 분석가에 이르기까지 모든 기술 수준 개발자를 위한 최고의 쌍을 이루는 프로그래머이자 생산성 부스터입니다. 데이터 웨어하우스 만들기, 분석 및 관리를 간소화하고 자동화하기 위해 생성 AI를 활용하여 웨어하우스 개발을 가속화하도록 설계되었습니다. 이 기능을 사용하면 SQL 분석 엔드포인트에서 Copilot를 사용할 수 있습니다.

SQL Analytics 엔드포인트 REST API 새로 고침

예상 릴리스 타임라인: 2025년 1분기

릴리스 유형: 일반 공급

SQL 분석 엔드포인트의 새로 고침을 프로그래밍 방식으로 트리거하여 테이블이 부모 항목에서 변경된 내용과 동기화되도록 유지합니다.

Code Migration Assistant

예상 릴리스 타임라인: 2025년 1분기

릴리스 유형: 공개 미리 보기

SQL Server, Synapse 전용 SQL 풀 및 기타 웨어하우스를 패브릭 데이터 웨어하우스로 빠르게 마이그레이션하도록 설계된 사용자는 소스 데이터베이스에서 코드와 데이터를 마이그레이션하고, 원본 스키마와 코드를 Fabric Data Warehouse로 자동으로 변환하고, 데이터 마이그레이션을 지원하고, AI 기반 지원을 제공할 수 있습니다.

테이블 변경 - 열 삭제/이름 바꾸기

예상 릴리스 타임라인: 2025년 1분기

릴리스 유형: 일반 공급

Alter Table - Drop/Rename을 사용하면 고객이 열을 삭제하고 이름을 변경하여 테이블 정의를 변경할 수 있습니다. 이는 새 열 추가를 지원하고 현재 프로덕션에 있는 기존 Alter Table 기능 외에도 제공됩니다.

임시 테이블(세션 범위 지정)

예상 릴리스 타임라인: 2025년 1분기

릴리스 유형: 일반 공급

세션 범위가 지정된 parquet 지원 임시 테이블을 사용하면 고객이 반복되는 액세스를 위해 중간 결과 집합을 저장할 수 있지만 영구적으로 유지할 필요는 없습니다. 일반 permament 테이블로 작동하지만 연결이 닫혀 있으면 사라집니다.

MERGE(T-SQL)

예상 릴리스 타임라인: 2025년 1분기

릴리스 유형: 일반 공급

Fabric Data Warehouse에 대한 MERGE T-SQL 명령은 모든 변환 논리 요구 사항에 대해 선택 기반 DML의 기능을 단일 문으로 제공합니다.

SQL 감사 로그

예상 릴리스 타임라인: 2025년 1분기

릴리스 유형: 일반 공급

이 기능은 데이터베이스 이벤트를 추적하고 감사 로그에 기록하므로 고객이 감사 및 규정 준수를 위해 sys.fn_get_audit_file_v2 사용하여 감사 파일을 쿼리할 수 있습니다.

EXECUTE AS

예상 릴리스 타임라인: 2025년 1분기

릴리스 유형: 일반 공급

EXECUTE AS는 세션에 대한 실행 컨텍스트를 설정하여 사용자가 다른 사용자로 가장하여 제공된 필요한 사용 권한의 유효성을 검사할 수 있도록 합니다.

BCP

예상 릴리스 타임라인: 2025년 1분기

릴리스 유형: 공개 미리 보기

Fabric DW는 bcp 유틸리티 및 TDS 대량 로드 API를 지원합니다. 대량 Lod API를 사용하면 bcp, SSIS, ADF와 같은 다양한 클라이언트 도구가 패브릭 DW에 데이터를 로드할 수 있습니다. 파일의 내용을 DW 테이블에 로드하는 bcp 명령의 예는 다음과 같습니다.

bcp gold.artists in "C:\temp\gold_artist.txt" -d TextDW -c -S "<server name>.msit-datawarehouse.fabric.microsoft.com" -G -U theusert@microsoft.com

배송된 기능

VARCHAR(MAX)/VARBINARY(MAX) 형식

배송됨(2024년 4분기)

릴리스 유형: 공개 미리 보기

사용자는 데이터 웨어하우스에서 VARCHAR(MAX)/VARBINARY(MAX) 형식으로 열을 정의하여 문자열 또는 이진 데이터를 최대 1MB까지 저장할 수 있습니다. Lakehouse의 SQL 엔드포인트에서 델타 테이블의 문자열 형식은 8KB로 잘림하지 않고 VARCHAR(MAX)로 표시됩니다. VARCHAR(MAX)와 VARCHAR(8000) 형식으로 작업하는 쿼리 간의 성능 차이가 최소화되어 사용자가 상당한 성능 저하 없이 큰 형식을 사용할 수 있습니다.

SQL Analytics 엔드포인트 개선 사항

배송됨(2024년 4분기)

릴리스 유형: 일반 공급

이 기능은 다음을 포함하여 SQL 분석 엔드포인트 환경에 대한 업데이트를 포함합니다.

  • 항목을 열거나 엔드포인트에 연결할 때 자동 새로 고침이 트리거됨
  • 리본에서 직접 SQL 분석 엔드포인트를 새로 고치는 UI 개선
  • 테이블 속성 대화 상자 플라이아웃을 통해 OneLake에서 마지막으로 성공한 업데이트에 대한 새 속성
  • 향상된 오류 메시지

JSON 지원

배송됨(2024년 4분기)

릴리스 유형: 일반 공급

Fabric Datawarehouse의 JSON 지원을 통해 JSON 텍스트 형식의 텍스트 데이터를 처리할 수 있습니다. Fabric DW의 새로운 JSON 기능은 다음과 같습니다.

  • 쿼리 결과의 서식을 JSON 텍스트로 지정하는 FOR JSON 쿼리 옵션입니다. 이는 Microsoft Fabric Idea 사이트에서 요청된 기능 중 하나입니다.
  • Azure SQL 데이터베이스에서도 사용할 수 있는 JSON 스칼라 함수입니다. 기존 JSON 스칼라 함수(ISJSON, JSON_VALUE, JSON_QUERY 및 JSON_MODIFY) 외에도 Fabric DW는 Azure SQL Database에 있는 최신 JSON 함수(JSON_PATH_EXISTS, JSON_OBJECT 및 JSON_ARRAY)를 지원합니다.

문자열 성능 향상

배송됨(2024년 4분기)

릴리스 유형: 일반 공급

문자열(VARCHAR(N))에 대한 작업은 T-SQL 쿼리에서 일반적입니다. 문자열로 작업하는 문자열 함수 및 연산자의 성능 향상은 WHERE 조건자의 LIKE 조건자, 문자열 함수 및 비교 연산자를 사용하는 쿼리와 문자열 형식으로 작업하는 GROUP BY, ORDER BY, JOIN 같은 연산자의 성능을 향상시킵니다.

대/소문자를 구분하지 않는 데이터 정렬 지원(웨어하우스에만 해당)

배송됨(2024년 4분기)

릴리스 유형: 일반 공급

공용 REST API를 사용하여 데이터 웨어하우스를 만들면 기본 데이터 정렬을 설정하는 새 옵션이 포함됩니다.  새 대/소문자를 구분하지 않는 데이터 정렬 기본값을 설정하는 데 사용할 수 있습니다. 지원되는 두 데이터 정렬은 Latin1_General_100_CI_AS_KS_WS_SC_UTF8(대/소문자를 구분하지 않음) 및 Latin1_General_100_BIN2_UTF8(대/소문자 구분)이며 계속 기본값입니다.

COLLATE T-SQL 절 지원은 곧 제공될 예정입니다. 이렇게 하면 CREATE 또는 ALTER TABLE을 사용하여 COLLATE 명령을 활용하여 VARCHAR 필드의 데이터 정렬을 직접 지정할 수 있습니다.

중첩된 CTE

배송됨(2024년 4분기)

CTE(Common Table Expressions)는 일반적으로 복잡한 쿼리를 쿼리를 다시 작성하는 대신 사용할 단순 블록으로 분해하여 복잡한 쿼리의 가독성과 단순화를 향상합니다.   중첩된 CTE는 다른 CTE의 정의로 정의됩니다.

T-SQL Notebook 통합

배송됨(2024년 3분기)

릴리스 유형: 공개 미리 보기

Intellisense, 자동 완성, 데이터베이스 간 쿼리, 풍부한 시각화 및 Notebook을 사용하여 쉽게 공동 작업하고 공유할 수 있도록 하는 동일한 환경 내에서 Notebook과 SQL의 기능을 결합하는 Notebooks 내에서 T-SQL 언어 지원을 사용할 수 있습니다.

TRUNCATE

배송됨(2024년 3분기)

TRUNCATE 명령은 테이블에서 모든 데이터 행을 신속하게 제거합니다.

ALTER TABLE - nullable 열 추가

배송됨(2024년 3분기)

ALTER TABLE ADD COLUMN이 NULL 값을 허용하는 새 열을 사용하여 기존 테이블을 확장할 수 있도록 지원합니다.

쿼리 인사이트 업데이트

배송됨(2024년 3분기)

쿼리 인사이트를 통해 닫힌 세션의 기록 보기를 사용할 수 있습니다. 이 기능을 추가하면 DW의 트래픽, 부하 및 사용량을 분석할 수 있습니다.

웨어하우스 편집기 내의 현재 위치 복원

배송됨(2024년 2분기)

이제 웨어하우스 편집기 환경을 사용하여 복원 지점을 쉽게 만들고 실수로 손상될 경우 웨어하우스를 알려진 정상 상태로 복원할 수 있습니다.

보안 스토리지에 대한 COPY INTO 지원

배송됨(2024년 2분기)

릴리스 유형: 공개 미리 보기

이제 방화벽 뒤에서 보호되는 외부 Azure Storage 계정에서 COPY INTO를 사용하여 웨어하우스로 데이터를 수집할 수 있습니다.

Copilot

배송됨(2024년 2분기)

릴리스 유형: 공개 미리 보기

Copilot를 사용하면 모든 기술 수준의 개발자가 Fabric에서 웨어하우스를 신속하게 빌드하고 쿼리할 수 있습니다. Copilot는 조언 및 모범 사례, 자동 완성 코드, 코드 수정 및 문서화를 돕고 데이터 준비, 모델링 및 분석에 대한 지원을 제공합니다.

시간 이동

배송됨(2024년 2분기)

T-SQL 문 수준에서 시간 이동 기능을 통해 사용자는 전체 쿼리에 대해 타임스탬프를 한 번만 지정하여 다양한 과거 기간의 기록 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 시간 이동은 기록 추세 분석, 문제 해결 및 데이터 조정을 수행하기 위해 One Lake에 있는 데이터의 단일 복사본을 사용하여 스토리지 비용을 크게 절감할 수 있습니다. 또한 데이터 웨어하우스 내의 다양한 테이블에서 데이터 무결성을 유지하여 안정적인 보고를 쉽게 수행할 수 있습니다.

웨어하우스 모니터링 환경

배송됨(2024년 2분기)

기본 제공 웨어하우스 모니터링 환경을 사용하여 라이브 쿼리와 기록 쿼리를 모두 보고, 엔드 투 엔드 솔루션의 성능을 모니터링하고 문제를 해결할 수 있습니다.

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