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Power BI Desktop の Direct Lake (プレビュー)

Power BI Desktop では、Direct Lake テーブルを使用して Power BI セマンティック モデルを作成および編集できます。 Direct Lake テーブルを含むセマンティック モデルは、ローカル コンピューターではなく Fabric ワークスペースで作成および編集されるため、Power BI Desktop を使用する場合は、セマンティック モデルを ライブ編集 します。 Power BI Desktop で行われた変更が Fabric ワークスペースのセマンティック モデルに対して行われるので、発行アクションはありません。 これは、[ データ モデルを開く ] アクションを選択して、Web または Fabric ワークスペースでセマンティック モデルを編集する場合と同じです。

バージョン履歴 を使用でき、ライブ編集セッションを開始するたびにバージョンが自動的に作成されるため、誤って変更を元に戻すことができます。 セマンティック モデルでは Git 統合も利用でき、変更を完全に制御できます。 また、 デプロイ パイプライン は、運用ワークスペースにプッシュする前に、開発ワークスペース内のセマンティック モデルのみをライブ編集するためにも使用できます。

インポート テーブルを含むセマンティック モデルでは、データがダウンロードされ、コンピューターでローカルに使用できます。 Direct Lake テーブルを使用するセマンティック モデルでは、データは OneLake に残ります。 ビジュアルでデータを使用する場合、セマンティック モデルは、データの格納場所からデータを提供します。

テーブルの列、メジャー、リレーションシップ、およびその他のすべてのセマンティック モデリング機能に関する情報であるセマンティック モデルのメタデータは、データと共に、Direct Lake テーブルを使用しないセマンティック モデルの PBIX ファイル としてダウンロードできます。 Direct Lake テーブルを含める場合のセマンティック モデルのメタデータは、 Power BI Project (PBIP) 形式を使用して、データなしでダウンロードすることもできます。

Power BI レポートは、OneLake カタログから Power BI セマンティック モデルを選択し、[接続] を選択することで、ライブ接続を使用して Power BI Desktop のすべてのセマンティック モデルから作成できます。 右クリック コンテキスト メニューやレポートの作成を選択するなど、多くの場所から Fabric ワークスペースに レポートを作成することもできます。

この記事では、Power BI Desktop でのライブ編集の詳細と、Power BI Desktop で Direct Lake テーブルを作成してセマンティック モデルに追加する方法について説明します。

プレビュー機能を有効にする

Power BI Desktop を使用した Direct Lake モードでのライブ編集セマンティック モデルは、既定で有効になっています。 この機能を無効にするには、[オプションと設定] >Options>Preview 機能にある Direct Lake モードプレビューの選択で Power BI セマンティック モデルのライブ編集をオフにします。

Direct Lake テーブルを使用したセマンティック モデルの作成はパブリック プレビュー段階であり、有効にする必要があります。 この機能を有効にするには、オプションと設定>Options>Preview 機能にある 1 つ以上の Fabric 成果物プレビューの選択から Direct Lake ストレージ モードでセマンティック モデルを作成します。

Direct Lake テーブルを使用してセマンティック モデルを作成する

Direct Lake テーブルを使用してセマンティック モデルを作成するには、次の手順を実行します。

  1. Power BI Desktop を開き、OneLake カタログを選択する
  2. Lakehouse または Warehouse を選択し、Connect キーを押します
  3. セマンティック モデルに名前を付け、その名前のファブリック ワークスペースを選択し、含めるテーブルを選択します。 [OK] をクリックします。

セマンティック モデルは Fabric ワークスペースに作成され、Power BI Desktop でセマンティック モデルをライブ編集します。

Power BI Desktop で作成された Direct Lake テーブルを使用するセマンティック モデルでは、 Direct Lake on OneLake ストレージ モードが使用されます。 Direct Lake on OneLake と Direct Lake on SQL の違いについては、「 概要」を参照してください。

手記

ショートカット テーブルを追加すると、エラーが発生する可能性があります。 Direct Lake on OneLake でショートカット テーブルを使用するには、早期アクセスまたは制限付きプレビュー バージョンの OneLake セキュリティ へのオンボードが必要です。 OneLake セキュリティのパブリック プレビューのみで Lakehouse 内のテーブルを使用することはサポートされていないため、エラーが発生します。

他の Fabric 成果物から Direct Lake テーブルを追加する

他の Fabric 成果物から Direct Lake テーブルを追加するには、次の手順を実行します。

  1. Power BI Desktop で Direct Lake on OneLake セマンティック モデルをライブ編集しているときに、OneLake カタログを開き、別の Lakehouse または Warehouse を選択します
  2. ダイアログで、含めるテーブルを選択し、[OK] を押します。

テーブルがセマンティック モデルに追加され、ライブ編集を続行できます

Direct Lake テーブルを使用してセマンティック モデルをライブ編集する

後で Direct Lake テーブルを使用してセマンティック モデルを編集するには、次の手順を実行します。

  1. Power BI Desktop の新しいインスタンスで**OneLake** を開き、Power BI セマンティック モデルを選択します
  2. [ 接続] ドロップダウン ボタン を選択し、[ 編集] を選択します。

これで、セマンティック モデルをライブ編集します。

手記

Direct Lake ストレージ モードのセマンティック モデルがサポートされています。 他のストレージ モードでテーブルを含むセマンティック モデルを選択すると、エラーが発生します。

または、 セマンティック モデルを Power BI プロジェクト (PBIP) にエクスポートした場合は、次の手順を実行します。

  1. Power BI プロジェクト (PBIP) フォルダー内の PBIP ファイルをダブルクリックします
  2. または、Power BI Desktop で [ ファイル ] を選択し、[ 開く ] を選択し、 Power BI プロジェクト (PBIP) フォルダー内の PBIP ファイルに 移動します。

Power BI Desktop でのライブ編集の違い

Power BI Desktop でのライブ編集は、インポート テーブルと DirectQuery テーブルを使用したローカル モデルの編集とは異なり、ライブ接続を使用したレポートの編集とは異なります。

レポート ビュー

Power BI Project (PBIP) を使用してライブ編集を行っている場合を除き、レポート ビューはライブ編集時に削除されます。

レポートを作成するには、Power BI Desktop で次の手順に従います。

  1. [ファイル] に移動し、[空のレポート] に移動して Power BI Desktop の新しいインスタンスを開きます
  2. OneLake カタログを開き、ライブ編集している Power BI セマンティック モデルを選択し (一覧の上部に表示されます)、Connect キーを押します

これで、レポートを作成できます。 PBIX ファイルを保存し、準備ができたら Fabric ワークスペースに発行します。

テーブル ビュー

セマンティック モデルに 計算グループ または 計算テーブル がない限り、ライブ編集時にもテーブル ビューは削除されます。 これらの派生テーブルでは、インポート ストレージ モードが使用されます。 Direct Lake テーブル列への直接参照のない計算テーブルを使用できます。 一般的な例として、INFO.VIEW DAX 関数 を使用してセマンティック モデルを自己記述化することがあります。

手記

XMLA を使用して Direct Lake on OneLake テーブルを使用して、任意のデータ ソースからテーブルをインポートするセマンティック モデルに追加できますが、このシナリオでは Power BI Desktop のライブ編集はまだサポートされていません。

節約

セマンティック モデルに変更を加えると、変更が自動的に保存され、ライブ編集モードの場合、[保存] ボタンは無効になります。 Power BI Desktop で行われた変更は、Fabric ワークスペースのセマンティック モデルに自動的に行われます。

変更 を元に戻す必要がある場合は、バージョン履歴によって各ライブ編集セッションの開始時にバージョンが作成されます。 変更を加えた場合、元に戻す操作は使用できません。 Git 統合 または デプロイ パイプライン を使用して、最初に開発ワークスペースでライブ編集を行い、次に運用環境にプッシュすることも、ダウンストリーム ユーザーに影響を与えずにライブ編集できます。

PBIX ファイルは作成されませんが、メタデータのローカル コピーが必要な場合は、 Power BI プロジェクト (PBIP) にエクスポート し、ローカル メタデータの [保存] ボタンを使用してライブ編集を続行できます。 ローカル Git の手法を使用して、変更を元に戻すことができます。 Power BI Project (PBIP) にエクスポートするには、[ ファイル ]、[ エクスポート] の順に移動し、[ Power BI プロジェクト (PBIP)] を選択します。

2 人以上のユーザーが同じセマンティック モデルをライブ編集していて、競合が発生した場合、Power BI Desktop はいずれかのユーザーにアラートを送信し、モデルを最新バージョンに同期します。 行おうとしていた変更は、モデルの同期後にもう一度実行する必要があります。この動作は、Web モデリングとも呼ばれる Power BI サービスでデータ モデルを編集する場合と同じ動作です。

リフレッシュ

Direct Lake テーブルを使用してセマンティック モデルをライブ編集するときに [更新] ボタンを選択すると、スキーマの更新が実行され、Direct Lake テーブルが再フレームされます。

スキーマの更新では、モデル内のテーブル定義がチェックされ、データ ソース内の同じ名前付きテーブルと比較され、列に対する変更が行われます。 データ ソースから検出された変更 (この場合は Fabric アーティファクト) がセマンティック モデルに対して行われます。 たとえば、列がテーブルに追加されました。 Power BI Desktop のセマンティック モデルのテーブルまたは列名の変更は、更新後も保持されます。

データ ソースでテーブルまたは列名を変更すると、次のスキーマ更新時にテーブルまたは列が削除されます。 TMDL ビューを使用すると、SourceLineageTag プロパティを表示し、新しい名前に更新して、セマンティック モデルがスキーマの更新時に削除されないようにすることができます。

スキーマの更新を実行するもう 1 つの方法は、[ テーブルの編集] に戻って [OK] をクリックすることです。 [ データの変換] ドロップダウン から [ データ ソースの設定 ] に移動し、[ テーブルの編集] をクリックします。

Fabric ワークスペースのスケジュールされた更新では、スキーマの更新なしで Direct Lake テーブルのみをリフレームします。 Power BI での更新の詳細を確認します。

Power BI プロジェクト (PBIP)

Direct Lake テーブルを持つセマンティック モデルを使用して Power BI プロジェクト (PBIP) で作業する場合、Power BI Desktop は、リモート セマンティック モデルとも呼ばれる Fabric ワークスペース内のセマンティック モデルに接続する必要があります。 リモート モデリングはライブ編集です。行ったすべての変更は、ワークスペース内のセマンティック モデルにすぐに適用されます。 ただし、ライブ編集とは異なり、セマンティック モデルとレポート定義またはメタデータをローカル PBIP ファイルに保存できます。このファイルは、後で Fabric Git Integration などのデプロイ メカニズムを使用して Fabric ワークスペースにデプロイできます。 Power BI Project (PBIP) を使用したリモート モデリングの詳細

Power BI Desktop の左上隅にあるセマンティック モデルの名前を選択すると、ファブリック ワークスペース内のセマンティック モデルの場所が表示されます。 ワークスペース名またはセマンティックモデル名を選択すると、ウェブ内でそれらのページに移動します。 バージョン履歴も利用できます。

TMDL ビュー

TMDL (テーブル モデル定義言語) ビューは、Direct Lake セマンティック モデルで使用できます。 Power BI プロジェクト (PBIP) を使用してライブ編集を行わない限り、TMDL スクリプトは保存されません。 TMDL ビューの詳細を確認します。

DAX クエリ ビュー

DAX (データ分析式) クエリ ビューは、Direct Lake セマンティック モデルで使用できます。 Power BI プロジェクト (PBIP) を使用してライブ編集を行わない限り、DAX クエリは保存されません。 DAX クエリ ビューの詳細を確認します。

Direct Lake on SQL セマンティック モデルを Direct Lake on OneLake に移行する

既存の Direct Lake on SQL セマンティック モデルがあり、 Direct Lake on OneLake に移行する場合は、 TMDL ビューを使用できます。 Direct Lake on OneLake には、複数のソースのテーブルがあり、DirectQuery へのフォールバックがないという利点があります。

これは、Direct Lake on SQL セマンティック モデルでビューまたはショートカット テーブルを使用している場合は推奨されません。

Direct Lake on OneLake に変更するには、次の手順に従います。

  1. Power BI Desktop で移行するセマンティック モデルをライブ編集します。
  2. ヘッダーで、名前のドロップダウンを開き、そのオプションが必要な場合は、戻るバージョンを作成するバージョン 履歴 を選択します。
  3. TMDL ビューに移動します。
  4. セマンティック モデル ノードをエディターにドラッグして、モデル全体をスクリプト化します。
  5. スクリプトの下部にある 式 を見つけます。
  6. Sql.Database("SQL endpoint connection string", "ID of the SQL analytics endpoint") を AzureStorage.DataLake("https://onelake.dfs.fabric.microsoft.com/ID of the workspace/ID of the lakehouse or warehouse")に変更します。
  7. ソースが スキーマのない Lakehouse の場合は、すべての schemaName プロパティ参照を削除します。 リボンで [検索 ] を選択して検索します。 それを選択し、 CTRL+SHIFT+L を使用してすべてを選択してから、すべての行を一度に削除 CTRL+SHIFT+K 。
  8. [ 適用] をクリックします。
  9. 成功したら、[ モデル] ビュー に移動してモデルを 更新 します。 場合によっては、[ 設定] ページで資格情報を調整するために、Web のモデルに移動する必要があります。

これで、セマンティック モデルは Direct Lake on OneLake を使用しています。 問題がある場合は、作成したバージョンに復元して、Direct Lake on SQL ストレージ モードに戻すことができます。

要件とアクセス許可

  • テナントで XMLA エンドポイントを有効にする必要があります。 詳細については、XMLA エンドポイントに関する記事を参照してください。
  • "読み取り書き込み" アクセス権を持つ XMLA エンドポイントは、容量で有効にする必要があります。 詳細については、ツールの記事を参照してください。
  • ユーザーは、セマンティックモデルに対する 書き込み の権限を持っている必要があります。 詳細については、アクセス許可に関する記事を参照してください。
  • ユーザーは、レイクハウスの "閲覧者" アクセス許可を持っている必要があります。 詳細については、レイクハウスの記事を参照してください。
  • この機能は、無料ライセンスを持つユーザーには使用できません。

考慮事項と制限事項

Power BI Desktop の Direct Lake モードでのセマンティック モデルのライブ編集は、現在プレビュー段階です。 次の点に注意してください。

  • 既定のセマンティック モデルを編集することはできません。
  • Power Query エディターを使用してデータを変換することはできません。 Lakehouse では、データフローを使用して Power Query 変換を実行できます。
  • Direct Lake on SQL を使用する場合、複数のデータ ソースを使用することはできません。 セマンティック モデルで使用される Fabric データ ソースにデータを追加します。 Direct Lake on OneLake ストレージ モードでは、複数のデータ ソースがサポートされています。
  • Power BI Desktop から Power BI プロジェクト (PBIP) を発行することはできません。 Fabric Git Integration や Fabric Item API などの Fabric デプロイ メカニズムを使用して、ローカル PBIP ファイルを Fabric ワークスペースに発行できます。
  • Power BI Desktop から RLS ロールを検証することはできません。 サービスのロールを検証できます。
  • サービスによって作成されたモデルダイアグラムのレイアウトは Power BI Desktop には表示されず、Power BI Desktop で作成されたレイアウトは Power BI サービスに保持されません。
  • 編集中にサインオフすると、予期しないエラーが発生する可能性があります。
  • 外部ツールを開くことができますが、外部ツールはリモート セマンティック モデルへの認証を管理する必要があります。
  • データ カテゴリをバーコード に変更しても、セマンティック モデルにリンクされたレポートをバーコードでフィルター処理することはできません。
  • 外部共有セマンティック モデルは、ライブ編集の対象ではありません。
  • ショートカット テーブルを追加すると、エラーが発生する可能性があります。 Direct Lake on OneLake でショートカット テーブルを使用するには、早期アクセスまたは制限付きプレビュー バージョンの OneLake セキュリティ へのオンボードが必要です。 OneLake セキュリティのパブリック プレビューのみで Lakehouse 内のテーブルを使用することはサポートされていないため、エラーが発生します。

Direct Lake の現在の既知の問題と制限事項に加えて。

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