GraphQL용 Fabric API와 함께 저장 프로시저 사용

GraphQL용 Microsoft Fabric API를 사용하면 강력한 형식의 스키마와 풍부한 쿼리 언어를 사용하여 패브릭 SQL 데이터베이스 및 Data Warehouse 및 Lakehouse와 같은 다른 패브릭 데이터 원본에서 데이터를 쉽게 쿼리하고 변경할 수 있으므로 개발자는 사용자 지정 서버 코드를 작성하지 않고도 직관적인 API를 만들 수 있습니다. 저장 프로시저를 사용하여 입력 유효성 검사 및 데이터 변환을 비롯한 복잡한 비즈니스 논리를 캡슐화하고 재사용할 수 있습니다.

이 예제에서는 저장 프로시저를 사용하여 Fabric의 GraphQL 변형을 통해 모두 노출되는 유효성 검사, 서식 및 ID 생성을 위한 서버 쪽 논리를 사용하여 새 제품을 등록하는 방법을 알아봅니다.

시작하기

패브릭에서 SQL 데이터베이스를 만들어 시작합니다.

패브릭 작업 영역에서 새 항목을 선택한 다음 SQL 데이터베이스(미리 보기)를 선택합니다.
데이터베이스에 이름을 지정한 다음 샘플 데이터를 선택하여 데이터베이스에 필요한 모든 테이블과 데이터를 빠르게 만듭니다.

시나리오: 새 제품 등록

다음을 사용하여 새 제품을 만들려는 경우를 가정해 보겠습니다.

가격 책정 논리의 유효성 검사(예: ListPrice > StandardCost)
변환(예: 제품 이름의 첫 글자를 대문자로 하고, 트리밍한 후 제품 번호를 대문자로 변환하기)
ProductID 생성(최신 ProductID 증가)

1단계: 저장 프로시저 만들기

다음은 필요한 모든 비즈니스 논리를 캡슐화하는 T-SQL 저장 프로시저입니다. SQL 데이터베이스에서 새 쿼리 를 클릭하고 다음 문을 사용합니다.

CREATE PROCEDURE SalesLT.RegisterProduct
  @Name nvarchar(50),
  @ProductNumber nvarchar(25),
  @StandardCost money,
  @ListPrice money,
  @SellStartDate datetime
AS
BEGIN
  SET NOCOUNT ON;
  SET IDENTITY\_INSERT SalesLT.Product ON;

  -- Validate pricing logic
  IF @ListPrice <= @StandardCost
    THROW 50005, 'ListPrice must be greater than StandardCost.', 1;

-- Transform product name: capitalize first letter only
  DECLARE @CleanName nvarchar(50);
  SET @CleanName = UPPER(LEFT(LTRIM(RTRIM(@Name)), 1)) + LOWER(SUBSTRING(LTRIM(RTRIM(@Name)), 2, 49));

  -- Trim and uppercase product number
  DECLARE @CleanProductNumber nvarchar(25);
  SET @CleanProductNumber = UPPER(LTRIM(RTRIM(@ProductNumber)));

  -- Generate ProductID by incrementing the latest existing ID
  DECLARE @ProductID int;
  SELECT @ProductID = ISNULL(MAX(ProductID), 0) + 1 FROM SalesLT.Product;

  INSERT INTO SalesLT.Product (
    ProductID,
    Name,
    ProductNumber,
    StandardCost,
    ListPrice,
    SellStartDate
  )
  OUTPUT 
    inserted.ProductID,
    inserted.Name,
    inserted.ProductNumber,
    inserted.StandardCost,
    inserted.ListPrice,
    inserted.SellStartDate
  VALUES (
    @ProductID,
    @CleanName,
    @CleanProductNumber,
    @StandardCost,
    @ListPrice,
    @SellStartDate
  );
END;

실행을 테스트하려면 실행을 클릭합니다. SalesLT 데이터베이스의 저장 프로시저 폴더 아래에 새 저장 프로시저RegisterProduct가 표시됩니다. 다음 쿼리를 사용하여 프로시저 논리를 테스트합니다.

DECLARE @RC int
DECLARE @Name nvarchar(50)
DECLARE @ProductNumber nvarchar(25)
DECLARE @StandardCost money
DECLARE @ListPrice money
DECLARE @SellStartDate datetime

-- TODO: Set parameter values here.
Set @Name = 'test product'       
Set @ProductNumber = 'tst-0012'
Set @StandardCost = '10.00'
Set @ListPrice = '9.00'
Set @SellStartDate = '2025-05-01T00:00:00Z'

EXECUTE @RC = \[SalesLT\].\[RegisterProduct\] 
   @Name
  ,@ProductNumber
  ,@StandardCost
  ,@ListPrice
  ,@SellStartDate
GO

2단계: GraphQL API 만들기

SQL 테이블에서 API를 만드는 것은 빠르고 쉽고 간단합니다. SQL 데이터베이스 리본에서 GraphQL용 새 API 단추를 클릭하고 API에 이름을 지정하기만 하면 됩니다.

다음으로 데이터베이스의 SalesLT 테이블과 방금 만든 저장 프로시저를 선택한 다음 로드를 클릭합니다.

GraphQL API, 스키마 및 모든 확인자는 SQL 테이블 및 저장 프로시저에 따라 초 단위로 자동으로 생성됩니다.

3단계: GraphQL에서 프로시저 호출

API가 준비되면 저장 프로시저를 Fabric GraphQL 스키마에서 변형으로 사용할 수 있게 됩니다. 쿼리 편집기로 이동하여 다음 변형을 실행합니다.

mutation {
   executeRegisterProduct (
    Name: " graphQL swag ",
    ProductNumber: "gql-swag-001",
    StandardCost: 10.0,
    ListPrice: 15.0,
    SellStartDate: "2025-05-01T00:00:00Z"
  ) {
ProductID
    Name
    ProductNumber
    StandardCost
    ListPrice
    SellStartDate
   }
}

팁

Fabric GraphQL은 프로시저의 출력에 정의된 결과 집합을 반환하는 저장 프로시저에 대한 변형 필드를 자동으로 생성합니다.
비즈니스 논리는 클라이언트가 아닌 프로시저 내에 있습니다.
ID 열에 의존하지 않는 경우에만 결정적 ID 생성을 사용합니다.

패브릭 API를 통해 저장 프로시저를 노출하면 데이터에 대한 강력하고 일관된 규칙을 정의하고 GraphQL을 통해 안전하게 액세스할 수 있습니다.

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Last updated on 2025-06-10