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Fabric でミラーリング用に Azure SQL Database を構成するためのチュートリアルについては、「Tutorial: Azure SQL Database からミラー化された Microsoft Fabric データベースを構成する」を参照してください。
Fabric でのミラーリング Azure SQL Databaseのデモの詳細と視聴については、次の Data Exposed エピソードをご覧ください。
ファブリックでミラーリングを使用する理由
Fabric のミラーリングでは、複数のベンダーの異なるサービスをまとめる必要はありません。 代わりに、分析ニーズを簡素化するように設計され、オープンソースの Delta Lake テーブル形式を読み取ることができる Microsoft、Azure SQL Database、1000 のテクノロジ ソリューション間のオープン性とコラボレーションのために構築された、高度に統合された、エンドツーエンドで使いやすい製品を利用できます。
どのような分析エクスペリエンスが組み込まれていますか?
ミラー化されたデータベースは、 ファブリック データ ウェアハウス 内のアイテムであり、 Warehouse および SQL 分析エンドポイントとは異なります。
ミラーリング データベースを作成すると、Fabric ワークスペースに次の項目が作成されます。
- ミラー化された SQL データベース項目。 ミラーリングでは、 データの OneLake へのレプリケーションと Parquet への変換が、分析対応形式で管理されます。 これにより、データ エンジニアリング、データ サイエンスなどのダウンストリーム シナリオが可能になります。
- SQL 分析エンドポイント
ミラー化された各Azure SQL Databaseには自動生成された SQL 分析エンドポイントがあり、ミラーリング プロセスによって作成されたデルタ テーブルに関する豊富な分析エクスペリエンスが提供されます。 ユーザーは、読み取り専用のコピーであるため、データ オブジェクトを定義してクエリを実行できるが、SQL 分析エンドポイントからデータを操作できない、使い慣れた T-SQL コマンドにアクセスできます。 SQL 分析エンドポイントでは、次のアクションを実行できます。
- Azure SQL Databaseから Delta Lake テーブル内のデータを参照するテーブルを調べる。
- コード行を記述することなく、コード クエリやビューを作成したり、データを視覚的に探索したりすることはありません。
- SQL ビュー、インライン TVF (テーブル値関数)、ストアド プロシージャを開発して、T-SQL でセマンティクスとビジネス ロジックをカプセル化します。
- オブジェクトに対するアクセス許可を管理します。
- 同じワークスペース内の他のウェアハウスと Lakehouse のデータに対してクエリを実行します。
SQL クエリ エディターに加えてSQL Server Management Studio (SSMS)、 Visual Studio Code 用の MSSQL 拡張機能、さらには GitHub Copilot など、SQL 分析エンドポイントに対してクエリを実行できるツールの広範なエコシステムがあります。
ファイアウォールの内側でAzure SQL Databaseをミラーリングする
Azure SQL Database がパブリックにアクセスできず、Azure サービスが接続することを許可しない場合は、仮想ネットワーク データ ゲートウェイまたはオンプレミス データ ゲートウェイを設定してデータをミラーリングできます。 データ ゲートウェイを使用すると、プライベート エンドポイントまたは信頼されたプライベート ネットワークを介したソース データベースへのセキュリティで保護された接続が容易になります。 詳細については、Tutorial: Azure SQL Database から Microsoft Fabric ミラー化データベースを構成する方法を参照してください。
アクティブなトランザクション、ワークロード、レプリケーター エンジンの動作
- アクティブなトランザクションは、トランザクションがコミットされ、ミラー化されたAzure SQL Databaseがキャッチアップするか、トランザクションが中止されるまで、トランザクション ログの切り捨てを保持し続けます。 実行時間の長いトランザクションでは、トランザクション ログが通常よりも多くいっぱいになる可能性があります。 トランザクション ログが満たされないように、ソース データベースのトランザクション ログを監視する必要があります。 詳細については、「 トランザクション ログは、実行時間の長いトランザクションと CDC が原因で増加する」を参照してください。
- ユーザーのワークロードはそれぞれ異なります。 初期スナップショット中は、CPU と IOPS の両方 (ページを読み取るための 1 秒あたりの入力/出力操作) に対して、ソース データベースのリソース使用率が高くなる可能性があります。 テーブルの更新/削除操作により、ログの生成が増加する可能性があります。 Azure SQL Databaseのリソースを
監視する方法について説明します。
階層と購入モデルのサポート
ソース Azure SQL Databaseには、単一データベースまたはエラスティック プール内のデータベースを指定できます。
- 仮想コア購入モデルのすべてのサービス レベルがサポートされています。
- DTU (データベース トランザクション ユニット) 購入モデルでは、100 DTU 未満の Free、Basic、または Standard サービス レベルで作成されたデータベースはサポートされません。
Pricing
データを Fabric OneLake にレプリケートするために使用される Fabric コンピューティングは無料です。 OneLake のストレージは、容量サイズに基づくコストは無料です。 詳細については、「ミラーリングのコスト」および「OneLakeのミラーリングの価格」を参照してください。 SQL、Power BI、または Spark を使用してデータを照会するためのコンピューティング使用量は、ファブリック容量に基づいて引き続き課金されます。
次のステップ
チュートリアル：Azure SQL DatabaseでMicrosoft Fabricのミラー化されたデータベースを構成する方法
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