変更要約: DP-700 第1章を深掘り（図ja化・比較表/シナリオ/FAQ/ひっかけ/深掘り段落を全節に追加）
1.2OneLake とデータストア（Lakehouse・Warehouse）
Fabric 全体が共有する単一ストレージ OneLake（Delta/Parquet・ショートカット）と、2 つの主要データストア——レイクハウス（Lakehouse） と ウェアハウス（Warehouse） の違いと使い分けを理解します。
Fabric のデータはただ 1 つのレイク OneLake に集約されます。その上で、ファイル/テーブル両対応の Lakehouse と、T-SQL 中心の Warehouse を使い分けます。
1.2.1OneLake と 2 つのストア
- OneLake：組織で1 つの統合ストレージ。Delta/Parquet が標準。ショートカットで他の場所のデータをコピーせず参照する。
- レイクハウス（Lakehouse）：ファイル＋テーブルを扱い、Spark/ノートブックで処理。SQL 分析エンドポイントは読み取り。
- ウェアハウス（Warehouse）：フル T-SQL（読み書き）のデータウェアハウス。SQL 中心の DW ワークロード向き。
- Direct Lake：Power BI が OneLake のデータをインポートも DirectQuery もせず高速参照するモード。
「組織で 1 つの統合ストレージ＝OneLake」「コピーせず参照＝ショートカット」「ファイル＋Spark＝Lakehouse（SQL は読み取り）」「フル T-SQL 読み書き＝Warehouse」「Power BI の高速参照＝Direct Lake」 は DP-700 で頻出です。Spark/データサイエンス中心なら Lakehouse、T-SQL の DW なら Warehouse と判断します。
ショートカットを使うと、ADLS Gen2 や他ワークスペースのデータを物理コピーせずに OneLake から扱え、重複と移動コストを減らせます。
OneLake は組織で 1 つの論理データレイク（内部は ADLS Gen2 互換）で、テーブルは Delta Lake（Parquet＋トランザクションログ） で保存され ACID と タイムトラベルに対応します。ショートカット は内部（他ワークスペース）や外部（ADLS Gen2・Amazon S3・Google Cloud Storage 等）のデータをコピーせず参照するリンクで、データ重複と移動コストを避けます。Lakehouse は Files（非構造化・生データ）と Tables（Delta テーブル）を持ち、Spark やノートブックで処理。自動生成される SQL 分析エンドポイント は T-SQL の読み取り専用で、書き込みには Spark を使います。Warehouse はフル T-SQL（INSERT/UPDATE/DELETE・マルチテーブルトランザクション）に対応する DW で、データも OneLake の Delta に保存されます。Power BI は Direct Lake モードで OneLake の Delta をインポートも DirectQuery もせず直接読み、インポート級の速度とライブ性を両立します。「Spark/データサイエンス/非構造化＝Lakehouse」「T-SQL の DW・書き込み多め＝Warehouse」「両者とも OneLake に保存し Power BI から Direct Lake で参照」が判断軸です。
| 観点 | Lakehouse | Warehouse |
|---|---|---|
| 主な操作 | Spark / ノートブック | T-SQL |
| SQL の書き込み | 不可（SQL は読み取り専用） | フル T-SQL 読み書き |
| データ形態 | ファイル＋テーブル（非構造化可） | 構造化テーブル中心 |
| 向く人 | データエンジニア/サイエンティスト | SQL 開発者/BI |
シナリオ： 既存の ADLS Gen2 にある大量データを、移動せず Fabric で分析し、最終的に Power BI で高速表示したい。→ OneLake のショートカットで ADLS Gen2 を参照（コピー不要）、Lakehouse の Spark で加工して Delta テーブル化、Power BI は Direct Lake でそのテーブルを直接・高速参照します。
FAQ： Q. Lakehouse の SQL 分析エンドポイントで書き込みできますか？ → A. いいえ、読み取り専用です。書き込みは Spark/ノートブックで行います。書き込みも T-SQL でしたいなら Warehouse。Q. Direct Lake と DirectQuery/インポートの違いは？ → A. Direct Lake はインポートも DirectQuery もせず OneLake の Delta を直接読み、速度とライブ性を両立します。
ひっかけ： 「Lakehouse の SQL エンドポイントで T-SQL の書き込みができる」は誤りです。Lakehouse の SQL は読み取り専用（書き込みは Spark、または Warehouse を使う）。また「ショートカットはデータを OneLake にコピーする」も誤り（コピーせず参照するリンク）。
1.2.2この節のまとめ
- OneLake＝1 つの統合ストレージ（Delta/Parquet・ショートカット）
- Lakehouse＝ファイル＋Spark、Warehouse＝フル T-SQL（読み書き）
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理解度チェック
（軽い確認用）Q1. Microsoft Fabric で組織全体が共有する単一の統合ストレージはどれですか？
Q2. 他の場所にあるデータを物理コピーせずに OneLake から参照したい。何を使いますか？
Q3. Lakehouse と Warehouse の違いとして正しいものはどれですか？