Zusammenfassung
In diesem Modul haben Sie gelernt, wie Data Warehouses die dimensionale Modellierung verwenden, um Daten in Fakten- und Dimensionstabellen zu organisieren und was ein Fabric data warehouse einzigartig macht. Sie haben das Abfragen und Transformieren von Daten mit T-SQL und dem visuellen Abfrageeditor erkundet, haben Tabellen in ein Sternschema strukturiert und Sicherheitsfeatures angewendet, wie Zeilenebene-Sicherheit und dynamisches Datenmaskierung, um Ihre Daten zu schützen.
Ohne eine Plattform wie Microsoft Fabric würde die Erstellung dieser Art von Lagerumgebung die Bereitstellung und Verwaltung dedizierter SQL-Infrastruktur erfordern, die Konfiguration separater Speicher- und Rechenressourcen sowie die manuelle Integration von Daten über isolierte Systeme hinweg. Eine Fabric-data warehouse beseitigt diese Komplexität, indem vollständige T-SQL-Funktionen mit oneLake-Integration in einer einzigen, gesteuerten Plattform kombiniert werden, die sowohl herkömmliche Analysen als auch KI-basierte Erfahrungen unterstützt.
Wenn Sie erweiterte T-SQL-Transformationsmuster wie Stagingworkflows, inkrementelle Lasten und MERGE-basierte Upserts erlernen möchten, fahren Sie mit dem T-SQL-Modul zum Transformieren von Daten fort.