Fabric 中的镜像 提供了一种简单的方法，可避免复杂的 ETL（提取、转换、加载）过程，并将现有的 Google BigQuery 数据仓库数据与 Fabric 中的其余数据无缝集成。 您可以直接将您的 Google BigQuery 数据持续复制到 Fabric 的 OneLake 中。 在 Fabric 中，可以利用强大的功能实现商业智能、AI、数据工程、数据科学和数据共享。
有关在 Fabric 中配置用于镜像的 Google BigQuery 数据库的教程，请参阅 Tutorial：从 Google BigQuery 配置Microsoft Fabric镜像数据库。
重要
Google BigQuery 的镜像现在以 预览版提供。 预览期间不支持生产工作负载。
为什么在 Fabric 中使用镜像？
Microsoft Fabric中的镜像功能使得无需将不同提供商的工具拼接起来，降低了复杂性。 无需迁移数据。 几乎实时地连接到 Google BigQuery 数据，以利用 Fabric 的多种分析工具。 Fabric 还与 Microsoft 产品、Google BigQuery 以及支持开源 Delta Lake 表格式的各种技术无缝配合工作。
内置了哪些分析体验？
镜像会在Fabric工作区中创建镜像数据库和 SQL 分析终结点。 镜像数据库负责将数据复制到 OneLake 并将其转换为 Parquet，从而支持数据工程、数据科学等下游场景。
SQL 分析终结点在镜像期间创建的 Delta 表的基础上提供只读分析体验。 可以浏览镜像表、生成无代码查询和视图、创建 SQL 视图和存储过程，以及在同一工作区中跨仓库和 Lakehouse 查询数据。
有关分析功能和兼容工具的详细信息，请参阅 镜像对象。
安全注意事项
启用 Fabric 镜像需要特定的 用户权限要求 。
Fabric 还提供数据保护功能来管理Microsoft Fabric中的访问。 有关详细信息，请参阅我们的 数据保护功能文档。
镜像 BigQuery 成本注意事项
用于将数据复制到 Fabric OneLake 的 Fabric 计算是免费的。 镜像存储可以免费使用，但免费限额取决于容量。 使用 SQL、Power BI 或 Spark 查询数据的计算按常规费率收费。
Fabric 不对用于镜像的网络数据流入 OneLake 收取费用。
在数据镜像时，会产生 Google BigQuery 的计算和云查询成本：BigQuery 变更数据捕获（CDC）利用 BigQuery 计算来进行行修改，使用存储写入 API 进行数据引入，以及 BigQuery 存储用于数据存储，这些都将产生相关成本。
有关镜像 Google BigQuery 的成本的详细信息，请参阅 说明的定价。