Panduan keputusan Microsoft Fabric: pilih database SQL
Gunakan panduan referensi ini dan contoh skenario untuk membantu Anda memilih database operasional yang paling sesuai untuk beban kerja transaksi anda: Azure SQL Database atau database SQL di Fabric (pratinjau).
Keduanya menyediakan semua fitur dan kemampuan skala perusahaan dari SQL Database Engine, dengan semua performa database operasional skala cloud yang akrab. Dengan Azure SQL Database , Anda mempertahankan kontrol terperinci atas provisi database Anda, sementara database SQL di Fabric (pratinjau) memberikan manajemen otonom dan keuntungan kemudahan penggunaan. Database SQL di Fabric sepenuhnya terintegrasi dengan beban kerja lain di platform Microsoft Fabric secara default.
Database
Untuk perbandingan terperinci tentang fitur dan kemampuan, lihat Perbandingan fitur: Azure SQL Database dan database SQL di Fabric (pratinjau).
Penting
Database SQL di Fabric saat ini dalam PRATINJAU. Fitur dan kemampuan kemungkinan akan diperluas. Informasi ini berkaitan dengan produk prarilis yang mungkin dimodifikasi secara substansial sebelum dirilis. Microsoft tidak memberikan jaminan, tersurat maupun tersirat, sehubungan dengan informasi yang diberikan di sini.
| Azure SQL Database | Database SQL dalam Fabric (pratinjau) | |
|---|---|---|
| Model pembelian | vCore, DTU | SKU kapasitas Fabric yang Disediakan |
| Tingkat komputasi | Disediakan atau tanpa server | Tanpa server |
| Konfigurasi perangkat keras | Gen5, Fsv2, DC | terbaru |
| Keterampilan salinan | Ya | Ya |
| Kumpulan database elastis | Ya | Tidak |
| Buat opsi | portal Azure, PowerShell, Az CLI, Azure Resource Manager, Bicep, Terraform, T-SQL, REST API | Portal Fabric, REST API |
| Mengamankan | Izin Azure RBAC, SQL | Peran ruang kerja Fabric dan izin berbagi, izin SQL |
| Autentikasi | Autentikasi ID Microsoft Entra, autentikasi SQL | Autentikasi ID Microsoft Entra |
| Pencerminan database ke Fabric OneLake | Ya, diaktifkan secara manual | Ya, diaktifkan secara otomatis untuk semua tabel yang memenuhi syarat |
| Kueri lintas platform di Fabric | Ya, melalui pencerminan ke Fabric | Ya, melalui Fabric OneLake secara otomatis |
| Sumber pintasan Fabric | Ya, melalui pencerminan ke Fabric | Ya, melalui Fabric OneLake secara otomatis |
| Sumber untuk mode DirectLake Power BI | Ya, melalui pencerminan ke Fabric | Ya, melalui Fabric OneLake secara otomatis |
| Penawaran gratis | Ya, gratis 100.000 vCore s/bulan | Ya, dengan kapasitas uji coba Microsoft Fabric |
| Pemantauan | Azure Monitor, pengamat database | Dasbor Performa, Aplikasi metrik kapasitas |
Skenario
Tinjau skenario ini untuk bantuan dalam memilih penyimpanan data di Fabric.
Skenario 1
Kirby adalah arsitek solusi yang membuat aplikasi AI untuk data operasional. Mereka membutuhkan platform database operasional yang mudah dikelola yang dapat dengan mudah diintegrasikan dengan kueri lintas platform terhadap data inteligensi real time, file parket, dan data master yang dikelola di gudang.
Kirby memilih database SQL di Fabric untuk data operasional. Arsitektur penskalaan otomatis tanpa server dari database SQL menyediakan sumber daya hemat biaya sesuai permintaan. Berkat pencerminan ke Fabric OneLake, data dalam database SQL secara otomatis tersedia untuk beban kerja lain di dalam Fabric. Kemampuan multi-model database SQL, berdasarkan SQL Database Engine SQL Server dan Azure SQL Database yang kokoh, menyediakan arsitektur data relasional, grafik, JSON, dan nilai kunci.
Sifat sederhana, otonom, dan terintegrasi dari konfigurasi default database SQL di Fabric meminimalkan tugas manajemen database, dengan praktik terbaik yang sudah diterapkan.
Database SQL di Fabric juga mudah dibeli - fitur database SQL di Fabric sama pada kapasitas Fabric apa pun.
Skenario 2
Arin adalah arsitek Azure yang berpengalaman bekerja dengan pengembang aplikasi .NET di vendor perangkat lunak independen (ISV). Mereka mengembangkan arsitektur multipenyewa di mana setiap pelanggan memerlukan database terisolasi mereka sendiri. Pelanggan berada di seluruh dunia dan memiliki jam penggunaan puncak pada waktu yang berbeda.
Arin memilih untuk menyebarkan banyak database dalam skala besar di dalam kumpulan elastis Azure SQL Database. Kumpulan elastis menawarkan penagihan yang konsisten dan kumpulan sumber daya yang sempurna untuk database perumahan dengan ukuran yang berbeda, profil beban kerja yang berbeda. Dengan mengontrol keanggotaan kumpulan database dan memantau pola pemanfaatan puncak, Arin dapat menghemat uang dengan sumber daya dan penagihan yang konsisten dari kumpulan elastis.