Microsoft Fabric ウェアハウスとレイクハウスの役割の違いをまとめてみた　 скачать в хорошем качестве

Microsoft Fabric ウェアハウスとレイクハウスの役割の違いをまとめてみた　

Microsoft Data Analytics Day(Online) 勉強会にて発表しました！そのアーカイブになります。 ▽勉強会の申し込みはこちら！ https://sqlserver.connpass.com/ →次回イベント欄からMicrosoft Data Analytics Day(Online) 勉強会ページ移動し、申し込みをお願いします！ #対象視聴者 概要 Microsoft Fabric の中でも中核的な分析ストアである「Warehouse」と「Lakehouse」。どちらも OneLake 上に Delta 形式で保存されており、一見似た存在に見えるものの、実際にはユーザー体験や機能面において明確な違いがあります。 本記事では、以下のような観点から Warehouse と Lakehouse の役割や使い分けについて整理しました： ・利用できる言語（T-SQL / Spark / Pyspark etc..）と対象ユーザーの違い ・テーブル最適化やパフォーマンス関連機能の有無 ・権限・セキュリティモデルの差異 ・UI の違いや操作性の特徴 情報源が Fabric の公式ブログやドキュメントなど複数に分散している中で、ポイントを噛み砕いて1つにまとめた内容になっています。 「Fabric を使い始めたけど、Warehouse と Lakehouse の違いがまだピンと来ない」 そんな方にとって、現場視点での理解の助けになれば幸いです。 👉 Qiita元記事はこちら：https://qiita.com/ReijiOtake/items/e7... 0:00 導入 0:13 ウェアハウスとレイクハウスって違うの？ 1:37 Fabric ５つのデータストア一覧 3:47 WH LH誕生の歴史・概念の違い 6:07 Delta Lakeとは 7:20 Fabric ではDelta Lakeが基盤技術 8:47 アイテム作成時の違い 9:58 メイン機能、UIの違い 11:47 LHのSQLエンドポイントとは？ 13:30 ETLの違い 15:44 プログラミング言語の違い 17:28 パフォーマンスの違い 19:44 権限管理の違い 20:49 結局どちらを選べば良いか 23:26 その他細かい違い 26:06 まとめ