Domyślne modele semantyczne usługi Power BI w usłudze Microsoft Fabric
Dotyczy:✅ punkt końcowy analizy SQL, magazyn i dublowana baza danych w usłudze Microsoft Fabric
W usłudze Microsoft Fabric semantyczne modele usługi Power BI to logiczny opis domeny analitycznej z metrykami, przyjazną terminologią biznesową i reprezentacją w celu umożliwienia dokładniejszej analizy. Ten semantyczny model jest zazwyczaj schematem gwiazdy z faktami reprezentującymi domenę i wymiarami, które umożliwiają analizowanie lub fragmentowanie i fragmentowanie domeny w celu przechodzenia do szczegółów, filtrowania i obliczania różnych analiz. W przypadku modelu semantycznego semantyczny model jest tworzony automatycznie, a ty wybierasz tabele, relacje i miary, które mają zostać dodane, a wyżej wymieniona logika biznesowa jest dziedziczona odpowiednio z nadrzędnego magazynu lub lakehouse lub Warehouse, szybko uruchamiasz środowisko analizy podrzędnej na potrzeby analizy biznesowej i analizy za pomocą elementu w zarządzanej usłudze Microsoft Fabric, zoptymalizowane i zsynchronizowane bez interwencji użytkownika.
Wizualizacje i analizy w raportach usługi Power BI można teraz tworzyć w Internecie — lub w kilku krokach w programie Power BI Desktop — co pozwala zaoszczędzić użytkownikom czas, zasoby i domyślnie zapewnić bezproblemowe środowisko użycia dla użytkowników końcowych. Domyślny model semantyczny usługi Power BI jest zgodny z konwencją nazewnictwa usługi Lakehouse.
Semantyczne modele usługi Power BI reprezentują źródło danych gotowych do raportowania, wizualizacji, odnajdywania i zużycia. Modele semantyczne usługi Power BI zapewniają:
- Możliwość rozszerzania konstrukcji magazynowania w celu uwzględnienia hierarchii, opisów, relacji. Dzięki temu można lepiej zrozumieć semantykę domeny.
- Możliwość katalogowania, wyszukiwania i znajdowania informacji o modelu semantycznym usługi Power BI w wykazie usługi OneLake.
- Możliwość ustawiania uprawnień na zamówienie na potrzeby izolacji obciążeń i zabezpieczeń.
- Możliwość tworzenia miar, ustandaryzowanych metryk na potrzeby powtarzalnej analizy.
- Możliwość tworzenia raportów usługi Power BI na potrzeby analizy wizualnej.
- Możliwość odnajdywania i korzystania z danych w programie Excel.
- Możliwość łączenia i analizowania danych przez narzędzia innych firm, takich jak Tableau.
Aby uzyskać więcej informacji na temat usługi Power BI, zobacz Power BI guidance (Wskazówki dotyczące usługi Power BI).
Uwaga
Firma Microsoft zmieniła nazwę typu zawartości zestawu danych usługi Power BI na model semantyczny. Dotyczy to również usługi Microsoft Fabric. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Nowa nazwa zestawów danych usługi Power BI.
Tryb Direct Lake
Tryb Direct Lake to przełomowa nowa funkcja aparatu do analizowania bardzo dużych zestawów danych w usłudze Power BI. Technologia ta opiera się na idei korzystania z plików sformatowanych w formacie parquet bezpośrednio z magazynu data lake bez konieczności wykonywania zapytań względem punktu końcowego usługi Warehouse lub analizy SQL oraz bez konieczności importowania lub duplikowania danych do modelu semantycznego usługi Power BI. Ta natywna integracja zapewnia unikatowy tryb uzyskiwania dostępu do danych z punktu końcowego magazynu lub analizy SQL o nazwie Direct Lake. Omówienie usługi Direct Lake zawiera więcej informacji na temat tego trybu przechowywania dla modeli semantycznych usługi Power BI.
Usługa Direct Lake zapewnia najbardziej wydajne środowisko zapytań i raportowania. Direct Lake to szybka ścieżka do korzystania z danych z usługi Data Lake bezpośrednio do aparatu usługi Power BI gotowego do analizy.
W tradycyjnym trybie DirectQuery aparat usługi Power BI bezpośrednio wykonuje zapytania o dane ze źródła dla każdego wykonania zapytania, a wydajność zapytań zależy od szybkości pobierania danych. Zapytanie bezpośrednie eliminuje konieczność kopiowania danych, zapewniając, że wszelkie zmiany w źródle są natychmiast odzwierciedlane w wynikach zapytania.
W trybie importu wydajność jest lepsza, ponieważ dane są łatwo dostępne w pamięci, bez konieczności wykonywania zapytań dotyczących danych ze źródła dla każdego wykonania zapytania. Aparat usługi Power BI musi jednak najpierw skopiować dane do pamięci w czasie odświeżania danych. Wszelkie zmiany w bazowym źródle danych są pobierane podczas następnego odświeżania danych.
Tryb Direct Lake eliminuje wymaganie importu, aby skopiować dane, zużywając pliki danych bezpośrednio do pamięci. Ponieważ nie ma jawnego procesu importowania, można pobrać wszelkie zmiany w źródle w miarę ich występowania. Usługa Direct Lake łączy zalety trybu DirectQuery i importu, jednocześnie unikając ich wad. Tryb Direct Lake to idealny wybór do analizowania bardzo dużych zestawów danych i zestawów danych z częstymi aktualizacjami w źródle. Usługa Direct Lake automatycznie wróci do trybu DirectQuery przy użyciu punktu końcowego analizy SQL magazynu lub punktu końcowego analizy SQL, gdy usługa Direct Lake przekroczy limity dla jednostki SKU lub używa funkcji, które nie są obsługiwane, co umożliwia użytkownikom raportów kontynuowanie nieprzerwanego wykonywania.
Tryb Direct Lake to tryb przechowywania domyślnych modeli semantycznych usługi Power BI oraz nowe modele semantyczne usługi Power BI utworzone w punkcie końcowym usługi Warehouse lub SQL Analytics. Za pomocą programu Power BI Desktop można również tworzyć modele semantyczne usługi Power BI przy użyciu punktu końcowego analizy SQL magazynu lub punktu końcowego analizy SQL jako źródła danych dla modeli semantycznych w trybie importu lub trybu przechowywania DirectQuery.
Informacje o tym, co znajduje się w domyślnym modelu semantycznym usługi Power BI
Podczas tworzenia punktu końcowego magazynu lub analizy SQL tworzony jest domyślny model semantyczny usługi Power BI. Domyślny model semantyczny jest reprezentowany z sufiksem (domyślnym). Do wybierania tabel do dodania można użyć opcji Zarządzaj domyślnym modelem semantycznym.
Synchronizowanie domyślnego modelu semantycznego usługi Power BI
Wcześniej do domyślnego modelu semantycznego usługi Power BI dodaliśmy wszystkie tabele i widoki w magazynie. Na podstawie opinii zmodyfikowaliśmy domyślne zachowanie, aby nie dodawać tabel i widoków do domyślnego modelu semantycznego usługi Power BI. Ta zmiana zapewni, że synchronizacja w tle nie zostanie wyzwolona. Spowoduje to również wyłączenie niektórych akcji, takich jak "Nowa miara", "Utwórz raport", "Analizuj w programie Excel".
Jeśli chcesz zmienić to zachowanie domyślne, możesz:
Ręcznie włącz ustawienie Synchronizuj domyślny model semantyczny usługi Power BI dla każdego punktu końcowego magazynu lub analizy SQL w obszarze roboczym. Spowoduje to ponowne uruchomienie synchronizacji w tle, która spowoduje naliczenie niektórych kosztów zużycia.
Ręcznie wybierz tabele i widoki do dodania do modelu semantycznego za pomocą opcji Zarządzaj domyślnym modelem semantycznym usługi Power BI na wstążce lub pasku informacji.
Uwaga
Jeśli nie używasz domyślnego modelu semantycznego usługi Power BI do celów raportowania, ręcznie wyłącz ustawienie Synchronizuj domyślny model semantyczny usługi Power BI, aby uniknąć automatycznego dodawania obiektów. Aktualizacja ustawień zapewni, że synchronizacja w tle nie zostanie wyzwolona i zaoszczędzi na kosztach użycia usługi Onelake.
Ręczne aktualizowanie domyślnego modelu semantycznego usługi Power BI
Gdy istnieją obiekty w domyślnym modelu semantycznym usługi Power BI, istnieją dwa sposoby weryfikowania lub wizualnego sprawdzania tabel:
Wybierz przycisk Ręcznie zaktualizuj semantyczny model na wstążce.
Przejrzyj domyślny układ dla domyślnych obiektów modelu semantycznego.
Domyślny układ tabel z włączoną obsługą analizy biznesowej jest utrwalany w sesji użytkownika i jest generowany za każdym razem, gdy użytkownik przejdzie do widoku modelu. Poszukaj karty Domyślne obiekty modelu semantycznego.
Uzyskiwanie dostępu do domyślnego modelu semantycznego usługi Power BI
Aby uzyskać dostęp do domyślnych modeli semantycznych usługi Power BI, przejdź do obszaru roboczego i znajdź semantyczny model zgodny z nazwą żądanego usługi Lakehouse. Domyślny model semantyczny usługi Power BI jest zgodny z konwencją nazewnictwa usługi Lakehouse.
Aby załadować model semantyczny, wybierz nazwę modelu semantycznego.
Monitorowanie domyślnego modelu semantycznego usługi Power BI
Działanie semantyczne można monitorować i analizować za pomocą programu SQL Server Profiler , łącząc się z punktem końcowym XMLA.
Program SQL Server Profiler jest instalowany za pomocą programu SQL Server Management Studio (SSMS) i umożliwia śledzenie i debugowanie zdarzeń modelu semantycznego. Mimo że oficjalnie przestarzała dla programu SQL Server, profiler jest nadal zawarty w programie SSMS i nadal jest obsługiwany dla usług Analysis Services i Power BI. Używanie z domyślnym modelem semantycznym usługi Power BI w sieci szkieletowej wymaga programu SQL Server Profiler w wersji 18.9 lub nowszej. Użytkownicy muszą określić model semantyczny jako katalog początkowy podczas nawiązywania połączenia z punktem końcowym XMLA. Aby dowiedzieć się więcej, zobacz SQL Server Profiler for Analysis Services.Aby dowiedzieć się więcej, zobacz SQL Server Profiler for Analysis Services.
Skrypt domyślnego modelu semantycznego usługi Power BI
Domyślny model semantyczny usługi Power BI można wykonać za pomocą punktu końcowego XMLA za pomocą programu SQL Server Management Studio (SSMS).
Wyświetl schemat języka TMSL (Tabular Model Scripting Language) semantycznego modelu, wykonując skrypty za pośrednictwem Eksplorator obiektów w programie SSMS. Aby nawiązać połączenie, użyj parametry połączenia modelu semantycznego, który wygląda następująco: powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/username. Parametry połączenia dla modelu semantycznego można znaleźć w obszarze Ustawienia w obszarze Ustawienia. Z tego miejsca możesz wygenerować skrypt XMLA modelu semantycznego za pomocą akcji menu kontekstowego skryptu programu SSMS. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Łączność zestawu danych z punktem końcowym XMLA.
Skrypty wymagają uprawnień do zapisu w usłudze Power BI w modelu semantycznym usługi Power BI. Przy użyciu uprawnień do odczytu można wyświetlić dane, ale nie schemat semantycznego modelu usługi Power BI.
Tworzenie nowego modelu semantycznego usługi Power BI w trybie przechowywania w usłudze Direct Lake
Możesz również utworzyć dodatkowe modele semantyczne usługi Power BI w trybie Direct Lake przy użyciu punktu końcowego analizy SQL lub danych magazynu. Te nowe modele semantyczne usługi Power BI można edytować w obszarze roboczym przy użyciu modelu Otwórz dane i mogą być używane z innymi funkcjami, takimi jak zapisywanie zapytań języka DAX i semantyczne zabezpieczenia na poziomie wiersza modelu.
Przycisk Nowy model semantyczny usługi Power BI tworzy nowy pusty model semantyczny niezależnie od domyślnego modelu semantycznego.
Aby utworzyć semantyczny model usługi Power BI w trybie Direct Lake, wykonaj następujące kroki:
Otwórz usługę Lakehouse i wybierz pozycję Nowy model semantyczny usługi Power BI na wstążce.
Alternatywnie otwórz punkt końcowy analizy SQL usługi Warehouse lub Lakehouse, najpierw wybierz wstążkę Raportowanie , a następnie wybierz pozycję Nowy model semantyczny usługi Power BI.
Wprowadź nazwę nowego modelu semantycznego, wybierz obszar roboczy do zapisania i wybierz tabele do uwzględnienia. Następnie wybierz pozycję Potwierdź.
Nowy model semantyczny usługi Power BI można edytować w obszarze roboczym, w którym można dodawać relacje, miary, zmieniać nazwy tabel i kolumn, wybierać sposób wyświetlania wartości w wizualizacjach raportu i wiele innych. Jeśli widok modelu nie jest wyświetlany po utworzeniu, sprawdź blokowanie wyskakujących okienek przeglądarki.
Aby później edytować semantyczny model usługi Power BI, wybierz pozycję Otwórz model danych z menu kontekstowego modelu semantycznego lub strony szczegółów elementu, aby dalej edytować model semantyczny.
Raporty usługi Power BI można tworzyć w obszarze roboczym, wybierając pozycję Nowy raport z modelowania internetowego lub w programie Power BI Desktop, łącząc się na żywo z tym nowym modelem semantycznym.
Aby dowiedzieć się więcej na temat nawiązywania połączenia z modelami semantycznymi w usługa Power BI z poziomu programu Power BI Desktop
Tworzenie nowego modelu semantycznego usługi Power BI w trybie importowania lub trybu przechowywania DirectQuery
Posiadanie danych w usłudze Microsoft Fabric oznacza, że można tworzyć semantyczne modele usługi Power BI w dowolnym trybie przechowywania — Direct Lake, import lub DirectQuery. Możesz utworzyć dodatkowe modele semantyczne usługi Power BI w trybie importowania lub trybu DirectQuery przy użyciu punktu końcowego analizy SQL lub danych magazynu.
Aby utworzyć semantyczny model usługi Power BI w trybie importowania lub trybu DirectQuery, wykonaj następujące kroki:
Otwórz program Power BI Desktop, zaloguj się i wybierz pozycję OneLake.
Wybierz punkt końcowy analizy SQL typu lakehouse lub warehouse.
Wybierz listę rozwijaną Połącz i wybierz pozycję Połącz z punktem końcowym SQL.
Wybierz tryb przechowywania import lub DirectQuery, a tabele, aby dodać je do modelu semantycznego.
Z tego miejsca możesz utworzyć semantyczny model i raport usługi Power BI, aby opublikować go w obszarze roboczym, gdy wszystko będzie gotowe.
Aby dowiedzieć się więcej na temat usługi Power BI, zobacz Power BI.
Ograniczenia
Domyślne modele semantyczne usługi Power BI są zgodne z bieżącymi ograniczeniami dotyczącymi modeli semantycznych w usłudze Power BI. Więcej informacji:
- Limity zasobów i obiektów usług Azure Analysis Services
- Typy danych w programie Power BI Desktop — Power BI
Jeśli typy danych parquet, Apache Spark lub SQL nie mogą być mapowane na jeden z typów danych programu Power BI Desktop, są one usuwane w ramach procesu synchronizacji. Jest to zgodne z bieżącym zachowaniem usługi Power BI. W przypadku tych kolumn zalecamy dodanie jawnych konwersji typów w procesach ETL w celu przekonwertowania ich na obsługiwany typ. Jeśli istnieją typy danych, które są potrzebne jako nadrzędne, użytkownicy mogą opcjonalnie określić widok w języku SQL z wymaganą jawną konwersją typów. Zostanie to odebrane przez synchronizację lub można dodać ręcznie zgodnie z wcześniejszymi wskazaniami.
- Domyślne modele semantyczne usługi Power BI można edytować tylko w punkcie końcowym lub magazynie analizy SQL.