ドラッグアンドドロップの質問
T-SQL ステートメントを使用して Azure SQL データベースからデータを取り込むために、Fabric でデータ フローを作成しています。
折りたたみ可能な Power Query 変換手順が Microsoft SQL Server エンジンによって処理されるようにする必要があります。
コードをどのように完成させるべきでしょうか? 答えるには、適切な値を正しいターゲットにドラッグします。各値は、1 回、複数回、またはまったく使用されない場合があります。コンテンツを表示するには、ペイン間の分割バーをドラッグするか、スクロールする必要がある場合があります。
注意: 正しい選択ごとに 1 ポイントが付与されます。

ケーススタディ 1 - Contoso
概要
Contoso, Ltd. は米国を拠点とする健康補助食品会社です。Contoso には、営業部門と研究部門という 2 つの部門があります。営業部門には、オンライン販売部門と小売販売部門という 2 つの部署があります。研究部門は、社内で開発された製品ラインを研究者とアナリストの個々のチームに割り当てます。
既存の環境
アイデンティティ環境
Contoso には、contoso.com という名前の Microsoft Entra テナントがあります。このテナントには、ResearchReviewersGroup1 と ResearchReviewersGroup2 という名前の 2 つのグループが含まれています。
データ環境
Contoso には次のデータ環境があります。
- 営業部門では、Microsoft Power BI Premium 機能を使用しています。
- オンライン販売部門のセマンティック モデルには、Import made を使用する Orders というファクト テーブルが含まれています。元のシステムでは、OrderID 値は注文が作成される順序を表します。
- 研究部門では、オンプレミスのサードパーティのデータ ウェアハウス製品を使用しています。
- contoso.com に対して Fabric が有効になっています。
- storage1 という名前の Azure Data Lake Storage Gen2 ストレージ アカウントには、Productline1 という名前の製品ラインの研究部門のデータが含まれています。 - データはデルタ形式です。
- storage2 という名前の Data Lake Storage Gen2 ストレージ アカウントには、Productline2 という名前の製品ラインの研究部門データが含まれています。データは CSV 形式です。
要件
計画された変更
Contoso は次の変更を行う予定です。
- 営業部門が使用する Power BI Premium 容量で Fabric のサポートを有効にします。
- 営業部門と研究部門のすべてのデータを Fabric で利用できるようにします。
- 研究部門用に、Productline1ws と Productine2ws という名前の 2 つの Fabric ワークスペースを作成します。
- Productline1ws で、Lakehouse1 という名前のレイクハウスを作成します。
- Lakehouse1 で、ResearchProduct という名前の storage1 へのショートカットを作成します。
データ分析の要件
Contoso では、次のデータ分析要件を特定しています。
- 営業部門と研究部門のすべてのワークスペースは、すべての Fabric エクスペリエンスをサポートする必要があります。
- 研究部門のワークスペースでは、分単位で課金される専用のオンデマンド容量を使用する必要があります。
- 部門名に基づいて OneLake データ ハブのフィルタリングをサポートするには、研究部門のワークスペースを論理的にグループ化する必要があります。
- 研究部門のワークスペースでは、ResearchReviewersGroup1 のメンバーは、SQL エンドポイントを使用して、レイクハウスとウェアハウスのデータおよびショートカットを読み取ることができる必要があります。
- 研究部門のワークスペースでは、ResearchReviewersGroup2 のメンバーが Lakehouse エクスプローラーを使用してレイクハウス データを読み取ることができる必要があります。
- 研究部門のすべてのセマンティック モデルとレポートでは、ブランチをサポートするバージョン管理を使用する必要があります。
データ準備の要件
Contoso では、次のデータ準備要件を特定しています。
- Productline1 の研究部門データは、Fabric ノートブックを使用して Lakehouse1 から取得する必要があります。
- レイクハウス内のすべての研究部門データは、レイクハウス エクスプローラーで管理テーブルとして表示する必要があります。
セマンティックモデルの要件
Contoso は、セマンティック モデルの実装と管理に関して次の要件を特定しています。
- 更新中に Orders テーブルに追加される行数を最小限に抑える必要があります。
- 研究部門ワークスペースのセマンティック モデルは、Direct Lake モードを使用する必要があります。
一般的な要件
Contoso は、すべてのソリューションで考慮する必要がある次の高レベルの要件を特定しています。
- 該当する場合は、最小権限の原則に従ってください。
- 可能な場合は実装と保守の労力を最小限に抑えます。
研究部門のセマンティック モデルの計算グループを実装するには何を使用すればよいですか?

Lakehouse1 という名前のレイクハウスを含む Fabric テナントがあります。Lakehouse1 には、Table1 という名前のパーティション化されていないテーブルが含まれています。
データを Table1 にコピーし、ソース データの日付列に基づいてテーブルをパーティション分割する予定です。
コピー アクティビティを作成して、データを Table1 にコピーします。
コピー アクティビティの宛先設定でパーティション列を指定する必要があります。
まず何をすべきでしょうか?

Workspace1 と Workspace2 という名前の 2 つのワークスペースを含む Fabric テナントがあります。
Workspace1 には Lakehouse1 という名前のレイクハウスが含まれています。Workspace2 には Lakehouse2 という名前のレイクハウスが含まれています。Lakehouse1 には dbo.Sales という名前のテーブルが含まれています。Lakehouse2 には dbo.Customers という名前のテーブルが含まれています。
テーブルの追加コピーを作成せずに、同じ SQL クエリで dbo.Sales と dbo.Customers の両方を参照するクエリを記述できることを確認する必要があります。
何を使うべきでしょうか?

Microsoft Power BI Desktop に、Order_Date と Shipping_Date という 2 つの列を含むクエリがあります。
各行の Order_Date と Shipping_Date の間の日数を計算する列を作成する必要があります。
どの Power Query 関数を使用すればよいですか?