适用于：✅Microsoft Fabric 中的 SQL 数据库
本文介绍如何在 Microsoft Fabric 中使用 SQL 数据库作为跨事务应用的作主干，这些应用需要对同一数据进行事务和分析访问。
目标是在受管理的安全 Microsoft Fabric 平台内的单个数据库中启用事务工作负荷、操作 API 和即时分析数据。
SQL 分析端点
在 Fabric 中创建 SQL 数据库时，数据几乎实时地自动复制到 OneLake 中，从而在 Delta 表中创建数据的只读副本，可通过 SQL 分析终结点通过 T-SQL 访问这些数据。 此体系结构意味着事务系统生成的数据可用于分析查询，而无需任何处理或复杂的 ETL 管道。 通过使用 SQL 分析终结点，可以近乎实时地分析数据，而不会影响事务工作负荷。 此数据可用于 Fabric 中的 Power BI 报告、机器学习模型或其他分析。 需要对数据进行分析访问的外部应用程序还可以访问 SQL 分析终结点。
示例包括：
- 医疗： 监测健康指标，为医疗保健专业人员提供实时见解。
- 金融： 分析市场数据以实时优化交易策略。
- 零售： 分析客户行为以提供个性化的购物体验。
- 制造： 监视业务流程以提高产品质量。
跨事务任务流
使用 Power BI 分析数据时，有时可能需要对数据采取措施，例如更新记录、添加注释或基于数据在另一个系统中触发操作。 可以在 Fabric 中使用 跨事务任务流 轻松完成这些任务。
用户数据函数支持如下方案：
- 添加数据： 向数据库中的表添加数据记录，并查看它反映在报表中。 例如，添加新的客户记录。
- 编辑数据： 编辑数据库中表中的现有数据记录，并在报表中反映数据，而无需自定义编码。 例如，更新状态字段或批注。
- 删除数据： 从数据库中的表中删除现有数据记录，并查看它已从报表中删除。 例如，删除不再需要的客户记录。
- 调用外部 API： 发出可通过网络请求访问的 API 请求。 例如，向公共 API 的 REST 端点发出请求，该请求可能更新基础数据、用户输入，或在不同的系统中采取行动。
对于数据写回方案，用户数据函数为 Fabric、仓库和 lakehouses 中的 SQL 数据库提供连接管理。 下面是跨事务任务流的工作原理：
- Fabric 中的用户数据函数 调用基础 Fabric 数据源上的函数。 用户数据函数利用当前报表上下文（筛选器、切片器和选择）作为参数进行工作。
- 由于 SQL 分析终结点在 OneLake 中维护近乎实时的副本，因此任务流编写的更新可用于即时分析和 Power BI 视觉对象，而无需额外的 ETL。
- 在最终存入 SQL 数据库之前，通过用户数据函数捕获的操作可以被路由到 ELT 管道中的 Fabric Notebook，进行 AI 支持的处理（例如分类或增强）。
构建跨事务任务流涉及以下主要任务：
- 将数据存储在 Fabric 数据源中。
- 开发用户数据函数来处理操作。
- 创建 Power BI 语义模型以使用此数据。
- 使用交互式元素生成 Power BI 报表，以捕获用户的输入并调用函数。