Speicherlösungen und SQL-Objekterstellung

Datenaufnahme und Semantische Modelle mit Microsoft Fabric

Alex Kuntz

Head of Cloud Curriculum, DataCamp

Rückblick: OneLake, Lakehouse und Warehouse

OneLake: Einheitliche Speicherlösung in Microsoft Fabric, in jedem Mandanten integriert. Vermeidet Datenduplikate und unterstützt Formate wie Delta Parquet, CSV und JSON.

Funktion	Lakehouse	Warehouse
Datentyp	Strukturiert & unstrukturiert	Nur strukturiert
Transformationen	Notebooks, Dataflows (Gen2), Data Pipelines	Data Pipelines, Dataflows (Gen2), SQL-basierte Transformationen
SQL-Endpunkt	Nur Lesen	Lesen und Schreiben

OneLake in Microsoft Fabric

Connectors in Microsoft Fabric

Connectors stellen die Verbindung zwischen Fabric und diversen Cloud- und On-Premises-Datenquellen her.

Einsatz: Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantische Modelle, KQL-Datenbanken usw.
Teilbar: Zentral und im Unternehmen teilbar, vermeidet Mehrfachversionen.
Wiederverwendbar: Einmal erstellt, in unterstützten Objekten wiederverwendbar.
Funktionalität: Ähnlich wie Linked Services in ADF/Synapse.

Verbindungen in Microsoft Fabric

Stored Procedures in Microsoft Fabric erstellen

Stored Procedure: SQL-Objekt zum Ausführen vordefinierter Aufgaben.
Erstellung: In Lakehouse und Warehouse unterstützt
Pipeline-Integration: In Data Pipelines über die Stored Procedure-Aktion nutzbar.

Stored Procedures im Warehouse

Views in Microsoft Fabric erstellen

Views: Virtuelle Tabellen aus SQL-Abfragen für einfachen Datenzugriff.
Erstellung: Per T-SQL-Befehl oder Option „Als View speichern“ in der UI.
Erstellung in Lakehouse und Warehouse unterstützt
Steigert Abfrageleistung durch Caching.

Views im Warehouse

Lass uns üben!

Datenaufnahme und Semantische Modelle mit Microsoft Fabric