Direct Lake

A Direct Lake mód szemantikai modell képes a Power BI nagy adatköteteinek elemzésére. A Direct Lake alapja, hogy parquet formátumú fájlokat tölt be közvetlenül egy adattóból anélkül, hogy le kellene kérdeznie egy tóházat vagy egy raktárvégpontot, és nem kell adatokat importálnia vagy duplikálnia egy Power BI-modellbe. A Direct Lake egy gyors útvonal a tóból származó adatok közvetlenül a Power BI motorba való betöltéséhez, amely készen áll az elemzésre. Az alábbi ábra bemutatja, hogyan hasonlítják össze a klasszikus importálási és DirectQuery-módokat a Direct Lake móddal.

DirectQuery módban a Power BI-motor lekérdezi az adatokat a forrásnál, ami lassú lehet, de nem kell másolni az adatokat, például importálási módban. Az adatforrás módosításai azonnal megjelennek a lekérdezés eredményeiben.

Másrészt az importálási móddal a teljesítmény jobb lehet, mert az adatok gyorsítótárazva vannak, és DAX- és MDX-jelentés lekérdezésekhez vannak optimalizálva anélkül, hogy le kellene fordítaniuk és továbbítaniuk kellene az SQL-t vagy más típusú lekérdezéseket az adatforrásnak. A Power BI-motornak azonban a frissítés során először át kell másolnia az új adatokat a modellbe. A forrásban lévő módosítások csak a következő modellfrissítéssel lesznek átvéve.

A Direct Lake mód kiküszöböli az importálási követelményt, ha közvetlenül a OneLake-ből tölti be az adatokat. A DirectQueryvel ellentétben a DAX vagy az MDX nem fordítható más lekérdezési nyelvekre vagy lekérdezések végrehajtására más adatbázisrendszereken, ami az importálási módhoz hasonló teljesítményt eredményez. Mivel nincs explicit importálási folyamat, előfordulhat, hogy az adatforrásban bármilyen módosítást átvesznek, ami egyesíti a DirectQuery és az importálási mód előnyeit, miközben elkerüli a hátrányokat. A Direct Lake mód ideális választás lehet a nagyon nagy modellek és modellek elemzéséhez az adatforrás gyakori frissítéseivel.

A Direct Lake a sorszintű biztonságot és az objektumszintű biztonságot is támogatja, így a felhasználók csak azokat az adatokat látják, amelyek megtekintéséhez engedéllyel rendelkeznek.

Előfeltételek

A Direct Lake csak a Microsoft Premium (P) termékváltozatokban és a Microsoft Fabric (F) termékváltozatokban támogatott.

Fontos

Új ügyfelek esetén a Direct Lake csak a Microsoft Fabric (F) termékváltozatokon támogatott. A meglévő ügyfelek továbbra is használhatják a Direct Lake-t prémium (P) termékváltozatokkal, de ajánlott áttérni a Fabric-kapacitás termékváltozatára. A Power BI Premium-licenceléssel kapcsolatos további információkért tekintse meg a licencelési közleményt.

Lakehouse

A Direct Lake használata előtt ki kell építenie egy lakehouse-t (vagy egy raktárat) egy vagy több Delta-táblával egy támogatott Microsoft Fabric-kapacitáson üzemeltetett munkaterületen. A lakehouse-ra azért van szükség, mert a oneLake-ben biztosítja a parquet formátumú fájlok tárolási helyét. A lakehouse egy hozzáférési pontot is biztosít a Webes modellezés funkció elindításához, hogy létrehozhasson egy Direct Lake-modellt.

Ha meg szeretné tudni, hogyan építhet ki egy tóházat, hogyan hozhat létre Delta-táblát a tóházban, és hogyan hozhat létre egy alapmodellt a tóházhoz, olvassa el a Lakehouse létrehozása a Direct Lake-hez című témakört.

SQL-végpont

A lakehouse kiépítésének részeként létrejön és frissül egy SQL-lekérdezési SQL-végpont és egy alapértelmezett jelentési modell a lakehouse-hoz hozzáadott táblákkal. Bár a Direct Lake mód nem kérdezi le az SQL-végpontot, amikor közvetlenül a OneLake-ből tölt be adatokat, akkor szükséges, ha egy Direct Lake-modellnek zökkenőmentesen vissza kell esnie DirectQuery módba, például amikor az adatforrás olyan speciális funkciókat használ, mint a speciális biztonság vagy a Direct Lake-en keresztül nem olvasható nézetek. A Direct Lake mód az SQL-végpontot is lekérdezi a sémával és a biztonsággal kapcsolatos információkért.

Adat tárház

Az SQL-végponttal rendelkező lakehouse alternatívaként kiépítheti a raktárat, és SQL-utasítások vagy adatfolyamok használatával táblákat adhat hozzá. Az önálló adattárház kiépítésének eljárása majdnem megegyezik a lakehouse-ra vonatkozó eljárással.

Modellírás támogatása XMLA-végponttal

A Direct Lake-modellek az XMLA-végponton keresztül támogatják az írási műveleteket olyan eszközökkel, mint az SQL Server Management Studio (19.1 vagy újabb), valamint a külső BI-eszközök legújabb verziói, például a Táblázatszerkesztő és a DAX studio. Modellírási műveletek az XMLA-végpont támogatásán keresztül:

• A Direct Lake-modell metaadatainak testreszabása, egyesítése, szkriptelése, hibakeresése és tesztelése.

• Forrás- és verziókövetés, folyamatos integráció és folyamatos üzembe helyezés (CI/CD) az Azure DevOps és a GitHub használatával.

• Automatizálási feladatok, például frissítés és módosítások alkalmazása Direct Lake-modellekre a PowerShell és REST API-k használatával.

Vegye figyelembe, hogy az XMLA-alkalmazásokkal létrehozott Direct Lake-táblák kezdetben feldolgozatlan állapotban lesznek, amíg az alkalmazás nem ad ki frissítési parancsot. A feldolgozatlan táblák DirectQuery módba kerülnek vissza. Új szemantikai modell létrehozásakor frissítse a szemantikai modellt a táblák feldolgozásához.

XMLA írás-olvasás engedélyezése

Mielőtt írási műveleteket hajt végre Direct Lake-modelleken az XMLA-végponton keresztül, engedélyezni kell az XMLA írási-olvasási képességét a kapacitáshoz.

A Fabric próbaverziós kapacitásai esetében a próbaverzió felhasználója rendelkezik az XMLA írás-olvasás engedélyezéséhez szükséges rendszergazdai jogosultságokkal.

1. A Rendszergazda portálon válassza a Kapacitás beállításai lehetőséget.

2. Kattintson a Próbaverzió fülre.

3. Válassza ki a kapacitást próbaverzióval és a felhasználónevét a kapacitás nevében.

4. Bontsa ki a Power BI számítási feladatait, majd az XMLA-végpont beállításban válassza az Írás olvasása lehetőséget.

   

Ne feledje, hogy az XMLA-végpont beállítása a kapacitáshoz rendelt összes munkaterületre és modellre vonatkozik.

Direct Lake-modell metaadatai

Ha önálló Direct Lake-modellhez csatlakozik az XMLA-végponton keresztül, a metaadatok úgy néznek ki, mint bármely más modell. A Direct Lake-modellek azonban a következő különbségeket mutatják:

• Az compatibilityLevel adatbázis-objektum tulajdonsága 1604 vagy újabb.

• A Mode Direct Lake-partíciók tulajdonsága a következőre directLakevan állítva: .

• A Direct Lake-partíciók megosztott kifejezéseket használnak az adatforrások definiálásához. A kifejezés egy tóház vagy raktár SQL-végpontjára mutat. A Direct Lake az SQL-végpontot használja a séma- és biztonsági információk felderítésére, de közvetlenül a Delta-táblákból tölti be az adatokat (kivéve, ha a Direct Lake-nek bármilyen okból vissza kell esnie DirectQuery módba).

Íme egy példa XMLA-lekérdezés az SSMS-ben:

Ha többet szeretne megtudni az XMLA-végponton keresztüli eszköztámogatásról, tekintse meg az XMLA-végponttal való szemantikai modellkapcsolatot.

Tartalék

A Power BI szemantikai modelljei Direct Lake módban közvetlenül a OneLake-ből olvassák be a Delta-táblákat. Ha azonban egy Direct Lake-modell DAX-lekérdezése túllépi a termékváltozat korlátait, vagy olyan funkciókat használ, amelyek nem támogatják a Direct Lake-módot, például egy raktár SQL-nézeteit, a lekérdezés visszaeshet DirectQuery módba. DirectQuery módban a lekérdezések AZ SQL használatával kérik le az eredményeket a lakehouse vagy a raktár SQL-végpontjáról, ami befolyásolhatja a lekérdezés teljesítményét. Ha csak Direct Lake módban szeretné feldolgozni a DAX-lekérdezéseket, letilthatja a Visszalépést DirectQuery módba. Ha nincs szüksége a DirectQueryre való tartalékolás letiltására, akkor ajánlott letiltani a tartalékot. A Direct Lake-modell lekérdezésfeldolgozásának elemzésekor is hasznos lehet annak megállapításához, hogy mikor és milyen gyakran fordulnak elő tartalékok. A DirectQuery módról további információt a Szemantikai modellmódok a Power BI-ban című témakörben talál.

A védőkorlátok definiálják a Direct Lake mód erőforráskorlátait , amelyeken túl a DAX-lekérdezések feldolgozásához vissza kell állítani a DirectQuery módba. A Delta-tábla parquet-fájljainak és sorcsoportjainak számának meghatározásával kapcsolatos részletekért tekintse meg a Delta-tábla tulajdonságainak hivatkozását.

A Direct Lake szemantikai modelljei esetében a Maximális memória a memória felső erőforráskorlátját jelenti, amely azt jelzi, hogy mennyi adatot lehet belaposíteni. Valójában ez nem védőkorlát, mert a túllépése nem okoz tartalékot a DirectQueryre; azonban teljesítménybeli hatással lehet, ha az adatmennyiség elég nagy ahhoz, hogy a OneLake-adatokból be- és kifelé lapozást okozzon a modell adataiban.

Az alábbi táblázat az erőforrás-védőkorlátokat és a maximális memóriát is felsorolja:

Háló termékváltozatai	Táblázatonkénti fájlok parquet	Sorcsoportok táblánként	Sorok táblázatonként (millió)	Maximális modellméret lemezen/OneLake1 (GB)	Maximális memória (GB)
F2	1000	1000	300	10	3
F4	1000	1000	300	10	3
F8	1000	1000	300	10	3
F16	1000	1000	300	20	5
F32	1000	1000	300	40	10
F64/FT1/P1	5000	5000	1500	Korlátlan	25
F128/P2	5000	5000	3000	Korlátlan	50
F256/P3	5000	5000	6000	Korlátlan	100
F512/P4	10,000.	10,000.	12 000	Korlátlan	200
F1024/P5	10,000.	10,000.	24,000	Korlátlan	400
F2048	10,000.	10,000.	24,000	Korlátlan	400

1 – Ha túllépi, a lemez/Onelake maximális modellmérete miatt a modell összes lekérdezése Visszaesik DirectQueryre, ellentétben a lekérdezésenként kiértékelt többi védőkorlátkal.

A Fabric termékváltozatától függően további kapacitásegységek és lekérdezésenkénti maximális memóriakorlátok vonatkoznak a Direct Lake-modellekre is. További információ: Kapacitások és termékváltozatok.

Tartalék viselkedés

A Direct Lake-modellek közé tartozik a DirectLakeBehavior tulajdonság, amelynek három lehetősége van:

Automatikus – (Alapértelmezett) Azt adja meg, hogy a lekérdezések Visszaesnek DirectQuery módba, ha az adatok nem tölthetők be hatékonyan a memóriába.

DirectLakeOnly – Azt határozza meg, hogy minden lekérdezés csak Direct Lake-módot használjon. A DirectQuery módra való visszalépés le van tiltva. Ha az adatok nem tölthetők be a memóriába, a rendszer hibát ad vissza. Ezzel a beállítással megállapíthatja, hogy a DAX-lekérdezések nem töltik-e be az adatokat a memóriába, és a rendszer hibát okoz.

DirectQueryOnly – Azt határozza meg, hogy minden lekérdezés csak DirectQuery módot használjon. Ezzel a beállítással tesztelje a tartalék teljesítményt.

A DirectLakeBehavior tulajdonság a táblázatos objektummodell (TOM) vagy a táblázatos modellszkriptnyelv (TMSL) használatával konfigurálható.

Az alábbi példa azt határozza meg, hogy az összes lekérdezés csak Direct Lake-módot használjon:

// Disable fallback to DirectQuery mode.
//
database.Model.DirectLakeBehavior = DirectLakeBehavior.DirectLakeOnly = 1;
database.Model.SaveChanges();

Lekérdezésfeldolgozás elemzése

Annak megállapításához, hogy egy jelentésvizualizáció DAX-lekérdezései a Legjobb teljesítményt nyújtják-e a Direct Lake mód használatával, vagy visszaesnek DirectQuery módba, a Power BI Desktopban, az SQL Server Profilerben vagy más külső eszközökben használhat teljesítményelemzőt a lekérdezések elemzéséhez. További információ: Lekérdezésfeldolgozás elemzése Direct Lake-modellekhez.

Frissítés

Alapértelmezés szerint a OneLake adatváltozásai automatikusan megjelennek egy Direct Lake-modellben. Ezt a viselkedést úgy módosíthatja, hogy letiltja a Direct Lake-adatok naprakészen tartását a modell beállításai között.

Érdemes lehet letiltani, ha például engedélyeznie kell az adat-előkészítési feladatok elvégzését, mielőtt új adatokat adna ki a modell felhasználóinak. Ha le van tiltva, manuálisan vagy a frissítési API-k használatával hívhatja meg a frissítést. A Direct Lake-modell frissítésének meghívása alacsony költségű művelet, amely során a modell elemzi a Delta Lake-tábla legújabb verziójának metaadatait, és a OneLake legújabb fájljaira hivatkozva frissül.

Vegye figyelembe, hogy a Power BI szüneteltetheti a Direct Lake-táblák automatikus frissítését, ha a frissítés során nem helyreállítható hiba történik, ezért győződjön meg arról, hogy a szemantikai modell sikeresen frissíthető. A Power BI automatikusan folytatja az automatikus frissítéseket, ha egy későbbi felhasználó által meghívott frissítés hiba nélkül befejeződik.

Rétegzett adathozzáférés biztonsága

A lakehouse-okon és -raktárakon létrehozott Direct Lake-modellek megfelelnek a tóházak és a raktárak által támogatott rétegzett biztonsági modellnek a T-SQL-végponton keresztüli engedélyellenőrzéssel annak megállapításához, hogy az adatokhoz hozzáférni próbáló identitás rendelkezik-e a szükséges adathozzáférési engedélyekkel. A Direct Lake-modellek alapértelmezés szerint egyszeri bejelentkezést (SSO) használnak, így az interaktív felhasználó érvényes engedélyei határozzák meg, hogy a felhasználó engedélyezi vagy megtagadja-e az adatokhoz való hozzáférést. Ha a Direct Lake-modell rögzített identitás használatára van konfigurálva, a rögzített identitás érvényes engedélye határozza meg, hogy a szemantikai modellt használó felhasználók hozzáférhetnek-e az adatokhoz. A T-SQL-végpont a OneLake biztonsági és SQL-engedélyek kombinációján alapuló Engedélyezett vagy Megtagadva értéket ad vissza a Direct Lake-modellnek.

A raktárrendszergazdák például Standard kiadás LECT-engedélyeket adhatnak a felhasználóknak egy táblához, így a felhasználó akkor is olvashat a táblából, ha a felhasználó nem rendelkezik OneLake biztonsági engedélyekkel. A felhasználót a lakehouse/warehouse szintjén engedélyezték. Ezzel szemben a raktárrendszergazdák is megtagadhatják a felhasználók olvasási hozzáférését egy táblához. A felhasználó ezután még akkor sem tud olvasni ebből a táblából, ha a felhasználó oneLake biztonsági olvasási engedélyekkel rendelkezik. A DENY utasítás felülír minden megadott OneLake-biztonsági vagy SQL-engedélyt. A oneLake biztonsági és SQL-engedélyek tetszőleges kombinációját a felhasználó által megadható érvényes engedélyeket az alábbi táblázatban találja.

OneLake biztonsági engedélyek	SQL-engedélyek	Hatályos engedélyek
Engedélyezés	Egyik sem	Engedélyezés
Egyik sem	Engedélyezve	Engedélyezve
Engedélyezve	Megtagadás	Megtagadás
Egyik sem	Megtagadás	Megtagadás

Ismert problémák és korlátozások

• Tervezés szerint csak a Lakehouse-ban vagy Warehouse-ban lévő táblákból származó szemantikai modell táblái támogatják a Direct Lake módot. Bár a modell táblái a Lakehouse vagy a Warehouse SQL-nézeteiből származtathatók, a táblákat használó lekérdezések DirectQuery módba kerülnek.

• A Direct Lake szemantikai modelltáblái csak egyetlen Lakehouse-ból vagy Warehouse-ból származó táblákból és nézetekből származtathatók.

• A Direct Lake-táblák jelenleg nem keverhetők más táblázattípusokkal( például Importálás, DirectQuery vagy Kettős) ugyanabban a modellben. Az összetett modellek jelenleg nem támogatottak.

• A DateTime-kapcsolatok nem támogatottak a Direct Lake-modellekben.

• A számított oszlopok és a számított táblák nem támogatottak.

• Előfordulhat, hogy egyes adattípusok nem támogatottak, például nagy pontosságú tizedesek és pénztípusok.

• A Direct Lake-táblák nem támogatják az összetett Delta-táblaoszloptípusokat. A bináris és guid szemantikai típusok szintén nem támogatottak. Ezeket az adattípusokat sztringekké vagy más támogatott adattípusokká kell konvertálnia.

• A táblakapcsolatok megkövetelik, hogy a kulcsoszlopok adattípusai egybeesjenek. Az elsődleges kulcsoszlopnak egyedi értékeket kell tartalmaznia. A DAX-lekérdezések sikertelenek lesznek, ha ismétlődő elsődleges kulcsértékeket észlel.

• A sztringoszlopértékek hossza legfeljebb 32 764 Unicode-karakter lehet.

• A "NaN" (Nem szám) lebegőpontos érték a Direct Lake-modellekben nem támogatott.

• A beágyazott entitásokra támaszkodó beágyazott forgatókönyvek még nem támogatottak.

• Az ellenőrzés a Direct Lake-modellek esetében korlátozott. A felhasználói beállítások helyesnek számítanak, és egyetlen lekérdezés sem ellenőrzi a számosságot és a keresztszűrési beállításokat a kapcsolatokhoz, illetve a dátumtáblázat kijelölt dátumoszlopához.

• A Frissítési előzmények Direct Lake lapja csak a Direct Lake-hez kapcsolódó frissítési hibákat sorolja fel. A sikeres frissítések jelenleg nincsenek megadva.

Első lépések

A Direct Lake-megoldás használatának legjobb módja, ha létrehoz egy Lakehouse-t, létrehoz benne egy Delta-táblát, majd létrehoz egy alapszintű szemantikai modellt a Lakehouse-hoz a Microsoft Fabric-munkaterületen. További információ: Tóház létrehozása a Direct Lake-hez.

Kapcsolódó tartalom

• Tóház létrehozása a Direct Lake-hez
• Lekérdezésfeldolgozás elemzése Direct Lake szemantikai modellekhez