Data Warehouse är ett av de vanligaste sätten att lagra data i Fabric. Warehouse kräver strukturerad data eftersom den lagras i relationella tabeller och kolumner, likt en databas.
Användare med erfarenhet av databaser kommer att känna igen strukturen i ett Warehouse – här finns tabeller indelade i scheman, vyer, funktioner och stored procedures. Tillsammans ger funktionerna oss möjligheten att bygga upp ett datalager där data förädlas till en färdig produkt. Warehouse hanterar inte filer direkt, men data kan importeras via ett Lakehouse eller andra datakällor.
Språket i Warehouse är SQL, vilket används för att fråga data, hantera dataflöden och utföra datatransformationer. Om er organisation är van vid SQL kan Warehouse vara ett bra val för hur ni ska jobba med Fabric. Ni kommer att känna igen er och snabbt komma framåt.
Stored Procedures
Stored Procedures är en kraftfull funktion i Warehouse som gör det möjligt att automatisera återkommande uppgifter, standardisera komplexa operationer och förbättra hanteringen av ditt datalager. Genom att samla logik och arbetsflöden i enkla, återanvändbara kodblock kan du både effektivisera dina processer och säkerställa konsekvens i hur data hanteras.
Oavsett om det handlar om att optimera dataladdningar, utföra transformationer eller automatisera rapporteringsprocesser, är Stored Procedures ett verktyg som förenklar arbetet och sparar tid – allt medan de levererar hög prestanda och flexibilitet.
Välja mellan tabeller eller vyer
Valet mellan tabeller och vyer i Microsoft Fabric Warehouse beror på användningsområdet och dina behov. Tabeller används för att lagra data permanent och är grunden för datalagring i ett data warehouse. Vyer, å andra sidan, är virtuella representationer av data som hämtas och kombineras från en eller flera tabeller utan att lagras fysiskt.
Välj tabeller om:
- Du behöver lagra stora datamängder som ska användas upprepade gånger.
- Prestanda är en prioritet för att undvika att data behöver bearbetas varje gång.
- Datan behöver vara strukturerad och optimerad för specifika frågor.
Välj vyer om:
- Du vill skapa en förenklad och läsbar representation av komplex data utan att duplicera den.
- Du behöver dynamiskt generera data baserat på aktuella förhållanden i tabellerna.
- Du vill centralisera affärslogik för att säkerställa att samma definitioner används i flera frågor.
Ett vanligt tillvägagångssätt är att använda tabeller för att lagra rådata och mellanliggande steg i ETL-processen, medan vyer används för att skapa användarvänliga och affärsorienterade lager för rapportering och analys. Genom att kombinera styrkorna hos båda kan du bygga ett effektivt och flexibelt datalager.
Row-Level Security, Column-level Security och Object-level Security
Säkerhet i Fabric Warehouse kan hanteras på flera nivåer för att skydda data beroende på behov och användarroller. Row-Level Security (RLS), Column-level Security (CLS) och Object-level Security är tre olika tekniker för att säkra sitt data. RLS ger oss möjligheten att bestämma vilka rader en användare som ansluter till Warehouse ska få se i en tabell. Det kan till exempel handla om att användaren bara för se transaktioner för de länder användaren är ansvarig för eller den försäljning och budget som hör till användarens kostnadsställe.
CLS hanterar vilka kolumner som användaren ska få se. Kanske vill man begränsa vilka som får se marginalen på försäljning, lönen i ett HR-register eller liknande.
OLS hanterar vilka tabeller användaren får se. Kanske får användaren komma åt information om anställda från HR, men tabellen med löner ska döljas.
