Lakehouse vs. Warehouse no Microsoft Fabric: quando usar cada um

O Microsoft Fabric oferece dois artefactos de armazenamento analítico: o Lakehouse e o Warehouse. A escolha correcta depende dos dados, das equipas e dos requisitos de performance.

Lakehouse

O Lakehouse combina a flexibilidade de um data lake com capacidades analíticas SQL. Os dados ficam em Delta Parquet no OneLake e são expostos através de dois endpoints:

• SQL Analytics Endpoint — permite queries SQL read-only sobre as tabelas Delta.
• Spark — processamento full read/write com notebooks PySpark ou Spark SQL.

Ideal para: ingestão de dados em larga escala, transformações complexas com Spark, dados semi-estruturados (JSON, CSV, Parquet).

Warehouse

O Warehouse é um armazém relacional totalmente gerido, com suporte completo de T-SQL (DDL + DML). Os dados também ficam no OneLake em Delta Parquet, mas a gestão é feita através de SQL.

-- Criar tabela no Warehouse
CREATE TABLE dbo.FactVendas (
    VendaKey    INT           NOT NULL,
    DataKey     INT           NOT NULL,
    ProdutoKey  INT           NOT NULL,
    Receita     DECIMAL(18,2) NOT NULL
)
WITH (CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX, DISTRIBUTION = HASH(VendaKey))

Ideal para: equipas de BI com forte background SQL, dados estruturados, relatórios críticos de negócio com SLAs de performance.

Combinação típica

Lakehouse Bronze  → ingestão raw
Lakehouse Silver  → transformações Spark
Warehouse Gold    → queries SQL analíticas + Power BI

Conclusão

Não é uma decisão exclusiva — a maioria das arquitecturas maduras usa ambos em camadas diferentes. O Lakehouse para transformações flexíveis, o Warehouse para servir consumidores SQL e relatórios de negócio.