Tárolási mód kezelése a Power BI Desktopban

A Microsoft Power BI Desktopban megadhatja egy tábla tárolási módját. A tárolási mód lehetővé teszi annak szabályozását, hogy a Power BI Desktop gyorsítótárazza-e a táblák adatait a memóriában jelentésekhez. A gyorsítótárazás azt jelenti, hogy ideiglenesen tárolja az adatokat a memóriában.

A tárolási mód beállítása számos előnnyel jár. A modellben egyenként is beállíthatja az egyes táblák tárolási módját. Ez a művelet egyetlen szemantikai modellt tesz lehetővé, amely a következő előnyöket nyújtja:

  • Lekérdezési teljesítmény: Amikor a felhasználók a Power BI-jelentések vizualizációival kommunikálnak, a dax-lekérdezések a szemantikai modellbe kerülnek. Az adatok memóriabeli gyorsítótárazása a tárolási mód megfelelő beállításával növelheti a jelentések lekérdezési teljesítményét és interaktivitását.

  • Nagy szemantikai modellek: A nem gyorsítótárazott táblák nem használnak fel memóriát gyorsítótárazási célokra. Engedélyezheti az interaktív elemzést olyan nagy szemantikai modelleken, amelyek túl nagyok vagy költségesek ahhoz, hogy teljesen gyorsítótárazhassanak a memóriába. Kiválaszthatja, hogy mely táblákat érdemes gyorsítótárazni, és melyek nem.

  • Adatfrissítés optimalizálása: Nem kell gyorsítótárazott táblákat frissítenie. Csökkentheti a frissítési időt, ha csak a szolgáltatásiszint-szerződések és az üzleti követelmények teljesítéséhez szükséges adatokat gyorsítótáraz.

  • Közel valós idejű követelmények: A közel valós idejű követelményekkel rendelkező táblák esetében előnyös lehet, ha nem gyorsítótárazza a rendszer az adatkéséseket.

  • Visszaírás: A visszaírás lehetővé teszi, hogy az üzleti felhasználók a cellaértékek módosításával feltárják a lehetőségelemzési forgatókönyveket. Az egyéni alkalmazások módosításokat alkalmazhatnak az adatforrásra. A nem gyorsítótárazott táblák azonnal megjeleníthetik a módosításokat, ami lehetővé teszi az effektusok azonnali elemzését.

A Power BI Desktop tárolási módbeállítása három kapcsolódó funkció egyike:

  • Összetett modellek: Lehetővé teszi, hogy a jelentések két vagy több adatkapcsolattal rendelkezzenek, beleértve a DirectQuery-kapcsolatokat vagy az Importálást bármilyen kombinációban. További információ: Összetett modellek használata a Power BI Desktopban.

  • Több-a-többhöz kapcsolatok: Összetett modellekkel több-a-többhöz kapcsolatokat hozhat létre a táblák között. A több-a-többhöz kapcsolatokban a táblákban lévő egyedi értékekre vonatkozó követelmények el lesznek távolítva. Emellett eltávolítja a korábbi áthidaló megoldásokat is, például új táblákat vezet be csak kapcsolatok létesítéséhez. További információ: Több-a-többhöz kapcsolatok a Power BI Desktopban.

  • Tárolási mód: Tárolási mód esetén mostantól megadhatja, hogy mely vizualizációk igényelnek lekérdezést a háttérbeli adatforrásokhoz. A lekérdezést nem igénylő vizualizációk akkor is importálva lesznek, ha DirectQueryn alapulnak. Ez a funkció segít javítani a teljesítményt és csökkenteni a háttérbetöltést. Korábban még az egyszerű vizualizációk, például a szeletelők is kezdeményeztek olyan lekérdezéseket, amelyeket háttérforrásoknak küldtek.

A Storage mód tulajdonság használata

A Tárolási mód tulajdonság olyan tulajdonság, amelyet a modell minden tábláján beállíthat, és szabályozza, hogy a Power BI hogyan gyorsítótárazza a táblaadatokat.

A Storage mód tulajdonság beállításához vagy az aktuális beállítás megtekintéséhez:

  1. Modell nézetben jelölje ki azt a táblát, amelynek tulajdonságait meg szeretné tekinteni vagy beállítani.

  2. A Tulajdonságok panelen bontsa ki a Speciális szakaszt, és bontsa ki a Tárolási mód legördülő menüt.

    Screenshot of Relationship view highlight the option drop-down to change the storage mode.

A Storage mód tulajdonságot a következő három érték egyikére állíthatja be:

  • Importálás: Az ezzel a beállítással importált táblák gyorsítótárazva vannak. A Power BI szemantikai modellbe küldött lekérdezések, amelyek importálási táblákból ad vissza adatokat, csak gyorsítótárazott adatokból teljesíthetők.

  • DirectQuery: Az ezzel a beállítással rendelkező táblák nem gyorsítótárazva lesznek. A Power BI szemantikai modellbe küldött lekérdezések – például DAX-lekérdezések – és amelyek DirectQuery-táblákból ad vissza adatokat, csak igény szerinti lekérdezések adatforrásba való végrehajtásával teljesíthetők. Az adatforrásnak küldött lekérdezések az adatforrás lekérdezési nyelvét használják, például az SQL-t.

  • Kettős: Az ezzel a beállítással rendelkező táblák gyorsítótárazottként vagy nem gyorsítótárazottként is működhetnek a Power BI szemantikai modellbe küldött lekérdezés környezetétől függően. Bizonyos esetekben a gyorsítótárazott adatokból származó lekérdezéseket kell teljesítenie. Más esetekben egy igény szerinti lekérdezés végrehajtásával hajtja végre a lekérdezéseket az adatforrásban.

A tábla Tárolási módjának importálásra történő módosítása visszafordíthatatlan művelet. A tulajdonság beállítása után később nem módosítható DirectQuery vagy Kettős értékre.

Feljegyzés

Kettős tárolási módot a Power BI Desktopban és a Power BI szolgáltatás is használhat.

A DirectQuery és a Kettős táblák korlátozásai

A kettős táblák működési korlátai ugyanazok, mint a DirectQuery-táblák. Ezek a korlátozások korlátozott M átalakításokat és korlátozott DAX-függvényeket tartalmaznak számított oszlopokban. További információ: DirectQuery-korlátozások.

A kettős beállítás propagálása

Fontolja meg a következő modellt, ahol az összes tábla egyetlen forrásból származik, amely támogatja az Importálás és a DirectQuery használatát.

Screenshot of the example Relationship view for storage mode.

Tegyük fel, hogy a modell összes táblája kezdetben DirectQueryre van állítva. Ha ezután importálja a SurveyResponse tábla Tárolási módját, a következő figyelmeztető ablak jelenik meg:

Screenshot showing a warning window that describes the results of changing the storage mode to Import.

A dimenziótáblákat (Ügyfél, Földrajzi hely és Dátum) kettős értékre állíthatja, így csökkentheti a szemantikai modellben korlátozott kapcsolatok számát, és javíthatja a teljesítményt. A korlátozott kapcsolatok általában legalább egy DirectQuery-táblát foglalnak magukban, ahol az illesztési logika nem küldhető le a forrásrendszerekbe. Mivel a kettős táblák DirectQuery vagy Importálás táblaként is működhetnek, ez a helyzet elkerülhető.

A propagálási logika úgy lett kialakítva, hogy segítsen a sok táblát tartalmazó modellekben. Tegyük fel, hogy 50 táblát tartalmazó modellel rendelkezik, és csak bizonyos ténytáblákat (tranzakciós) kell gyorsítótáraznia. A Power BI Desktop logikája kiszámítja a dimenziótáblák minimális készletét, amelyet kettős értékre kell állítani, így önnek nem kell.

A propagálási logika csak az egy-a-többhöz kapcsolatok egyik oldalára halad át.

Példa tárolási mód használatára

Képzelje el a következő tárolási mód tulajdonságbeállításainak alkalmazását:

Tábla Tárolási mód
Értékesítés DirectQuery
Felmérésre adott válasz Importálás
Dátum Kettős
Vevő Kettős
Földrajzi hely Kettős

A tárolási mód tulajdonságainak beállítása a következő viselkedést eredményezi, feltéve, hogy a Sales tábla jelentős adatmennyiséget tartalmaz:

  • A Power BI Desktop gyorsítótárazza a dimenziótáblákat, a dátumot, az ügyfelet és a földrajzi helyet, így a kezdeti jelentések betöltési ideje gyors, amikor szeletelőértékeket kérnek le a megjelenítéshez.

  • A Power BI Desktop nem gyorsítótárazza a Sales táblát. A Power BI Desktop a következő eredményeket nyújtja a tábla gyorsítótárazásának tiltásával:

    • Az adatfrissítési idők javulnak, a memóriahasználat pedig csökken.
    • A DirectQuery módban futtatott Sales tábla alapján futtatott lekérdezések jelentése. Ezek a lekérdezések hosszabb időt is igénybe vehetnek, de közelebb állnak a valós idejű adatokhoz, mivel nincs gyorsítótárazási késés.
  • A SurveyResponse táblán alapuló jelentéslekérdezések a memóriabeli gyorsítótárból származnak, ezért viszonylag gyorsak.

A gyorsítótárat elérő vagy kihagyó lekérdezések

Ha az SQL Profilert a Power BI Desktop diagnosztikai portjához csatlakoztatja, a következő eseményeken alapuló nyomkövetés végrehajtásával láthatja, hogy mely lekérdezések ütköznek vagy hiányoznak a memóriabeli gyorsítótárból:

  • Lekérdezési események\Lekérdezés kezdete
  • Lekérdezésfeldolgozás\Veripaq Standard kiadás lekérdezés kezdete
  • Lekérdezésfeldolgozás\DirectQuery – kezdés

Minden lekérdezéskezdési eseménynél ellenőrizze a többi eseményt ugyanazzal az ActivityID azonosítóval. Ha például nincs DirectQuery Begin esemény, de van egy Veripaq Standard kiadás Lekérdezés kezdete esemény, a lekérdezés a gyorsítótárból lesz megválaszolva.

A kettős táblákra hivatkozó lekérdezések lehetőség szerint adatokat adnak vissza a gyorsítótárból; ellenkező esetben visszaállnak a DirectQueryre.

Az alábbi lekérdezés az előző táblából folytatódik. Csak a Dátum tábla egy oszlopára hivatkozik, amely kettős módban van. Ezért a lekérdezésnek a gyorsítótárba kell ütköznie:

Screenshot showing the text of query that refers to the Date table.

Az alábbi lekérdezés csak a Sales tábla egy olyan oszlopára hivatkozik, amely DirectQuery módban van. Ezért nem szabad a gyorsítótárba ütköznie:

Screenshot showing the text of query that refers the Sales table.

Az alábbi lekérdezés azért érdekes, mert mindkét oszlopot egyesíti. Ez a lekérdezés nem éri el a gyorsítótárat. Előfordulhat, hogy először a CalendarYear-értékeket szeretné lekérni a gyorsítótárból és a SalesAmount értékeket a forrásból, majd kombinálni az eredményeket, de ez a módszer kevésbé hatékony, mint a SUM/GROUP BY művelet elküldése a forrásrendszernek. Ha a műveletet leküldi a forrásba, a visszaadott sorok száma valószínűleg sokkal kevesebb lesz:

Screenshot showing the text of query that refers to both the Date table and the Sales table.

Feljegyzés

Ez a viselkedés eltér a Power BI Desktopban a több-a-többhöz kapcsolatoktól a gyorsítótárazott és a nem gyorsítótárazott táblák kombinálásakor.

A gyorsítótárakat szinkronban kell tartani

Az előző szakaszban megjelenített lekérdezések azt mutatják, hogy a kettős táblák néha elérik a gyorsítótárat, és néha nem. Ennek eredményeképpen, ha a gyorsítótár elavult, különböző értékeket lehet visszaadni. A lekérdezés végrehajtása nem kísérli meg elfedni az adatproblémákat, ha például a DirectQuery-eredményeket a gyorsítótárazott értékeknek megfelelően szűri. Az Ön felelőssége, hogy megismerje az adatfolyamokat, és ennek megfelelően kell megterveznie. Ha szükséges, léteznek olyan technikák, amelyek az ilyen eseteket a forrásnál kezelik.

A kettős tárolási mód teljesítményoptimalizálás. Csak olyan módon használható, amely nem veszélyezteti az üzleti követelmények teljesítésének képességét. Alternatív viselkedés esetén fontolja meg a Power BI Desktop több-a-többhöz kapcsolatokban leírt technikák használatát.

Adatnézet

Ha a szemantikai modell legalább egy táblája Importálás vagy Kettős tárolási módra van állítva, az Adatnézet lap megjelenik.

Screenshot highlighting the Data view icon.

Amikor a Kettős és az Importálás táblát választja Adat nézetben, azok gyorsítótárazott adatokat jelenítenek meg. A DirectQuery-táblák nem jelenítik meg az adatokat, és megjelenik egy üzenet, amely szerint a DirectQuery-táblák nem jeleníthetők meg.

Szempontok és korlátozások

A tárolási mód jelenlegi kiadásának és az összetett modellekkel való korrelációjának néhány korlátozása van.

A következő élő kapcsolati (többdimenziós) források nem használhatók összetett modellekkel:

  • SAP HANA
  • SAP Business Warehouse

Ha a DirectQuery használatával csatlakozik ezekhez a többdimenziós forrásokhoz, nem csatlakozhat egy másik DirectQuery-forráshoz, és nem kombinálhatja azokat importált adatokkal.

A DirectQuery használatának meglévő korlátozásai továbbra is érvényesek összetett modellek használatakor. Ezek közül a korlátozások közül sok már táblázatonként van, a tábla tárolási módjától függően. Egy importált tábla számított oszlopa például hivatkozhat más táblákra, de a DirectQuery-táblák számított oszlopai továbbra is csak ugyanazon tábla oszlopaira hivatkozhatnak. A modell egészére egyéb korlátozások vonatkoznak, ha a modellen belüli táblák bármelyike DirectQuery.

Az összetett modellekről és a DirectQueryről az alábbi cikkekben talál további információt: