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Microsoft Fabric-Entscheidungsleitfaden: Wählen Zwischen Warehouse und Lakehouse

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Microsoft Fabric bietet zwei unternehmensweite, offene Standardformatworkloads für die Datenspeicherung: Warehouse und Lakehouse-. In diesem Artikel werden die beiden Plattformen und die Entscheidungspunkte für die einzelnen Plattformen verglichen.

Kriterium

Diagramm, das Entscheidungsstrukturen für Lakehouse und Warehouse in Microsoft Fabric enthält.

Keine Code- oder Pro-Code-Lösungen: Wie möchten Sie entwickeln?

  • Spark
    • Verwenden Sie Lakehouse.
  • T-SQL
    • Verwenden Sie Warehouse.

Lagerhaltungsanforderungen: Benötigen Sie Transaktionen mit mehreren Tabellen?

  • Ja
    • Verwende Warehouse
  • Nein
    • Verwenden Sie Lakehouse.

Datenkomplexität: Welche Art von Daten analysieren Sie?

  • Weiß ich nicht
    • Verwenden Sie Lakehouse.
  • Unstrukturierte und strukturierte Daten
    • Verwenden Sie Lakehouse.
  • Nur strukturierte Daten
    • Verwenden Sie Warehouse​

Auswählen eines Kandidatendiensts

Führen Sie eine detaillierte Auswertung des Diensts durch, um zu bestätigen, dass er Ihren Anforderungen entspricht.

Das Warehouse-Element in Fabric Data Warehouse ist ein Data Warehouse mit offenem Standardformat.

  • Keine Einstellungen erforderlich, minimale Einrichtung und Bereitstellung, keine Konfiguration von Compute oder Speicher erforderlich ​
  • Einfaches und intuitives Warehouse für Einsteigende und technische Fachkräfte für Daten (No-Code/Pro-Code)
  • Lake-centric warehouse speichert Daten in OneLake im offenen Delta-Format mit einfacher Datenwiederherstellung und -verwaltung.
  • Vollständige Integration mit allen Fabric-Workloads
  • Laden und Transformieren von Daten im großen Stil mit vollständigen Transaktionsgarantien bei mehreren Tabellen durch die SQL-Engine
  • Virtuelle Lagerhäuser mit datenbankübergreifender Abfrage und einer vollständig integrierten semantischen Ebene.
  • Unternehmensfähige Plattform mit End-to-End-Leistung und Nutzungssichtbarkeit mit integrierter Governance und Sicherheit.
  • Flexibilität beim Aufbau eines Data Warehouses oder eines Datenmech basierend auf den organisatorischen Anforderungen und der Auswahl von No-Code-, Low-Code- oder T-SQL-Lösungen für Transformationen.

Das Lakehouse Element in Fabric Data Engineering ist eine Datenarchitekturplattform zum Speichern, Verwalten und Analysieren strukturierter und unstrukturierter Daten an einem zentralen Ort.

  • Speichern, verwalten und analysieren Sie strukturierte und unstrukturierte Daten an einem zentralen Ort, um Erkenntnisse zu gewinnen und Entscheidungen schneller und effizient zu treffen.
  • Flexible und skalierbare Lösung, mit der Organisationen große Datenmengen aller Typen und Größen verarbeiten können.
  • Einfaches Aufnehmen von Daten aus vielen verschiedenen Quellen, die in ein einheitliches Delta-Format konvertiert werden
  • Automatische Tabellenermittlung und -registrierung für eine vollständig verwaltete Datei-zu-Tabelle-Erfahrung für Datentechniker und Data Scientists. ​
  • Automatischer SQL-Analyseendpunkt und Standarddatensatz, der die T-SQL-Abfrage von Delta-Tabellen im See ermöglicht

Beide sind in Power BI Premium- oder Fabric-Kapazitäten enthalten.

Vergleich verschiedener Lagerfunktionen

In dieser Tabelle wird das Warehouse mit dem SQL-Analyseendpunkt des Lakehouse verglichen.

Microsoft Fabric-Angebot

Lagerhaus

SQL-Analyseendpunkt des Lakehouses

Primäre Funktionen

ACID-konform, vollständiges Data Warehouse mit Transaktionsunterstützung in T-SQL.

Schreibgeschützter, vom System generierter SQL-Analyseendpunkt für Lakehouse für T-SQL-Abfragen und -Bereitstellung. Unterstützt Analysen für die Lakehouse Delta-Tabellen und die Delta Lake-Ordner, auf die über Verknüpfungen verwiesen wird

Entwicklerprofil

SQL-Entwickler oder Bürgerentwickler

Data Engineers oder SQL Developers

Laden von Daten

SQL, Datenpipelines, Datenflüsse

Spark, Pipelines, Dataflows, Verknüpfungen

Unterstützung für Delta-Tabellen

Lese- und Schreibzugriff auf Delta-Tabellen

Liest Delta-Tabellen

Speicherebene

Open Data Format - Delta

Open Data Format - Delta

Empfohlener Anwendungsfall

  • Data Warehouse für unternehmensweite Nutzung
  • Data-Warehousing-Unterstützung für die Verwendung durch Abteilungen oder Unternehmenseinheiten oder für die Self-Service-Verwendung
  • Strukturierte Datenanalyse in T-SQL mit Tabellen, Ansichten, Prozeduren und Funktionen und erweiterter SQL-Unterstützung für BI
  • Untersuchen und Abfragen von Delta-Tabellen aus dem Lakehouse
  • Staging von Daten und Archivierungszone für die Analyse
  • Medaillon-Lakehouse-Architektur mit Zonen für Analysen in der Bronze-, Silver- und Gold-Schicht
  • Kopplung mit Warehouse für Analyseanwendungsfälle auf Unternehmensebene

Entwicklungserfahrung

  • Warehouse-Editor mit vollständiger Unterstützung für die Erfassung, Modellierung, Entwicklung und Abfrage von T-SQL-Daten über die Benutzeroberfläche für die Erfassung, Modellierung und Abfrage von Daten
  • Lese-/Schreibunterstützung für Tools von Erst- und Drittanbietern
  • Lakehouse SQL-Analyseendpunkt mit eingeschränkter T-SQL-Unterstützung für Ansichten, Tabellenwertfunktionen und SQL-Abfragen
  • Benutzeroberfläche für Modellierungen und Abfragen
  • Eingeschränkte T-SQL-Unterstützung für 1. und Drittanbietertools

T-SQL-Funktionen

Vollständige DQL-, DML- und DDL T-SQL-Unterstützung, vollständige Transaktionsunterstützung

Vollständige DQL-, keine DML- und eingeschränkte DDL-T-SQL-Unterstützung (z. B. SQL-Sichten und -TVFs)

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