Vues matérialisées et API GraphQL dans Microsoft Fabric

Introduction :

Dans un contexte où l’accès rapide et flexible aux données devient un enjeu stratégique, les organisations cherchent à optimiser la façon dont elles exposent leurs données analytiques aux applications métier. Les méthodes traditionnelles : exports manuels, requêtes ad-hoc répétées, ou APIs REST complexes montrent rapidement leurs limites face aux besoins croissants de performance et d’autonomie.

Microsoft Fabric propose une approche moderne combinant vues matérialisées (Materialized Lake Views) et API GraphQL pour répondre à ces défis. Cette solution permet de transformer des données brutes en une API performante et flexible en moins de 30 minutes, sans infrastructure externe ni développement complexe :

• Performance : Les vues matérialisées pré-calculent et stockent les agrégations, divisant les temps de réponse par 10 ou plus
• Unification : Une seule API GraphQL expose les données à toutes les applications
• Flexibilité : Les consommateurs interrogent exactement les données dont ils ont besoin.
• Gouvernance : Authentification, permissions et traçabilité centralisées dans Fabric

Cette approche s’inscrit dans une logique d’architecture data moderne où la séparation entre couche de transformation (vues matérialisées) et couche d’exposition (API GraphQL) permet d’optimiser indépendamment performance et expérience développeur.

Les concepts clés :

API : interface de programmation d’application :

Une API est une interface standardisée permettant à des applications de communiquer entre elles. Elle définit un ensemble de règles et de protocoles pour l’échange de données :

• Sépare la logique de stockage de la logique de consommation
• Offre un point d’accès sécurisé et contrôlé aux données
• Permet la réutilisation des mêmes données par différentes applications

GraphQL : un langage de requête moderne :

Le client spécifie exactement la structure des données qu’il souhaite recevoir. Le serveur retourne uniquement ces données, sans sur-fetching (trop de données) ni under-fetching (données manquantes nécessitant un second appel).

Vues matérialisées : optimisation des performances :

Une vue matérialisée est une vue SQL dont les résultats sont physiquement stockés sur disque, contrairement à une vue classique qui réexécute la requête à chaque consultation.

Vue Classique (View)	Vue Matérialisée (Materialized View)
Requête SQL virtuelle	Résultats stockés physiquement
Exécutée à chaque consultation	Résultats pré-calculés
⚠️ Lente pour agrégations complexes	✅ Rapide (données déjà calculées)
Toujours à jour	Mise à jour selon planning
✅ Pas d’espace disque	⚠️Utilise de l’espace de stockage

API for GraphQL :

Fonctionnalité native permettant d’exposer des données Fabric via GraphQL en quelques clics.

Architecture de la solution et prérequis techniques :

Architecture de la solution :

Prérequis techniques :

• Capacité et workspace : Workspace Microsoft Fabric avec capacité active et accès en tant que Membre minimum (droits de création d’items)
• Lakehouse avec schémas : Lakehouse créé avec l’option « Schémas » activée: Cette option est non modifiable après création est les vues matérialisées ne fonctionnent que sur les Lakehouses avec schémas .
• Données sources : Tables structurées au format Delta dans le Lakehouse .
• Pour connexion Power BI via GraphQL : App Registration Azure AD avec permissions GraphQLApi.Execute.All et droits administrateur Azure AD pour créer l’App Registration.
• Pour automatisation Power Automate : Rôle « Environment Maker » dans Power Platform et permissions pour créer des flux et connexions.

Guide pratique :

Préparer le Lakehouse :

• Créer un Lakehouse avec l’option « Schémas » activée
• Vérifier la présence des données sources dans le Lakehouse
• Accéder au SQL Analytics Endpoint pour confirmer la structure des tables

Créer la vue matérialisée

• Ouvrir un Notebook dans le Lakehouse
• Exécuter la requête SQL de création :

• Vérifier la vue créée :

Configurer le rafraîchissement (optionnel)

• Accéder à la gestion des vues matérialisées
• Planifier un rafraîchissement quotidien

Créer l’item API for GraphQL :

• Workspace => Nouvel élément

Tester l’API GraphQL :

Configurer et approuver l’API 

Récupérer l’URL publique 

Conclusion :

L’exposition de données via API GraphQL combinée aux vues matérialisées dans Microsoft Fabric représente une solution moderne et performante pour rendre les données analytiques accessibles aux applications. Cette approche répond aux besoins croissants de flexibilité, de performance et d’autonomie dans la consommation des données.