Como criar um Warehouse no Microsoft Fabric com T-SQL

João Barros 07 de July de 2026 4 min de leitura

Um Warehouse no Microsoft Fabric é um armazém de dados relacional que fala T-SQL, pensado para guardar dados já tratados e servir relatórios em Power BI. Criar um e povoá-lo com as primeiras tabelas leva poucos minutos e não exige instalar nada — corre tudo no browser. A seguir vê como criar um Warehouse no Microsoft Fabric, do zero até à primeira consulta com resultados.

Pré-requisitos

Uma conta com acesso ao Microsoft Fabric e uma capacidade (trial ou paga) ativa.
Um workspace do Fabric onde tenha permissões para criar itens (papel Member ou Admin).
Noções básicas de SQL, como SELECT e INSERT — nada avançado.

Passo 1: Criar o Warehouse

No portal do Fabric, abra o seu workspace e clique em + New item. Na galeria de itens, procure e escolha Warehouse, dê-lhe um nome claro (por exemplo VendasDW) e confirme. Em poucos segundos o Warehouse fica pronto e abre o editor, com o Explorer das tabelas do lado esquerdo. Ao contrário de um servidor SQL tradicional, não há nada para configurar ou aprovisionar: a capacidade do Fabric trata da infraestrutura por si e os dados ficam guardados no OneLake.

Passo 2: Criar uma tabela com T-SQL

No friso, clique em New SQL query para abrir uma janela em branco. Vamos criar uma tabela simples para registar vendas. Cole o código abaixo e clique em Run:

CREATE TABLE dbo.Vendas (
    VendaID     INT,
    Produto     VARCHAR(50),
    Regiao      VARCHAR(30),
    Quantidade  INT,
    Valor       DECIMAL(10,2),
    DataVenda   DATE
);

Usámos apenas tipos de dados suportados pelo Warehouse: INT, VARCHAR, DECIMAL e DATE. Depois de correr, a tabela Vendas passa a aparecer no Explorer, dentro do esquema dbo.

Dica: o Warehouse do Fabric aceita constraints como PRIMARY KEY, mas não as impõe (são NOT ENFORCED). Garanta a unicidade dos dados na sua lógica de carregamento.

Passo 3: Inserir dados

Com a tabela pronta, vamos adicionar algumas linhas de exemplo. Abra uma nova query (ou apague a anterior) e execute:

INSERT INTO dbo.Vendas (VendaID, Produto, Regiao, Quantidade, Valor, DataVenda)
VALUES
    (1, 'Teclado', 'Norte',  10, 199.90, '2026-07-01'),
    (2, 'Rato',    'Sul',    25,  99.75, '2026-07-02'),
    (3, 'Monitor', 'Norte',   5, 749.50, '2026-07-03'),
    (4, 'Teclado', 'Centro', 12, 239.88, '2026-07-04');

Cada linha representa uma venda. O Warehouse aceita várias linhas num único INSERT, o que é bastante mais rápido do que inserir uma de cada vez. Para carregar ficheiros grandes (CSV ou Parquet a partir do OneLake) usaria antes o comando COPY INTO, mas para dados pequenos o INSERT chega perfeitamente.

Passo 4: Consultar os dados com T-SQL

Agora a parte mais útil: fazer perguntas aos dados. Vamos somar o valor vendido por região e contar quantas vendas houve, ordenando do maior para o menor total:

SELECT
    Regiao,
    COUNT(*)    AS NumVendas,
    SUM(Valor)   AS TotalVendido
FROM dbo.Vendas
GROUP BY Regiao
ORDER BY TotalVendido DESC;

O resultado mostra cada região com o número de vendas e o total faturado. Basta trocar as colunas do GROUP BY para agrupar por produto, por data ou por qualquer outra dimensão. É o mesmo T-SQL que já conhece do SQL Server, sem surpresas, e o editor até oferece IntelliSense e realce de sintaxe.

Se quiser filtrar, por exemplo apenas as vendas do Norte, junte uma cláusula WHERE:

SELECT Produto, Quantidade, Valor
FROM dbo.Vendas
WHERE Regiao = 'Norte'
ORDER BY Valor DESC;

Verificar o resultado

Para confirmar que ficou tudo bem, faça duas verificações rápidas. Primeiro, no Explorer à esquerda, expanda Schemas > dbo > Tables e confirme que a tabela Vendas aparece com as colunas certas. Segundo, corra uma contagem simples:

SELECT COUNT(*) AS TotalLinhas FROM dbo.Vendas;

Se devolver 4, os dados foram inseridos corretamente. Em alternativa, selecione a tabela no Explorer e abra o separador Data preview para ver as linhas sem escrever uma única linha de SQL.

Conclusão

Em quatro passos criou um Warehouse, desenhou uma tabela, inseriu dados e correu a sua primeira consulta analítica — tudo com T-SQL e sem sair do browser. O passo seguinte natural é ligar este Warehouse ao Power BI através do modelo semântico predefinido e construir um relatório sobre a tabela Vendas. Que pergunta de negócio gostaria de responder a seguir com os seus próprios dados?