Usein kysytyt kysymykset Mirroring Snowflakesta Microsoft Fabricissa

Snowflakessa käytämme laskeutumisvyöhykettä sekä tilannevedoksen tallentamiseen että tietojen muuttamiseen OneLakeen suorituskyvyn parantamiseksi, kun muunnamme nämä laskeutumisalueiden tiedostot delta vertiparquet -tiedostoiksi.

Hallittuja taulukoita, jäävuoritaulukoita ja näkymiä tuetaan replikaatiota varten. Ulkoisia, tilapäisiä, väliaikaisia ja dynaamisia taulukoita ei tueta. Iceberg-tauluille tarvitaan tallennusyhteys taustalla olevaan Iceberg-taulukon tallennukseen konfiguroinnin aikana. Lisätietoja tunnetuista näkymien ongelmista (kuten tietotyyppien kartoituksesta) löytyy kohdasta Rajoitukset.

Valitse asetusten hammasratas, valitse sitten Yhteyksien ja yhdyskäytäviä. Voit myös poistaa aiemmin luotuja yhteyksiä tältä sivulta.

Seuraavat todennusmenetelmät ovat tuettuja:

• Käyttäjätunnus ja salasana — Snowflake-natiivitunnistautuminen
• Microsoft Entra ID (SSO) — Single sign-on via Entra ID -tunnus
• Avainparien todennus — RSA-avainpari palvelutilitilanteisiin

1. Käytä olemassa olevaa varastoa uudelleen. Määritä peilaus käyttämään samaa Snowflake-varastoa, jota sovelluksesi jo käyttävät lähdetaulujen päivittämiseen. Tämä välttää ylimääräisen herätyksen erillisellä, omistetun peilivaraston herättämiseltä. Kun sovelluksesi päivittää taulun, peilaava replikaattori havaitsee muutokset lähes välittömästi, kun varasto on vielä aktiivinen. 2. Peilaa vain ne pöydät, joita tarvitset. Vältä koko tietokannan peilaamista, kun tarvitset vain osan taulukoista. Laajamittainen peilaus voi aiheuttaa merkittäviä Snowflake -kulutuksen ja Fabric-kapasiteetin piikkejä. 3. Seuraa odottamattomia uudelleensiemeniä. Uudelleen siemen lukee koko taulukon uudelleen ja aiheuttaa laskentakustannukset, jotka ovat verrannollisia sen kokoon. Tarkista Mirroring Status -sivulta taulukoita, jotka toistuvasti näyttävät alkuperäisen kopioinnin käyttäytymistä. 4. Käytä Snowflake-budjetteja ja luottorajoja. Aseta Snowflaken resurssimonitorit ja budjetit rajoittamaan peilaukseen liittyviä laskentakustannuksia.

Fabric ei veloitta OneLakeen ingressimaksuista Mirroringista.

Jos sitä isännöidään Azuren ulkopuolella, katso Snowflake ja pilvipalveludokumentaatio lähtevän liikenteen kustannuksista. Jos tietoja isännöidään Azuressa, mutta eri alueella kuin Fabric-kapasiteetissasi, tietojen lähtemistä veloitetaan. Jos tietoja isännöidään Azuressa samalla alueella, tietojen lähtemistä ei ole.

Ei. Peilaus toimii jatkuvasti eikä tällä hetkellä tue replikaatioaikataulujen tai aikaperusteisten ikkunoiden konfigurointia. Replikaattori tarkistaa muutoksia jatkuvasti, mikä tuottaa jatkuvaa Snowflake-laskentaa. Jos sinun täytyy rajoittaa laskentaa tietyillä jaksoilla, voit manuaalisesti pysäyttää ja aloittaa peilauksen uudelleen — mutta huomaa, että uudelleenkäynnistys käynnistää kaikki peilatut taulukot kokonaan uudelleen.

Tämä riippuu tuotujen tietojen koosta.

Lähes reaaliaikainen viive.

Kyllä, taulukot ovat kaikki v-järjestettyjä delta-taulukoita.

Katso Monitor Fabric Mirror -replikointi.

Kyllä, tuemme peilausta paikallisen dataportin ja näennäisverkko (VNet) Data Gatewayn kautta.

Lähdetaulukoiden tiedot alustetaan uudelleen. Aina kun lopetat ja aloitat, koko taulukko noudetaan uudelleen.

Lopetamme tämän tietyn taulukon peilaamisen ja poistamme sen OneLakesta.

Ei, vain poistamme suoratoistotaulukot.

Voit, mutta sinun ei pitäisi. Kun tiedot ovat Fabricissa, ne voidaan jakaa sieltä.

Kyllä, tietyt taulukot voidaan valita Peilaus-määrityksen aikana.

Täyden datan uudelleenlatauksen (uudelleensijoittaminen) käynnistyy jokin seuraavista toiminnoista:

• DDL-muutokset, jotka muuttavat taulun DDL-aikaleimaa, esimerkiksi ALTER TABLE operaatiot, jotka lisäävät tai poistavat sarantoja.
• Skeeman muokkaustyökalut, kuten DBT, jotka pudottavat ja luovat taulukoita uudelleen aikataulun mukaan.
• Peilauksen pysäyttäminen ja uudelleenkäynnistys Fabric-portaalin tai API:n kautta.
• Pidennetty kapasiteetin tauko. Jos Fabric-kapasiteetti pysäytetään pitkäksi aikaa, peilaus voi kylvää uudelleen uudelleen jatkuessa.

Jos näet taulukoita, jotka käyvät läpi toistuvasti alkuperäisen kopion (uudelleensiementämisen) inkrementaalisen synkronoinnin sijaan:

1. Tarkista ylävirran skeeman muutokset. Varmista, muokkaako esimerkiksi dbt taulukkomääritelmiä toistuvalla aikataululla. Jopa pienet DDL-muutokset voivat laukaista uudelleensiementämisen.
2. Katso Mirroring Status -sivu. Etsi taulukoita, jotka näyttävät toistuvat alkuperäisen kopioinnin aikaleimat säännöllisin välein.
3. Taukoskeema muuttuu aktiivisen peilauksen aikana. Jos dbt-ajot ovat syynä, aikatauluta ne huoltoikkunoiden aikana tai pysäytä peilaus ennen skeeman muutosten suorittamista.
4. Seuraa Snowflaken varaston käyttöä. Tarkista Snowflake-tilin käyttönäkymät nähdäksesi, hallitsevatko peilaukseen liittyvät kyselyt laskentaa.
5. Muista, että jokainen uudelleenistutus käsittelee koko taulukon datan ja aiheuttaa Snowflake -laskentakustannukset suhteessa taulukkokokoon. verrannollinen pöydän kokoon.

Ei.

Ei, tietoja ei ole järjestetty asiakasympäristön ulkopuolelle, ne on järjestetty asiakkaan OneLake-taulukossa.

Power BI Premium, Fabric-kapasiteetti tai kokeiluversion kapasiteetti vaaditaan. Lisätietoja käyttöoikeuksista on artikkelissa Microsoft Fabric -käyttöoikeudet.

Fabric-laskenta, jota käytetään tietojen replikointiin Fabric OneLakeen, on ilmainen. Peilauksen tallennuskustannukset ovat ilmaisia kapasiteettiin perustuvaan rajaan asti. Lisätietoja on artikkelissa Peilauksen kustannukset ja Microsoft Fabric -hinnoittelu. SQL:n, Power BI:n tai Sparkin avulla tehtävien tietojen kyselyjen laskenta veloitetaan normaalisti.

Liittyvä sisältö

• Mikä on Peilaus Fabricissa?
• Snowflake-liittimen yleiskatsaus