🧠 一句话先说清楚：
Delta Lake 是 Microsoft Fabric 中用来存储 Lakehouse 表数据的“聪明结构”， 它不仅能存数据，还能记住你做过的所有操作，支持时间回溯、数据更新、版本控制， 简直就是数据仓库里的“黑匣子”。
很多人一听就懵：“Lakehouse、Data Lake、Delta Table、Parquet……到底啥是啥？”
来，咱们捋一捋：
Parquet：是一种文件格式，像 CSV，但更高级，压缩好、读取快，适合做分析。
Delta Lake：是一种表结构，底层用 Parquet 存数据，但还加了日志、版本控制等功能。
你可以理解为：
🧱 Parquet 是砖头， 🏠 Delta Lake 是房子， 房子里不仅有砖头，还有门窗、电路、结构图。
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🔍 Delta Lake 有哪些“聪明功能”？
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FactInternetSales/├── _delta_log/│ ├── 00000.json│ ├── 00001.json├── part-00000.parquet├── part-00001.parquet
每次你更新数据，系统会：
生成新的 Parquet 文件（旧的还在）
在
_delta_log里加一条记录，说明你改了啥
🧪 怎么创建 Delta 表？
有两种方式：
1. 在 Fabric 的 Lakehouse 里建表
系统自动用 Delta Lake 结构，不用你操心。
2. 用代码建表（比如 Notebook）
df = spark.read.csv("路径")df.write.mode("overwrite").format("delta").save("Tables/Sales")
⏪ 时间旅行怎么用？
比如你想查 2024 年 4 月 28 日的数据快照：
df_old = spark.read.format("delta").option("timestampAsOf", "2024-04-28").load("Tables/FactInternetSales")
🧹 清理和优化也很智能
Fabric 会自动帮你做这些事：
OPTIMIZE：整理文件结构，提升查询速度VACUUM：清理旧文件，节省空间Z-Order/V-Order：加速某些字段的查询
你也可以手动触发这些命令。
✅ 总结一下：
Delta Lake 是 Microsoft Fabric Lakehouse 表背后的“聪明仓库”， 它结合了 Parquet 的高效存储和数据库的事务能力， 支持时间旅行、审计日志、数据更新等功能， 是做数据分析、建模和数据治理的强力工具。