Anteckning
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att logga in eller ändra kataloger.
Åtkomst till den här sidan kräver auktorisering. Du kan prova att ändra kataloger.
Spegling i Fabric ger en enkel upplevelse för att undvika komplex ETL (extrahera, transformera, ladda) och integrera din befintliga Azure SQL Database-miljö med resten av dina datamängder i Microsoft Fabric. Du kan kontinuerligt replikera dina befintliga Azure SQL-databaser direkt till Fabrics OneLake. I Fabric kan du låsa upp kraftfull business intelligence, artificiell intelligens, datateknik, datavetenskap och datadelningsscenarier.
För en självstudiekurs om att konfigurera Azure SQL Database för spegling i Fabric, se Självstudie: Konfigurera Microsoft Fabric-speglade databaser från Azure SQL Database.
Om du vill veta mer och titta på demonstrationer av Spegling av Azure SQL Database i Fabric kan du titta på följande avsnitt av Data Exposed.
Varför använda spegling i Fabric?
Med spegling i Fabric behöver du inte pussla ihop olika tjänster från flera leverantörer. I stället kan du njuta av en mycket integrerad produkt från slutpunkt till slutpunkt som är lätt att använda och som är utformad för att förenkla dina analysbehov och som skapats för öppenhet och samarbete mellan Microsoft, Azure SQL Database och 1000-tals tekniklösningar som kan läsa Delta Lake-tabellformatet med öppen källkod.
Vilka analysupplevelser är inbyggda?
Speglade databaser är ett objekt i Fabric Data Warehousing som skiljer sig från slutpunkten för lager- och SQL-analys.
När du skapar en speglingsdatabas skapas dessa objekt på Fabric-arbetsytan:
- Det speglade SQL-databasobjektet. Spegling hanterar replikering av data till OneLake och konvertering till Parquet i ett analysklart format. Detta möjliggör nedströmsscenarier som datateknik, datavetenskap med mera.
- En SQL-analysslutpunkt
Varje speglad Azure SQL Database har en autogenererad SQL-analysslutpunkt som ger en omfattande analytisk upplevelse ovanpå deltatabellerna som skapats av speglingsprocessen. Användare har åtkomst till välbekanta T-SQL-kommandon som kan definiera och köra frågor mot dataobjekt men inte manipulera data från SQL-analysslutpunkten, eftersom det är en skrivskyddad kopia. Du kan utföra följande åtgärder i SQL-analysslutpunkten:
- Utforska tabellerna som refererar till data i dina Delta Lake-tabeller från Azure SQL Database.
- Skapa inga kodfrågor och vyer och utforska data visuellt utan att skriva en kodrad.
- Utveckla SQL-vyer, infogade TVF:er (Tabellvärdesfunktioner) och lagrade procedurer för att kapsla in din semantik och affärslogik i T-SQL.
- Hantera behörigheter för objekten.
- Hämta data i andra lager och lakehouses i samma miljö.
Förutom SQL-frågeredigeraren finns det ett brett ekosystem med verktyg som kan köra frågor mot SQL-analysslutpunkten, inklusive SQL Server Management Studio (SSMS),mssql-tillägget med Visual Studio Code och till och med GitHub Copilot.
Synkronisera Azure SQL Database bakom en brandvägg
Om din Azure SQL Database inte är offentligt tillgänglig och inte tillåter att Azure-tjänster ansluter till den kan du konfigurera en virtuell nätverksdatagateway eller en lokal datagateway för att spegla data. Datagatewayen underlättar säkra anslutningar till dina källdatabaser via en privat slutpunkt eller från ett betrott privat nätverk. Mer information finns i Självstudie: Konfigurera Microsoft Fabric-speglade databaser från Azure SQL Database.
Aktiva transaktioner, arbetsbelastningar och replikeringsmotorbeteenden
- Aktiva transaktioner fortsätter att hålla transaktionsloggens trunkering tills transaktionen bekräftas och den speglade Azure SQL-databasen kommer ikapp, eller transaktionen avbryts. Långvariga transaktioner kan leda till att transaktionsloggen fylls i mer än vanligt. Transaktionsloggen för källdatabasen bör övervakas så att transaktionsloggen inte fylls. Mer information finns i Transaktionsloggen växer på grund av långvariga transaktioner och CDC.
- Varje användararbetsbelastning varierar. Under den första ögonblicksbilden kan det finnas mer resursanvändning i källdatabasen, för både CPU och IOPS (indata-/utdataåtgärder per sekund, för att läsa sidorna). Tabelluppdateringar/borttagningsåtgärder kan leda till ökad logggenerering. Läs mer om hur du övervakar resurser för din Azure SQL Database.
Stöd för nivå- och inköpsmodell
Azure SQL Database-källan kan vara antingen en enkel databas eller en databas i en elastisk pool.
- Alla tjänstnivåer i köpmodellen för virtuella kärnor stöds.
- För köpmodellen DTU (Database Transaction Unit)stöds inte databaser som skapats på tjänstnivåernaKostnadsfri, Basic eller Standard med färre än 100 DTU:er.
Pricing
Datorresurserna som används för att replikera dina data till Fabric OneLake är kostnadsfria. Lagring i OneLake är kostnadsfritt baserat på kapacitetsstorleken. Mer information finns i Kostnad för spegling och OneLake-priser för spegling. Beräkningsanvändningen för att köra frågor mot data via SQL, Power BI eller Spark debiteras fortfarande baserat på infrastrukturresursernas kapacitet.