Introduzione alle Virtual Tables
Le Virtual Tables di Microsoft Dataverse rappresentano una funzionalità avanzata che consente di includere dati provenienti da fonti esterne direttamente nell’interfaccia di Dataverse. A differenza delle tabelle standard, i dati non vengono fisicamente importati nel database, ma restano nella sorgente originale, mantenendo però piena integrazione con il modello dati e le app model-driven. Questo approccio è ideale per scenari in cui la replica dei dati non è necessaria o non è consentita per motivi di compliance o performance.
Il meccanismo si basa su una configurazione che definisce il provider di dati, la struttura dei metadati e le regole di accesso. Gli utenti possono visualizzare e interagire con i dati come se fossero nativamente in Dataverse, ma le operazioni CRUD vengono eseguite tramite il provider esterno.
Architettura delle Virtual Tables
Ogni Virtual Table include le seguenti componenti fondamentali:
- Data Provider Plug-in: connettore che gestisce la comunicazione tra Dataverse e la fonte esterna.
- Metadata Storage: i metadati e la configurazione della tabella sono salvati in Dataverse.
- External Data Source: la fonte dati remota che ospita i dati reali, ad esempio un database SQL o un servizio OData.
Le Virtual Tables supportano un numero limitato di tipi di dati e alcune funzionalità, come auditing o offline mode, non sono disponibili. Tuttavia, rappresentano una soluzione elegante per scenari di integrazione real-time.
Provider disponibili e configurazione
I provider ufficiali supportati da Dataverse includono:
- OData 4.0 provider: disponibile nativamente, consente connessioni a qualsiasi endpoint OData compatibile.
- Azure Cosmos DB provider: disponibile su Microsoft AppSource.
- Virtual connectors: soluzione recente che consente l’uso di connettori Power Platform per SQL Server, Excel Online (Business) e SharePoint.
- Custom provider: in caso di API proprietarie, è possibile sviluppare plug-in personalizzati.
Per creare una Virtual Table, occorre prima configurare la fonte dati in Dataverse, quindi definire la tabella virtuale specificando i metadati e le colonne. Una volta pubblicata, la tabella appare come qualsiasi altra entità, integrabile in app e dashboard.
Limiti e considerazioni
Le Virtual Tables non supportano alcune funzionalità avanzate come auditing, sicurezza a livello di colonna o sincronizzazione offline. Inoltre, possono essere solo di tipo organization-owned. È importante pianificare attentamente la mappatura dei dati e verificare la compatibilità del provider con i tipi di dati Dataverse.
Il TDS endpoint di Dataverse
Il TDS (Tabular Data Stream) endpoint è una funzionalità che consente di esporre i dati di Dataverse in formato SQL, rendendo possibile la connessione con strumenti come Microsoft SQL Server Management Studio (SSMS) o Power BI. Questo endpoint è di sola lettura e ideale per analisi e reporting.
Gli sviluppatori possono eseguire query SQL standard, progettare viste complesse e ottenere dati in tempo reale senza bisogno di esportazioni o sincronizzazioni intermedie. È uno strumento potente per analisti e data engineer che desiderano integrare Dataverse nei propri flussi ETL o BI.
Per approfondire, consulta la documentazione ufficiale Microsoft: Virtual tables using connectors.
Vantaggi del TDS endpoint
- Accesso immediato ai dati Dataverse tramite SQL standard.
- Compatibilità con strumenti Microsoft come SSMS e Power BI.
- Nessuna replica dei dati, riducendo costi e complessità.
- Perfetta integrazione con pipeline di analisi e reportistica aziendale.
Scenari d’uso e integrazione
Virtual Tables e TDS possono essere utilizzati insieme per costruire soluzioni ibride di integrazione e analisi. Ad esempio, i dati operativi possono risiedere in un database esterno accessibile tramite Virtual Tables, mentre il TDS endpoint può essere usato per analizzare i dati consolidati in Dataverse. Questo approccio garantisce scalabilità e coerenza tra i diversi sistemi aziendali.
Un esempio pratico è l’integrazione di Dataverse con Azure Synapse Analytics o Power BI, dove il TDS endpoint funge da ponte diretto per la lettura dei dati, eliminando la necessità di pipeline ETL complesse. Inoltre, l’uso congiunto di Apache Spark consente analisi avanzate e trasformazioni distribuite.
Best practice di progettazione
- Pianifica la struttura dei dati virtuali definendo quali tabelle devono restare esterne e quali devono essere fisiche in Dataverse.
- Assicurati che il provider scelto supporti i tipi di dati necessari.
- Evita di utilizzare Virtual Tables per tabelle con volumi di dati eccessivi o che richiedono funzionalità di auditing.
- Utilizza il TDS endpoint per report e query analitiche, non per operazioni di scrittura.
Seguendo queste linee guida, le organizzazioni possono ottenere una piattaforma dati flessibile e performante, senza compromettere la sicurezza o la consistenza dei dati.