Depolama Çözümleri ve SQL Nesnesi Oluşturma

Microsoft Fabric ile Veri Alımı ve Semantik Modeller

Alex Kuntz

Head of Cloud Curriculum, DataCamp

Özet: OneLake, Lakehouse ve Warehouse

OneLake: Microsoft Fabric’te her kiracıya entegre birleşik depolama. Veri çoğaltmayı ortadan kaldırır; Delta Parquet, CSV ve JSON gibi formatları destekler.

Özellik	Lakehouse	Warehouse
Veri Türü	Yapısal ve Yapısal Olmayan	Yalnızca Yapısal
Dönüşümler	Notebooks, Dataflows (Gen2), Data Pipelines	Data Pipelines, Dataflows (Gen2), SQL tabanlı dönüşümler
SQL Uç Noktası	Salt okunur	Okuma ve Yazma

Microsoft Fabric’te OneLake

Microsoft Fabric’te Bağlayıcılar

Bağlayıcılar, Fabric ile çeşitli bulut ve kurum içi veri kaynakları arasında bağlantı kurar.

Kullanım: Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, KQL Databases vb.
Paylaşılabilir: Kurum genelinde merkezi ve paylaşılabilir; çoklu sürümleri önler.
Yeniden kullanım: Oluşturulan bağlantılar desteklenen öğelerde yeniden kullanılabilir.
İşlevsellik: ADF/Synapse’taki Linked Services’a benzer.

Microsoft Fabric’te Connections

Microsoft Fabric’te Stored Procedure Oluşturma

Stored Procedure: Önceden tanımlı görevleri çalıştıran SQL tabanlı nesneler.
Oluşturma: Hem Lakehouse hem de Warehouse’ta desteklenir
Pipeline entegrasyonu: Data Pipelines’a Stored Procedure etkinliği ile eklenebilir.

Warehouse’ta Stored Procedures

Microsoft Fabric’te View Oluşturma

View’ler: SQL sorgularından türeyen sanal tablolar; erişimi basitleştirir.
Oluşturma: T-SQL komutu veya arayüzde “Save as View” seçeneği.
Oluşturma hem Lakehouse hem de Warehouse’ta desteklenir
Önbellekleme ile sorgu performansını artırır.

Warehouse’ta View’ler

Hadi pratik yapalım!

Microsoft Fabric ile Veri Alımı ve Semantik Modeller