--- title: "Microsoft Fabric Databases : la base SQL transactionnelle de Fabric" url: https://kwanzeo.com/ressources/microsoft-fabric-databases-decryptage date: 2024-11-28 updated: 2026-10-14 --- # Microsoft Fabric Databases : la base SQL transactionnelle de Fabric > SQL Database in Fabric, annoncée à Microsoft Ignite 2024, apporte une base transactionnelle SaaS à Fabric. Positionnement, caractéristiques, cas d'usage et prise en main pas à pas. **En résumé :** annoncée à **Microsoft Ignite 2024** (Chicago, 19-21 novembre 2024), **SQL Database in Fabric**, l'élément « Fabric Databases », intègre le moteur SQL Server à Microsoft Fabric en mode SaaS. Ses données transactionnelles sont répliquées en quasi temps réel dans **OneLake** au format Delta, ce qui permet de les analyser sans pipeline de transfert ni perturbation des systèmes opérationnels. Après le Warehouse, le Lakehouse et l'Eventhouse, Fabric couvre ainsi aussi l'**OLTP**. **À noter :** ce décryptage date de la preview (novembre 2024 à mars 2025). Limites, fonctionnalités et conditions de licence ont pu évoluer. **Sommaire** - [Qu'est-ce que SQL Database in Fabric ?](#quest-ce-que-sql-database-in-fabric-) - [Où se situe SQL Database face au Warehouse et à Azure SQL ?](#où-se-situe-sql-database-face-au-warehouse-et-à-azure-sql-) - [Quelles sont ses caractéristiques ?](#quelles-sont-ses-caractéristiques-) - [Pourquoi et quand utiliser une base SQL dans Fabric ?](#pourquoi-et-quand-utiliser-une-base-sql-dans-fabric-) - [Comment créer et utiliser une base SQL dans Fabric ?](#comment-créer-et-utiliser-une-base-sql-dans-fabric-) - [Qu'en retenir après les premiers tests ?](#quen-retenir-après-les-premiers-tests-) ## Qu'est-ce que SQL Database in Fabric ? La mixité **OLTP / OLAP** a le vent en poupe : après les [tables hybrides de Snowflake](https://docs.snowflake.com/en/user-guide/tables-hybrid), Microsoft présente Fabric Databases, dont l'élément s'appelle **SQL Database**. Le replay de la session d'annonce, avec ses démos, est [disponible sur YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=8LJJqD0DOfs). Le moteur SQL Server est désormais **intégré à l'écosystème Fabric**. La frontière entre les bases transactionnelles, utilisées pour les opérations quotidiennes, et les outils analytiques, utilisés pour les rapports et l'analyse, s'estompe : les données transactionnelles sont exploitables en quasi temps réel pour l'analyse, sans dégrader les performances des systèmes opérationnels. SQL Database in Fabric est une **solution SaaS facile à configurer**, qui s'adapte automatiquement à la charge et s'intègre aux autres charges de travail de Microsoft Fabric. ## Où se situe SQL Database face au Warehouse et à Azure SQL ? L'annonce a soulevé beaucoup de questions sur la place de ce nouvel élément dans les architectures : - **Un Azure SQL Database serverless ?** SQL Database est un remplaçant *serverless* (moins contraignant à gérer en scalabilité et en coûts) d'Azure SQL Database, qui est du PaaS : c'est un nouvel élément de l'offre SaaS de Microsoft. - **SQL Server en SaaS ?** Pour une part, oui. - **Le successeur du Datamart Power BI ?** Pourquoi pas : Dataflow a trouvé un visage plus abouti avec sa version Gen2 dans Fabric, et le Datamart n'a pas été une réussite côté Power BI. - **Un Warehouse amélioré ?** SQL Database permet les opérations de définition, de manipulation et de lecture (DDL, DML, DQL) avec contraintes d'intégrité et d'unicité ; ses données finissent en tables Delta dans OneLake, et l'on peut faire du **Direct Lake** sur son modèle sémantique par défaut. Mais ce serait confondre **OLAP** (architecture massivement parallèle, optimisée pour la lecture) et **OLTP** (axé sur les insertions et mises à jour). Ni l'usage ni la finalité ne sont les mêmes, même si Microsoft parle de *translytical* (transactionnel et analytique) pour décrire Fabric. Microsoft propose un [guide de décision](https://learn.microsoft.com/en-us/fabric/get-started/decision-guide-data-store) pour choisir le bon stockage selon les scénarios. Pour comparer les autres options : [Lakehouse vs Warehouse dans Microsoft Fabric](/ressources/lakehouse-vs-warehouse-microsoft-fabric). ## Quelles sont ses caractéristiques ? À l'annonce, en novembre 2024 : - une **volumétrie limitée à 4 To**, contre une volumétrie illimitée pour le Warehouse, le Lakehouse et l'Eventhouse : suffisant dans certains contextes ou pour des usages simples ; - **tous les types de données** pris en charge (structurées, semi-structurées et non structurées) ; - le langage **T-SQL** uniquement (pas de Spark) ; - la compatibilité avec les **raccourcis** (*shortcuts*) ; - une sécurité complète : sécurité au niveau des objets, des colonnes et des lignes (OLS, CLS, RLS) et masquage dynamique des données (*Dynamic Data Masking*) ; - côté licence, SQL Database fait partie de Fabric et nécessite une capacité Fabric. Microsoft annonçait aussi l'arrivée, attendue en 2025, du **write-back natif dans Power BI** : permettre aux utilisateurs d'un rapport de modifier directement les données en base (pratique pour une simulation budgétaire, par exemple) sans passer par Power Apps ou des visuels personnalisés, à condition d'adosser Power BI à une SQL Database. ## Pourquoi et quand utiliser une base SQL dans Fabric ? Envisagez SQL Database in Fabric pour : - gérer des données transactionnelles ; - travailler en T-SQL ; - éviter la gestion des ressources et de la configuration ; - bénéficier du contrôle de version intégré ; - profiter d'une intégration directe avec les autres charges de travail Fabric. Fabric offre plusieurs moyens d'ingérer et de transformer les données (notebooks, [Dataflow Gen2](/ressources/dataflow-gen2), activité de copie…), mais aucun n'était dédié aux données opérationnelles. Si vous devez ingérer des données transactionnelles **et** les analyser, la base SQL de Fabric est la bonne option : elle est répliquée automatiquement, en quasi temps réel, dans OneLake sous forme de tables Delta. Les autres charges de travail Fabric peuvent alors la consommer, y compris en **requêtes cross-database** ou en **Direct Lake** pour les modèles Power BI. Les avantages : - **données disponibles presque instantanément** pour l'analyse et les rapports ; - **processus simplifiés** : plus besoin de pipelines complexes pour transférer les données des systèmes transactionnels vers les plateformes analytiques ; - **coûts et efforts réduits** : moins de duplications et moins d'outils à gérer ; - **accessibilité** : grâce au modèle SaaS, même sans expertise data, on déploie et exploite facilement une base ; - **performances stables** : les rapports analytiques ne pèsent pas sur les systèmes opérationnels. ## Comment créer et utiliser une base SQL dans Fabric ? **1. Activer la fonctionnalité.** Dans le portail d'administration de Fabric, activez la création de bases de données. ![Portail d'administration de Microsoft Fabric : activation du paramètre de création de bases de données](ressources/microsoft-fabric-databases-decryptage/activer-creation-bases-de-donnees.png) Une nouvelle charge de travail apparaît alors dans Fabric : ![Interface de Microsoft Fabric affichant la nouvelle charge de travail Databases après activation](ressources/microsoft-fabric-databases-decryptage/charge-de-travail-databases.png) **2. Créer la base.** Lors de la création d'un nouvel élément, choisissez « Base de données SQL » : ![Menu de création d'un nouvel élément dans Microsoft Fabric, avec l'option Base de données SQL mise en évidence](ressources/microsoft-fabric-databases-decryptage/nouvel-element-base-sql.png) Donnez-lui un nom : ![Fenêtre de création d'une base de données SQL dans Fabric, avec le champ du nom en surbrillance](ressources/microsoft-fabric-databases-decryptage/nommer-base-sql.png) Une fois la base créée, une page vierge vous permet de créer vos objets (schémas, tables, vues, procédures stockées, fonctions), avec des modèles prêts à l'emploi : ![Base de données SQL nouvellement créée dans Fabric, interface vide prête à accueillir tables et procédures](ressources/microsoft-fabric-databases-decryptage/base-sql-vierge.png) **3. Repérer les éléments créés dans l'espace de travail.** Outre la base elle-même, Fabric crée un **point de terminaison d'analytique SQL** (*SQL analytics endpoint*), qui expose les données opérationnelles sous forme de tables Delta en lecture seule et permet de les interroger depuis les autres moteurs Fabric, ainsi qu'un **modèle sémantique par défaut**, comme pour un Lakehouse ou un Warehouse. ![Espace de travail Fabric : base de données SQL accompagnée de son point de terminaison d'analytique SQL et de son modèle sémantique par défaut](ressources/microsoft-fabric-databases-decryptage/espace-de-travail-base-sql.png) **4. Se connecter.** Récupérez la chaîne de connexion : ![Option d'obtention de la chaîne de connexion d'une base de données SQL dans Fabric](ressources/microsoft-fabric-databases-decryptage/chaine-de-connexion.png) Pour une application cliente, choisissez parmi les différents pilotes proposés : ![Choix des pilotes et chaînes de connexion pour les applications clientes d'une base SQL Fabric](ressources/microsoft-fabric-databases-decryptage/pilotes-applications.png) La base s'utilise aussi depuis VS Code ou SQL Server Management Studio (SSMS) : ![Connexion à une base de données SQL Fabric depuis SQL Server Management Studio](ressources/microsoft-fabric-databases-decryptage/connexion-ssms.png) **5. Charger les données.** Copiez des données dans la base avec l'un des outils de Fabric, par exemple un [pipeline](/ressources/les-data-pipelines-dans-fabric) ou un Dataflow Gen2 : ![Options de chargement de données dans une base de données SQL Fabric](ressources/microsoft-fabric-databases-decryptage/copier-donnees-base-sql.png) ## Qu'en retenir après les premiers tests ? Lors de nos tests internes de la preview, le service s'est révélé **simple à utiliser**, avec de nombreuses petites fonctionnalités appréciables : - les **modèles** pour créer rapidement schémas, tables, vues, procédures stockées et fonctions ; - l'intégration avec **VS Code** et **SSMS** ; - l'ingestion des données par **pipeline** ou **Dataflow Gen2** ; - le bouton **« Performance summary »**, qui donne aux DBA de nombreuses mesures d'usage ; - le **point de terminaison d'analytique SQL** en lecture seule, dont l'interface rappelle beaucoup l'expérience Warehouse de Fabric. Pour aller plus loin, lisez [notre décryptage de Microsoft Fabric](/ressources/decryptage-microsoft-fabric) et découvrez [notre accompagnement Microsoft Fabric](/technologies/microsoft-fabric). Des questions ? [Contactez-nous](/contact). ### Qu'est-ce que SQL Database in Fabric ? C'est le moteur SQL Server intégré à Microsoft Fabric sous forme de service SaaS : une base de données transactionnelle facile à configurer, qui s'adapte automatiquement à la charge et dont les données sont répliquées en quasi temps réel dans OneLake au format Delta pour l'analyse. ### SQL Database remplace-t-elle le Warehouse de Fabric ? Non. Le Warehouse est un moteur OLAP, conçu pour la lecture analytique massivement parallèle ; SQL Database est un moteur OLTP, conçu pour les insertions et mises à jour du quotidien. Les usages et les finalités diffèrent, même si les deux exposent leurs données dans OneLake. ### Quand utiliser une base SQL dans Fabric ? Quand vous devez ingérer et gérer des données transactionnelles en T-SQL et les analyser sans construire de pipelines de transfert : les données, répliquées dans OneLake, sont consommables par les autres charges de travail Fabric, y compris en requêtes cross-database et en Direct Lake pour Power BI.