Microsoft Fabric を使用してミラー化データベース内のデータを探索する
Microsoft Fabric 内のミラー化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の使用
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 を使用してデルタ 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、「レイクハウスの SQL 分析エンドポイントとは何か」に関する記事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、3 つのスイッチャー モードの 1 つであり、SQL 分析エンドポイント内のクエリ エディターとモデル ビューと併用することで、テーブルまたはビュー内のデータを表示し、サンプル データ (上位 1000 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 プレビュー内でのデータの表示」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 Microsoft Fabric の機能であり、ミラー化データベース項目のデータに対して T-SQL クエリを作成するコードなしのエクスペリエンスを提供します。 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 Microsoft Fabric の機能であり、ミラー化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 エディターを提供します。 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と検証がサポートされます。
詳しくは、「SQL クエリ エディターを使用したクエリ」に関する記事をご覧ください。
レイクハウス ショートカットで、ノートブック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 レイクハウスのノートブックを使用して、ミラー化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、レイクハウスからミラー化データベースにアクセスできます。 まず、ミラー化テーブルからレイクハウスへのショートカットを作成し、次にレイクハウスで 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。
ステップバイステップ ガイドについては、「ノートブックを使用してミラー化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、「レイクハウスでのショートカットの作成」と「ノートブックを使用したレイクハウス内のデータの探索」を参照してください。
差分ファイルに直接アクセスする
Delta フォーマット ファイルのミラー化データベース テーブル データにアクセスできます。 OneLake 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。
ステップバイステップ ガイドについては、「OneLake で直接ミラー化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。
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 データセットはメトリクスを備えたセマンティック モデルであり、分析ドメインの論理的記述であり、ビジネスにわかりやすい用語と表現を備えており、より深い分析を可能にします。 このセマンティック 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、さまざまな分析のドリルダウン、フィルター処理、計算を行うことができます。 セマンティック モデルでは、親ミラー化データベースから継承されたビジネス ロジックを使用して、データセットが自動的に作成されます。 ビジネス インテリジェンスと分析のためのダウンストリーム分析エクスペリエンスは、ユーザーの介入なしで管理、最適化、同期された Microsoft Fabric の項目から始まります。
既定の Power BI データセットでは、モデル ビューで定義されているエンティティ間のすべてのリレーションシップが継承され、オブジェクトが BI (Power BI レポート) に対して有効になっている場合、それらは Power BI データセット リレーションシップとして推論されます。 ミラー化データベースのビジネス ロジックを継承することで、ウェアハウス開発者や BI アナリストは、Power BI、Excel、または XMLA 形式を読み取る Tableau などの外部ツールで、分析ビジネス インテリジェンス (BI) レポートに役立つセマンティック モデルとメトリック レイヤの構築に向けて価値を実現するまでの時間を短縮できます。 詳細については、「既定の Power BI データセットのデータ モデリング」を参照してください。
明確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促進する上で重要です。 Microsoft Fabric のSQL 分析エンドポイントでは、ビジュアル エディターでいくつかの簡単な手順を実行するだけで、データ モデルを簡単に構築および変更できます。 ミラー化データベース項目のモデル化は、Fabric ポータルのSQL 分析エンドポイント ページ内で主キー制約および外部キー制約を設定し、モデル ビューに ID 列を設定することで可能です。 モデル ビュー内を移動した後は、ビジュアル エンティティ関係図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論できます。 エンティティを視覚的に結ぶ線は、存在する物理リレーションシップの種類を推測させます。
レポートを作成する
セマンティック モデルから直接レポートを作成する (既定) には、次の 3 つの方法があります。
- 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 ペイン
- ワークスペース内のセマンティック モデル (既定)
詳細については、「Microsoft Fabric 内の Power BI サービスと Power BI Desktop でのレポートの作成」を参照してください。