Fabric Databases kann mehr
Letzte große Lücke geschlossen: SQL-Server liefert nun alle wichtigen Funktionen
Von: Joël Galla
Wenn du Fabric Databases öffnest, wirst du feststellen, dass es bislang nur eine einzige Option anbietet. Das sieht nicht nach viel aus. Mit wenigen Klicks durch das Menü erhalten wir aber einen SQL-Server mit vollständiger Funktionalität. Es gibt wie gewohnt Tabellen, Views, Stored Procedures, Functions und vieles mehr. Wir erhalten nun also all die wichtigen Funktionen, die wir vorher vermisst haben. Damit schließt sich die letzte große Lücke in Microsoft Fabric.
Fabric Databases ist de facto ein Azure SQL Server, der ohne weitere Lizenz in Fabric funktioniert. Wie im Bild zu sehen ist, läuft Fabric Databases als Azure SQL Server außerhalb von Fabric und wird dann nahezu in Echtzeit in den OneLake gespiegelt. Für den OneLake werden die Daten in Delta Parquet Files kopiert. Wichtig ist, dass keine zusätzlichen Lizenzen benötigt werden.
Doch worin liegt der Vorteil der Spieglung in den OneLake? Mit der Spieglung wird auch ein Analytics Endpoint erstellt, genauso wie ein semantisches Modell. Wir haben also von Haus aus die Struktur, um in Fabric weiterzuarbeiten. Wenn wir über das semantische Modell reden, stellt sich die Frage, ob wir auch den DirectLake-Modus verwenden können. Die Antwort ist ein klares Ja. Durch den integrierten Endpoint können wir sogar direkt einen Power-BI-Bericht auf die Datenbank selbst aufsetzen. In der Praxis empfiehlt sich aber, den Einsatz von Data Engineering und Data Science nicht zu überspringen.
Sicherheit in Fabric Databases
Neben den spannenden Anwendungsmöglichkeiten müssen wir selbstverständlich auch über Sicherheit sprechen. Im Allgemeinen arbeitet Fabric mit festgelegten Rollenkonzepten und dem kontrollierten Zugriff auf Workspaces. Fabric Databases kommt mit weiteren Sicherheitsfeatures, die aus der Struktur selbst erwachsen: Zusätzlich zu den Fabric-Rollen haben wir hier die Konzepte von Azure SQL Database. Fabric Databases bietet eine Benutzeroberfläche, um ohne Code weitere Datenbankrollen zu erstellen und zu verwalten – aber wer möchte, kann auch klassisch coden. Die Rollen auf der Datenbank können dabei unabhängig von Fabric genutzt werden, was gerade bei Zugriffen von außen wichtig ist.
Die kleinen Besonderheiten
Wie du dir bereits denken kannst, kann die Datenbank auch lokal verbunden werden. Die bequemste Variante ist VS Code, da hier alles auf Knopfdruck verbunden wird. Die angegebene Alternative ist das SSMS, bei dem der Server- und die Datenbankverbindung angegeben werden müssen. Es wird zwar nicht explizit genannt, doch auch Azure Data Studio kann eine Verbindung herstellen.
Wer nicht lokal, sondern in Fabric selbst arbeiten möchte, kann den Copilot nutzen. Der Copilot kann dabei, ähnlich wie ChatGPT, eine Beschreibung der gewünschten Daten in Code umwandeln. Diese Abfrage ist klassisches SQL und kann genauso benutzt werden. Bei der Generierung von Code gibt es natürlich eine kleine Auswahl an Templates.
Die innovativen Neuerungen
Eine besonders willkommene Innovation bringt der Performance Monitor mit dem darin enthaltenen Performance Dashboard. Das Performance Dashboard verleiht uns zunächst eine übersichtliche und leicht verständliche Möglichkeit, die Aktivitäten und den Ressourcenverbrauch unserer Datenbank zu verfolgen. So weit klingt das noch nicht allzu spannend. Richtig interessant wird es mit den Indizes, denn mit dem Performance Monitor können wir nun auch kontrollieren, wie ein neuer Index performt.
Außerdem passt Fabric Databases Indizes, die keine verbesserte Geschwindigkeit bringen, automatisch an. Damit haben wir erstmals die Möglichkeit, schnell und benutzerfreundlich unsere Arbeit zu überprüfen.
Fazit
Fabric Databases bringt ein bewährtes Konzept in einer neuen Umgebung ein und ist als solches hochgradig willkommen. Die zusätzlichen, teils innovativen Möglichkeiten, werden sich in der Praxis als nützlich erweisen. Hinter dem wenig unscheinbaren Startup Screen steckt bereits mehr, als man auf Anhieb vermuten mag. Wohin die Reise geht, wird sich noch zeigen.
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