Direct Lake は、Microsoft Fabric ワークスペースに格納されている Power BI セマンティック モデルのテーブル用のストレージ モード オプションです。 OneLake に格納されている Delta テーブルからメモリにすばやく読み込むことができる大量のデータに最適化されています。これは、すべての分析データの単一ストアです。 メモリに読み込まれると、セマンティック モデルによって高パフォーマンスの対話型分析が可能になります。
Direct Lake は、特にデータ ボリューム全体をインポート モデルにレプリケートすることが困難または不可能な場合に、Delta テーブルを使用して大規模な Fabric のレイクハウス、ウェアハウス、およびその他のソースに接続するセマンティック モデルに最適です。 Direct Lake クエリは、VertiPaq クエリ エンジンによって処理されるインポート モードと同様に、DirectQuery は基になるデータ ソースにクエリをフェデレーションします。 つまり、インポート モードなどの Direct Lake クエリは、通常、DirectQuery よりも優ています。
ただし、Direct Lake はインポート モードとは重要な点で異なります。Direct Lake セマンティック モデルの更新操作は、概念的にはインポート セマンティック モデルの更新操作とは異なります。 インポート モードではデータがレプリケートされ、セマンティック モデルのデータのキャッシュされたコピー全体が作成されますが、Direct Lake の更新ではメタデータ (この記事で後述する フレーミングと呼ばれます) のみがコピーされます。完了するまでに数秒かかる場合があります。 Direct Lake の更新は、最新バージョンの Delta テーブルのメタデータを分析する低コストの操作であり、OneLake の最新ファイルを参照するように更新されます。 これに対し、インポート更新ではデータのコピーが生成されます。データのコピーにはかなりの時間がかかり、大量のデータ ソースと容量リソース (メモリと CPU) が消費される可能性があります。 Direct Lake はデータの準備を OneLake に移行します。その際、Spark ジョブ、T-SQL DML ステートメント、データフロー、パイプラインなど、データ準備にさまざまな Fabric テクノロジが使用されます。
Direct Lake ストレージ モードには、次の主な利点があります。
- インポート モードと同様に、Direct Lake クエリは VertiPaq エンジンによって処理されるため、データボリューム全体を読み込むためのデータ更新サイクルの管理オーバーヘッドなしに、インポート モードと同等のクエリ パフォーマンスが実現されます。
- Delta テーブルを使用して、大規模なレイクハウス、倉庫、その他の Fabric ソースとシームレスに統合することで、既存の Fabric 投資を活用します。 たとえば、Direct Lake は、medallion Lakehouse アーキテクチャの ゴールド 分析レイヤーに最適な選択肢です。
- クエリに応答するために必要なデータのみがメモリに読み込まれるため、分析されたデータ ボリュームが容量の最大メモリ制限を超える可能性があるため、投資収益率 (ROI) を最大化します。
- セマンティック モデルをソースと迅速かつ自動的に同期することで、データの待機時間を最小限に抑え、更新スケジュールなしで新しいデータをビジネス ユーザーが利用できるようにします。
Direct Lake ストレージ モードを使用するタイミング
Direct Lake ストレージ モードの主なユース ケースは、通常、湖中心のアーキテクチャを使用する IT 主導の分析プロジェクト用です。 このようなシナリオでは、OneLake に大量のデータが蓄積されている、または蓄積される予定です。 このユース ケースでは、メモリへのデータの高速読み込み、頻繁で高速な更新操作、容量リソースの効率的な使用、高速のクエリ パフォーマンスがすべて重要です。
注
Import セマンティック モデルと DirectQuery セマンティック モデルは Fabric で引き続き関連し、いくつかのシナリオでセマンティック モデルの適切な選択肢です。 たとえば、Import ストレージ モードは、多くの場合、IT に依存せず新しいデータ要素を追加し、迅速に対応するための自由と機敏性を必要とするセルフサービス アナリストに適しています。
また、 OneLake 統合 では、インポート ストレージ モードのテーブルのデータは、移行作業を必要とせずに OneLake の Delta テーブル に自動的に書き込まれます。これにより、ショートカット、SQL クエリ、ノートブックなどを使用した lakehouses との統合など、セマンティック モデル ユーザーが使用できる Fabric の利点の多くを実現できます。 このオプションは、既存のデータ ウェアハウスや分析システムを必ずしも再設計したり、すぐに再設計したりすることなく、Fabric の利点をすばやく得る方法としてお勧めします。
Direct Lake は、データ レイクで行われるデータ準備に依存します。 データ準備は、Fabric Lakehouse の Spark ジョブ、Fabric ウェアハウス用の T-SQL DML ステートメント、データフロー、パイプラインなど、さまざまなツールを使用して行うことができます。これにより、データ準備ロジックがアーキテクチャの上流で実行され、再利用性が最大化されます。 ただし、セマンティック モデルの作成者がソース項目を変更できない場合 (たとえば、セルフサービス アナリストが IT によって管理されている Lakehouse に対する書き込みアクセス許可を持っていない場合)、インポート モードでは Power Query を使用したデータ準備がサポートされるため、インポート モードでストレージ モード テーブルをインポートしてモデルを拡張することをお勧めします。 これはセマンティック モデルの一部として定義されます。
Direct Lake ストレージ モードを検討するときは、現在の Fabric 容量ライセンス と Fabric 容量ガードレール を考慮してください。 また、この記事の後半で説明する考慮事項と制限事項も考慮に入れてください。
ヒント
Direct Lake セマンティック モデルが適切なソリューションかどうかを判断し、リスクを軽減するために、プロトタイプまたは概念実証 (POC) を生成することをお勧めします。
重要な概念と用語
この記事は、読者が次の概念を理解していることを前提としています。
- ユーザーは Power BI レポートでビジュアルを操作し、セマンティック モデルに対する DAX クエリを生成します。
-
ストレージ モード: セマンティック モデルは、使用されるストレージ モードに応じて、DAX クエリを異なる方法で処理します。 例えば：
- インポートモードと Direct Lake ストレージ モードでは、VertiPaq エンジンを使用して DAX クエリを処理し、Power BI レポートとユーザーに結果を返します。
- 一方、DirectQuery は、DAX クエリをデータ ソースのクエリ構文 (通常は SQL の形式) に変換し、基になるデータベースにフェデレーションします。 ソース データベース クエリ プロセッサは、多くの場合、BI スタイルの集計クエリを対象としていないため、Import モードと Direct Lake モードと比較するとパフォーマンスが低下し、ユーザーの対話機能が低下します。
ストレージ モードは、セマンティック モデルのテーブルのプロパティです。 セマンティック モデルに異なるストレージ モードのテーブルが含まれている場合、複合モデルと呼ばれます。 ストレージ モードの詳細については、「 Power BI サービスのセマンティック モデル モード」を参照してください。
Direct Lake モード では、次の 2 つの異なるアクセス方法を使用できます。
- Direct Lake on OneLake は SQL エンドポイントに依存せず、Delta テーブルで任意の Fabric データ ソースのデータを使用できます。 Direct Lake on OneLake は DirectQuery モードにフォールバックしません。
注
Direct Lake on OneLake は現在パブリック プレビュー段階です。
- Direct Lake on SQL エンドポイントは、Deltaテーブルの検出とアクセス許可のチェックに、Fabric LakehouseまたはWarehouseのSQLエンドポイントを使用します。 Direct Lake on SQL エンドポイントは、データ ソースが SQL ビューの場合や、ウェアハウスで SQL ベースの行レベル セキュリティ (RLS) を使用している場合など、差分テーブルから直接データを読み込めなかった場合に DirectQuery モードにフォールバックできます。 Direct Lake on SQL エンドポイントは一般公開されており、運用環境で完全にサポートされています。
ストレージ モードの比較
次の表では、Direct Lake ストレージ モードを Import ストレージ モードおよび DirectQuery ストレージ モードと比較しています。
| 能力 | OneLakeにおけるダイレクトレイク | Direct Lake on SQL エンドポイント | 輸入 | DirectQuery |
|---|---|---|---|---|
| ライセンス | Fabric 容量サブスクリプション (SKU) のみ | Fabric 容量サブスクリプション (SKU) のみ | 任意の Fabric または Power BI ライセンス (Microsoft Fabric 無料ライセンスを含む) | 任意の Fabric または Power BI ライセンス (Microsoft Fabric 無料ライセンスを含む) |
| データ ソース | Delta テーブルによってサポートされる任意の Fabric データ ソースのテーブル | レイクハウスまたはウェアハウス テーブル (またはビュー) のみ | 任意のコネクタ | DirectQuery モードをサポートする任意のコネクタ |
| SQL 分析エンドポイント ビューに接続する | いいえ | あり。ただし、DirectQuery モードに自動的にフォールバックします | イエス | イエス |
| 複合モデル | いいえ 1 | いいえ 1 | あり。DirectQuery または Dual ストレージ モード テーブルと組み合わせることができます | あり。Import または Dual ストレージ モード テーブルと組み合わせることができます |
| シングル サインオン (SSO) | イエス | イエス | 適用なし | イエス |
| 計算テーブル | はい – ただし、計算では Direct Lake モードのテーブルの列を参照できません。 | なし。計算グループ、what-if パラメーター、および計算テーブルを暗黙的に作成するフィールド パラメーターを除きます | イエス | なし。DirectQuery モードで他のテーブルを参照する場合でも、計算テーブルでは Import ストレージ モードを使用します |
| 計算列 | はい – ただし、計算では Direct Lake モードのテーブルの列を参照できません。 | いいえ | イエス | イエス |
| ハイブリッド テーブル | いいえ | いいえ | イエス | イエス |
| モデル テーブルのパーティション | いいえ – ただし、パーティション分割は Delta テーブル レベルで実行できます | いいえ – ただし、パーティション分割は Delta テーブル レベルで実行できます | あり。増分更新によって自動的に作成されるか、XMLA エンドポイントを使用して手動で作成されます | いいえ |
| ユーザー定義集計 | いいえ | いいえ | はい – DirectQuery テーブルへの集計テーブルのインポートがサポートされています | イエス |
| SQL 分析エンドポイントのオブジェクトレベル セキュリティまたは列レベル セキュリティ | いいえ | はい – ただし、アクセス許可が拒否されたときにエラーが発生する可能性があります | あり。ただし、セマンティック モデルのオブジェクトレベル セキュリティでアクセス許可を複製する必要があります | あり。ただし、アクセス許可が拒否されるとクエリでエラーが生成される可能性があります |
| SQL 分析エンドポイントの行レベル セキュリティ (RLS) | いいえ | あり。ただし、クエリは DirectQuery モードにフォールバックします | あり。ただし、セマンティック モデルの RLS でアクセス許可を複製する必要があります | イエス |
| セマンティック モデルの行レベル セキュリティ (RLS) | あり。ただし、固定 ID クラウド接続を使用することを強くお勧めします | あり。ただし、固定 ID クラウド接続を使用することを強くお勧めします | イエス | イエス |
| セマンティック モデルのオブジェクトレベル セキュリティ (OLS) | イエス | イエス | イエス | イエス |
| 更新要件がない大規模なデータ ボリューム | イエス | イエス | いいえ | イエス |
| データ待機時間を短縮する | はい – 自動更新 が有効になっている場合、またはプログラムによるリフレーミングが有効な場合 | はい – 自動更新 が有効になっている場合、またはプログラムによるリフレーミングが有効な場合 | いいえ | イエス |
| Power BI Embedded | はい 2 | はい 2 | イエス | イエス |
1 SQL エンドポイントで Direct Lake を使用する場合、Direct Lake ストレージ モード テーブルと DirectQuery またはデュアル ストレージ モード テーブル を同じセマンティック モデルで組み合わせることはできません。 ただし、Power BI Desktop を使用して Direct Lake セマンティック モデルに複合モデルを作成し、(Import、DirectQuery、または Dual ストレージ モードを使用して) 新しいテーブルまたは計算で拡張できます。 詳細については、「セマンティック モデルで複合モデルを構築する」を参照してください。
2 V2 埋め込みトークンが必要です。 サービス プリンシパルを使用している場合は、固定 ID のクラウド接続を使用する必要があります。
Direct Lake のしくみ
通常、Direct Lake セマンティック モデルに送信されるクエリは、Delta テーブルから取得された列のメモリ内キャッシュから処理されます。 Delta テーブルの基になるストレージは、OneLake 内の 1 つ以上の Parquet ファイルです。 Parquet ファイルは、行ではなく、列によってデータを整理します。 セマンティック モデルでは、クエリで必要とされるので、Delta テーブルからメモリに列全体を読み込みます。
Direct Lake on OneLake は SQL エンドポイントと組み合わせていません。たとえば、SQL ベースのセキュリティをチェックする必要がないため、OneLake セキュリティや効率的な DAX クエリ プランなどの OneLake 機能との緊密な統合が提供されます。 DirectQuery フォールバックは、Direct Lake on OneLake ではサポートされていません。
Direct Lake on SQL エンドポイントでは、DAX クエリで DirectQuery フォールバックが使用される場合があり、 DirectQuery モードにシームレスに切り替える必要があります。 DirectQuery フォールバックでは、レイクハウスの SQL 分析エンドポイントまたはウェアハウスから直接、データを取得します。 たとえば、フォールバックは、SQL エンドポイントで SQL ベースのセキュリティが検出されたときに発生します。 この場合、DirectQuery 操作では、SQL 分析エンドポイントにクエリが送信されます。 フォールバック操作により、クエリのパフォーマンスが低下する可能性があります。
以下のセクションでは、列の読み込み、フレーミング、自動更新、DirectQuery フォールバックなど、Direct Lake の概念と機能について説明します。
列の読み込み (コード変換)
Direct Lake セマンティック モデルは、初めて列のクエリを実行するときに OneLake からのデータのみを読み込みます。 OneLake からオンデマンドでデータを読み込むプロセスは、"コード変換" と呼ばれます。
セマンティック モデルは、DAX (または多次元式—MDX) クエリを受け取ると、最初に、クエリ結果を生成するのに必要な列を決定します。 クエリで直接使用されるすべての列が必要です。リレーションシップとメジャーで必要な列も必要です。 通常、クエリ結果を生成するために必要な列の数は、セマンティック モデルで定義されている列の数よりも大幅に少なくなります。
必要な列を理解すると、セマンティック モデルによって、既にメモリ内にある列が決定されます。 クエリに必要な列がメモリ内にない場合、セマンティック モデルは OneLake からそれらの列のすべてのデータを読み込みます。 通常、列データの読み込みは高速な操作ですが、列に格納されるデータのカーディナリティなどの要因に依存する場合があります。
メモリに読み込まれた列は、メモリ内に "常駐" します。 常駐列のみを含む今後のクエリでは、これ以上列をメモリに読み込む必要はありません。
列は、メモリから削除される理由が発生するまで常駐のままになります。 列が削除される理由には、次のものがあります。
- ソースで Delta テーブルを更新した後、モデルまたはテーブルが更新されました (次のセクションの「フレーミング を参照してください)。
- しばらくの間、この列を使用したクエリはありません。
- 他の同時操作による容量のメモリ不足など、その他のメモリ管理の理由。
Fabric SKU を選択すると、容量上の Direct Lake セマンティック モデルごとに使用可能な最大メモリが決まります。 リソース ガードレールと最大メモリ制限の詳細については、この記事の後半で説明する「Fabric 容量のガードレールと制限事項」を参照してください。
フレーミング
"フレーミング" を使用すると、モデル所有者は、セマンティック モデルにどのデータが読み込まれるかを特定の時点で制御できます。 フレーミングは、セマンティック モデルの更新によってトリガーされる Direct Lake 操作であり、ほとんどの場合、完了するまでに数秒しかかかりません。 これは、低コストの操作であり、セマンティック モデルが最新バージョンの Delta Lake テーブルのメタデータを分析し、OneLake の最新 Parquet ファイルを参照するように更新されるからです。
フレーミングが発生すると、基になるデータが変更され、更新の時点が将来のすべてのコード変換イベントの新しいベースラインになると、常駐テーブルの列セグメントとディクショナリがメモリから削除される可能性があります。 この時点から、Direct Lake クエリでは、最新のフレーミング操作の時点での Delta テーブル内のデータのみが考慮されます。 そのため、Direct Lake テーブルは、"最新のフレーミング操作の時点での" Delta テーブルの状態に基づいてデータを返すようにクエリが実行されます。 その時点は、必ずしも Delta テーブルの最新の状態であるとは限りません。
セマンティック モデルでは、フレーム作成中に各 Delta テーブルのデルタ ログが分析され、影響を受ける列セグメントのみが削除され、トランスコード中に新しく追加されたデータが再読み込みされます。 重要な最適化は、通常、増分フレーミングが有効になったときにディクショナリが削除されず、新しい値が既存のディクショナリに追加されることです。 この増分フレーミングアプローチは、リロードの負担を軽減し、クエリのパフォーマンスを向上するのに役立ちます。 理想的なケースでは、Delta テーブルが更新を受け取っていない場合、メモリに既に存在する列に再読み込みする必要はなく、インクリメンタル フレームでは基本的にセマンティック モデルが既存のインメモリ データのかなりの部分を更新できるため、フレーム後のクエリのパフォーマンスへの影響ははるかに少なくなります。
次の図は、Direct Lake フレーミング操作のしくみを示しています。
この図は、次のプロセスと機能を示しています。
| アイテム | 説明 |
|---|---|
|
セマンティック モデルは、Fabric ワークスペースに存在します。 |
|
フレーミング操作は定期的に行われ、将来のすべてのコード変換イベントのベースラインを設定します。 フレーミング操作は、自動的に、手動で、スケジュールに従って、またはプログラムによって行うことができます。 |
|
OneLake にはメタデータと Parquet ファイルが格納され、これらは Delta テーブルとして表されます。 |
|
最後のフレーミング操作には、Delta テーブルに関連する Parquet ファイル、特に "最後" のフレーミング操作の前に追加された Parquet ファイルが含まれます。 |
|
後のフレーミング操作には、"最後" のフレーミング操作の後に追加された Parquet ファイルが含まれます。 |
|
Direct Lake セマンティック モデルの常駐列がメモリから削除される可能性があり、特定時点の更新が将来のすべてのコード変換イベントの新しいベースラインになります。 |
|
新しい Parquet ファイルで表される以降のデータ変更は、次のフレーミング操作が行われるまで表示されません。 |
コード変換操作が行われるときに、Delta テーブルの最新の状態を表すデータがあることが、必ずしも望ましいとは限りません。 Delta テーブル内のデータが一時的である環境で一貫したクエリ結果を提供するのに、フレーミングが役立つ可能性があることを考えてみてください。 データは、実行時間の長い抽出、変換、読み込み (ETL) プロセスが発生する場合など、いくつかの理由で一時的になる可能性があります。
Direct Lake セマンティック モデルの更新は、手動、自動、またはプログラムで実行できます。 詳細については、「Direct Lake セマンティック モデルを更新する」を参照してください。
自動更新
Direct Lake テーブルを自動的に更新するためのセマンティック モデル レベルの設定があります。 既定では有効になっています。 これにより、OneLake のデータ変更が Direct Lake セマンティック モデルに自動的に反映されます。 前のセクションで説明したフレーミングによってデータの変更を制御する場合は、自動更新を無効にする必要があります。 詳細については、「Direct Lake セマンティック モデルの管理」を参照してください。
ヒント
Power BI レポートのページの自動更新を設定できます。 これは、レポートが Direct Lake セマンティック モデル (または他の種類のセマンティック モデル) に接続する場合に、特定のレポート ページを自動的に更新する機能です。
DirectQuery フォールバック
DIRECT Lake on SQL エンドポイントを使用する場合、Direct Lake セマンティック モデルに送信されたクエリは DirectQuery モード にフォールバックできます。その場合、テーブルは Direct Lake モードで動作しなくなります。 これは、レイクハウスまたはウェアハウスの SQL 分析エンドポイントから直接データを取得します。 このようなクエリは、最後のフレーミング操作の時点に制限されないため、常に最新のデータを返します。
DirectQuery フォールバックが発生すると、クエリで Direct Lake モードが使用されなくなります。 セマンティック モデルが SQL 分析エンドポイントのビュー、または行レベルのセキュリティ (RLS) を適用する SQL 分析エンドポイント内のテーブルに対してクエリを実行する場合、クエリは Direct Lake モードを利用できません。 また、Delta テーブルが容量のガードレールを超えた場合、クエリでは Direct Lake モードを利用できません。
Von Bedeutung
可能であれば、DirectQuery フォールバックを回避するように、常にソリューションを設計するか、容量のサイズを設定する必要があります。 これによりクエリのパフォーマンスが低下する可能性があるからです。
DirectLakeBehavior プロパティを設定することで、Direct Lake セマンティック モデルのフォールバックを制御できます。 この設定は、Direct Lake on SQL エンドポイントにのみ適用されます。 Direct Lake on OneLake では、DirectQuery フォールバックはサポートされていません。 詳細については、「Direct Lake 動作プロパティを設定する」を参照してください。
データ セキュリティとアクセス許可
既定では、Direct Lake はシングル サインオン (SSO) を使用します。つまり、セマンティック モデル (多くの場合、レポート ユーザー) にクエリを実行する ID は、データへのアクセスを承認する必要があります。 または、Direct Lake モデルを共有可能なクラウド接続 (SCC) にバインドして、固定 ID を提供し、SSO を無効にすることもできます。 この場合、固定 ID のみがソース内のデータへの読み取りアクセスを必要とします。
ファブリックアイテムのアクセス許可
Direct Lake セマンティック モデルは、階層型セキュリティ モデルに準拠します。 アクセス許可チェックを実行して、データへのアクセスを試みる ID に、ソース データ項目とセマンティック モデルで必要なデータ アクセス許可があるかどうかを判断します。 アクセス許可は、 Microsoft Fabric のワークスペース ロールを使用して直接割り当てたり、暗黙的に取得したりできます。
Direct Lake on OneLake と Direct Lake on SQL エンドポイントでは、アクセス許可チェックの実行方法が異なっていることを理解することが重要です。
- Direct Lake on OneLake では、lakehouse/warehouse に対して Delta テーブルにアクセスするには、Read および ReadAll の権限が必要です。
- Direct Lake on SQL エンドポイントでは、SQL 分析エンドポイントからデータにアクセスするために、lakehouse/warehouse に対する Read および ReadData のアクセス許可が必要です。
注
Direct Lake on OneLake では、ユーザーが OneLake の Delta テーブルを読み取るアクセス許可を持っている必要があり、必ずしも SQL エンドポイントであるとは限りません。 これにより、OneLake がアクセス制御の単一ソースである一元化されたセキュリティ設計が適用されます。
一方、Direct Lake on SQL エンドポイントでは、ユーザーが SQL エンドポイントへの読み取りアクセス権を持っている必要があり、OneLake の Delta テーブルには必ずしもアクセスできません。 これは、Fabric では Delta テーブルと関連する Parquet ファイルを読み取るために必要なアクセス許可をセマンティック モデルに付与するためです (メモリに列データを読み込むため)。 セマンティック モデルには、SQL 分析エンドポイントを定期的に読み取り、クエリを実行するユーザー (または固定 ID) がアクセスできるデータを決定するためのアクセス許可チェックを実行するために必要なアクセス許可もあります。
セマンティック モデルのアクセス許可
Fabric 項目のアクセス許可に加えて、Direct Lake セマンティック モデルを使用または管理できるように、ユーザーにアクセス許可を付与する必要もあります。 つまり、レポートコンシューマーには 読み取り アクセス許可が必要であり、レポート作成者には追加の ビルド アクセス許可が必要です。 セマンティック モデルのアクセス許可は、ワークスペース ロールを使用して直接割り当てたり、暗黙的に取得したりできます。 セマンティック モデルの設定 (更新やその他の構成) を管理するには、セマンティック モデルの所有者 である必要があります。
権限の要件
次のシナリオとアクセス許可の要件を検討してください。
| シナリオ | 必要なアクセス許可 | コメント |
|---|---|---|
| ユーザーはレポートを表示できます | レポートの 読み取り アクセス許可とセマンティック モデルの 読み取り アクセス許可を付与します。 セマンティック モデルが SQL エンドポイントの Direct Lake を使用し、クラウド接続で SSO が使用されている場合は、レイクハウスまたはウェアハウスに対して少なくともReadおよびReadDataのアクセス許可を付与します。 セマンティック モデルで Direct Lake on OneLake を使用し、クラウド接続で SSO が使用されている場合は、OneLake の Delta テーブルに対して少なくとも読み取りと読み取りオールのアクセス許可を付与します。 |
レポートは、セマンティック モデルと同じワークスペースに属している必要はありません。 詳細については、「読み取り専用コンシューマーに関する戦略」をご覧ください。 |
| ユーザーはレポートを作成できます | セマンティック モデルの ビルド 権限を付与します。 セマンティックモデルが SQL エンドポイント上の Direct Lake を使用し、クラウド接続で SSO を使用している場合は、Lakehouse またはウェアハウスに対する読み取りおよびデータの読み取りのアクセス許可を少なくとも付与してください。 セマンティック モデルで Direct Lake on OneLake を使用し、クラウド接続で SSO が使用されている場合は、OneLake の Delta テーブルに対して少なくとも読み取りと読み取りオールのアクセス許可を付与します。 |
詳細については、「コンテンツ作成者向けの 戦略」を参照してください。 |
| ユーザーはレポートを表示できますが、OneLake の lakehouse、SQL 分析エンドポイント、または Delta テーブルのクエリは拒否されます | レポートの 読み取り アクセス許可とセマンティック モデルの 読み取り アクセス許可を付与します。 レイクハウス、ウェアハウス、または Delta テーブルに対するアクセス許可をユーザーに付与しないでください。 |
Direct Lake モデルが SSO を無効にしたクラウド接続を介して固定 ID を使用する場合にのみ適しています。 |
| 更新設定を含むセマンティック モデルを管理する | セマンティック モデルの所有権が必要です。 | 詳細については、「セマンティック モデルの所有権 参照してください。 |
Von Bedeutung
セマンティック モデルとレポートを運用環境にリリースする前に、常にアクセス許可を十分にテストする必要があります。
詳しくは、セマンティックモデルのアクセス許可を参照してください。
ファブリックの容量要件
Direct Lake セマンティック モデルには、Fabric 容量ライセンスが必要です。 また、次の表に示すように、Fabric 容量サブスクリプション (SKU) に適用される容量のガードレールと制限があります。
Von Bedeutung
次の表の最初の列には、Power BI Premium 容量サブスクリプション (P SKU) も含まれています。 Microsoft では、購入オプションを統合し、容量 SKU ごとに Power BI Premium を廃止しています。 新規および既存のお客様は、代わりに Fabric 容量サブスクリプション (F SKU) の購入をご検討ください。
詳細については、「Power BI Premium ライセンスに関する今後の重要な更新」および Power BI Premium に関するページを参照してください。
| 生地SKU | テーブルあたりの Parquet ファイル数 | テーブルあたりの行グループ数 | テーブルあたりの行数 (百万) | ディスク/OneLake 上の最大モデル サイズ (GB) | 最大メモリ (GB) 1 |
|---|---|---|---|---|---|
| F2 | 1,000 | 1,000 | 300 | 10 | 3 |
| F4 | 1,000 | 1,000 | 300 | 10 | 3 |
| F8 | 1,000 | 1,000 | 300 | 10 | 3 |
| F16 | 1,000 | 1,000 | 300 | 20 | 5 |
| F32 | 1,000 | 1,000 | 300 | 40 | 10 |
| F64/FT1/P1 | 5,000 | 5,000 | 1,500 | 無制限 | 二十五 |
| F128/P2 | 5,000 | 5,000 | 3,000 | 無制限 | 50 |
| F256/P3 | 5,000 | 5,000 | 6,000 | 無制限 | 100 |
| F512/P4 | 1万 | 1万 | 12,000 | 無制限 | 200 |
| F1024/P5 | 1万 | 1万 | 24,000 | 無制限 | 400 |
| F2048 | 1万 | 1万 | 24,000 | 無制限 | 400 |
1 Direct Lake セマンティック モデルの場合、"最大メモリ" は、ページインできるデータ量に対する上限メモリ リソース制限を表します。 このため、これを超えると DirectQuery モードにフォールバックしないため、ガードレールではありません。ただし、データの量が OneLake データからのモデル データの過剰なページインとページアウトを引き起こすほど大きい場合は、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。
この値を超えると、ディスク/OneLake の
さらに、"容量ユニット" と "クエリあたりの最大メモリ制限" も、Direct Lake セマンティック モデルに適用されます。 詳しくは、「容量と SKU」を参照してください。
考慮事項と制限事項
Direct Lake セマンティック モデルには、いくつかの考慮事項と制限事項があります。
注
Direct Lake セマンティック モデルの機能と機能は急速に進化しています。 必ず定期的に調べて、考慮事項と制限事項の最新の一覧を確認してください。
| 考慮事項/制限事項 | OneLakeにおけるダイレクトレイク | Direct Lake on SQL (分析エンドポイント) |
|---|---|---|
| SQL 分析エンドポイントが行レベルのセキュリティを適用する場合、DAX クエリは、使用される Direct Lake モードの種類に応じて異なる方法で処理されます。 Direct Lake on OneLake を使用すると、クエリは成功し、SQL ベースの RLS は適用されません。 Direct Lake on OneLake では、ユーザーが OneLake 内のファイルにアクセスできる必要があります。これは、SQL ベースの RLS を監視しません。 |
クエリは成功します。 | はい。フォールバックが無効でない限り、クエリは失敗します。 |
| セマンティック モデルのテーブルが (具体化されていない) SQL ビューに基づいている場合、DAX クエリは、使用される Direct Lake モードの種類に応じて異なる方法で処理されます。 この場合、Direct Lake on SQL エンドポイントは DirectQuery にフォールバックします。 具体化されていない SQL ビューに基づいて Direct Lake on OneLake テーブルを作成することはサポートされていません。 代わりに、デルタ テーブルが作成されるため、レイクハウスマテリアライズド ビューを使用できます。 または、具体化されていない SQL ビューに基づくテーブルのインポートや DirectLake などの別のストレージ モードを使用します。 |
適用なし | はい。フォールバックが無効でない限り、クエリは失敗します。 |
| 現時点では複合モデリングはサポートされていません。つまり、Direct Lake セマンティック モデル テーブルを、Import、DirectQuery、Dual などの他のストレージ モードのテーブルと混在させることはありません ( 計算グループ、 what-if パラメーター、 フィールド パラメーターを含む特殊なケースを除く)。 | サポートされていません | サポートされていません |
| Direct Lake ストレージ モードの列またはテーブルを参照する計算列と計算テーブルは、サポートされていません。 計算グループ、what-if パラメーター、暗黙的に計算テーブルを作成するフィールド パラメーター、Direct Lake の列またはテーブルを参照しない計算テーブルはサポートされます。 | サポートされていません | サポートされていません |
| Direct Lake ストレージ モード テーブルでは、複雑な Delta テーブル列の型はサポートされません。 バイナリおよび GUID のセマンティック型もサポートされません。 これらのデータ型は、文字列またはその他のサポートされているデータ型に変換する必要があります。 | サポートされていません | サポートされていません |
| テーブル リレーションシップでは、関連する列のデータ型が一致する必要があります。 | イエス | イエス |
| リレーションシップの一方の列には、一意の値が含まれている必要があります。 一方の列で重複する値が検出された場合、クエリは失敗します。 | イエス | イエス |
| Datetime 列の日付部分のみを使用してリレーションシップを作成する Power BI Desktop の自動日付/時刻インテリジェンス。 注: 独自の日付テーブルを日付テーブルとしてマーク し、日付列を使用したリレーションシップの作成がサポートされています。 | サポートされています | サポートされていません |
| 文字列の列値の長さは、32,764 Unicode 文字に制限されています。 | イエス | イエス |
| NaN (数値ではない) などの数値以外の浮動小数点値はサポートされていません。 | イエス | イエス |
| イエス | イエス | |
| Web モデリング エクスペリエンスでは、Direct Lake セマンティック モデルの検証は制限されます。 ユーザーの選択は正しいと見なされ、リレーションシップ、またはマークされた日付テーブル内の選択した日付列のカーディナリティまたはクロス フィルターの選択を検証するためのクエリは発行されません。 | イエス | イエス |
| Fabric ポータルの更新履歴の [ Direct Lake ] タブに、Direct Lake 関連の更新エラーが一覧表示されます。 更新（フレーミング）操作の成功は、更新状態が「前回の実行なし」や「更新失敗」から「更新成功」または「警告付きの更新成功」に変更されない限り、通常は表示されません。 | イエス | イエス |
| Fabric SKU により、容量に対して Direct Lake セマンティック モデルごとに使用可能な最大メモリが決まります。 制限を超えると、モデル データの過剰なページング インとページング アウトが原因で、セマンティック モデルに対するクエリの速度が低下する可能性があります。 | イエス | イエス |
| データ ソース ワークスペースの別のリージョンにあるワークスペースでの Direct Lake セマンティック モデルの作成はサポートされていません。 たとえば、レイクハウスが米国中西部にある場合、このレイクハウスから作成できるのは同じリージョンのセマンティック モデルのみです。 回避策は、セマンティック モデルを作成する前に、他のリージョンのワークスペースにレイクハウスを作成し、テーブルへのショートカットを作成することです。 お住まいのリージョンを確認するには、「Fabric のホーム リージョンを見つける」を参照してください。 | イエス | イエス |
| レポートを埋め込むには、V2 埋め込みトークンが必要です。 | イエス | サポートされていません |
| 認証用のサービス プリンシパル プロファイル。 | サポートされていません | サポートされていません |
| Power BI Direct Lake セマンティック モデルは、サービス プリンシパルとビューアー ロール メンバーシップで作成およびクエリを実行できますが、Lakehouse/warehouse の既定の Direct Lake セマンティック モデルでは、このシナリオはサポートされていません。 | イエス | イエス |
| レイクハウス内のショートカットは、セマンティック モデル テーブルのデータ ソースとして使用できます。 | パブリック プレビュー期間中はサポートされていません | サポートされています |
| 個人用ワークスペース (マイ ワークスペース) で Direct Lake モデルを作成します。 | サポートされていません | サポートされていません |
| データ ソースを再バインドするためのデプロイ パイプライン ルール。 | サポートされていません | サポートされています |