Изучение данных в зеркальной базе данных с помощью Microsoft Fabric
Узнайте больше обо всех методах запроса данных в зеркальной базе данных в Microsoft Fabric.
Использование конечной точки аналитики SQL
Microsoft Fabric предоставляет уровень обслуживания T-SQL только для чтения для реплицированных разностных таблиц. Этот интерфейс на основе SQL называется конечной точкой аналитики SQL. Вы можете анализировать данные в разностных таблицах с помощью редактора визуальных запросов кода или T-SQL для создания представлений, функций, хранимых процедур и применения безопасности SQL.
Чтобы получить доступ к конечной точке аналитики SQL, выберите соответствующий элемент в представлении рабочей области или перейдите в режим конечной точки аналитики SQL в зеркальном обозревателе баз данных. Дополнительные сведения см. в статье "Что такое конечная точка аналитики SQL для озера?
Использование представления данных для предварительного просмотра данных
Предварительный просмотр данных — это один из трех режимов коммутатора вместе с редактором запросов и представлением модели в конечной точке аналитики SQL, который предоставляет простой интерфейс для просмотра данных в таблицах или представлениях для предварительного просмотра примеров данных (первые 1000 строк).
Дополнительные сведения см. в разделе "Просмотр данных" в предварительной версии данных в Microsoft Fabric.
Использование визуальных запросов для анализа данных
Визуальный Редактор запросов — это функция в Microsoft Fabric, которая предоставляет интерфейс без кода для создания запросов T-SQL к данным в зеркальном элементе базы данных. Таблицы можно перетаскивать на холст, создавать запросы визуально и использовать представление схемы Power Query.
Дополнительные сведения см. в разделе "Запрос" с помощью редактора визуальных запросов.
Использование запросов SQL для анализа данных
Sql Редактор запросов — это функция в Microsoft Fabric, которая предоставляет редактор запросов для создания запросов T-SQL к данным в зеркальном элементе базы данных. Редактор запросов SQL поддерживает IntelliSense, завершение кода, выделение синтаксиса, анализ на стороне клиента и проверку.
Дополнительные сведения см. в разделе "Запрос" с помощью редактора sql-запросов.
Использование записных книжек для изучения данных с помощью ярлыка Lakehouse
Записные книжки — это мощный элемент кода для разработки заданий Apache Spark и экспериментов машинного обучения с данными. Записные книжки в Fabric Lakehouse можно использовать для изучения зеркальных таблиц. Вы можете получить доступ к зеркальной базе данных из Lakehouse с помощью запросов Spark в записных книжках. Сначала необходимо создать ярлык из зеркальных таблиц в Lakehouse, а затем создать записные книжки с помощью запросов Spark в Lakehouse.
Пошаговое руководство по просмотру данных в зеркальной базе данных с помощью записных книжек.
Дополнительные сведения см. в статье "Создание ярлыков" в lakehouse и просмотр данных в lakehouse с помощью записной книжки.
Доступ к разностным файлам напрямую
Вы можете получить доступ к зеркальным данным таблицы базы данных в файлах разностного формата. Подключитесь к OneLake непосредственно через проводник OneLake или обозреватель служба хранилища Azure.
Пошаговое руководство см. в статье "Изучение данных в зеркальной базе данных" непосредственно в OneLake.
Моделирование данных и добавление бизнес-семантики
В Microsoft Fabric наборы данных Power BI — это семантическая модель с метриками; логическое описание аналитического домена с понятной терминологией и представлением, чтобы обеспечить более глубокий анализ. Эта семантическая модель обычно является звездной схемой с фактами, представляющими домен. Измерения позволяют анализировать домен для детализации, фильтрации и вычисления различных анализов. При использовании семантической модели набор данных создается автоматически, при этом наследуется бизнес-логика из родительской зеркальной базы данных. Ваш подчиненный интерфейс аналитики для бизнес-аналитики и анализа начинается с элемента в Microsoft Fabric, который управляется, оптимизирован и хранится в синхронизации без вмешательства пользователя.
Набор данных Power BI по умолчанию наследует все связи между сущностями, определенными в представлении модели, и выводит их в качестве связей набора данных Power BI, если объекты включены для бизнес-аналитики (отчеты Power BI). Наследование бизнес-логики зеркальной базы данных позволяет разработчику хранилища или аналитику бизнес-аналитика сократить время на создание полезной семантической модели и уровня метрик для отчетов аналитической бизнес-аналитики (BI) в Power BI, Excel или внешних средствах, таких как Tableau, которые считывают формат XMLA. Дополнительные сведения см. в разделе "Моделирование данных" в наборе данных Power BI по умолчанию.
Хорошо определенная модель данных играет важную роль в управлении аналитическими и отчетными рабочими нагрузками. В конечной точке аналитики SQL в Microsoft Fabric можно легко создавать и изменять модель данных с помощью нескольких простых шагов в нашем визуальном редакторе. Моделирование зеркального элемента базы данных возможно путем задания ограничений первичного и внешнего ключа и задания столбцов удостоверений в представлении модели на странице конечной точки аналитики SQL на портале Fabric. Перейдя к представлению модели, это можно сделать на схеме связей визуальных сущностей. Схема позволяет перетаскивать таблицы, чтобы определить, как объекты связаны друг с другом. Линии визуально подключают сущности к типу физических связей, которые существуют.
Создание отчета
Создайте отчет непосредственно из семантической модели (по умолчанию) тремя способами:
- Редактор конечных точек аналитики SQL на ленте
- Область данных на панели навигации
- Семантическая модель (по умолчанию) в рабочей области
Дополнительные сведения см. в статье "Создание отчетов в служба Power BI в Microsoft Fabric и Power BI Desktop".