Data Warehouse mit Fabric SQL Database? – Ja, aber mit Bedacht
- Hans Peter Pfister
- vor 2 Tagen
- 4 Min. Lesezeit
Seit Microsoft Fabric im Mai 2023 vorgestellt wurde, hat sich die Plattform zur umfassenden Datenlösung weiterentwickelt. Besonders spannend für Architekten, Analysten und Entwickler ist die neue Fabric SQL Database (Preview). Sie verspricht schnelle Bereitstellung, einfache Integration und einen vertrauten T-SQL-Ansatz – alles eingebettet in das Fabric-Ökosystem.
Doch lässt sich damit auch ein vollwertiges Data Warehouse (DWH) betreiben? Und wie steht die SQL Database im Vergleich zum klassischen Fabric Warehouse da?
Dieser Beitrag liefert Antworten – praxisnah, ehrlich und differenziert.
Zwei Wege, ein Ziel: Fabric SQL DB oder Warehouse?
Microsoft Fabric bietet zwei native Optionen für SQL-basierte Datenhaltung:
Komponente | Zielsetzung |
Fabric SQL DB | Transaktionale, relationale Datenbank für hybride Szenarien |
Fabric Warehouse | Columnar-optimierte Plattform für analytische Workloads |
Beide Systeme sind tief in OneLake eingebettet und lassen sich mit Power BI, Notebooks, Pipelines und Co. kombinieren. Dennoch unterscheiden sie sich in Architektur, Einsatzzweck und Funktionsumfang erheblich.
Stärken der Fabric SQL Database
1. Vertraute Engine mit T-SQL-Kompatibilität
Die Fabric SQL Database basiert auf der Azure SQL-Datenbanktechnologie und bietet eine vertraute Entwicklungsumgebung für SQL Server-Profis. Sie unterstützt klassische T-SQL-Syntax, Constraints, Stored Procedures und Transaktionen. Ideal, wenn bestehende Applikationen migriert oder kleinere DWH-Modelle aufgebaut werden sollen.
Gerade für Unternehmen, die historisch stark auf SQL Server oder Azure SQL gesetzt haben, entsteht hier ein natürlicher Migrationspfad – ohne disruptive Technologiebrüche.
2. Transaktionen und hohe Änderungsfrequenz
Im Gegensatz zum Fabric Warehouse erlaubt die SQL DB Row-Level Locking und klassische ACID-Transaktionen. Das ist besonders wertvoll, wenn regelmäßig Updates, Inserts oder Deletes stattfinden – z.B. durch operative Systeme, Applikationen oder APIs.
Datenmodelle mit hoher Aktualisierungsrate, z. B. Live-Daten aus Produktion, IoT-Quellen oder Finanzbuchungen, profitieren erheblich von der transaktionalen Engine.
3. Schnelle Bereitstellung & Integration
Die SQL DB ist in Sekunden erstellt, läuft serverlos, skaliert automatisch und ist sofort mit Power BI, Notebooks und Pipelines verbunden. Einsteigerfreundlich, kosteneffizient und für viele Use Cases "einfach gut genug".
Die vollständige Integration mit OneLake bedeutet, dass keine Datenbewegung notwendig ist – Analyse, Reporting und Machine Learning können direkt auf der persistierten Struktur aufsetzen.
4. Automatische Spiegelung in OneLake
Jede Tabelle wird im Hintergrund ins Delta-Parquet-Format konvertiert und im OneLake gespeichert. Damit stehen die Daten für Lakehouse- und Analyse-Workloads ohne weitere ETL-Prozesse zur Verfügung. Das senkt den Integrationsaufwand erheblich.
Aber auch mit Grenzen
1. Skalierung aktuell limitiert
In der Preview-Phase ist die SQL Database auf 4 TB begrenzt. Für kleine bis mittlere DWH-Projekte reicht das oft, bei Enterprise-Größenordnungen wird es knapp. Auch parallele Abfragen, Ladevolumen und Query-Performance sind nicht mit dedizierten Warehouses vergleichbar.
Für dedizierte Rechenleistung, Hochverfügbarkeit über Regionen hinweg oder garantierte Latenzen ist aktuell Azure SQL oder ein vollwertiges Warehouse besser geeignet.
2. Keine Spaltenorientierung
Fabric SQL DB speichert Daten zeilenbasiert. Das ist effizient für Transaktionen, aber suboptimal für Aggregationen über viele Millionen Datensätze. Wer komplexe Reports, BI-Modelle oder Fensterfunktionen nutzt, sollte vorsichtig evaluieren.
Migration bestehender DWHs – Fabric SQL DB oder Warehouse?
Viele Unternehmen betreiben ihr DWH aktuell auf:
Azure SQL Database
Azure Synapse Dedicated SQL Pools
SQL Server On-Prem
Die Frage liegt nahe: Sollten wir nach Fabric migrieren? Und wenn ja: In welches Zielmodell?
Fabric Warehouse: skalierbar, aber funktional eingeschränkt
Fabric Warehouse nutzt columnar Delta Tables für massive Scan- und Analyseprozesse. Ideal für Reporting, Power BI, KPIs und langfristige Datenspeicherung. Aber:
Keine Merge Funktionalität, Triggers oder komplexe Logik
Eingeschränkte Unterstützung für Constraints
Nur Snapshot Isolation, keine Echtzeittransaktionen
Kein klassisches ETL mit Zwischenstatus
Für klassische DWH-Architekturen bedeutet das: Ein Redesign ist notwendig.
Fabric SQL Database: Brücke für klassische DWHs
Wer von SQL Server oder Azure SQL kommt, findet in der SQL DB eine vertraute Plattform. Migrationen gelingen einfacher, bestehende T-SQL-Objekte lassen sich oft übernehmen. Besonders geeignet ist die SQL DB, wenn:
Stored Procs, Joins und Views genutzt werden
Änderungsfrequenz hoch ist
Applikations- und Reportingdaten kombiniert werden
Einschränkung: Auch hier sind Backup/Restore, Agent-Jobs, Linked Server und Performance-Tuning-Features teils nicht verfügbar. Es ist keine 1:1-Kopie von Azure SQL – aber für viele Use Cases eine pragmatische Lösung.
Kombination beider Modelle
In vielen Szenarien ergibt sich eine sinnvolle Hybridarchitektur:
Fabric SQL DB für operative Datenhaltung, APIs, Input-Staging
Fabric Warehouse für konsolidierte, optimierte Reportingmodelle
Durch OneLake und DirectLake lassen sich beide Welten kombinieren, ohne Daten mehrfach speichern zu müssen. Auch Power BI kann gleichzeitig auf beide Quellen zugreifen.
Diese Trennung von Write-Optimierung und Read-Optimierung ist in modernen Cloud-Architekturen bewährt. Fabric bietet dafür nun eine konsolidierte Plattform mit durchgängiger Benutzererfahrung.
Fazit: Data Warehouse mit Fabric SQL Database - ja, aber gezielt einsetzen
Mit der Fabric SQL Database lässt sich ein leichtgewichtiges, transaktional orientiertes Data Warehouse aufbauen. Für Unternehmen mit begrenztem Datenvolumen und stark verknüpften Anwendungen ist sie ein äußerst attraktiver Einstiegspunkt.
Wer allerdings ein klassisches, analytisch getriebenes DWH mit großen Datenmengen und komplexen Auswertungen plant, sollte auf das Fabric Warehouse setzen – oder beide Systeme kombinieren.
Unser Fazit
Kein Entweder-Oder. Sondern gezielter Einsatz beider Komponenten – je nach Anforderung, Use Case und Reifegrad. So funktioniert modernes Data Warehousing in Fabric.
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