#microsoft-fabric

Calculate the Number of Days Between Order Date and Ship Date in Fabric Dataflow Gen2

Bài viết hướng dẫn cách tính số ngày giữa Order Date và Ship Date trong Fabric Dataflow Gen2 bằng Power Query, bao gồm xử lý kiểu dữ liệu ngày tháng, giá trị thiếu và ngày không hợp lệ.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa và xử lý chính xác các tính toán thời gian trong Fabric Dataflow Gen2, đặc biệt khi làm việc với dữ liệu lịch sử giao hàng và đơn hàng, tránh lỗi do kiểu dữ liệu không chính xác hoặc giá trị thiếu trong Power Query.

Power BI + Snowflake Interactive Analytics: The Best Price-Performance Pairing?

Power BI + Snowflake Interactive Analytics: The Best Price-Performance Pairing? Snowflake’s Interactive Analytics workload (Interactive Tables and Warehouses) brings in-memory-class performance to …

Understanding SHOWPLAN_ALL in SQL Server and Microsoft Fabric

Bài viết hướng dẫn cách sử dụng SHOWPLAN_ALL trong SQL Server để tối ưu hóa truy vấn, bao gồm phân tích execution plans, tránh sai lầm và cải thiện hiệu suất.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách sử dụng SHOWPLAN_ALL trong SQL Server và Fabric để phân tích và tối ưu hóa các kế hoạch thực thi query hiệu quả, tránh lỗi và cải thiện hiệu suất ứng dụng.

Slowly Changing Dimensions in Microsoft Fabric

Microsoft Fabric's Copy job now includes native SCD Type 2 support as a built-in write method, eliminating the need for custom PySpark notebooks or complex Dataflow Gen2 merge logic. When enabled, it automatically adds Valid_From, Valid_To, and Is_Current columns to the destination table, handles row expiration on updates, and soft-deletes removed records. The post explains when to choose Type 1 vs Type 2 (a business decision, not a tooling one), walks through the configuration steps, and details current limitations: connector support is limited to Azure SQL DB, Azure SQL MI, on-premises SQL Server, and Fabric Lakehouse tables; the destination table must be created by Copy job itself; column mappings cannot be changed after enabling SCD Type 2; and CDC must be enabled on the source. For cases requiring custom change-detection logic, unsupported connectors, or fine-grained surrogate key control, notebooks remain the better option.

Slowly Changing Dimensions – An introduction

A practical introduction to Slowly Changing Dimensions (SCD) for those new to data warehousing. Covers the core fact/dimension table split and explains all four SCD types: Type 0 (fixed attributes), Type 1 (overwrite), Type 2 (full history with surrogate keys and effective dates), Type 3 (previous value only), and Type 4 (separate current and history tables). Includes a decision framework for choosing the right type based on business needs rather than technical defaults, and notes that different columns in the same table can use different SCD types.