Introdução do tutorial sobre o banco de dados SQL no Fabric
Aplica-se a:✅banco de dados SQL no Microsoft Fabric
O Microsoft Fabric fornece uma loja única para todas as necessidades analíticas para cada empresa. A finalidade deste tutorial é fornecer um guia abrangente para utilizar um banco de dados SQL no Fabric. Este tutorial foi adaptado para ajudar você a navegar pelo processo de criação de banco de dados, configuração de objetos de banco de dados, exploração de recursos autônomos e combinação e visualização de dados. Além disso, você aprenderá a criar um ponto de extremidade do GraphQL, que serve como uma abordagem moderna para conectar e consultar seus dados com eficiência. Você também aprenderá a usar o ponto de extremidade de análise de SQL para trabalhar com dados espelhados para relatórios e análises e desenvolver visualizações de dados.
Importante
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Este tutorial é estruturado para oferecer experiência prática, orientando você em cada etapa do processo para garantir uma compreensão sólida do banco de dados SQL no Fabric dentro do ecossistema do Microsoft Fabric. Você obterá insights sobre os pontos de integração contínuos e as diversas experiências adaptadas tanto para o profissional quanto para o desenvolvedor cidadão no Microsoft Fabric.
Este tutorial não se destina a servir como uma arquitetura de referência, nem abrange uma lista completa de recursos e funcionalidades. Também não é um guia prescritivo sobre as melhores práticas, mas sim um passo a passo fundamental para familiarizá-lo com os recursos e a experiência do usuário do banco de dados SQL no Fabric.
Banco de dados SQL no cenário de ponta a ponta do Fabric
Como pré-requisitos para este tutorial, conclua as seguintes etapas:
- Entre em sua conta online do Power BI ou, se você ainda não tiver uma conta, inscreva-se para uma avaliação gratuita.
- Habilitar o Microsoft Fabric para sua organização em seu locatário.
Neste tutorial, você assume a função de um desenvolvedor de banco de dados, trabalhando no Grupo Contoso. Sua organização deseja avaliar as informações da cadeia de fornecedores para as subsidiárias AdventureWorks e Northwind Traders com base em vendas passadas e componentes atuais em mãos para vários produtos usados na produção.
Você usará dados de amostra juntamente com dados e exibições que você cria para sua Meta, que é criar uma visualização desses dados e habilitar a análise em tempo real dos dados disponíveis para um aplicativo. Você escolheu o GraphQL como a API de dados primários para a solução. Estas são as etapas neste tutorial:
- Criar um espaço de trabalho do Microsoft Fabric
- Criar um banco de dados SQL no Microsoft Fabric
- Ingerir dados de amostra e criar objetos e dados extras
- Consultar o banco de dados e examinar os recursos autônomos
- Usar o ponto de extremidade de análise SQL para consultar dados
- Criar e compartilhar visualizações
- Executar análise de dados usando os Notebooks do Microsoft Fabric
- Criar um aplicativo usando o DevOps e a API do GraphQL
- Limpar recursos
Banco de dados SQL na arquitetura de ponta a ponta do Fabric
Fontes de dados: o Microsoft Fabric facilita e agiliza a conexão com os Serviços de Dados do Azure, outras plataformas de nuvem e fontes de dados locais para ingerir dados e criar aplicativos que geram e editam dados.
Ingestão – com mais de 200 conectores nativos como parte do pipeline do Microsoft Fabric e com a transformação de dados de arrastar e soltar com o fluxo de dados, você pode criar insights rapidamente para sua organização. O atalho é um novo recurso no Microsoft Fabric que fornece uma maneira de se conectar aos dados existentes sem precisar copiá-los ou movê-los. Você pode encontrar mais detalhes sobre o recurso Atalho mais adiante neste tutorial. Para desenvolvimento, você tem o protocolo TDS (Fluxo de Dados Tabular) que pode acessar o banco de dados como uma instância do SQL Server. Você também tem a API do GraphQL para consultar não apenas o Banco de Dados SQL no Fabric, mas várias fontes de dados no Microsoft Fabric, de maneira consistente, segura e integrada.
Armazenar, consultar e enriquecer: o banco de dados SQL no Fabric funciona com comandos Transact-SQL padrão do setor para criar, fazer leitura, atualizar e excluir dados e objetos de dados, bem como a API do GraphQL.
Expor: os dados do banco de dados SQL no Fabric e do ponto de extremidade de análise de SQL podem ser consumidos pelo Power BI, a principal ferramenta de business intelligence do setor, para relatórios e visualização. Cada banco de dados SQL na conexão do Fabric e o ponto de extremidade de análise de SQL vem com um ponto de extremidade do TDS interno para se conectar e consultar dados facilmente de outras ferramentas de relatório, quando necessário. Quando um warehouse é criado, um item secundário, chamado de modelo semântico padrão, é gerado ao mesmo tempo com o mesmo nome. Use o modelo semântico padrão para começar a visualizar dados com apenas algumas etapas. Ambos podem ser expostos por meio da API do GraphQL.
Dados de amostra
Para obter dados de exemplo neste tutorial, você usará um subconjunto do AdventureWorksLT e os bancos de dados de amostra Northwind. Para esse cenário de ponta a ponta, você ingerirá e gerará dados e objetos de dados suficientes para uma espiada nos recursos de escala e desempenho do banco de dados SQL na plataforma Microsoft Fabric. Esta amostra pode ser estendida para mostrar muito mais recursos da plataforma.
Normalmente, você cria dados de sistemas transacionais (ou aplicativos de linha de negócios) em um banco de dados e copia ou acumula os dados em uma área de preparo de data lake ou data warehouse. No entanto, para este tutorial, você usará os dados de Vendas e Produtos de amostra como ponto de partida, adicionará dados do Warehouse, que você unirá às outras tabelas e criará Exibições para os dados ao longo do caminho.
Modelo de dados
Os dados de amostra SalesLT do banco de dados SQL no Microsoft Fabric são um subconjunto do banco de dados AdventureWorks maior e inclui os seguintes elementos de dados e relações. Neste tutorial, você criará uma tabela Warehouse, que é mostrada neste Modelo de Dados. Para este exemplo, somente chaves numéricas para os dados do Warehouse são criadas e os dados são gerados a partir de um script de instalação. Para estender este exemplo, você normalizará a tabela Warehouse com uma importação de tabela Northwind para nomes, descrições e outras informações de fornecedor.