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Etiqueta: SQL

Centralizando accesos a Lakehouses y otros artefactos en Microsoft Fabric

Introducción

En entornos reales de Microsoft Fabric no trabajamos con un único Lakehouse ni con un solo workspace. Lo habitual es convivir con múltiples workspaces, lakehouses, warehouses y bases de datos SQL, que van creciendo con el tiempo y se reutilizan desde distintos notebooks.

El problema aparece cuando ese crecimiento no va acompañado de una forma ordenada de acceder a los artefactos. Muy rápidamente los notebooks empiezan a llenarse de:

  • rutas abfss://... hardcodeadas
  • IDs de workspaces y lakehouses copiados a mano
  • dependencias implícitas que solo entiende quien escribió el código

Todo funciona… hasta que el mantenimiento y la evolución del entorno se vuelven una pesadilla.

Este artículo muestra cómo centralizar el acceso a los artefactos de Microsoft Fabric desde un único notebook, utilizando la API de Fabric para descubrir dinámicamente:

  • los workspaces disponibles,
  • sus lakehouses,
  • warehouses
  • y bases de datos SQL

y exponer esa información como variables globales reutilizables y como un catálogo en memoria accesible desde otros notebooks.

El objetivo no es gestionar permisos ni seguridad, ni abstraer Fabric detrás de una capa compleja. El objetivo es mucho más práctico:

Dejar de repetir rutas, IDs y nombres en cada notebook y disponer de un único punto de referencia para acceder a los artefactos de Fabric.

A lo largo del artículo construiremos este notebook paso a paso, empezando por una versión básica y evolucionándolo hasta una solución robusta que tenga en cuenta las limitaciones reales de la API de Microsoft Fabric.

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Desnormalizando dimensiones de forma eficiente

Como vimos en una entrada anterior, cuando diseñamos un modelo de datos analítico, el enfoque principal debe situarse en lograr un diseño que favorezca la simplicidad en la exploración y agregación de los datos, a la vez que en obtener un rendimiento óptimo en la realización de consultas.

Las estructuras altamente normalizadas, con dimensiones organizadas en esquemas de copo de nieve que principalmente nos encontraremos en los sistemas de procesamiento de transacciones, no serán adecuadas para satisfacer las necesidades analíticas de la empresa teniendo la comprensibilidad del modelo por parte de los usuarios y la velocidad de consulta como objetivos principales. El hecho de disponer de más de una tabla por cada dimensión de la tabla de hechos de un proceso de negocio implica tener que realizar código más complejo para realizar una consulta que a su vez se ejecutará en un tiempo mayor, debido en parte al mayor número de relaciones.

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