Tabellen in Fabric Data Warehouse

Van toepassing op:✅ Warehouse in Microsoft Fabric

Dit artikel legt belangrijke concepten uit voor het ontwerpen van tabellen in Microsoft Fabric.

In tabellen organiseer je data logisch in een rij-en-kolomformaat. Elke rij vertegenwoordigt een unieke record en elke kolom vertegenwoordigt een veld in de record.

Tabelcategorie bepalen

Een stervormig schema ordent gegevens in feitentabellen en dimensietabellen. Sommige tabellen worden gebruikt voor integratie- of faseringsgegevens voordat u naar een feiten- of dimensietabel gaat. Wanneer u een tabel ontwerpt, bepaalt u of de tabelgegevens deel uitmaken van een feiten-, dimensie- of integratietabel. Deze beslissing bepaalt de juiste tabelstructuur.

• Feittabellen bevatten kwantitatieve gegevens die door transactionele systemen zijn gegenereerd en vervolgens in het datawarehouse worden geladen. Een retailbedrijf genereert bijvoorbeeld elke dag verkooptransacties en laadt de gegevens vervolgens in een feitentabel van een datawarehouse voor analyse.

• Dimensietabellen bevatten kenmerkgegevens die mogelijk worden gewijzigd, maar meestal onregelmatig worden gewijzigd. Bijvoorbeeld, sla de naam en het adres van een klant op in een dimensietabel en werk deze alleen bij wanneer het profiel van de klant verandert. Als u de grootte van een grote feitentabel wilt minimaliseren, hoeft de naam en het adres van de klant zich niet in elke rij van een feitentabel te bevinden. In plaats daarvan kunnen de feitentabel en de dimensietabel een klant-id delen. Een query kan de twee tabellen samenvoegen om het profiel en de transacties van een klant te koppelen.

• Integratietabellen bieden een plaats voor het integreren of faseren van gegevens. U kunt bijvoorbeeld gegevens laden in een faseringstabel, transformaties uitvoeren op de gegevens in fasering en de gegevens vervolgens invoegen in een productietabel.

In een tabel worden gegevens opgeslagen in OneLake als onderdeel van het magazijn. De tabel en de gegevens blijven behouden, ongeacht of een sessie is geopend.

Tabellen in het magazijn

Om de organisatie van de tabellen te tonen, gebruik fact, dim, of int als prefixen bij de tabelnamen. De volgende tabel toont enkele schema- en tabelnamen voor het voorbeelddatawarehouse WideWorldImportersDW.

• Tabelnamen mogen geen / of \ bevatten of met een . eindigen.
• Je kunt tijdelijke tabellen met sessiebereik (#temp) maken in Fabric Data Warehouse. Voor meer informatie, zie Tijdelijke tabellen in Fabric Data Warehouse.

Een tabel maken

Voor Warehouse kunt u een tabel maken als een nieuwe lege tabel. U kunt ook een tabel maken en vullen met de resultaten van een SELECT-opdracht. De volgende tabel toont de T-SQL-commando's voor het maken van een tabel.

In dit voorbeeld wordt een tabel met twee kolommen gemaakt:

CREATE TABLE MyTable (col1 int, col2 int );

Fabric Data Warehouse ondersteunt IDENTITY-kolommen in tabellen om automatisch een toenemende nummerreeks in te voegen. Om te beginnen raadpleegt u IDENTITY-kolommen gebruiken in Fabric Data Warehouse.

Op dezelfde manier kun je bestaande tabellen aanpassen met de ALTER TABLE (Transact-SQL) T-SQL-syntaxis.

Metadata voor views in het warehouse kan verouderd raken door wijzigingen in de onderliggende tabellen waarop de view steunt. Om de metadata van een weergave te verversen, gebruik sys.sp_refreshview (Transact-SQL). Weergaven die zijn gemaakt met SCHEMABINDING blokkeren wijzigingen in onderliggende objecten wanneer die wijzigingen de weergavedefinitie beïnvloeden. Als je geen view maakt met SCHEMABINDING, voer je sp_refreshview uit wanneer je wijzigingen aanbrengt aan de objecten die van invloed zijn op de definitie van de view. Anders kan de weergave onverwachte resultaten geven wanneer je deze bevraagt.

Schemanamen

Warehouse ondersteunt het maken van aangepaste schema's. Net als in SQL Server zijn schema's een goede manier om objecten te groeperen die op vergelijkbare wijze worden gebruikt. Met de volgende code maakt u een door de gebruiker gedefinieerd schema met de naam wwi.

• Schemanamen mogen geen / of \ bevatten, of eindigen met een ..

CREATE SCHEMA wwi;

Gegevenstypen

Microsoft Fabric ondersteunt de meest gebruikte T-SQL-gegevenstypen.

• Zie Gegevenstypen in Fabric Data Warehouse voor meer informatie over gegevenstypen.
• Wanneer u een tabel maakt in Warehouse, controleert u de verwijzing gegevenstypen in CREATE TABLE (Transact-SQL).
• Zie Tabellen maken voor een handleiding voor het maken van een tabel in Warehouse.

Collatie

Fabric warehouses zijn geconfigureerd op basis van de sorteringsinstelling van de werkruimte, wat standaard de hoofdlettergevoelige (CS) sortering Latin1_General_100_BIN2_UTF8 is. Bij het creëren van een nieuw magazijn wordt de collatie van de werkruimte gebruikt. Zie Data Warehouse sortering voor meer informatie.

Ondersteunde magazijnsorteringen zijn:

• Latin1_General_100_BIN2_UTF8 (standaard)
• Latin1_General_100_CI_AS_KS_WS_SC_UTF8

Je kunt een warehouse maken met een niet-standaard collation door de REST API te gebruiken. Voor meer informatie, zie Hoe: Een magazijn maken met niet-hoofdlettergevoelige (CI)-sortering.

Nadat je de sortering hebt ingesteld tijdens het aanmaken van de database, erven alle volgende objecten (tabellen, kolommen, enzovoort) deze standaardsortering. Nadat je een magazijn hebt aangemaakt, kun je de sorteerinstelling niet meer wijzigen.

statistieken

De queryoptimalisatie maakt gebruik van statistieken op kolomniveau wanneer het plan voor het uitvoeren van een query wordt gemaakt. Om de queryprestaties te verbeteren, is het belangrijk dat u statistieken hebt over afzonderlijke kolommen, met name kolommen die worden gebruikt in querydeelnames. Warehouse ondersteunt het automatisch maken van statistieken.

Statistische updates worden niet automatisch uitgevoerd. Statistieken bijwerken nadat een aanzienlijk aantal rijen is toegevoegd of gewijzigd. Werk bijvoorbeeld na een lading statistieken bij. Zie Statistics in Fabric Data Warehouse voor meer informatie.

Primaire sleutel, vreemde sleutel en unieke sleutel

Voor Warehouse kun je UNIQUE en PRIMARY KEY beperkingen alleen gebruiken als je zowel NONCLUSTERED als NOT ENFORCED gebruikt.

Je kunt FOREIGN KEY alleen gebruiken wanneer je NOT ENFORCED gebruikt.

• Voor syntaxis, zie ALTER TABLE.
• Zie Primaire sleutels, refererende sleutels en unieke sleutels voor meer informatie.

Brongegevens uitlijnen op het datawarehouse

Je kunt Warehouse-tabellen vullen door data uit een andere databron te laden. Om data succesvol te laden, moeten het aantal en de datatypes van de kolommen in de brondata overeenkomen met de tabeldefinitie in het datawarehouse.

Als data uit meerdere datastores komt, kun je de data naar het warehouse porteren en opslaan in een integratietabel. Wanneer de data in de integratietabel staat, kun je de kracht van het warehouse gebruiken om transformatieoperaties te implementeren. Wanneer de data klaar is, kun je deze in productietabellen plaatsen.

Beperkingen

Warehouse ondersteunt veel, maar niet alle, tabelfuncties die door andere databases worden aangeboden.

• Globale tijdelijke tabellen worden momenteel niet ondersteund.

In de volgende lijst ziet u enkele tabelfuncties die momenteel niet worden ondersteund.

• 1024 maximumkolommen per tabel
• Berekende kolommen
• Geïndexeerde weergaven
• Gepartitioneerde tabellen
• Sequentie
• Sparse kolommen
• Synoniemen
• Aanleidingen
• Unieke indexen
• Door de gebruiker gedefinieerde typen
• Externe tabellen

Fabric Data Warehouse slaat metadata van datawarehouseobjecten in de cache op om snelle toegang tot objecten en hun definities te bieden. Voor zeer grote warehouses met meer dan 750.000 objecten (bijvoorbeeld tabellen, views, opgeslagen procedures en functies) cachet het systeem geen metadata meer. In plaats daarvan voeren schemabewerkingen rechtstreeks een query uit op het metagegevensarchief. Dit ontwerp zorgt voor systeemstabiliteit en voorkomt cache-uithongering in extreem grote databases. Schemavernieuwingsbewerkingen kunnen echter langer duren in vergelijking met kleinere magazijnen waarvoor caching van metagegevens is ingeschakeld.

Gerelateerde inhoud

• Tijdelijke tabellen in Fabric Data Warehouse
• Gegevenstypen in Fabric Data Warehouse
• Query uitvoeren met behulp van de SQL-queryeditor