Microsoft Fabric 数据仓库：功能、优势与应用案例
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内容提要
Microsoft Fabric 数据仓库旨在解决数据分析中的碎片化问题，统一数据处理流程，支持结构化数据管理，提供全T-SQL支持，并与 Power BI 无缝集成，实现实时数据可视化。通过 dbForge 工具，团队可高效管理数据，提升协作与性能。
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关键要点
- Microsoft Fabric 数据仓库旨在解决数据分析中的碎片化问题，统一数据处理流程。
- 支持结构化数据管理，提供全 T-SQL 支持，并与 Power BI 无缝集成。
- 通过 dbForge 工具，团队可高效管理数据，提升协作与性能。
- Microsoft Fabric 是一个集成的 SaaS 分析环境，统一数据旅程的每个阶段。
- OneLake 作为所有工作负载的单一存储层，确保数据一致性和协作。
- Microsoft Fabric 支持六个主要工作负载，包括数据工程、数据科学、实时分析等。
- 数据仓库在 Fabric 中提供结构化数据层，支持 BI 和报告。
- 数据仓库的核心特性包括结构化数据存储、关系模型和 SQL 支持。
- 数据仓库支持完整的读写 SQL 操作，便于开发者进行增量更新。
- 每个数据仓库自动生成 Power BI 语义模型，实现实时数据可视化。
- 数据加载灵活，支持大规模 ETL 和直接 SQL 操作。
- 安全性和治理内置于 Fabric 中，提供角色基础权限和数据加密。
- 数据仓库与 Lakehouse 的区别在于数据处理方式和支持的数据类型。
- 数据仓库适用于管理结构化数据和高性能 SQL 查询，Lakehouse 适合处理原始和半结构化数据。
- 使用 Microsoft Fabric 数据仓库的好处包括一体化工作流程和高性能。
- dbForge for SQL Server 提供专业开发层，增强对 Microsoft Fabric 数据仓库的控制和可视化。
- Microsoft Fabric 数据仓库简化数据团队的工作流程，提升数据分析效率。
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