適用対象:✅ Microsoft Fabric の SQL 分析エンドポイントおよびウェアハウス
Fabric Data Warehouse は、Data Lake 基盤上のエンタープライズ 規模のリレーショナル ウェアハウスです。
- Fabric Data Warehouse の理想的なユース ケースは、スター スキーマまたはスノーフレーク スキーマ、キュレーションされた企業データ マート、ビジネス インテリジェンス用の管理されたセマンティック モデルです。
- Fabric Data Warehouse データは、すべての Fabric データと同様に、ファイル ベースのトランザクション ログを含む Parquet データ ファイルである Delta テーブルに格納されます。 Fabric オープン データ形式に基づいて構築されたウェアハウスを使用すると、セキュリティやガバナンスを損なうことなく、データ エンジニアとビジネス ユーザーの間で共有とコラボレーションを行うことができます。
- Fabric Data Warehouse は 主に T-SQL を使用して開発され、SQL Database エンジンに基づく大きなサーフェス 領域を共有し、 完全なマルチテーブル ACID トランザクション サポート、具体化されたビュー、関数、ストアド プロシージャを備えています。
- Fabric Data Warehouse の一括読み込み は、T-SQL 接続と TDS 接続を介して、または Spark を介して実行でき、データは Delta テーブルに直接一括で書き込まれます。
- 使いやすい SaaS エクスペリエンスも Power BI と緊密に統合され、分析とレポートが簡単になります。
データ ウェアハウスのお客様には、次のメリットがあります。
- クロス データベース クエリは、複数のデータ ソースを使用して、迅速な分析情報を得て、データの重複をゼロにできます。
- パイプライン、データフロー、データベース間クエリ、または COPY INTO コマンドを使用して、大規模なデータの取り込み、読み込み、変換を簡単に行うことができます。
- 業界をリードする分散クエリ処理エンジンを使用した自律的なワークロード管理は、クラス最高のパフォーマンスを実現するためにノブを回す必要がないことを意味します。
- ビジネスの需要に合わせてほぼ瞬時にスケーリングします。 ストレージとコンピューティングは区切られています。
- データは、外部アクセスのために OneLake Files に自動的にレプリケートされます。
- 市民開発者から DBA またはデータ エンジニアまで、あらゆるスキル レベル向けに構築されています。
データ ウェアハウス アイテム
Fabric Data Warehouse は従来のエンタープライズ データ ウェアハウスではなく、Fabric Warehouse アイテムと SQL 分析エンドポイント項目という 2 つの異なるウェアハウス項目をサポートするレイク ウェアハウスです。 どちらも、クラス最高のパフォーマンスを提供し、コストを最小限に抑え、管理オーバーヘッドを削減しながら、お客様のビジネス ニーズを満たすように設計されています。
Fabric データ ウェアハウス
Microsoft Fabric ワークスペースでは、Fabric ウェアハウスには [種類] 列で "ウェアハウス" というラベルが付けられます。 データ ウェアハウスの全機能とトランザクション機能 (DDL と DML クエリのサポート) が必要な場合は、これが高速でシンプルなソリューションです。
ウェアハウスには、COPY INTO、Pipelines、データフロー、または CREATE TABLE AS SELECT (CTAS)、INSERT..SELECT、またはSELECT INTO などのデータベース間取り込みオプションなどのサポートされているデータ インジェスト方法のいずれかが設定できます。
ウェアハウスの使用を開始するには、次を参照してください。
レイクハウスの SQL 分析エンドポイント
Microsoft Fabric ワークスペースでは、各レイクハウスに自動生成された "SQL 分析エンドポイント" があり、これを使用してレイクハウスの "Lake" ビュー (データ エンジニアリングと Apache Spark をサポート) から同じレイクハウスの "SQL" ビューに移行し、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。
同様のテクノロジを使用して、ウェアハウス、 SQL データベース、 Fabric OneLake はすべて、作成時に SQL 分析エンドポイントを自動的にプロビジョニングします。
SQL 分析エンドポイントを使用すると、T-SQL コマンドはデータ オブジェクトを定義および照会できますが、データの操作や変更はできません。 SQL 分析エンドポイントで実行できるアクションは、次のとおりです。
- レイク内の Delta Lake フォルダー内のデータを参照するテーブルに対してクエリを実行します。
- T-SQL でセマンティクスとビジネス ロジックをカプセル化するためのビュー、インライン TVF、およびプロシージャを作成します。
- オブジェクトに対するアクセス許可を管理します。 SQL Anlaytics エンドポイントのセキュリティの詳細については、 SQL 分析エンドポイントの OneLake セキュリティに関するページを参照してください。
SQL 分析エンドポイントの概要については、次を参照してください。
- 一緒に使うともっといい: Microsoft Fabric のレイクハウスとウェアハウス
- SQL 分析エンドポイントのパフォーマンスに関して考慮すべき事項
- Microsoft Fabric で SQL 分析エンドポイントまたはウェアハウスのクエリを作成する
ウェアハウスまたはレイクハウス
ウェアハウスとレイクハウスのどちらを使用するかを決定するときは、データ管理と分析の要件の特定のニーズとコンテキストを考慮することが重要です。
オープン標準形式、ノブのないパフォーマンス、最小限のセットアップを備えたエンタープライズ規模のソリューションが必要な場合、データ ウェアハウスを選択します。 半構造化データ形式と構造化データ形式に最適なデータ ウェアハウスは、初心者と経験豊富なデータ プロフェッショナルの両方に適しており、シンプルで直感的なエクスペリエンスを提供します。
異種ソースからの高度に構造化されていないデータの大規模なリポジトリが必要で、Spark をプライマリ開発ツールとして使用する場合は、 Lakehouse を選択します。 "軽量" なデータ ウェアハウスとして機能する場合は、常に SQL 分析エンドポイントと T-SQL ツールを使用して、Lakehouse でレポートとデータ インテリジェンスのシナリオを提供できます。
ビジネス ニーズが変化し、どこから開始するかに関係なく、ウェアハウスとレイクハウスの両方がすべての T-SQL クエリに同じ強力な SQL エンジンを使用する場合は、後でいずれかを追加できます。
詳細な決定ガイダンスについては、「Microsoft Fabric 決定ガイド: ウェアハウスとレイクハウスの選択」を参照してください。
Migration
Data Warehouse 用 Fabric Migration Assistant を使用して、Azure Synapse Analytics、SQL Server、およびその他の SQL Database エンジン プラットフォームから移行します。 Azure Synapse Analytics 専用 SQL プールの移行計画と移行方法を Fabric Data Warehouse に確認します。
Microsoft Fabric 全体の移行ガイダンスについては、 Microsoft Fabric 移行の概要のツールとリンクを確認してください。