Microsoft Fabric のデータウェアハウスにクエリを実行する

Microsoft Fabric では、データウェアハウスによって大規模な分析用のリレーショナルデータベースが提供されます。 Microsoft Fabric ワークスペースに組み込まれている豊富なエクスペリエンスセットを使用すると、DirectLake モードで Power BI と統合された、簡単に使用可能で常に接続されたセマンティックモデルを使用できるため、分析情報への時間を短縮できます。

このラボは完了するまで、約 30 分かかります。

注:この演習を完了するには、Microsoft Fabric 試用版が必要です。

ワークスペースの作成

Fabric でデータを操作する前に、Fabric 試用版を有効にしてワークスペースを作成してください。

https://app.fabric.microsoft.com/home?experience=fabric の Microsoft Fabric ホームページで、[Synapse Data Warehouse] を選択します。
左側のメニューバーで、 [ワークスペース] を選択します (アイコンは 🗇 に似ています)。
任意の名前で新しいワークスペースを作成し、Fabric 容量を含むライセンスモード (“試用版”、Premium、または Fabric) を選択します。**
開いた新しいワークスペースは空のはずです。

データウェアハウスのサンプルを作成する

これでワークスペースが作成されたので、次にデータウェアハウスを作成します。

左下で、データウェアハウス エクスペリエンスが選択されていることを確認します。
[ホーム] ページで、[サンプルウェアハウス] を選択し、sample-dw という名前の新しいデータウェアハウスを作成します。

1 分程度で、新しいウェアハウスが作成され、タクシー乗車分析シナリオ用のサンプルデータが設定されます。

データウェアハウスに対してクエリを実行する

SQL クエリエディターでは、IntelliSense、コード補完、構文の強調表示、クライアント側の解析と検証がサポートされます。データ定義言語 (DDL)、データ操作言語 (DML)、およびデータ制御言語 (DCL) ステートメントを実行できます。

[sample-dw] データウェアハウスページの [新しい SQL クエリ] ドロップダウンリストで、[新しい SQL クエリ] を選択します。

新しい空白のクエリペインに、次の Transact-SQL コードを入力します。

 SELECT 
 D.MonthName, 
 COUNT(*) AS TotalTrips, 
 SUM(T.TotalAmount) AS TotalRevenue 
 FROM dbo.Trip AS T
 JOIN dbo.[Date] AS D
     ON T.[DateID]=D.[DateID]
 GROUP BY D.MonthName;

[▷ 実行] ボタンを使用して SQL スクリプトを実行し、結果を確認します。結果には、月ごとの乗車数の合計と総収益が表示されます。

次の Transact-SQL コードを入力します。

SELECT 
 D.DayName, 
 AVG(T.TripDurationSeconds) AS AvgDuration, 
 AVG(T.TripDistanceMiles) AS AvgDistance 
 FROM dbo.Trip AS T
 JOIN dbo.[Date] AS D
     ON T.[DateID]=D.[DateID]
 GROUP BY D.DayName;

変更したクエリを実行し、結果を確認します。結果には、曜日ごとの平均の乗車時間と距離が表示されます。

次の Transact-SQL コードを入力します。

 SELECT TOP 10 
 G.City, 
 COUNT(*) AS TotalTrips 
 FROM dbo.Trip AS T
 JOIN dbo.Geography AS G
     ON T.PickupGeographyID=G.GeographyID
 GROUP BY G.City
 ORDER BY TotalTrips DESC;
    
 SELECT TOP 10 
     G.City, 
     COUNT(*) AS TotalTrips 
 FROM dbo.Trip AS T
 JOIN dbo.Geography AS G
     ON T.DropoffGeographyID=G.GeographyID
 GROUP BY G.City
 ORDER BY TotalTrips DESC;

変更されたクエリを実行し、結果を確認します。結果には、人気のある乗車場所と降車場所の上位 10 個の場所が表示されます。
すべてのクエリタブを閉じます。

データの整合性を検証する

分析と意思決定を行うにあたってデータが正確で信頼できることを確認するには、データの整合性の検証が重要となります。整合性がないデータは、正しくない分析と誤った結果へと導く可能性があります。

データウェアハウスにクエリを実行して整合性を確認しましょう。

[新しい SQL クエリ] ドロップダウンリストで、[新しい SQL クエリ] を選択します。

新しい空白のクエリペインに、次の Transact-SQL コードを入力します。

 -- Check for trips with unusually long duration
 SELECT COUNT(*) FROM dbo.Trip WHERE TripDurationSeconds > 86400; -- 24 hours

変更されたクエリを実行し、結果を確認します。結果には、時間が異常に長いすべての乗車の詳細が表示されます。
[新しい SQL クエリ] ドロップダウンリストで、[新しい SQL クエリ] を選択して、2 つ目のクエリタブを追加します。次に、新しい空のクエリタブで、次のコードを実行します。
```
 -- Check for trips with negative trip duration
 SELECT COUNT(*) FROM dbo.Trip WHERE TripDurationSeconds < 0;
```
新しい空のクエリペインに、次の Transact-SQL コードを入力して実行します。
```
 -- Remove trips with negative trip duration
 DELETE FROM dbo.Trip WHERE TripDurationSeconds < 0;
```
注: 整合性がないデータを処理する方法はいくつかあります。これを削除するのではなく、平均値や中央値などの別の値に置き換えるという選択肢があります。
すべてのクエリタブを閉じます。

ビューとして保存

該当データを使用してレポートを生成するユーザーのグループのために、特定の乗車をフィルター処理する必要があるとします。

先ほど使用したクエリに基づいてビューを作成し、それにフィルターを追加してみましょう。

[新しい SQL クエリ] ドロップダウンリストで、[新しい SQL クエリ] を選択します。

新しい空のクエリペインに、次の Transact-SQL コードを再入力して実行します。

 SELECT 
     D.DayName, 
     AVG(T.TripDurationSeconds) AS AvgDuration, 
     AVG(T.TripDistanceMiles) AS AvgDistance 
 FROM dbo.Trip AS T
 JOIN dbo.[Date] AS D
     ON T.[DateID]=D.[DateID]
 GROUP BY D.DayName;

クエリを変更して WHERE D.Month = 1 を追加します。これにより、1 月のレコードのみを含むようにデータがフィルター処理されます。最終的なクエリは次のようになるはずです。

 SELECT 
     D.DayName, 
     AVG(T.TripDurationSeconds) AS AvgDuration, 
     AVG(T.TripDistanceMiles) AS AvgDistance 
 FROM dbo.Trip AS T
 JOIN dbo.[Date] AS D
     ON T.[DateID]=D.[DateID]
 WHERE D.Month = 1
 GROUP BY D.DayName

クエリ内の SELECT ステートメントのテキストを選択します。次に [▷ 実行] ボタンの横の [ビューとして保存] を選択します。
vw_JanTrip という名前の新しいビューを作成します。
[エクスプローラー] で、[スキーマ] » [dbo] » [ビュー] に移動します。先ほど作成した vw_JanTrip ビューに注意してください。
すべてのクエリタブを閉じます。

詳細情報:データウェアハウスに対するクエリの詳細については、Microsoft Fabric ドキュメントの「SQL クエリエディターを使用したクエリ」を参照してください。

リソースをクリーンアップする

この演習では、クエリを使用して、Microsoft Fabric データウェアハウス内のデータの分析情報を取得しました。

データウェアハウスの探索が完了したら、この演習用に作成したワークスペースを削除できます。

左側のバーで、ワークスペースのアイコンを選択して、それに含まれるすべての項目を表示してください。
ツールバーの […] メニューで、 [ワークスペースの設定] を選択してください。
[全般] セクションで、[このワークスペースの削除] を選択します。

Microsoft Fabric のデータ ウェアハウスにクエリを実行する