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En savoir plus sur toutes les méthodes permettant d’interroger les données dans votre base de données mise en miroir dans Microsoft Fabric.
Utiliser le point de terminaison d’analytique SQL
Microsoft Fabric fournit une couche de service T-SQL en lecture seule pour les tables delta répliquées. Cette expérience basée sur SQL est appelée point de terminaison d’analytique SQL. Vous pouvez analyser des données dans des tables delta à l’aide d’un éditeur de requête visuelle de code ou T-SQL pour créer des vues, des fonctions, des procédures stockées et appliquer la sécurité SQL.
Pour accéder au point de terminaison d’analyse SQL, sélectionnez l’élément correspondant dans la vue de l’espace de travail ou basculez vers le mode de point de terminaison d’analyse SQL dans l’Explorateur de bases de données en miroir. Pour plus d’informations, consultez Qu’est-ce que le point de terminaison d’analytique SQL pour un lakehouse ?
Utiliser la vue Données pour afficher un aperçu des données
La préversion des données est l’un des trois modes de commutateur, ainsi que l’éditeur de requête et la vue Modèle dans le point de terminaison d’analyse SQL, qui fournit une interface simple pour afficher les données de vos tables ou vues pour afficher un aperçu des exemples de données (1 000 premières lignes).
Pour plus d’informations, consultez Afficher les données dans la préversion des données dans Microsoft Fabric.
Utiliser des requêtes visuelles pour analyser les données
L’Éditeur de requête visuelle est une fonctionnalité de Microsoft Fabric qui offre une expérience sans code pour créer des requêtes T-SQL sur des données de votre élément de base de données mis en miroir. Vous pouvez faire glisser et déplacer des tables sur le canevas, concevoir des requêtes visuellement et utiliser la vue diagramme Power Query.
Pour plus d’informations, consultez Requête à l’aide de l’éditeur de requête visuelle.
Utiliser des requêtes SQL pour analyser les données
L’éditeur de requête SQL est une fonctionnalité de Microsoft Fabric qui fournit un éditeur de requête pour créer des requêtes T-SQL sur des données de votre élément de base de données mis en miroir. L’éditeur de requête SQL prend en charge IntelliSense, la saisie semi-automatique du code, la mise en surbrillance de la syntaxe, l’analyse côté client et la validation.
Pour plus d’informations, consultez Requête à l’aide de l’éditeur de requête SQL.
Utiliser des notebooks pour explorer vos données avec un raccourci Lakehouse
Les notebooks sont un élément de code puissant pour vous permettre de développer des travaux Apache Spark et des expériences de Machine Learning sur vos données. Vous pouvez utiliser des blocs-notes dans Fabric Lakehouse pour explorer vos tables mises en miroir. Vous pouvez accéder à votre base de données mise en miroir à partir de Lakehouse avec des requêtes Spark dans des notebooks. Vous devez d’abord créer un raccourci à partir de vos tables mises en miroir dans Lakehouse, puis créer des notebooks avec des requêtes Spark dans votre Lakehouse.
Pour obtenir un guide pas à pas, consultez Explorer les données de votre base de données mise en miroir avec des notebooks.
Pour plus d’informations, consultez Créer des raccourcis dans lakehouse et voir Explorer les données de votre lakehouse avec un bloc-notes.
Accéder directement aux fichiers delta
Vous pouvez accéder aux données de table de base de données mises en miroir dans des fichiers de format Delta. Connectez-vous directement à OneLake via l’Explorateur de fichiers OneLake ou l’Explorateur Stockage Azure.
Pour obtenir un guide pas à pas, consultez Explorer les données de votre base de données mise en miroir directement dans OneLake.
Modéliser vos données et ajouter une sémantique métier
Dans Microsoft Fabric, les modèles sémantiques Power BI (anciennement appelés jeux de données Power BI) sont une description logique d’un domaine analytique, avec terminologie et représentation conviviales pour permettre une analyse plus approfondie.
Un modèle sémantique est généralement un schéma en étoile avec des faits qui représentent un domaine. Les dimensions vous permettent d’analyser le domaine pour explorer, filtrer et calculer différentes analyses.
Un modèle de données bien défini est essentiel pour piloter vos charges de travail d’analyse et de création de rapports. La modélisation de l’élément de base de données mis en miroir est possible en créant d’abord un modèle sémantique et en définissant des relations dans la vue du modèle. Une fois que vous avez parcouru l’affichage du modèle, vous pouvez le faire dans un diagramme de relation d’entité visuelle. Le diagramme vous permet de faire glisser et déposer des tables pour déduire la relation entre les objets. Les lignes connectant visuellement les entités déduitnt le type de relations logiques qui existent.
Créer un rapport
Créez un rapport directement à partir du modèle sémantique de trois façons différentes :
- Éditeur de point de terminaison d’analytique SQL dans le ruban
- Volet Données dans la barre de navigation
- Modèle sémantique dans l’espace de travail
Pour plus d’informations, consultez Créer des rapports dans le service Power BI dans Microsoft Fabric et Power BI Desktop.