Beslutningsveiledning for Microsoft Fabric: Velg en SQL-database
Bruk denne referanseveiledningen og eksempelscenarioene for å hjelpe deg med å velge den mest egnede driftsdatabasen for transaksjonsarbeidsbelastningene: Azure SQL Database eller en SQL-database i Fabric (forhåndsvisning).
Begge tilbyr alle funksjonene og funksjonene i virksomhetsskalaen til SQL Database Engine, med all den velkjente ytelsen til den operative databasen i skyskala. Med Azure SQL Database beholder du detaljert kontroll over klargjøringen av databasene, mens SQL-database i Fabric (forhåndsvisning) gir autonom administrasjon og brukervennlighetsfordeler. SQL-databasen i Fabric er fullstendig integrert med andre arbeidsbelastninger i Microsoft Fabric-plattformen som standard.
Databaser
Hvis du vil ha en detaljert sammenligning av funksjoner og funksjoner, kan du se Sammenligning av funksjoner: Azure SQL Database og SQL-database i Fabric (forhåndsversjon).
Viktig
SQL-databaser i Fabric er for øyeblikket i PREVIEW. Funksjoner og funksjoner vil sannsynligvis utvides. Denne informasjonen er knyttet til et forhåndsutgitt produkt som kan endres vesentlig før det utgis. Microsoft gir ingen garantier, uttrykt eller underforstått, med hensyn til informasjonen som er oppgitt her.
| Azure SQL Database | SQL-database i Fabric (forhåndsversjon) | |
|---|---|---|
| Innkjøpsmodeller | vCore, DTU | Klargjort SKU for stoffkapasitet |
| Databehandlingsnivåer | Klargjort eller serverløs | Serverløs |
| Maskinvarekonfigurasjoner | Gen5, Fsv2, DC | Seneste |
| Copilot-ferdigheter | Ja | Ja |
| Elastiske utvalg | Ja | Nei |
| Opprett alternativer | Azure portal, PowerShell, Az CLI, Azure Resource Manager, Bicep, Terraform, T-SQL, REST API | Stoffportal, REST API, Terraform |
| Sikre | Azure RBAC, SQL-tillatelser | Roller og delingstillatelser for stoffarbeidsområde, SQL-tillatelser |
| Autentisering | Microsoft Entra ID-godkjenning, SQL-godkjenning | Microsoft Entra ID-godkjenning |
| Database speiling til Fabric OneLake | Ja, manuelt aktivert | Ja, automatisk aktivert for alle kvalifiserte tabeller |
| Spørringer på tvers av plattformer i Fabric | Ja, via speiling til Stoff | Ja, via Fabric OneLake automatisk |
| Kilde til stoffsnarveier | Ja, via speiling til Stoff | Ja, via Fabric OneLake automatisk |
| Kilde for Power BI DirectLake-modus | Ja, via speiling til Stoff | Ja, via Fabric OneLake automatisk |
| Gratis tilbud | Ja, gratis 100 000 vCore s/month | Ja, med prøvekapasitet for Microsoft Fabric |
| Overvåking | Azure Monitor, databaseovervåker | Ytelsesinstrumentbord, måledataapp for kapasitet |
Scenarioer
Se gjennom disse scenariene for å få hjelp til å velge et datalager i Fabric.
Scenario 1
Kirby er en løsningsarkitekt som oppretter et AI-program for driftsdata. De trenger en enkel å administrere operativ databaseplattform som enkelt kan integreres med spørringer på tvers av plattformer mot sanntidsintelligensdata, parkettfiler og hoveddata som administreres på et lager.
Kirby velger en SQL-database i Fabric for driftsdata. Den serverløse, automatiske kalseringsarkitekturen i en SQL-database gir kostnadseffektive ressurser ved behov. Takket være speiling til Fabric OneLake er data i SQL-databasen automatisk tilgjengelig for andre arbeidsbelastninger i Fabric. Funksjonene for flere modeller i SQL-databasen, basert på den bunnsolide SQL Database Engine for SQL Server og Azure SQL Database, gir relasjons-, graf-, JSON- og nøkkelverdidataarkitekturer.
Den enkle, autonome og integrerte karakteren av standardkonfigurasjoner av SQL-database i Fabric minimerer databasebehandlingsoppgaver, med anbefalte fremgangsmåter som allerede er implementert.
SQL-databasen i Fabric er også enkel å kjøpe – funksjonene i SQL-databasen i Fabric er de samme på alle Stoff-kapasiteter.
Scenario 2
Arin er en Azure-arkitekt som har erfaring med å arbeide med .NET-programutviklere hos en uavhengig programvareleverandør (ISV). De utvikler en flertenant arkitektur der hver kunde krever sin egen isolerte database. Kunder er over hele verden og har maksimal brukstid på forskjellige tidspunkter.
Arin velger å distribuere mange databaser i stor skala i elastiske bassenger i Azure SQL Database. Elastiske bassenger tilbyr en konsekvent fakturering og ressursutvalg perfekt for boligdatabaser av forskjellige størrelser, ulike arbeidsbelastningsprofiler. Ved å kontrollere medlemskap i databaseutvalg og overvåke maksimale utnyttelsesmønstre, kan Arin spare penger med konsekvente ressurser og fakturering fra elastiske bassenger.