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Direct Lake 模式如何與 Power BI 報告搭配運作

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在 Microsoft Fabric 中，當使用者建立 Lakehouse 時，系統也會在 Direct Lake 模式中布建相關聯的 SQL 分析端點和預設語意模型。 您可以將數據表從 lakehouse 新增至預設語意模型，方法是前往 SQL 分析端點，然後在 [Reporting] 功能區中點擊 [管理預設語意模型] 按鈕。 您也可以在 lakehouse 或 SQL 分析端點中，點擊 [新增語意模型]，以 Direct Lake 模式建立非預設的 Power BI 語意模型。 非預設語意模型是在 Direct Lake 模式中建立，可讓 Power BI 藉由在 Power BI Desktop 或工作區本身中建立 Power BI 報表、探索和執行使用者建立的 DAX 查詢來取用數據。 在 SQL 分析端點中建立的預設語意模型可用來建立 Power BI 報表，但有一些 其他限制。

當 Power BI 報表在視覺效果中顯示數據時，它會向語意模型要求數據。 接下來，語意模型會存取 Lakehouse 以取用數據，並將其傳回 Power BI 報表。 為了提高效率，語意模型可以在快取中保留一些數據，並在需要時重新整理。 Direct Lake 的概觀 有更多詳情。

Lakehouse 也會將 V 順序優化套用至 Delta 表。 此項優化提供了無與倫比的效能，並具備快速處理大量數據以供 Power BI 報表使用的能力。

預設語意模型登陸頁面的螢幕快照。

設定報告使用的許可權

在 Direct Lake 模式下，語意模型會按需從 Lakehouse 讀取數據。 若要確定檢視 Power BI 報表的使用者可以存取數據，必須設定基礎 Lakehouse 的必要許可權。

其中一個選項是將工作區中的 查看器 角色授予使用者，以便他們可以消耗此工作區中所有項目，包括 Lakehouse，以及若此工作區中有語意模型和報表的話，也包括這些內容。 或者，使用者可以被賦予 系統管理員、成員或參與者 角色，以便能夠完整存取數據，並具備建立和編輯專案的能力，例如湖倉、語意模型和報告。

此外，非預設的語意模型可以利用 固定身分識別 從 lakehouse 中讀取數據，而不需要給予報表使用者任何訪問 lakehouse 的權限，且使用者可以通過 應用程式被授予權限訪問報表。 此外，使用固定身分識別，Direct Lake 模式中的非預設語意模型可以在語意模型中定義數據列層級安全性，以限制使用者在維護 Direct Lake 模式時所看到的數據。 您也可以使用 SQL 分析端點的 SQL 型安全性，但在 Direct Lake 模式下會退回到 DirectQuery，因此為了維持 Direct Lake 的效能，應該避免這樣做。

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