Effizientere Daten-Abfragen mit Scalar User-Defined Functions (UDFs) in Microsoft Fabric: Diese Neuerungen sollten Sie kennen

Einleitung – Warum Scalar UDF für Microsoft Fabric ein wertvoller Schritt ist

Mit Microsoft Fabric bietet Microsoft eine umfangreiche Datenplattform aus einer Hand, welche effizientes Data Warehousing, modernes Data Engineering sowie intelligente Analysen ermöglicht. Durch die Einführung der skalaren benutzerdefinierten Funktionen (Scalar User-Defined Functions oder kurz Scalar UDFs) im Microsoft Fabric Warehouse und im SQL Analytics Endpoint (derzeit in der Preview) erhalten Anwender nun neue Funktionen zur Vereinfachung komplexer Logiken und Queries direkt in T-SQL.

Im folgenden Artikel erfahren Sie, welche Vorteile sich aus diesen Neuerungen konkret ergeben, welche Einschränkungen heute noch bestehen und was dies sowohl für Dateningenieure als auch für Analysten und Unternehmen im Allgemeinen bedeutet.

Was sind Scalar UDFs und welche Vorteile bringen sie mit sich?

Scalar UDFs sind anwenderdefinierte Funktionen, die in T-SQL geschrieben werden. Sie ermöglichen die komfortable Kapselung umfangreicher oder komplexer Berechnungen und Logiken. Dabei akzeptiert eine Scalar UDF einen oder mehrere Parameter, führt im Inneren definierte Schritte aus und liefert schließlich genau einen skalaren Wert zurück.

Die Vorteile auf einen Blick:

• Modularität und Wiederverwendbarkeit: Indem komplexe Logik einmal definiert und mehrfach genutzt werden kann, verbessern Scalar UDFs erheblich die Wartbarkeit und Wiederverwendbarkeit von T-SQL Code.
• Einfachere Wartung und klarere Queries: Komplexe Berechnungen lassen sich als eigene UDF auslagern, was SQL-Abfragen sauberer macht und ihre Lesbarkeit verbessert.
• Zentralisierte Business-Logik: Business-Regeln und Berechnungsschritte können zentral definiert, gepflegt und konsistent in verschiedenste Anfragen und Teams integriert werden, was Fehler reduziert und unternehmensweite Konsistenz schafft.
• Performance-Vorteile durch Inlining: Durch automatische Inline-Transformation, bei der UDFs direkt in den ausführenden Query-Plan eingebettet werden, ergeben sich häufig bessere Performance-Werte.

Einsatzszenarien – Wo liegen heute die Grenzen?

Trotz starker Vorteile und neuer Möglichkeiten existieren einige Grenzen bei der Nutzung von Scalar UDFs, vor allem wenn es um sogenannte „nicht inlinefähige“ UDFs geht.

Inlinefähige Scalar UDFs werden innerhalb von Abfragen in T-SQL automatisch in einen vereinfachten, für die Abfrage optimierten Ausdruck transformiert. Dabei greifen Fabric-interne Optimierungsmechanismen, um eine möglichst effiziente Abfrage zu gewährleisten. Inlinefähige UDFs können beispielsweise einfache Berechnungen, SELECT-Abfragen zu bestehenden Tabellen oder anderen Tabellenwert-Funktionen enthalten.

Nicht inlinefähige Scalar UDFs treten auf, wenn komplexere Konstrukte verwendet werden. Typische Beispiele dafür:

• WHILE-Schleifen und komplexere Kontrollstrukturen
• Mehrere RETURN-Anweisungen in einer Funktion
• Verwendung von Common Table Expressions (CTEs)
• Aufruf von nicht-deterministischen integrierten Funktionen (wie z.B. GETUTCDATE)

Diese nicht inlinefähige Funktionen behalten ihre Gültigkeit und ihren Nutzen, jedoch beschränken sich ihre möglichen Nutzungsszenarien deutlich. Beispielsweise können diese UDFs nicht innerhalb einer SELECT-FROM-Abfrage verwendet werden, sie sind ebenfalls nicht innerhalb von JOIN-Klauseln, WHERE-Klauseln oder Kombinationen mit DISTINCT bzw. ORDER BY erlaubt.

Solche Limitierungen entstehen, weil sich die komplexeren UDFs schlichtweg nicht sinnvoll in einen effizienten Plan umwandeln lassen, sodass ihre Nutzungsmöglichkeit limitiert ist, um Performance-Engpässe oder Inkonsistenzen zu vermeiden.

Nutzen und Perspektiven – Welche Chancen ergeben sich aus den Neuerungen?

Die Einführung skalaren benutzerdefinierten Funktionen erweitert wesentlich den Funktionsumfang in Microsoft Fabric. Insbesondere Unternehmen, welche Data-Engineering, Industrielle KI-Anwendungen und umfassende analytische Lösungen auf Basis der Azure- und Fabric-Infrastruktur betreiben, profitieren hierbei deutlich.

• Effizienzsteigerungen in der Entwicklung: Durch die Konsolidierung und Modularisierung der Logik verringern sich Entwicklungszeiten, und Teams können komplexere Zusammenhänge einfacher managen und wartbarer halten.
• Konsistenz gain: Da zentralisierte Berechnungen nun einmal definiert werden, reduziert sich die Gefahr inkonsistenter Ergebnisse drastisch, was insbesondere in Branchen mit hoher Compliance-Dichte und anspruchsvollen regulatorischen Vorgaben ein entscheidender Vorteil ist.
• Optimierte Performance: Das konsequente Inlining erleichtert zudem die Optimierung umfangreicher Analysen und beschleunigt Anfragen deutlich, weil die abfrageinternen Expressionen direkt vom leistungsfähigen Microsoft Fabric Engine optimiert und parallel verarbeitet werden können.

Empfehlungen für Anwender – Worauf sollten Sie jetzt achten?

Um von den Scalar UDFs bestmöglich zu profitieren, sollten Unternehmen und Daten-Teams folgende Hinweise beachten:

• Planung und Reviews: Prüfen Sie vor dem Anlegen einer UDF sorgsam, ob diese inline-fähig sein kann. Nutzen Sie insbesondere Inlinefähige Konstrukte für maximale Flexibilität und Leistung.
• Iterative Verbesserungen: Beobachten Sie regelmäßig die Performance und Nutzung ihrer UDFs im produktiven Betrieb, um rechtzeitig Optimierungspotentiale identifizieren und adressieren zu können.
• Dokumentation und Wissenstransfer: Nutzen Sie die Chance, zentrale Geschäftslogik umfassend zu dokumentieren und dadurch bereichsübergreifend sichtbar und nutzbar zu machen.

Fazit – Die Zukunft von Microsoft Fabric mit Scalar UDFs

Mit Scalar UDFs macht Microsoft Fabric einen entscheidenden Schritt hin zu einer noch modulareren, leistungsfähigeren und wartungsfreundlicheren Datenplattform. Unternehmen und Daten-Teams profitieren von einfacheren Abläufen, besserer Wartbarkeit, konsistenteren Ergebnissen und potenziell signifikanten Performance-Zugewinnen. Gleichzeitig ist es wichtig, die Grenzen der momentanen Implementierung klar zu kennen, um deren Vorzüge optimal auszuschöpfen.

Microsoft arbeitet aktiv daran, weitere Szenarien zu unterstützen. Es bleibt also spannend, wie sich diese Funktionalitäten perspektivisch entwickeln und Microsoft Fabric als führende Plattform in den Bereichen Industrial-AI, Data Science und Data Engineering weiter stärken werden.