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Gilt für:✅SQL Analytics-Endpunkt, Warehouse und gespiegelte Datenbanken in Microsoft Fabric
Sie können neue Power BI-Semantikmodelle erstellen, die auf Lakehouse-, SQL-Analyse-Endpunkt- oder Warehouse-Elementen in Microsoft Fabric basieren.
Hinweis
Bis zum 30. November 2025 werden alle Power BI Standard-Semantikmodelle von ihrem Objekt getrennt und zu unabhängigen Semantikmodellen. Sie können sie beibehalten, wenn Sie sie weiterhin für Berichte oder Dashboards verwenden oder sie sicher löschen, wenn sie nicht mehr benötigt werden. Weitere Informationen finden Sie im Blog: Entkopplung von Standard-Semantikmodellen für bestehende Elemente in Microsoft Fabric.
- Seit dem 5. September 2025 werden Power BI Standardsemantikmodelle nicht mehr automatisch erstellt, wenn ein Warehouse, eine Lakehouse oder ein gespiegeltes Element erstellt wird. Weitere Informationen finden Sie im Blog: Einstellen von Standard-Semantischen Modellen.
- Wenn Ihr Element noch kein Semantikmodell besitzt, können Sie ein Power BI-Semantikmodell erstellen.
Erstellen eines neuen Power BI-Semantikmodells im Direct Lake-Modus
Diese neuen Power BI-Semantikmodelle können im Arbeitsbereich mithilfe des Open-Datenmodells bearbeitet und mit anderen Funktionen wie dem Schreiben von DAX-Abfragen und der semantischen Modellsicherheit auf Zeilenebene verwendet werden. Weitere Informationen zu semantischen Modellen und dem Direct Lake-Modus finden Sie unter Power BI-Semantikmodelle in Microsoft Fabric.
Führen Sie die folgenden Schritte aus, um ein Power BI-Semantikmodell mithilfe des Direct Lake-Modus zu erstellen:
- Erstellen Sie im Fabric-Portal ein neues semantisches Modell basierend auf dem gewünschten Element:
- Öffnen Sie das Lakehouse und wählen Sie in der Multifunktionsleiste Neues semantisches Power BI-Modell.
- Alternativ können Sie den relevanten Artikel öffnen, z. B. Ihren Lager- oder SQL-Analyseendpunkt, und wählen Sie "Neues Semantikmodell" aus.
- Geben Sie einen Namen für das neue semantische Modell ein, wählen Sie einen Arbeitsbereich, in dem es gespeichert werden soll und wählen Sie die einzubeziehenden Tabellen aus. Wählen Sie dann Bestätigen aus.
- Das neue semantische Modell von Power BI kann im Arbeitsbereich bearbeitet werden, wo Sie Beziehungen und Kennzahlen hinzufügen, Tabellen und Spalten umbenennen, auswählen können, wie Werte in visuellen Berichten angezeigt werden, und vieles mehr. Wenn die Modellansicht nach der Erstellung nicht angezeigt wird, überprüfen Sie den Popupblocker Ihres Browsers.
- Um das semantische Modell in Power BI später zu bearbeiten, wählen Sie im Kontextmenü des semantischen Modells oder auf der Seite mit den Elementdetails die Option Datenmodell öffnen, um das semantische Modell weiter zu bearbeiten.
Power BI-Berichte können im Arbeitsbereich durch Auswahl von Neuer Bericht aus Webmodellierung oder in Power BI Desktop durch Live-Verbindung mit diesem neuen semantischen Modell erstellt werden. Erfahren Sie mehr über die Vorgehensweise zum Verbinden mit Semantikmodellen im Power BI-Dienst über Power BI Desktop.
Erstellen eines neuen semantischen Power BI-Modells im Import- oder DirectQuery-Speichermodus
Wenn Sie Ihre Daten in Microsoft Fabric haben, können Sie Power BI-Semantikmodelle in jedem Speichermodus erstellen: Direct Lake, Import oder DirectQuery. Sie können weitere Power BI-Semantikmodelle im Import- oder DirectQuery-Modus mit SQL-Analyseendpunkt oder Warehouse-Daten erstellen.
Gehen Sie folgendermaßen vor, um ein semantisches Power BI-Modell im Import- oder DirectQuery-Modus zu erstellen:
- Öffnen Sie Power BI Desktop, melden Sie sich an, und wählen Sie OneLake aus.
- Wählen Sie den SQL-Analysen-Endpunkt des Lakehouse oder des Warehouse.
- Wählen Sie die Dropdownliste " Verbinden ", und wählen Sie " Mit SQL-Endpunkt verbinden" aus.
- Wählen Sie den Import- oder DirectQuery-Speichermodus und die Tabellen, die dem semantischen Modell hinzugefügt werden sollen.
Von dort aus können Sie das Power BI-Semantikmodell und den Bericht erstellen, um sie bei Bedarf im Arbeitsbereich zu veröffentlichen.
Erstellen eines neuen, leeren Power BI-Semantikmodells
Mit der Schaltfläche " Neues Power BI-Semantikmodell " wird ein neues leeres Semantikmodell erstellt.
Skript eines Power BI-Semantikmodells
Sie können ein Power BI-Semantikmodell aus dem XMLA-Endpunkt mit SQL Server Management Studio (SSMS) skripten.
Zeigen Sie das TMSL-Schema (Tabular Model Scripting Language) des Semantikmodells an, indem es über den Objekt-Explorer in SSMS als Skript erstellen. Um eine Verbindung herzustellen, verwenden Sie die Verbindungszeichenfolge des Semantikmodells, die wie powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/username aussieht. Die Verbindungszeichenfolge für Ihr Semantikmodell finden Sie in den Einstellungen unter Servereinstellungen. Von dort aus können Sie ein XMLA-Skript des Semantikmodells über die SSMS-Kontextmenüaktion Skript erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Konnektivität mit Datasets mithilfe des XMLA-Endpunkts.
Das Erstellen von Skripts erfordert Power BI-Schreibberechtigungen für das Power BI-Semantikmodell. Mit Leseberechtigungen können Sie die Daten sehen, aber nicht das Schema des semantischen Modells.