Microsoft Fabric 内のミラー化されたデータベース内のデータに対してクエリを実行するすべてのメソッドについて説明します。
SQL 分析エンドポイントを使用する
Microsoft Fabric には、レプリケートされたデルタ テーブル用の読み取り専用 T-SQL サービス レイヤーが用意されています。 この SQL ベースのエクスペリエンスは、SQL 分析エンドポイントと呼ばれます。 コードなしのビジュアル クエリ エディターまたは T-SQL を使用して差分テーブルのデータを分析し、ビュー、関数、ストアド プロシージャを作成し、SQL セキュリティを適用できます。
SQL 分析エンドポイントにアクセスするには、ワークスペース ビューで対応する項目を選択するか、ミラー化されたデータベース エクスプローラーで SQL 分析エンドポイント モードに切り替えます。 詳細については、「Lakehouse の SQL 分析エンドポイントとは」を参照してください。
データ ビューを使用してデータをプレビューする
データ プレビューは、SQL 分析エンドポイント内のクエリ エディターとモデル ビューと共に 3 つのスイッチャー モードの 1 つであり、テーブルまたはビュー内のデータを表示してサンプル データ (上位 1,000 行) をプレビューするための簡単なインターフェイスを提供します。
詳細については、「 Microsoft Fabric のデータ プレビューでデータを表示する」を参照してください。
ビジュアル クエリを使用してデータを分析する
ビジュアル クエリ エディターは、ミラー化されたデータベース項目内のデータに対して T-SQL クエリを作成するコードなしのエクスペリエンスを提供する Microsoft Fabric の機能です。 キャンバスにテーブルをドラッグ アンド ドロップしたり、クエリを視覚的にデザインしたり、Power Query ダイアグラム ビューを使用したりできます。
詳細については、「 ビジュアル クエリ エディターを使用したクエリ」を参照してください。
SQL クエリを使用してデータを分析する
SQL クエリ エディターは、ミラー化されたデータベース項目のデータに対して T-SQL クエリを作成するクエリ エディターを提供する Microsoft Fabric の機能です。 SQL クエリ エディターでは、IntelliSense、コード補完、構文の強調表示、クライアント側の解析、検証がサポートされます。
詳細については、「 SQL クエリ エディターを使用したクエリ」を参照してください。
ノートブックを使用して Lakehouse ショートカットを使用してデータを探索する
ノートブックは、データに対する Apache Spark ジョブと機械学習の実験を開発するための強力なコード項目です。 Fabric Lakehouse のノートブックを使用して、ミラー化されたテーブルを調べることができます。 ノートブックの Spark クエリを使用して、Lakehouse からミラー化されたデータベースにアクセスできます。 まず、ミラー化されたテーブルから Lakehouse にショートカットを作成し、次に Lakehouse で Spark クエリを使用してノートブックを作成する必要があります。
詳細なガイドについては、「 ノートブックを使用してミラー化されたデータベース内のデータを探索する」を参照してください。
詳細については、「 Lakehouse でショートカットを作成する 」を参照し、「 ノートブックを使用して Lakehouse 内のデータを探索する」を参照してください。
差分ファイルに直接アクセスする
ミラー化されたデータベース テーブル データには、差分形式ファイルでアクセスできます。 OneLake ファイル エクスプローラーまたは Azure Storage Explorer を使用して OneLake に直接接続します。
詳細なガイドについては、「 OneLake でミラー化されたデータベース内のデータを直接探索する」を参照してください。
データをモデル化し、ビジネス セマンティクスを追加する
Microsoft Fabric では、 Power BI セマンティック モデル (旧称 Power BI データ セット) は、より詳細な分析を可能にするために、ビジネス に優しい用語と表現を含む分析ドメインの論理的な説明です。
セマンティック モデルは、通常、ドメインを表すファクトを持つスター スキーマです。 ディメンションを使用すると、ドメインを分析して、さまざまな分析をドリルダウン、フィルター処理、計算できます。
適切に定義されたデータ モデルは、分析とレポートのワークロードを推進する上で有効です。 ミラー化されたデータベース項目をモデル化するには、まず セマンティック モデルを作成し、モデル ビューでリレーションシップを設定します。 モデル ビュー内を移動した後は、ビジュアル エンティティリレーションシップダイアグラムでこれを行うことができます。 この図を使用すると、テーブルをドラッグ アンド ドロップして、オブジェクトの相互関係を推測できます。 エンティティを視覚的に接続する行は、存在する論理リレーションシップの種類を推論します。
レポートを作成する
セマンティック モデルから 3 つの異なる方法で直接レポートを作成します。
- リボンの SQL 分析エンドポイント エディター
- ナビゲーション バーの [データ] ウィンドウ
- ワークスペース内のセマンティック モデル
詳細については、「 Microsoft Fabric と Power BI Desktop で Power BI サービスでレポートを作成する」を参照してください。