Szemantikai modellek a Power BI szolgáltatás

Ez a cikk a Power BI szemantikai modelljeinek technikai magyarázatát tartalmazza.

Szemantikai modelltípusok

A Power BI szemantikai modelljei olyan adatforrást képviselnek, amely készen áll a jelentéskészítésre és a vizualizációra. Power BI szemantikai modelleket a következő módokon hozhat létre:

• Csatlakozás a Power BI-ban nem üzemeltetett meglévő adatmodellre.
• Töltsön fel egy modellt tartalmazó Power BI Desktop-fájlt.
• Töltsön fel egy vagy több Excel-táblázatot és/vagy munkafüzet-adatmodellt tartalmazó Excel-munkafüzetet, vagy töltsön fel egy vesszővel tagolt értékeket (CSV) tartalmazó fájlt.
• A Power BI szolgáltatás használatával hozzon létre leküldéses szemantikai modellt.
• A Power BI szolgáltatás használatával streamelési vagy hibrid streamelési szemantikai modellt hozhat létre.

A streamelési szemantikai modellek kivételével a szemantikai modellek adatmodelleket jelölnek, amelyek az Analysis Services kiforrott modellezési technológiáit használják.

Feljegyzés

A Power BI dokumentációja néha felcserélhetően használja a szemantikai modellt és a modellt . A Power BI szolgáltatás szemantikai modellje fejlesztési szempontból hivatkozik egy modellre. A dokumentációs kontextusban a kifejezések ugyanazt jelentik.

Külső üzemeltetésű modellek

A külső üzemeltetésű modelleknek két típusa van: az SQL Server Analysis Services és az Azure Analysis Services.

Az SQL Server Analysis Services-modellhez való csatlakozáshoz helyszíni adatátjárót kell telepítenie helyszíni vagy egy virtuális gép által üzemeltetett infrastruktúra szolgáltatásként (IaaS). Az Azure Analysis Services nem igényel átjárót.

Gyakran van értelme csatlakozni az Analysis Serviceshez, ha vannak meglévő modellberuházások, amelyek általában egy vállalati adattárház (EDW) részét képezik. A Power BI élő kapcsolatot létesíthet az Analysis Services szolgáltatással, és adatengedélyeket kényszeríthet ki a Power BI-jelentés felhasználójának identitásával.

Az SQL Server Analysis Services támogatja a többdimenziós modelleket, a kockákat és a táblázatos modelleket is. Ahogy az alábbi képen látható, egy élő kapcsolat szemantikai modellje átadja a lekérdezéseket a külső üzemeltetésű modelleknek.

Power BI Desktop által kifejlesztett modellek

A Power BI Desktopot, a Power BI fejlesztéséhez használt ügyfélalkalmazást használhatja a modell fejlesztéséhez. A Power BI Desktop-modell tulajdonképpen egy Analysis Services táblázatos modell.

A Power BI Desktop használatával három különböző típust vagy módot fejleszthet ki: Importálás, DirectQuery és Összetett. Modelleket úgy fejleszthet ki, hogy adatokat importál az adatfolyamokból, majd integrálja őket külső adatforrásokkal. A mód attól függ, hogy a rendszer importálja-e az adatokat a modellbe, vagy az adatforrásban marad. A módokkal kapcsolatos további információkért lásd a szemantikai modell módokat a Power BI szolgáltatás.

Szemantikai modell tulajdonjoga

Amikor átjáró- és felhőkapcsolatokat használó szemantikai modelleket használ, a szemantikai modell módosításának lehetősége a szemantikai modell tulajdonjogától függ. Ha nem Ön a tulajdonos, megjelenik egy figyelmeztetés, amely szerint a szemantikai modell információinak szakaszát írásvédett módban tekinti meg, mert nem Ön a szemantikai modell tulajdonosa. A módosítások elvégzéséhez vagy kapcsolatba kell lépnie a szemantikai modell tulajdonosával a módosítások elvégzéséhez, vagy át kell vennie a szemantikai modell tulajdonjogát.

Sorszintű biztonság

A külső üzemeltetésű modellek és a Power BI asztali modelljei sorszintű biztonságot (RLS) kényszeríthetnek az egyes felhasználók által lekérhető adatok korlátozása érdekében. Előfordulhat például, hogy a Salespeople biztonsági csoporthoz rendelt felhasználók csak a hozzájuk rendelt értékesítési régiók jelentésadatait tekinthetik meg. Az RLS-szerepkörök dinamikusak vagy statikusak. A dinamikus szerepköröket a jelentésfelhasználó szűri, míg a statikus szerepkörök ugyanazokat a szűrőket alkalmazzák a szerepkörhöz rendelt összes felhasználóra. További információ: Sorszintű biztonság (RLS) a Power BI-jal.

Excel-munkafüzetmodellek

Az Excel-munkafüzeteken vagy CSV-fájlokon alapuló szemantikai modellek automatikusan létrehoznak egy modellt. Az importált Excel-táblák és CSV-adatok modelltáblákat hoznak létre, míg az Excel-munkafüzetek adatai transzponálással hoznak létre Power BI-modellt. Minden esetben fájladatok importálása egy modellbe.

Összegzés

Összegezve:

• A modelleket képviselő Power BI szemantikai modellek vagy a Power BI szolgáltatás üzemeltetik, vagy külsőleg az Analysis Services üzemelteti.
• A szemantikai modellek tárolhatják az importált adatokat, vagy továbbítható lekérdezési kéréseket adhatnak ki a mögöttes adatforrásokhoz, vagy mindkettőt elvégezhetik.

Megfontolások

A modelleket képviselő Power BI szemantikai modellekre az alábbi fontos tények és szempontok vonatkoznak:

• Az SQL Server Analysis Services által üzemeltetett modelleknek átjáróra van szükségük az élő kapcsolati lekérdezések elvégzéséhez.
• Az adatokat importáló Power BI-modellek lekérdezéséhez teljes mértékben be kell töltenie őket a memóriába.
• Az Importálást használó Power BI-modelleknek frissítésre van szükségük az adatok naprakészen tartásához, és átjárókat kell használniuk, ha a forrásadatok nem érhetők el közvetlenül az interneten keresztül.
• A Power BI által üzemeltetett importálási modellek ütemezés szerint frissíthetnek, vagy egy felhasználó igény szerinti frissítést indíthat el a Power BI szolgáltatás.
• A DirectQuery módot használó Power BI által üzemeltetett modelleknek csatlakozniuk kell a forrásadatokhoz. A Power BI lekérdezi a forrásadatokat az aktuális adatok lekéréséhez. Ennek a módnak átjárókat kell használnia, ha a forrásadatok nem érhetők el közvetlenül az interneten keresztül.
• A modellek kényszeríthetik az RLS-szabályokat az adathozzáférés bizonyos felhasználókhoz való szűréséhez.
• Használhatja a szemantikai modelleket – Átvétel a Csoport API-ban a tulajdonjog átvételéhez, ha egy szemantikai modell tulajdonosa elhagyja a szervezetet.

A Power BI szemantikai modellek sikeres üzembe helyezéséhez és kezeléséhez ismernie kell a következő tényezőket:

• Maga a modellterv, beleértve az adatelőkészítési lekérdezéseket, kapcsolatokat és számításokat.
• Az alábbi konfigurációk jelentősen befolyásolhatják a Power BI-kapacitás erőforrásait:
  • Ahol a modellek üzemelnek
  • A tárolási mód
  • Az átjárókkal kapcsolatos függőségek
  • Az importált adatok mérete
  • Modellfrissítés típusa és gyakorisága

Kapcsolódó tartalom

• Szemantikai modellmódok a Power BI szolgáltatás
• Kérdése van? Kérdezze meg a Power BI-közösség
• Javaslatok? Ötletek hozzáadása a Power BI fejlesztéséhez