Bemærk
Adgang til denne side kræver godkendelse. Du kan prøve at logge på eller ændre mapper.
Adgang til denne side kræver godkendelse. Du kan prøve at ændre mapper.
Denne artikel beskriver, hvad SQL-analyse-endpointet er, hvordan det forbliver synkroniseret med dit lakehouse, og hvilke kontroller du har til at håndtere denne synkronisering. SQL-analyse-endpointet opdager automatisk ændringen og opdaterer sine SQL-metadata via en baggrundsproces. Du kan også manuelt opdatere SQL analytics endpoint metadata via Fabric-portalen, REST API eller T-SQL stored procedure.
Metadata-synkroniseringsbaggrundsprocessen læser Delta-logs fra /Tables mappen i OneLake og holder SQL-skemaet opdateret.
Microsoft Fabric holder automatisk SQL-analyse-endpointet synkroniseret med det underliggende lakehouse. Der er ingen infrastruktur at sætte op, og i de fleste tilfælde kræver ingen brugerhandling. Platformen er ansvarlig for:
- Tabelopdagelse – opdagelse af nyoprettede eller droppede Delta-tabeller i lakehouset og oprettelse eller fjernelse af de tilsvarende SQL-tabeller i endepunktet.
- Datafriskhed – opdagelse af ændringer (indsættelser, opdateringer, sletninger) foretaget i data i eksisterende tabeller og sikring af, at forespørgsler returnerer up-to-dato resultater.
- Skemaændringsdetektion – detektering af kolonnetilføjelser, fjernelser eller typeændringer i eksisterende Delta-tabeller og opdatering af den tilsvarende SQL-tabeldefinition.
For detaljer om, hvordan denne synkronisering fungerer, og faktorer der påvirker synkroniseringslatens, se SQL Analytics endpoint performance considerations.
Skemaændringsdetektion og metadatasynkronisering
Hver Lakehouse, lager, database og spejlet database i Fabric er automatisk provisioneret med sit eget SQL-analyse-endpoint, så du kan forespørge Delta-tabeller med T-SQL og TDS-protokollen uden at flytte eller kopiere data.
- Hver Lakehouse, lager, database og spejlet database har præcis ét SQL-analyseendepunkt.
- Hver Delta-tabel i det underliggende element vises automatisk som en SQL-tabel i endpointet.
- Endepunktet er skrivebeskyttet over de autogenererede tabeller. Du kan udvide modellen med dine egne SQL-skemaer, visninger, lagrede procedurer og funktioner.
- Endpointet drives af den samme compute-engine som Fabric data warehouse, så det leverer højtydende, lav-latenstid SQL-forespørgsler mod åbne Delta-filer.
Ny metadata-synkronisering (forhåndsvisning)
Vigtigt!
Denne funktion er i prøveversion.
I maj 2026 blev den nye metadata-synkronisering for SQL-analyse-endpointet annonceret som en preview-funktion. Du kan aktivere den nye metadata-synkroniseringsproces, som kun gælder for nye SQL-analyseendepunkter. Den nye metadata-synkroniseringsmulighed fungerer til at holde dataene tilgængelige for forespørgsler inden for få sekunder efter, de lander i søhuset.
Den nye metadata-synkroniseringsproces inkluderer følgende funktioner:
- En ny ekstern tabellbaseret arkitektur til parsing af Delta-logs og oprettelse af kataloget.
- En afkoblet arkitektur, der registrerer ændringer i skema og data separat og opdaterer kataloget derefter.
- En baggrundsopdatering, der tjekker for dataopdateringer med jævne mellemrum.
- En on-demand opdatering af dataene, når en indkommende læseforespørgsel sker, og systemet opdager, at dataene ikke er friske.
Aktiver ny metadata-synkronisering
Du kan aktivere den nye metadata-synkronisering på arbejdsområder ved at gå til Lagerindstillinger under Arbejdsområdeindstillinger.
Når du aktiverer den nye metadata-synkronisering, synkroniserer nye SQL-analyse-endpoints i arbejdsområdet hurtigere, når ændringer fra underliggende tabeller opdateres. Eksisterende SQL-analyse-endpoints er ikke påvirket.
Find ud af, hvornår metadataene sidst blev opdateret
Hvis du bruger den nye version af metadata-synkroniseringen, kan du bruge dynamiske management views (DMV'er) til at få detaljer om den seneste opdatering til SQL-analyse-endpointet. Brug sys.dm_db_external_tables_log_status DMV for at få detaljer om den seneste metadata-synkronisering:
-
last_update_time_utc: Tidsstempel for sidste gang tabellen blev opdateret med nye data. -
latest_log_version: Den højeste Delta-transaktionslog-version af tabellen, der blev opdateret. -
latest_checkpoint_version: Den seneste Delta checkpoint-version, der blev behandlet. -
is_blocked: Angiver om det sidste forsøg på tabelopdateringen blev blokeret (1) eller succesfuldt (0).
For mere information, se sys.dm_db_external_tables_log_status.
Begrænsninger ved den nye metadata-synkronisering
- Den nye metadata-synkronisering understøtter ikke multi-part checkpoint, en forældet delta-funktion. Hvis dine lakehouse-tabeller indeholder flerdelte checkpoints, opdateres de ikke i den nye metadata-synkronisering.
Manuel opdatering
Ud over baggrundsprocesserne, der automatisk opdaterer data, kan du manuelt opdatere metadataene:
Opdater fra portalen: I Fabric portalens SQL analytics endpoint-editor skal du vælge ikonet Refresh i værktøjslinjen Explorer for at tvinge en on-demand metadata-synkronisering. Gå til Query dit SQL-analyse-endpoint, og kig efter opdateringsknappen i værktøjslinjen.
Opdater med REST API'en: Brug Refresh SQL endpoint metadata REST API til programmatisk at opdatere metadata for et SQL-analyse-endpoint.
Opdater via stored procedure: Brug sys.sp_dw_refresh_ext_table system stored procedure til at opdatere dataene for en specifik tabel inden for et SQL-analyseendpoint. Denne T-SQL-metode er kun tilgængelig, hvis SQL-analyse-endpointet blev oprettet efter aktivering af New metadata-synkroniseringen (preview). Eksempel:
EXEC sys.sp_dw_refresh_ext_table "dbo.publicholidays";
Brug kun API'et, hvis du har skemaændringer, såsom at tilføje eller slette tabeller eller kolonner, eller ændre kolonnetyper, og du skal opdatere hele elementet. For data-only ændringer i et SQL-analyse-endpoint skal man bruge systemlagret sys.sp_dw_refresh_ext_table procedure til at opdatere en specifik tabel.
For at tune de underliggende Delta-tabeller for at opnå den bedste metadata-synkronisering og forespørgselsydelse, se SQL analytics endpoint performance considerations.