Simplifier la gestion des données grâce à la mise en miroir et à la virtualisation

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Les organisations sont souvent confrontées à des défis dans la gestion et l’analyse de leurs données en raison de la complexité inhérente à l’intégration de différentes sources de données, à la préservation de la cohérence des données et au maintien de la disponibilité des données en temps réel. Base de données SQL dans Microsoft Fabric répond à ces défis en offrant une plateforme unifiée qui simplifie l’intégration des données, améliore la cohérence des données et garantit la disponibilité des données en quasi-temps réel.

Intégrer avec la mise en miroir

L’une des principales fonctionnalités de Base de données SQL dans Microsoft Fabric est sa capacité à mettre en miroir des bases de données à partir d’Azure SQL Database directement dans le lac de données OneLake de Fabric. En outre, SQL Database dans Fabric est automatiquement mis en miroir à des fins d’analytique, avec des données répliquées en continu dans OneLake en quasi-temps réel.

Schéma de la mise en miroir de la base de données Fabric pour la base de données Azure SQL.

Ce processus de mise en miroir garantit que les données sont répliquées en continu en quasi-temps réel, éliminant ainsi la nécessité de recourir à des processus ETL (extraction, transformation et chargement) complexes. Il en résulte une réduction du coût total de possession et une accélération du délai d’obtention d’insights, ce qui permet aux entreprises de débloquer des scénarios de business intelligence, d’intelligence artificielle, d’engineering données, de science des données et de partage de données.

Après avoir lancé un processus de mise en miroir, vous pouvez surveiller l’état de la réplication en sélectionnant l’option Surveiller la réplication sous l’onglet Réplication. En l’absence de mises à jour dans les tables sources, le moteur se désactive et reprend l’interrogation régulière après la détection des données mises à jour.

Capture d’écran montrant comment surveiller un processus de mise en miroir pour Base de données SQL dans Fabric.

Pour en savoir plus sur la configuration des bases de données mises en miroir, consultez Tutoriel : Configurer des bases de données en miroir Microsoft Fabric à partir d’Azure SQL Database.

Explorer la virtualisation des données

La virtualisation des données dans Base de données SQL dans Fabric est une fonctionnalité qui vous permet d’accéder à des données et de les manipuler à partir de différentes sources sans avoir à les déplacer ou à les copier physiquement. Cette approche fournit une vue unifiée des données, offrant ainsi une intégration et une analyse transparentes sur différentes plateformes.

Ces fonctionnalités permettent de prendre en charge des scénarios tels que l’interrogation de tables Parquet, CSV et Delta disponibles dans un lakehouse.

Fonctionnalité Définition Exemple de requête
Informations d’identification incluses dans l’étendue de la base de données Vous permet de créer des informations d’identification qui peuvent être utilisées pour accéder à des sources de données externes de manière sécurisée. CREATE DATABASE SCOPED CREDENTIAL MyCredential WITH IDENTITY = 'USER IDENTITY';
Source de données externe Vous permet de définir des sources de données externes, notamment des fichiers stockés dans OneLake. 'abfss://aaaaaaaa-0000-1111-2222-bbbbbbbbbbbb@<onelake_account_name>.dfs.fabric.microsoft.com/bbbbbbbb-1111-2222-3333-cccccccccccc/Files/parquet/data1.parquet';
Format de fichier externe Cette fonctionnalité vous permet de spécifier le format des fichiers externes, par exemple des fichiers Parquet, CSV et Delta. CREATE EXTERNAL FILE FORMAT MyFileFormat WITH ( FORMAT_TYPE = DELIMITEDTEXT, FORMAT_OPTIONS ( FIELD_TERMINATOR = ',', STRING_DELIMITER = '"' ) );
Table externe Vous pouvez ainsi créer des tables qui référencent des données stockées en dehors de la base de données SQL. CREATE EXTERNAL TABLE MyExternalTable ( Column1 INT, Column2 NVARCHAR(50) ) WITH ( LOCATION = 'myfolder/myfile.csv', DATA_SOURCE = MyExternalDataSource, FILE_FORMAT = MyFileFormat );