แชร์ผ่าน

จัดการแบบจําลองความหมาย Direct Lake

  • บทความ

บทความนี้อธิบายหัวข้อการออกแบบที่เกี่ยวข้องกับการจัดการแบบจําลองความหมาย Direct Lake

งานหลังการเผยแพร่

หลังจากที่คุณเผยแพร่แบบจําลองความหมาย Direct Lake พร้อมสําหรับการรายงานแล้ว คุณควรทํางานหลังการเผยแพร่บางอย่างให้เสร็จสิ้นทันที นอกจากนี้ งานเหล่านี้ยังสามารถปรับได้ทุกเวลาในระหว่างวงจรชีวิตของแบบจําลองความหมาย

อีกวิธีหนึ่งคือ คุณยังสามารถตั้งค่าการค้นพบข้อมูล เพื่ออนุญาตให้ผู้สร้างรายงานอ่านเมตาดาต้า ได้ ช่วยให้พวกเขาค้นพบข้อมูลในฮับข้อมูล OneLake และร้องขอการเข้าถึง คุณยังสามารถ รับรอง (ได้รับการรับรองหรือเลื่อนระดับ) แบบจําลองความหมายเพื่อสื่อสารว่าแบบจําลองนี้แสดงข้อมูลที่มีคุณภาพเหมาะสําหรับการใช้งาน

ตั้งค่าการเชื่อมต่อระบบคลาวด์

แบบจําลองความหมาย Direct Lake ใช้การเชื่อมต่อระบบคลาวด์เพื่อเชื่อมต่อกับจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL ซึ่งช่วยให้เข้าถึงข้อมูลต้นทางซึ่งเป็นไฟล์ Parquet ใน OneLake (โหมดที่เก็บข้อมูล Direct Lake ซึ่งเกี่ยวข้องกับการโหลดข้อมูลคอลัมน์ลงในหน่วยความจํา) หรือจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL (เมื่อคิวรี ถอยหลัง ไปยังโหมด DirectQuery)

การเชื่อมต่อระบบคลาวด์เริ่มต้น

เมื่อคุณสร้างแบบจําลองความหมาย Direct Lake จะใช้การเชื่อมต่อระบบคลาวด์เริ่มต้น ซึ่งใช้ประโยชน์จากการลงชื่อเข้าระบบครั้งเดียว (SSO) ซึ่งหมายความว่าข้อมูลประจําตัวที่สอบถามแบบจําลองความหมาย (มักเป็นผู้ใช้รายงาน) จะถูกใช้เพื่อคิวรีข้อมูลปลายทางการวิเคราะห์ SQL

การเชื่อมต่อระบบคลาวด์ที่แชร์ได้

อีกวิธีหนึ่งคือคุณสามารถสร้างการเชื่อมต่อคลาวด์ที่แชร์ได้ (SCC) เพื่อให้สามารถเชื่อมต่อกับแหล่งข้อมูลด้วยข้อมูลประจําตัวแบบคงที่ได้ ซึ่งสามารถช่วยลูกค้าองค์กรปกป้องที่เก็บข้อมูลขององค์กรได้ แผนก IT สามารถจัดการข้อมูลประจําตัว สร้าง SCC และแชร์กับผู้สร้างที่กําหนดไว้สําหรับการจัดการการเข้าถึงแบบรวมศูนย์

หากต้องการตั้งค่าข้อมูลประจําตัวแบบคงที่ โปรดดู ระบุข้อมูลประจําตัวแบบคงที่สําหรับแบบจําลองความหมาย Direct Lake

ตรวจ สอบ

ข้อมูลประจําตัวแบบคงที่สามารถรับรองความถูกต้องได้โดยใช้ OAuth 2.0 หรือ บริการหลัก

โน้ต

รองรับเฉพาะการรับรองความถูกต้องของ Microsoft Entra เท่านั้น ดังนั้นการรับรองความถูกต้องของ พื้นฐาน ไม่ได้รับการสนับสนุนสําหรับแบบจําลองความหมาย Direct Lake

OAuth 2.0

เมื่อคุณใช้ OAuth 2.0 คุณสามารถรับรองความถูกต้องกับบัญชีผู้ใช้ Microsoft Entra ได้ บัญชีผู้ใช้ต้องมีสิทธิ์ในการคิวรีตารางปลายทางการวิเคราะห์ SQL และมุมมอง และเมตาดาต้าของ schema

การใช้บัญชีผู้ใช้ที่ระบุไม่ใช่แนวทางปฏิบัติที่แนะนํา นั่นเป็นเพราะคิวรีแบบจําลองความหมายจะล้มเหลวหากการเปลี่ยนแปลงรหัสผ่านหรือบัญชีผู้ใช้ถูกลบ (เช่นเมื่อพนักงานออกจากองค์กร)

บริการหลัก

การรับรองความถูกต้องด้วยบริการหลักเป็นแนวทางปฏิบัติที่แนะนําเนื่องจากไม่ได้ขึ้นอยู่กับบัญชีผู้ใช้ที่ระบุ หลักเกณฑ์ความปลอดภัยต้องมีสิทธิ์ในการคิวรีตารางปลายทางการวิเคราะห์ SQL และมุมมอง และเมตาดาต้าของ Schema

เพื่อความต่อเนื่อง ข้อมูลประจําตัวของโครงร่างสําคัญของบริการสามารถจัดการได้โดยการหมุนข้อมูลลับ/ใบรับรอง

โน้ต

การตั้งค่าผู้เช่า Fabric ต้องอนุญาตให้โครงร่างสําคัญของบริการ และโครงร่างสําคัญของบริการต้องอยู่ในกลุ่มความปลอดภัยที่ประกาศ

ลงชื่อเข้าระบบครั้งเดียว

เมื่อคุณสร้างการเชื่อมต่อระบบคลาวด์ที่สามารถแชร์ได้ กล่องกาเครื่องหมาย การลงชื่อเข้าระบบครั้งเดียว จะไม่ถูกเลือกตามค่าเริ่มต้น นั่นคือการตั้งค่าที่ถูกต้องเมื่อใช้ข้อมูลประจําตัวแบบคงที่

คุณสามารถเปิดใช้งาน SSO เมื่อคุณต้องการข้อมูลประจําตัวที่คิวรีแบบจําลองความหมายเพื่อคิวรีจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL ในการกําหนดค่านี้ แบบจําลองความหมาย Direct Lake จะใช้ข้อมูลประจําตัวคงที่เพื่อรีเฟรชแบบจําลองและข้อมูลประจําตัวของผู้ใช้เพื่อคิวรีข้อมูล

เมื่อใช้ข้อมูลประจําตัวแบบคงที่ การปิดใช้งาน SSO จึงเป็นแนวทางปฏิบัติทั่วไปเพื่อปิดการใช้งานข้อมูลประจําตัวแบบคงที่สําหรับทั้งการรีเฟรชและคิวรี แต่ไม่มีข้อกําหนดทางเทคนิคในการทําเช่นนั้น

ต่อไปนี้คือแนวทางปฏิบัติที่แนะนําที่เกี่ยวข้องกับการเชื่อมต่อระบบคลาวด์:

  • เมื่อผู้ใช้ทั้งหมดสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ (และมีสิทธิ์ในการดําเนินการดังกล่าว) ก็ไม่จําเป็นต้องสร้างการเชื่อมต่อระบบคลาวด์ที่แชร์กัน แต่สามารถใช้การตั้งค่าการเชื่อมต่อระบบคลาวด์เริ่มต้นได้ ในกรณีนี้ ข้อมูลประจําตัวของผู้ใช้ที่คิวรีแบบจําลองจะถูกใช้ควรคิวรีกลับสู่โหมด DirectQuery
  • สร้างการเชื่อมต่อระบบคลาวด์ที่แชร์เมื่อคุณต้องการใช้ข้อมูลประจําตัวแบบคงที่เพื่อคิวรีข้อมูลต้นทาง ซึ่งอาจเป็นเพราะผู้ใช้ที่สอบถามแบบจําลองความหมายไม่ได้รับอนุญาตให้อ่านเลคเฮ้าส์หรือคลังข้อมูล วิธีการนี้จะเกี่ยวข้องโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อแบบจําลองความหมายบังคับใช้ RLS
  • ถ้าคุณใช้ข้อมูลประจําตัวแบบคงที่ ให้ใช้ตัวเลือก โครงร่าง สําคัญของบริการ เนื่องจากตัวเลือกมีความปลอดภัยและเชื่อถือได้มากขึ้น นั่นเป็นเพราะมันไม่ได้ขึ้นอยู่กับบัญชีผู้ใช้เดียวหรือสิทธิ์ของพวกเขาและไม่จําเป็นต้องบํารุงรักษา (และการหยุดชะงัก) ควรเปลี่ยนรหัสผ่านหรือออกจากองค์กร
  • หากผู้ใช้ที่แตกต่างกันต้องถูกจํากัดให้เข้าถึงเฉพาะชุดย่อยของข้อมูล หากสามารถทําได้ ให้บังคับใช้ RLS ที่เลเยอร์แบบจําลองเชิงความหมายเท่านั้น ด้วยวิธีนี้ ผู้ใช้จะได้รับประโยชน์จากคิวรีในหน่วยความจําที่มีประสิทธิภาพสูง
  • ถ้าเป็นไปได้ ให้หลีกเลี่ยง OLS และ CLS เนื่องจากส่งผลให้เกิดข้อผิดพลาดในวิชวลรายงาน ข้อผิดพลาดสามารถสร้างความสับสนหรือความกังวลสําหรับผู้ใช้ได้ สําหรับคอลัมน์สรุป พิจารณาการสร้างหน่วยวัดที่ส่งกลับค่า BLANK ในเงื่อนไขบางอย่างแทน CLS (ถ้าเป็นไปได้)

จัดการการเป็นสมาชิกบทบาทความปลอดภัย

ถ้าแบบจําลองความหมาย Direct Lake ของคุณบังคับใช้ การรักษาความปลอดภัยระดับแถว (RLS)คุณอาจต้องจัดการสมาชิกที่กําหนดให้กับบทบาทความปลอดภัย สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู จัดการความปลอดภัยบนแบบจําลองของคุณ

ตั้งค่าการอนุญาตของรายการ Fabric

แบบจําลองความหมายของทะเลสาบโดยตรงยึดตามรูปแบบการรักษาความปลอดภัยแบบชั้น พวกเขาทําการตรวจสอบสิทธิ์ผ่านจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL เพื่อตรวจสอบว่าข้อมูลประจําตัวที่พยายามเข้าถึงข้อมูลมีสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลที่จําเป็นหรือไม่

คุณต้องให้สิทธิ์แก่ผู้ใช้เพื่อให้พวกเขาสามารถใช้หรือจัดการแบบจําลองความหมาย Direct Lake ได้ โดยโดยย่อ ผู้บริโภครายงานต้องมีสิทธิ์ในการอ่าน และผู้สร้างรายงานต้องได้รับสิทธิ์ สิทธิ์ในการสร้าง คุณสามารถกําหนดสิทธิ์แบบจําลองเชิงความหมายได้โดยตรง หรือ ได้รับโดยนัยผ่านบทบาทพื้นที่ทํางาน เมื่อต้องการจัดการการตั้งค่าแบบจําลองความหมาย (สําหรับการรีเฟรชและการกําหนดค่าอื่น ๆ) คุณต้องเป็นเจ้าของแบบจําลองความหมาย

ขึ้นอยู่กับการตั้งค่าการเชื่อมต่อระบบคลาวด์ และไม่ว่าผู้ใช้จําเป็นต้องคิวรีจุดสิ้นสุดของ lakehouse หรือ SQL analytics warehouse คุณอาจต้องให้สิทธิ์อื่น ๆ (อธิบายไว้ในตารางในส่วนนี้)

โน้ต

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ผู้ใช้ไม่จําเป็นต้องมีสิทธิ์ในการอ่านข้อมูลใน OneLake นั่นเป็นเพราะว่า Fabric ให้สิทธิ์ที่จําเป็นในแบบจําลองเชิงความหมายเพื่ออ่านตาราง Delta และไฟล์ Parquet ที่เกี่ยวข้อง (เพื่อโหลดข้อมูลคอลัมน์ ลงในหน่วยความจํา) นอกจากนี้ แบบจําลองความหมายยังมีสิทธิ์ที่จําเป็นในการอ่านจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL เป็นระยะ ๆ เพื่อทําการตรวจสอบสิทธิ์เพื่อกําหนดข้อมูลที่ผู้ใช้การคิวรี (หรือข้อมูลประจําตัวคงที่) สามารถเข้าถึงได้

พิจารณาสถานการณ์ต่อไปนี้และข้อกําหนดสิทธิ์

บทภาพยนตร์ สิทธิ์ที่จําเป็น ความ คิด เห็น
ผู้ใช้สามารถดูรายงาน • ให้สิทธิ์ในการอ่าน แก่ และ สิทธิ์ในการอ่าน สําหรับแบบจําลองความหมาย
• หากการเชื่อมต่อระบบคลาวด์ ใช้ SSO ให้อนุญาตให้ มีสิทธิ์ในการอ่าน สําหรับเลคเฮ้าส์หรือคลังสินค้าเป็นอย่างน้อย		 รายงานไม่จําเป็นต้องอยู่ในพื้นที่ทํางานเดียวกันเป็นแบบจําลองความหมาย สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู กลยุทธ์ สําหรับผู้ใช้แบบอ่านอย่างเดียว
ผู้ใช้สามารถสร้างรายงานได้ • ให้สิทธิ์ในการสร้าง สําหรับแบบจําลองความหมาย
•หากการเชื่อมต่อระบบคลาวด์ใช้ SSO ให้อนุญาตให้ อ่าน การอนุญาตสําหรับเลคเฮ้าส์หรือคลังสินค้าเป็นอย่างน้อย		 สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูกลยุทธ์ สําหรับผู้สร้างเนื้อหา
ผู้ใช้สามารถคิวรีแบบจําลองความหมาย แต่ถูกปฏิเสธการคิวรีจุดสิ้นสุดของ lakehouse หรือ SQL analytics •ไม่อนุญาตให้มีใบอนุญาตใด ๆ สําหรับเลคเฮ้าส์หรือคลังสินค้า เหมาะสมเฉพาะเมื่อการเชื่อมต่อระบบคลาวด์ใช้ข้อมูลประจําตัวแบบคงที่
ผู้ใช้สามารถคิวรีแบบจําลองความหมายและจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL แต่ถูกปฏิเสธการคิวรีของ lakehouse • อนุญาตให้ อ่าน และ ReadData การอนุญาตสําหรับเลคเฮ้าส์หรือคลังสินค้า ที่สําคัญ: คิวรีที่ส่งไปยังจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL จะเลี่ยงผ่านสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลที่บังคับใช้โดยแบบจําลองความหมาย
จัดการแบบจําลองความหมาย รวมถึงการตั้งค่าการรีเฟรช • ต้องมีความเป็นเจ้าของแบบจําลองความหมาย สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ความเป็นเจ้าของแบบจําลองความหมาย

สําคัญ

คุณควรทดสอบสิทธิ์อย่างละเอียดก่อนที่จะเผยแพร่แบบจําลองเชิงความหมายและรายงานของคุณไปยังการผลิต

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู สิทธิ์แบบจําลองความหมาย

รีเฟรชแบบจําลองความหมาย Direct Lake

การรีเฟรชแบบจําลองความหมาย Direct Lake จะส่งผลให้เกิดการดําเนินการ เฟรม การดําเนินการรีเฟรชสามารถทริกเกอร์ได้:

  • ด้วยตนเอง โดยการดําเนินการ รีเฟรชตามคําขอ ในพอร์ทัล Fabric หรือโดยการดําเนินการ Tabular Model Scripting Language (TMSL) คําสั่งรีเฟรช จากสคริปต์ใน SQL Server Management Studio (SSMS)หรือโดยใช้เครื่องมือของบุคคลที่สามที่เชื่อมต่อผ่านตําแหน่งข้อมูล XMLA
  • โดยอัตโนมัติ โดยการตั้งค่ากําหนด ตารางเวลาการรีเฟรช ในพอร์ทัล Fabric
  • โดยอัตโนมัติ เมื่อตรวจพบการเปลี่ยนแปลงในตาราง Delta พื้นฐาน สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ให้ดู การปรับปรุงอัตโนมัติ (อธิบายไว้ถัดไป)
  • โดยทางโปรแกรมโดยการทริกเกอร์การรีเฟรชโดยใช้ Power BI REST API หรือ TOM คุณอาจทริกเกอร์การรีเฟรชทางโปรแกรมเป็นขั้นตอนสุดท้ายของกระบวนการแยก แปลง และโหลด (ETL)

การอัปเดตอัตโนมัติ

มีการตั้งค่าระดับแบบจําลองเชิงความหมายที่ชื่อ ทําให้ข้อมูล Direct Lake ของคุณทันสมัยอยู่เสมอ ที่ทําการอัปเดตตาราง Direct Lake โดยอัตโนมัติ ซึ่งจะเปิดใช้งานตามค่าเริ่มต้น เพื่อให้แน่ใจว่าการเปลี่ยนแปลงข้อมูลใน OneLake จะมีผลโดยอัตโนมัติในแบบจําลองความหมาย Direct Lake การตั้งค่าจะพร้อมใช้งานในพอร์ทัล Fabric ในส่วน รีเฟรช ของการตั้งค่าแบบจําลองความหมาย

เมื่อเปิดใช้งานการตั้งค่า แบบจําลองความหมายจะดําเนินการเฟรมมิ่งเมื่อใดก็ตามที่มีการตรวจพบการแก้ไขข้อมูลในตาราง Delta พื้นฐาน การดําเนินการเฟรมจะเป็นแบบเฉพาะเจาะจงสําหรับตารางที่ตรวจพบการปรับเปลี่ยนข้อมูลเท่านั้น

เราขอแนะนําให้คุณปล่อยการตั้งค่าไว้ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณมีแบบจําลองความหมายขนาดเล็กหรือขนาดกลาง ซึ่งจะเป็นประโยชน์โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณมีข้อกําหนดการรายงานเวลาแฝงต่ําและตาราง Delta ได้รับการแก้ไขอย่างสม่ําเสมอ

ในบางกรณี คุณอาจต้องการปิดใช้งานการปรับปรุงอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น คุณอาจจําเป็นต้องอนุญาตให้เสร็จสิ้นงานการเตรียมข้อมูลหรือกระบวนการ ETL ก่อนที่จะเปิดเผยข้อมูลใหม่ใด ๆ ให้กับผู้บริโภคของแบบจําลองความหมาย เมื่อปิดใช้งาน คุณสามารถทริกเกอร์การรีเฟรชโดยใช้วิธีการทางโปรแกรม (อธิบายไว้ก่อนหน้านี้)

โน้ต

Power BI จะระงับการอัปเดตอัตโนมัติเมื่อมีการ ข้อผิดพลาดที่ไม่สามารถกู้คืน ในระหว่างการรีเฟรช ข้อผิดพลาดที่ไม่สามารถกู้คืนได้อาจเกิดขึ้นตัวอย่างเช่นเมื่อการรีเฟรชล้มเหลวหลังจากพยายามหลายครั้ง ดังนั้น ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแบบจําลองความหมายของคุณสามารถรีเฟรชได้สําเร็จ Power BI ดําเนินการอัปเดตอัตโนมัติต่อโดยอัตโนมัติเมื่อการรีเฟรชตามคําขอที่ตามมาเสร็จสมบูรณ์โดยไม่มีข้อผิดพลาด

อุ่นแคช

การดําเนินการรีเฟรชแบบจําลองความหมาย Direct Lake อาจลดจํานวนคอลัมน์ที่มีถิ่นที่อยู่ทั้งหมดออกจากหน่วยความจํา ซึ่งหมายความว่าคิวรีแรกหลังจากการรีเฟรชแบบจําลองความหมาย Direct Lake อาจพบความล่าช้าเนื่องจากคอลัมน์ โหลดลงในหน่วยความจํา ความล่าช้าอาจเห็นได้ชัดเฉพาะเมื่อคุณมีข้อมูลจํานวนมาก

เพื่อหลีกเลี่ยงความล่าช้าดังกล่าว ให้พิจารณาทําให้แคชอบอุ่นโดยทางโปรแกรม ส่ง คิวรีไปยังแบบจําลองความหมาย วิธีที่สะดวกในการส่งคิวรีคือการใช้ลิงก์ความหมาย การดําเนินการนี้ควรทําทันทีหลังจากการดําเนินการรีเฟรชเสร็จสิ้น

สําคัญ

การทําแคชให้อบอุ่นอาจเข้าใจได้เฉพาะเมื่อความล่าช้าไม่เป็นที่ยอมรับ ระวังอย่าโหลดข้อมูลลงในหน่วยความจําโดยไม่จําเป็นซึ่งอาจสร้างแรงกดดันต่อปริมาณงานความจุอื่น ๆ ทําให้ต้องจํากัดปริมาณหรือถูกเลิกใช้งาน

ตั้งค่าคุณสมบัติลักษณะการทํางานของ Direct Lake

คุณสามารถควบคุมข้อมูลสํารองของแบบจําลองความหมาย Direct Lake ของคุณได้โดยการตั้งค่าคุณสมบัติ DirectLakeBehavior ซึ่งสามารถตั้งค่าเป็น:

  • อัตโนมัติ: (ค่าเริ่มต้น) คิวรี ถอยกลับไปยังโหมด DirectQuery ถ้าไม่สามารถโหลดข้อมูลที่ต้องการลงในหน่วยความจําได้อย่างมีประสิทธิภาพ
  • DirectLakeOnly: คิวรีทั้งหมดใช้โหมดที่เก็บข้อมูล Direct Lake เท่านั้น ฤดูใบไม้ร่วงกลับไปยังโหมด DirectQuery ถูกปิดใช้งาน ถ้าไม่สามารถโหลดข้อมูลลงในหน่วยความจํา ข้อผิดพลาดจะถูกส่งกลับ
  • DirectQueryOnly : คิวรีทั้งหมดใช้โหมด DirectQuery เท่านั้น ใช้การตั้งค่านี้เพื่อทดสอบประสิทธิภาพการทํางานสํารอง ซึ่งตัวอย่างเช่น คุณสามารถสังเกตประสิทธิภาพการทํางานของคิวรีในรายงานที่เชื่อมต่อได้

คุณสามารถตั้งค่าคุณสมบัติในประสบการณ์การสร้างแบบจําลองเว็บ หรือโดยใช้ Tabular Object Model (TOM) หรือ Tabular Model Scripting Language (TMSL)

ปลาย

พิจารณาการปิดใช้งานการแสดงแทน DirectQuery เมื่อคุณต้องการประมวลผลคิวรีในโหมดที่เก็บข้อมูล Direct Lake เท่านั้น เราขอแนะนําให้คุณปิดใช้งานแสดงแทนเมื่อคุณไม่ต้องการย้อนกลับไปยัง DirectQuery ซึ่งจะเป็นประโยชน์เมื่อคุณต้องการวิเคราะห์การประมวลผลคิวรีสําหรับแบบจําลองความหมาย Direct Lake เพื่อระบุว่ามีการแสดงแทนเกิดขึ้นบ่อยเพียงใดและเกิดขึ้นบ่อยเพียงใด

ตรวจสอบแบบจําลองความหมาย Direct Lake

คุณสามารถตรวจสอบแบบจําลองความหมาย Direct Lake เพื่อกําหนดประสิทธิภาพการทํางานของคิวรี DAX ของการแสดงผลด้วยภาพของรายงาน หรือเพื่อกําหนดว่าจะย้อนกลับไปยังโหมด DirectQuery เมื่อใด

คุณสามารถใช้ตัววิเคราะห์ประสิทธิภาพ ตัวสร้างโพรไฟล์ของ SQL Server, Azure Log Analytics หรือเครื่องมือชุมชนแบบโอเพนซอร์ส เช่น DAX Studio ได้

ตัววิเคราะห์ประสิทธิภาพ

คุณสามารถใช้ ตัววิเคราะห์ประสิทธิภาพ ใน Power BI Desktop เพื่อบันทึกเวลาการประมวลผลที่จําเป็นในการอัปเดตองค์ประกอบรายงานที่เริ่มต้นขึ้นอันเป็นผลมาจากการโต้ตอบของผู้ใช้ที่ทําให้เกิดการเรียกใช้คิวรี ถ้าผลลัพธ์การตรวจสอบแสดง คิวรีโดยตรง เมตริก นั่นหมายความว่าคิวรี DAX ได้รับการประมวลผลในโหมด DirectQuery ในกรณีที่ไม่มีเมตริกดังกล่าว คิวรี DAX ได้รับการประมวลผลในโหมด Direct Lake

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู วิเคราะห์โดยใช้ตัววิเคราะห์ประสิทธิภาพ

ตัวสร้างโพรไฟล์ของเซิร์ฟเวอร์ SQL

คุณสามารถใช้ ตัวสร้างโพรไฟล์ของ SQL Server เพื่อดึงรายละเอียดเกี่ยวกับประสิทธิภาพการทํางานของคิวรีโดยการติดตามเหตุการณ์คิวรี มีการติดตั้ง SQL Server Management Studio (SSMS) ก่อนที่จะเริ่ม ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้ติดตั้ง SSMS เวอร์ชันล่าสุดแล้ว

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู วิเคราะห์โดยใช้ตัวสร้างโพรไฟล์ของ SQL Server

สําคัญ

โดยทั่วไปโหมดที่เก็บข้อมูล Direct Lake ให้ประสิทธิภาพการคิวรีอย่างรวดเร็วเว้นแต่ว่าจําเป็นต้องย้อนกลับไปยังโหมด DirectQuery เนื่องจากการแสดงแทนไปยังโหมด DirectQuery สามารถส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพการทํางานของคิวรี จึงเป็นสิ่งสําคัญในการวิเคราะห์การประมวลผลคิวรีสําหรับแบบจําลองความหมาย Direct Lake เพื่อระบุว่าความถี่แค่ไหน และสาเหตุที่การแสดงแทนเกิดขึ้นหรือไม่

Azure Log Analytics

คุณสามารถใช้ Azure Log Analytics เพื่อรวบรวม วิเคราะห์ และดําเนินการกับข้อมูลระยะไกลที่เชื่อมโยงกับแบบจําลองความหมาย Direct Lake ซึ่งเป็นบริการภายใน Azure Monitorซึ่ง Power BI ใช้เพื่อบันทึกบันทึกกิจกรรม

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู การใช้ Azure Log Analytics ใน Power BI

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง