参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/guidance/star-schema

説明
Spark ジョブによってデータベースが作成されると、Spark を使用してその中に Parquet をストレージ形式として使用するテーブルを作成できます。テーブル名は小文字に変換されるため、小文字の名前を使用してクエリを実行する必要があります。
これらのテーブルは、Azure Synapse ワークスペースの Spark プールからのクエリにすぐに使用できるようになります。これらは、権限に応じて任意の Spark ジョブから使用することもできます。
注: 外部テーブルの場合、サーバーレス SQL プールに非同期で同期されるため、表示されるまでに遅延が発生します。
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/metadata/table

説明
タイプ 3 SCD は、ディメンション メンバーの 2 つのバージョンを別個の列として保存することをサポートします。このテーブルには、メンバーの現在の値とメンバーの元の値または以前の値のいずれかの列が含まれています。したがって、タイプ 3 では、タイプ 2 の SCD のように各変更を追跡するために追加の行を保存するのではなく、追加の列を使用して履歴の 1 つの主要なインスタンスを追跡します。
このタイプの追跡は、ディメンション テーブル内の 1 つまたは 2 つの列に使用できます。同じテーブルの多数のメンバーに対してこれを使用することは一般的ではありません。多くの場合、タイプ 1 またはタイプ 2 のメンバーと組み合わせて使用​​されます。
グラフィカル ユーザー インターフェイス、アプリケーション、電子メールの説明が自動生成される

参照：
https://k21academy.com/microsoft-azure/azure-data-engineer-dp203-qa-day-2-live-session-review/

説明
グラフィカル ユーザー インターフェイス、テキスト、アプリケーション、電子メールの説明が自動生成されます

参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/statements/create-external-data-source-transact-sql?view=azure-sqldw

説明

ボックス 1: Azure Stream Analytics
ボックス 2: ホッピング
ホッピング ウィンドウ関数は、一定期間だけ時間を前方にホップします。これらは、ウィンドウ サイズよりも頻繁にオーバーラップして放出できるタンブリング ウィンドウと考えるのが簡単かもしれません。イベントは複数のホッピング ウィンドウ結果セットに属することができます。ホッピング ウィンドウをタンブリング ウィンドウと同じにするには、ホップ サイズをウィンドウ サイズと同じになるように指定します。
ボックス 3: 多角形内の点
参照：
https://docs.microsoft.com/en-us/azure/stream-analytics/stream-analytics-window-functions