Fabric でのミラーリング では、複雑な ETL (変換読み込みの抽出) を回避し、既存の SQL Server 資産を Microsoft Fabric の残りのデータと統合する簡単なエクスペリエンスが提供されます。 既存の SQL Server データベースを Fabric の OneLake に直接継続的にレプリケートできます。 Fabric 内では、強力なビジネス インテリジェンス、人工知能、データ エンジニアリング、データ サイエンス、データ共有のシナリオのロックを解除できます。
チュートリアルについては、「 チュートリアル: SQL Server から Microsoft Fabric ミラー化データベースを構成する」を参照してください。
Important
この機能は プレビュー段階です。
ファブリックでミラーリングを使用する理由
Fabric のミラーリングでは、複数のベンダーの異なるサービスをまとめる必要はありません。 代わりに、分析ニーズを簡素化するように設計され、Microsoft、SQL Server、およびオープンソースの Delta Lake テーブル形式を読み取ることができる 1000 のテクノロジ ソリューション間のオープン性とコラボレーションのために構築された、高度に統合された、エンドツーエンドで使いやすい製品を利用できます。
どのような分析エクスペリエンスが組み込まれていますか?
ミラー化されたデータベースは、 ファブリック データ ウェアハウス 内のアイテムであり、 Warehouse および SQL 分析エンドポイントとは異なります。
ミラーリングでは、Fabric ワークスペースに次の項目が作成されます。
- ミラー化されたデータベース項目。 ミラーリングでは、 データの OneLake へのレプリケーションと Parquet への変換が、分析対応形式で管理されます。 これにより、データ エンジニアリング、データ サイエンスなどのダウンストリーム シナリオが可能になります。
- SQL 分析エンドポイント
ミラー化された各 SQL Server データベースには、自動生成された SQL 分析エンドポイント があり、ミラーリング プロセスによって作成された差分テーブルの上に豊富な分析エクスペリエンスが提供されます。 ユーザーは、読み取り専用のコピーであるため、データ オブジェクトを定義してクエリを実行できるが、SQL 分析エンドポイントからデータを操作できない、使い慣れた T-SQL コマンドにアクセスできます。 SQL 分析エンドポイントでは、次のアクションを実行できます。
- SQL Server から Delta Lake テーブル内のデータを参照するテーブルについて説明します。
- コード行を記述することなく、コード クエリやビューを作成したり、データを視覚的に探索したりすることはありません。
- SQL ビュー、インライン TVF (テーブル値関数)、ストアド プロシージャを開発して、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。
- 同じワークスペース内の他のウェアハウスと Lakehouse のデータに対してクエリを実行します。
SQL クエリ エディターに加えて、SQL Server Management Studio (SSMS)、Visual Studio Code を使用した mssql 拡張機能、GitHub Copilotなど、SQL 分析エンドポイントにクエリを実行できるツールの広範なエコシステムがあります。
サポートされている環境
SQL Server 2016 - 2022
- Windows 上の SQL Server では、Standard、Enterprise、Developer の各エディションでファブリック ミラーリングがサポートされています。
- SQL Server 2017 on Linux では、CU18 以降のファブリック ミラーリングがサポートされています。
- SQL Server 2019 および SQL Server 2022 on Linux では、ファブリック ミラーリングがサポートされています。
- オンプレミスでホストされている SQL Server インスタンス、Azure VM 上の SQL Server、Azure 以外のクラウド上の SQL Server は、ファブリック ミラーリングをサポートします。
SQL Server 2025
- SQL Server 2025 のファブリック ミラーリングはオンプレミス インスタンスでサポートされています。現在、Azure 仮想マシンで実行されている SQL Server 2025 インスタンスではサポートされていません。
- SQL Server 2025 のファブリック ミラーリングは、SQL Server on Linux では現在サポートされていません。
- SQL Server 2025 のファブリック ミラーリングには、Azure Extension for SQL Server を含む Azure Arc への接続が必要です。 手順については、「 チュートリアル: SQL Server から Microsoft Fabric ミラーリングを構成する」を参照してください。
ファイアウォールの内側にある SQL Server のミラーリング
データをミラー化するように オンプレミス データ ゲートウェイ を設定します。 データ ゲートウェイを使用すると、プライベート エンドポイントまたは信頼されたプライベート ネットワークを介したソース データベースへのセキュリティで保護された接続が容易になります。 詳細については、ミラー化された SQL Server のチュートリアルと方法: Microsoft Fabric のミラー化された SQL Server データベースのデータをセキュリティで保護する方法に関するページを参照してください。
アクティブなトランザクション、ワークロード、レプリケーター エンジンの動作
- アクティブなトランザクションは、トランザクションがコミットされ、ミラー化された SQL Server がキャッチアップするか、トランザクションが中止されるまで、トランザクション ログの切り捨てを保持し続けます。 実行時間の長いトランザクションでは、トランザクション ログが通常よりも多くいっぱいになる可能性があります。 トランザクション ログが満たされないように、ソース データベースのトランザクション ログを監視する必要があります。 詳細については、「 トランザクション ログは、実行時間の長いトランザクションと CDC が原因で増加する」を参照してください。
- ユーザーのワークロードはそれぞれ異なります。 初期スナップショット中は、CPU と IOPS の両方 (ページを読み取るための 1 秒あたりの入力/出力操作) に対して、ソース データベースのリソース使用率が高くなる可能性があります。 テーブルの更新/削除操作により、ログの生成が増加する可能性があります。 SQL Server のリソースを監視する方法の詳細について説明します。
ファブリック ミラーリングと Always On 可用性グループ
SQL Server 用ファブリック ミラーリングは、 Always On 可用性グループに対して構成されている場合、次の動作を行います。
- フェールオーバーが発生した場合:
- Fabric ユーザー、データベース内のアクセス許可、および Fabric ワークスペースのログインが同じ設定になっている場合、ミラーリングは引き続き機能します。 「チュートリアル: 各レプリカで SQL Server から Microsoft Fabric ミラー化データベースを構成する」の手順に従います。
- 可用性グループからセカンダリ ノードを削除する場合:
- セカンダリ ノードの可用性グループの一部であったデータベースは、RESTORING 状態になります。
- RESTORE DATABASE WITH RECOVERY ステートメントを実行してデータベースを復旧し、オンラインに戻ると、ミラーリングは無効になります。
- 可用性グループが削除された場合 (
DROP AVAILABILITY GROUP):- 以前のプライマリ レプリカでミラーリングが有効になっている場合、ファブリックが SQL Server への接続に使用するリスナー接続文字列が無効になったため、ミラーリングは動作を停止します。 Fabric と SQL Server インスタンスの両方でデータベースを削除して再度有効にすることで、ミラーリングを再確立します。
- RESTORING 状態になったデータベースの場合、
RESTORE DATABASE WITH RECOVERYステートメントを実行してこれらのデータベースを復旧すると、ミラーリングは無効になります。
- 既存の可用性グループに新しいノードを追加します。
- チュートリアル: 新しいレプリカで SQL Server から Microsoft Fabric ミラー化データベースを構成 し、新しいノードにデータベースと Fabric ワークスペースで必要なすべてのアクセス許可があることを確認する手順に従います。
Pricing
データを Fabric OneLake にレプリケートするために使用される Fabric コンピューティングは無料です。 OneLake のストレージは、容量サイズに基づくコストは無料です。 詳細については、「 ミラーリングのコスト 」および「ミラーリング の OneLake の価格」を参照してください。 SQL、Power BI、または Spark を使用してデータを照会するためのコンピューティング使用量は、ファブリック容量に基づいて引き続き課金されます。