Określanie, kiedy utworzyć model importu

  • 7 min

Model importu składa się z tabel, które mają właściwość trybu przechowywania ustawioną na Import. Zawiera również tabele obliczeniowe, które definiuje się za pomocą formuły języka DAX.

Importowanie korzyści z modelu

Modele importu są najczęściej opracowywaną strukturą modelu, ponieważ istnieje wiele korzyści. Importowanie modeli:

  • Obsługa wszystkich typów źródeł danych usługi Power BI, w tym baz danych, plików, źródeł danych, stron internetowych, przepływów danych i nie tylko.
  • Może integrować dane źródłowe. Na przykład jedna tabela źródło danych z relacyjnej bazy danych, podczas gdy powiązana tabela źródło danych ze strony internetowej.
  • Obsługa wszystkich funkcji języka DAX i Dodatku Power Query (M).
  • Obsługa tabel obliczeniowych.
  • Zapewnij najlepszą wydajność zapytań. Dzieje się tak, ponieważ dane buforowane w modelu są zoptymalizowane pod kątem zapytań analitycznych (filtru, grupy i podsumowania), a model jest przechowywany w całości w pamięci.

Krótko mówiąc, modele importu oferują najwięcej opcji i elastyczność projektowania, a także zapewniają szybką wydajność. Z tego powodu program Power BI Desktop domyślnie używa trybu importowania magazynu podczas pobierania danych.

Diagram przedstawia model importu schematu gwiazdy, który ładuje dane z różnych typów źródeł danych, w tym relacyjnej bazy danych, skoroszytu programu Excel, kanału informacyjnego mediów społecznościowych i przepływu danych usługi Power BI.

Importowanie ograniczeń modelu

Pomimo wielu atrakcyjnych korzyści istnieją ograniczenia modeli importu, które należy wziąć pod uwagę. Ograniczenia są związane z rozmiarem modelu i odświeżaniem danych.

Rozmiar modelu

Usługa Power BI nakłada ograniczenia rozmiaru zestawu danych, które ograniczają rozmiar modelu. Podczas publikowania modelu w pojemności udostępnionej istnieje limit 1 GB na zestaw danych. Po przekroczeniu tego limitu rozmiaru zestaw danych nie będzie odświeżany. Po opublikowaniu modelu w pojemności dedykowanej (znanej również jako pojemności Premium) może ona przekroczyć 10 GB, zapewniając włączenie ustawienia Format magazynu dużych zestawów danych dla pojemności.

Zawsze należy dążyć do zmniejszenia ilości danych przechowywanych w tabelach. Ta strategia pomaga skrócić czas trwania odświeżania modelu i przyspieszyć wykonywanie zapytań dotyczących modelu. Istnieje wiele technik redukcji danych, które można zastosować, w tym:

  • Usuwanie zbędnych kolumn
  • Usuwanie niepotrzebnych wierszy
  • Grupuj według i podsumuj, aby podnieść ziarno tabel faktów
  • Optymalizowanie typów danych kolumn przy użyciu preferencji dla danych liczbowych
  • Preferencje dotyczące kolumn niestandardowych w dodatku Power Query zamiast kolumn obliczeniowych w modelu
  • Wyłączanie ładowania zapytań Dodatku Power Query
  • Wyłączanie automatycznej daty/godziny
  • Użyj magazynu tabel DirectQuery zgodnie z opisem w kolejnych lekcjach tego modułu.

Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Techniki redukcji danych na potrzeby importowania modelu.

Uwaga

Limit 1 GB na zestaw danych odnosi się do skompresowanego rozmiaru modelu usługi Power BI, a nie ilości danych zbieranych z systemu źródłowego.

Odświeżanie danych

Zaimportowane dane muszą być okresowo odświeżane. Dane zestawu danych są aktualne tylko jako ostatnie pomyślne odświeżenie danych. Aby zachować aktualność danych, należy skonfigurować zaplanowane odświeżanie danych lub użytkownicy raportu mogą wykonywać odświeżanie na żądanie.

Usługa Power BI nakłada limity na częstotliwość wykonywania zaplanowanych operacji odświeżania. W pojemności udostępnionej jest maksymalnie osiem razy dziennie i maksymalnie 48 razy dziennie w pojemności dedykowanej.

Należy określić, czy ten stopień opóźnienia jest tolerowany. Często zależy to od szybkości (lub zmienności) danych oraz pilności informowania użytkowników o bieżącym stanie danych. Jeśli limity zaplanowanego odświeżania nie są akceptowalne, rozważ użycie tabel magazynu DirectQuery lub utworzenie tabeli hybrydowej. Możesz też podjąć inne podejście i utworzyć zestaw danych w czasie rzeczywistym.

Napiwek

Tabele hybrydowe są opisane w lekcji 4. Aby uzyskać informacje o zestawach danych czasu rzeczywistego, zapoznaj się z modułem Monitorowanie danych w czasie rzeczywistym za pomocą usługi Power BI .

Należy również rozważyć obciążenie odświeżania i czas trwania. Domyślnie, aby odświeżyć tabelę, usługa Power BI usuwa wszystkie dane i ponownie je ładuje. Te operacje mogą stanowić niedopuszczalne obciążenie dla systemów źródłowych, zwłaszcza w przypadku dużych tabel faktów. Aby zmniejszyć to obciążenie, możesz skonfigurować funkcję odświeżania przyrostowego. Odświeżanie przyrostowe automatyzuje tworzenie partycji okresowych i zarządzanie nimi oraz inteligentnie aktualizuje tylko te partycje, które wymagają odświeżenia.

Gdy źródło danych obsługuje odświeżanie przyrostowe, może to spowodować szybsze i bardziej niezawodne odświeżanie oraz zmniejszenie zużycia zasobów usługi Power BI i systemów źródłowych.

Zaawansowane osoby modelujące dane mogą dostosowywać własną strategię partycjonowania. Skrypty automatyzacji mogą tworzyć partycje tabeli, zarządzać nimi i odświeżać je. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Scenariusze użycia usługi Power BI: Zaawansowane zarządzanie modelami danych. W tym scenariuszu użycia opisano użycie punktu końcowego XMLA dostępnego w usłudze Power BI Premium.