स्टोरेज सॉल्यूशंस और SQL ऑब्जेक्ट क्रिएशन

Microsoft Fabric में Data Ingestion और Semantic Models

Alex Kuntz

Head of Cloud Curriculum, DataCamp

रीकैप: OneLake, Lakehouse, और Warehouse

OneLake: Microsoft Fabric में एकीकृत स्टोरेज सॉल्यूशन, हर टेनेंट में इंटीग्रेटेड. यह डेटा डुप्लिकेशन हटाता है और Delta Parquet, CSV, और JSON जैसे फॉर्मैट सपोर्ट करता है.

Feature	Lakehouse	Warehouse
Data Type	Structured और Unstructured	केवल Structured
Transformations	Notebooks, Dataflows (Gen2), Data Pipelines	Data Pipelines, Dataflows (Gen2), SQL-आधारित transformations
SQL Endpoint	Read-only	Read और Write

Microsoft Fabric में OneLake

Microsoft Fabric में कनेक्टर्स

कनेक्टर्स Fabric और विभिन्न क्लाउड व ऑन-प्रिमाइसेस डेटा सोर्सेज के बीच लिंक बनाते हैं.

Usage: Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, KQL Databases, आदि.
Shareable: पूरे संगठन में केंद्रीकृत और शेयर करने योग्य, मल्टीपल वर्ज़न से बचाता है.
Reusability: एक बार बने कनेक्शन सपोर्टेड आइटम्स में री-यूज़ हो सकते हैं.
Functionality: ADF/Synapse के Linked Services जैसी.

Microsoft Fabric में Connections

Microsoft Fabric में Stored Procedures बनाना

Stored Procedure: SQL-आधारित ऑब्जेक्ट जो प्री-डिफाइंड टास्क चलाते हैं.
Creation: Lakehouse और Warehouse दोनों में सपोर्टेड
Pipeline Integration: Stored Procedure activity से Data Pipelines में जोड़ा जा सकता है.

वेयरहाउस में Stored Procedures

Microsoft Fabric में Views बनाना

Views: SQL क्वेरीज़ से बनी वर्चुअल टेबल्स जो डेटा ऐक्सेस सरल करती हैं.
Creation: T-SQL कमांड या UI में "Save as View" ऑप्शन से.
क्रिएशन Lakehouse और Warehouse दोनों में सपोर्टेड.
कैशिंग से क्वेरी परफॉरमेंस बेहतर होती है.

वेयरहाउस में Views

अभ्यास करते हैं!

Microsoft Fabric में Data Ingestion और Semantic Models