正規化は、データの冗長性を減らし、整合性を高めるようにデータを構造化することです。非正規化はその逆です。どちらにも利点があり、シナリオによって向き不向きがあります。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
Microsoft Fabricにおけるデータエンジニアリングの基本要素について、入門的な概要を学びます。スター・スキーマといった主要なソリューション設計項目から、データ探索や変換を支援するFabricの各種機能まで幅広くカバーします。
Microsoft Fabricでスター・スキーマを実装する際に考慮すべき具体的なポイントを掘り下げます。ファクトテーブルとディメンションテーブルの作成、ゆっくり変化するディメンション(SCD)やその他の特殊なディメンションのシナリオの管理、そしてデータの正規化・非正規化を扱います。
現在の演習
データ変換と探索の主要分野を掘り下げます。データのクレンジング、フィルタリング、集約、結合について学びます。
Fabricソリューションのパフォーマンスを監視するためのツールと、Fabricの基盤および個別アイテムでパフォーマンス改善を実装する方法について学びます。Delta Lakeテーブルの最適化も含まれます。