Microsoft Fabric을 사용하여 미러 데이터베이스에서 데이터 탐색

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Microsoft Fabric 내에서 미러 데이터베이스의 데이터를 쿼리하는 모든 방법에 대해 자세히 알아봅니다.

SQL 분석 엔드포인트 사용

Microsoft Fabric은 복제본(replica)ted 델타 테이블에 대한 읽기 전용 T-SQL 서비스 계층을 제공합니다. 이 SQL 기반 환경을 SQL 분석 엔드포인트라고 합니다. 코드 시각적 쿼리 편집기 또는 T-SQL을 사용하지 않고 델타 테이블의 데이터를 분석하여 뷰, 함수, 저장 프로시저를 만들고 SQL 보안을 적용할 수 있습니다.

SQL 분석 엔드포인트에 액세스하려면 작업 영역 보기에서 해당 항목을 선택하거나 미러 데이터베이스 탐색기의 SQL 분석 엔드포인트 모드로 전환합니다. 자세한 내용은 Lakehouse에 대한 SQL 엔드포인트란?

데이터 뷰를 사용하여 데이터 미리 보기

데이터 미리 보기는 SQL 분석 엔드포인트 내의 쿼리 편집기 및 모델 뷰와 함께 세 가지 전환기 모드 중 하나로, 테이블 또는 뷰 내의 데이터를 쉽게 볼 수 있는 인터페이스를 제공하여 샘플 데이터(상위 1,000개 행)를 미리 볼 수 있습니다.

자세한 내용은 데이터 미리 보기에서 데이터 보기를 참조하세요.

시각적 쿼리를 사용하여 데이터 분석

Visual 쿼리 편집기 미러 데이터베이스 항목의 데이터에 대해 T-SQL 쿼리를 만드는 코드 없는 환경을 제공하는 Microsoft Fabric의 기능입니다. 테이블을 캔버스로 끌어서 놓고, 쿼리를 시각적으로 디자인하고, 파워 쿼리 다이어그램 보기를 사용할 수 있습니다.

자세한 내용은 시각적 쿼리 편집기를 사용하여 쿼리를 참조 하세요.

SQL 쿼리를 사용하여 데이터 분석

SQL 쿼리 편집기 미러 데이터베이스 항목의 데이터에 대해 T-SQL 쿼리를 만드는 쿼리 편집기를 제공하는 Microsoft Fabric의 기능입니다. SQL 쿼리 편집기에서는 IntelliSense, 코드 완성, 구문 강조 표시, 클라이언트 쪽 구문 분석 및 유효성 검사를 지원합니다.

자세한 내용은 SQL 쿼리 편집기를 사용하여 쿼리를 참조 하세요.

Notebook을 사용하여 Lakehouse 바로 가기를 사용하여 데이터 탐색

Notebook은 데이터에 대한 Apache Spark 작업 및 기계 학습 실험을 개발할 수 있는 강력한 코드 항목입니다. Fabric Lakehouse에서 Notebook을 사용하여 미러 테이블을 탐색할 수 있습니다. Notebook의 Spark 쿼리를 사용하여 Lakehouse에서 미러 데이터베이스에 액세스할 수 있습니다. 먼저 미러 테이블에서 Lakehouse로 바로 가기를 만든 다음 Lakehouse에서 Spark 쿼리를 사용하여 Notebook을 빌드해야 합니다.

단계별 가이드는 Notebook을 사용하여 미러 데이터베이스의 데이터 탐색을 참조하세요.

자세한 내용은 레이크하우스의 바로 가기 데이터를 참조하고 레이크하우스 의 데이터 탐색을 참조 하세요.

델타 파일에 직접 액세스

델타 형식 파일에서 미러 데이터베이스 테이블 데이터에 액세스할 수 있습니다. 커넥트OneLake 파일 탐색기 또는 Azure Storage Explorer를 통해 직접 OneLake.

단계별 가이드는 OneLake에서 직접 미러 데이터베이스의 데이터 탐색을 참조하세요.

데이터 모델링 및 비즈니스 의미 체계 추가

Microsoft Fabric에서 Power BI 데이터 세트는 메트릭이 있는 의미 체계 모델이며, 비즈니스 친화적인 용어 및 표현을 사용하여 분석할 수 있는 논리적 설명기본 심층 분석을 가능하게 합니다. 이 의미 체계 모델은 일반적으로 do기본 나타내는 팩트를 포함하는 별모양 스키마입니다. 차원을 사용하면 do기본 분석하여 다양한 분석을 드릴다운, 필터링 및 계산할 수 있습니다. 의미 체계 모델을 사용하면 부모 미러 데이터베이스의 상속된 비즈니스 논리를 사용하여 데이터 세트가 자동으로 만들어집니다. 비즈니스 인텔리전스 및 분석을 위한 다운스트림 분석 환경은 Microsoft Fabric에서 사용자 개입 없이 관리, 최적화 및 동기화된 상태로 유지되는 항목으로 시작합니다.

기본 Power BI 데이터 세트는 모델 뷰에 정의된 엔터티 간의 모든 관계를 상속하고, 개체가 BI(Power BI 보고서)에 사용하도록 설정된 경우 Power BI 데이터 세트 관계로 유추합니다. 미러 데이터베이스의 비즈니스 논리를 상속하면 웨어하우스 개발자 또는 BI 분석가가 XMLA 형식을 읽는 Power BI, Excel 또는 Tableau와 같은 외부 도구에서 BI(분석 비즈니스 인텔리전스) 보고서를 위한 유용한 의미 체계 모델 및 메트릭 계층을 빌드하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다. 자세한 내용은 기본 Power BI 데이터 세트의 데이터 모델링을 참조 하세요.

잘 정의된 데이터 모델은 분석 및 보고 워크로드를 구동하는 데 중요한 역할을 합니다. Microsoft Fabric의 SQL 분석 엔드포인트에서는 시각적 편집기에서 몇 가지 간단한 단계를 통해 데이터 모델을 쉽게 빌드하고 변경할 수 있습니다. 패브릭 포털의 SQL 분석 엔드포인트 페이지 내에서 기본 및 외래 키 제약 조건을 설정하고 모델 보기에서 ID 열을 설정하여 미러 데이터베이스 항목을 모델링할 수 있습니다. 모델 보기를 탐색한 후 시각적 엔터티 관계 다이어그램에서 이 작업을 수행할 수 있습니다. 다이어그램을 사용하면 테이블을 끌어서 놓아 개체가 서로 어떻게 관련되는지 유추할 수 있습니다. 엔터티를 시각적으로 연결하는 선은 존재하는 물리적 관계의 유형을 유추합니다.

보고서 만들기

세 가지 방법으로 의미 체계 모델(기본값)에서 직접 보고서를 만듭니다.

  • 리본 메뉴의 SQL 분석 엔드포인트 편집기
  • 탐색 모음의 데이터 창
  • 작업 영역의 의미 체계 모델(기본값)

자세한 내용은 Power BI에서 보고서 만들기를 참조하세요.

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