モデル フレームワークを選ぶ
次に示すのは、プロジェクトに適したモデル フレームワークを選ぶうえでの一般的なガイダンスです。 これは特に、データ ボリュームが大きく、クエリのスループットが高く、高速な応答性が重要となるエンタープライズ ソリューションについて当てはまります。
最も重要なのは、可能な場合には必ずインポート モデル フレームワークを選択するということです。 このフレームワークでは、きわめて多様なオプションと、設計の柔軟性、および高速なパフォーマンスが提供されます。 データの削減手法を必ず適用して、Power BI で読み込まれるデータの量が最小限に抑えられるようにしましょう。
データ ソースに大量のデータが格納される場合や、レポートで凖リアルタイムのデータを配信する必要がある場合には、DirectQuery モデル フレームワークを選択します。
次の場合には、複合モデル フレームワークを選択します。
- DirectQuery モデルのクエリ パフォーマンスを向上させる。
- インポート モデルから凖リアルタイムのクエリ結果を配信する。
- 追加データを使用して、Power BI データセット (または AAS モデル) を拡張する。
インポートまたは DirectQuery ストレージ モードを使用できる集計テーブルを使用して、DirectQuery モデルのクエリ パフォーマンスを向上させることができます。 インポート集計テーブルを使用する場合は、デュアル ストレージ モードを使用するように、関連するディメンション テーブルを設定してください。 そうすることで、Power BI はより粒度の高いクエリをすべてキャッシュから処理できるようになります。
ハイブリッド テーブルを作成すると、インポート モデルから凖リアルタイムのクエリ結果を配信できます。 その場合は、Power BI で現在の期間に対する DirectQuery パーティションが追加されます。
最後に、DirectQuery を使用してコア モデルにチェーンすることで、特殊なモデルを作成できます。 この種の開発では、通常、IT がコア モデルを提供およびサポートし、ビジネス アナリストがそれを拡張します。
重要
計画は慎重に行ってください。 Power BI Desktop では、DirectQuery テーブルをインポート テーブルに変換することが常に可能です。 ただし、インポート テーブルを DirectQuery テーブルに変換することはできません。