Power BI Premium の大規模なセマンティック モデル
Power BI セマンティック モデルでは、クエリ パフォーマンスが最適化されるように、データを圧縮率の高い、メモリ内キャッシュに格納できます。これにより、ユーザー対話機能が高速になります。 Premium 容量に関しては、[大規模なセマンティック モデルのストレージ形式] 設定を使用することで、既定の上限を超える大規模なセマンティック モデルを有効にすることができます。 有効にすると、セマンティック モデルのサイズが Premium 容量サイズか、管理者によって設定された最大サイズに制限されます。
すべての Premium P SKU、Embedded A SKU、Premium Per User (PPU) に対して、大規模なセマンティック モデルを有効にすることができます。 Premium での大規模なセマンティック モデルのサイズ制限は、データ モデルのサイズ制限の観点から、Azure Analysis Services に相当します。
[大規模なセマンティック モデルのストレージ形式] 設定の有効化は、セマンティック モデルを 10 GB を超えて拡張するために必要ですが、他の利点もあります。 セマンティック モデルの書き込み操作に XMLA エンドポイントベースのツールを使用する予定がある場合は、"大規模な" セマンティック モデルとして必ずしも特徴付けるとは限らないセマンティック モデルについても、当該設定を必ず有効にしてください。 有効にすると、大規模なセマンティック モデルのストレージ形式によって、XMLA 書き込み操作のパフォーマンスが向上する可能性があります。
Power BI Desktop モデルのアップロード サイズは、このサービスの大規模なセマンティック モデルの影響を受けることはなく、引き続き 10 GB に制限されます。 その代わり、セマンティック モデルは更新時にサービス内でその上限を超える可能性があります。
重要
Power BI Premium では大規模なセマンティック モデルがサポートされています。 [大規模なセマンティック モデルのストレージ形式] オプションを有効にすると、既定の上限を超えるセマンティック モデルを Power BI Premium で使用できます。
Note
Power BI Premium の大規模なセマンティック モデルは、米国政府機関 DoD のお客様向けの Power BI サービスではご利用いただけません。 使用できる機能と使用できない機能について詳しくは、米国政府機関のお客様の Power BI 機能の利用可能性に関する記事を参照してください。
大規模なセマンティック モデルを有効にする
以下の手順では、サービスに発行される新しいモデルに対して大規模なセマンティック モデルを有効にする方法について説明します。 既存のセマンティック モデルの場合は、手順 3 のみが必要です。
Power BI Desktop で、モデルを作成します。 セマンティック モデルがより大きくなり、徐々により多くのメモリを消費する場合は、必ず増分更新を構成してください。
セマンティック モデルとしてモデルをサービスに発行します。
[サービス] > [セマンティック モデル] >[設定] で、[大規模なセマンティック モデルのストレージ形式] を展開し、スライダーを [オン] に設定して、[適用] をクリックします。
更新を呼び出し、増分更新ポリシーに基づいて履歴データを読み込みます。 最初の更新では、履歴の読み込みに時間がかかる場合があります。 ご利用の増分更新ポリシーによっては、それ以降の更新はより速くになります。
既定のストレージ形式を設定する
サポートされるリージョンでは、Premium 容量に割り当てられたワークスペース内で作成されるすべての新しいセマンティック モデルについて、大規模なセマンティック モデルのストレージ形式を既定で有効にすることができます。 リージョンで大規模なセマンティック モデルがサポートされていない場合は、次に示す "大規模なセマンティック モデルのストレージ形式" オプションが無効になります。 サポートされているリージョンは、「利用可能なリージョン」のセクションで確認できます。
ワークスペースで、[設定]>[Premium] の順に選択します。
[既定のストレージ形式] で、[大規模なセマンティック モデルのストレージ形式] を選択して、[保存] を選択します。
PowerShell を使用した有効化
PowerShell を使用して、大規模なセマンティック モデルのストレージ形式を有効にすることもできます。 PowerShell コマンドレットを実行するには、容量管理者とワークスペース管理者の特権が必要です。
セマンティック モデル ID (GUID) を見つけます。 ワークスペースの [セマンティック モデル] タブで、セマンティック モデルの設定の下の URL に ID を表示できます。
PowerShell 管理者プロンプトで、MicrosoftPowerBIMgmt モジュールをインストールします。
Install-Module -Name MicrosoftPowerBIMgmt次のコマンドレットを実行してサインインし、セマンティック モデルのストレージ モードを確認します。
Login-PowerBIServiceAccount (Get-PowerBIDataset -Scope Organization -Id <Semantic model ID> -Include actualStorage).ActualStorage応答は次のようになります。 このストレージ モードは ABF (Analysis Services のバックアップ ファイル) です。これは既定値です。
Id StorageMode -- ----------- <Semantic model ID> Abf次のコマンドレットを実行して、ストレージ モードを設定します。 Premium ファイルへの変換には、数秒かかることがあります。
Set-PowerBIDataset -Id <Semantic model ID> -TargetStorageMode PremiumFiles (Get-PowerBIDataset -Scope Organization -Id <Semantic model ID> -Include actualStorage).ActualStorage応答は次のようになります。 ストレージ モードが Premium ファイルに設定されました。
Id StorageMode -- ----------- <Semantic model ID> PremiumFiles
Get-PowerBIWorkspaceMigrationStatus コマンドレットを使用すると、Premium ファイルとの間のセマンティック モデルの変換状態を確認できます。
セマンティック モデルの削除
セマンティック モデルの削除は、容量の購入済み SKU サイズで使用可能なメモリよりもセマンティック モデル サイズの合計を大幅に大きくすることができる、Premium の機能です。 単一のセマンティック モデルは、引き続きその SKU のメモリ制限に縛られます。 Power BI では、動的メモリ管理を使用して、非アクティブなセマンティック モデルをメモリから削除します。 セマンティック モデルは削除されるため、Power BI は他のセマンティック モデルを読み込んでユーザー クエリに対処できます。
Note
削除されたデータセットの再読み込みを待つ必要がある場合に、顕著な遅延が発生する可能性があります。
オンデマンド読み込み
オンデマンド読み込みは、大規模なセマンティック モデルに対して既定で有効になり、削除されたセマンティック モデルの読み込み時間を大幅に短縮することができます。 オンデマンド読み込みを使用すると、後続のクエリと更新で次のベネフィットがあります。
関連するデータ ページはオンデマンドで読み込まれます (メモリにページインされます)。
削除されたセマンティック モデルは、クエリですぐに使用できます。
オンデマンド読み込みでは、使用パターンを識別し、モデルの状態を把握するために使用できる追加の動的管理ビュー (DMV) 情報が表示されます。 たとえば、セマンティック モデル内の各列の Temperature と Last Accessed の統計を確認するには、SQL Server Management Studio (SSMS) から次の DMV クエリを実行します。
Select * from SYSTEMRESTRICTSCHEMA ($System.DISCOVER_STORAGE_TABLE_COLUMN_SEGMENTS, [DATABASE_NAME] = '<Semantic model Name>')
セマンティック モデルのサイズの確認
履歴データを読み込んだ後、XMLA エンドポイントを介して SSMS を使用して、モデルのプロパティ ウィンドウでセマンティック モデルの推定サイズを確認できます。
また、SSMS から次の DMV クエリを実行することによってセマンティック モデルのサイズを確認できます。 出力の DICTIONARY_SIZE 列と USED_SIZE 列を合計し、セマンティック モデルのサイズ (バイト単位) を確認します。
SELECT * FROM SYSTEMRESTRICTSCHEMA
($System.DISCOVER_STORAGE_TABLE_COLUMNS,
[DATABASE_NAME] = '<Semantic model Name>') //Sum DICTIONARY_SIZE (bytes)
SELECT * FROM SYSTEMRESTRICTSCHEMA
($System.DISCOVER_STORAGE_TABLE_COLUMN_SEGMENTS,
[DATABASE_NAME] = '<Semantic model Name>') //Sum USED_SIZE (bytes)
既定のセグメント サイズ
セマンティック モデルで大規模なセマンティック モデル用の格納形式が使用されている場合、大きなテーブルでメモリ要件とクエリ パフォーマンス間のバランスが取れるよう、Power BI によって既定のセグメント サイズが 800 万行に自動設定されます。 これは、Azure Analysis Services と同じセグメント サイズです。 セグメント サイズを揃えることにより、大規模なデータ モデルを Azure Analysis Services から Power BI に移行する場合のパフォーマンス性能を同等に確保できます。
考慮事項と制限事項
大規模なセマンティック モデルを使用する場合は、次の制限事項に留意してください。
Power BI Desktop へのダウンロード: セマンティック モデルが Premium ファイルに保存されている場合、.pbix ファイルとしてのダウンロードは失敗します。
サポートされているリージョン: 大規模なセマンティック モデルは、Azure Premium ファイル ストレージをサポートする Azure リージョンで使用できます。 「利用可能なリージョン」の表を確認して、サポートされているすべてのリージョンの一覧を確認します。
最大セマンティック モデル サイズの設定: 最大セマンティック モデル サイズは管理者が設定できます。 詳細については、「データセット」の "最大メモリ" を参照してください。
大規模なセマンティック モデルの更新: 容量サイズの半分に近いセマンティック モデル (たとえば、25 GB の容量サイズでの 12 GB のセマンティック モデル) は、更新中に使用可能なメモリを超える可能性があります。 REST API による強化された更新または XMLA エンドポイントを使用すると、細かいデータ更新を実行できるので、更新に必要なメモリを容量のサイズに収まるまで最小化することができます。
プッシュ セマンティック モデル: プッシュ セマンティック モデルでは、大規模なセマンティック モデルのストレージ形式はサポートされていません。
Pro はサポートされていない - Pro ワークスペースでは大規模なセマンティック モデルはサポートされていません。 ワークスペースが Premium から Pro に移行された場合、"大規模なセマンティック モデルのストレージ形式" が設定されたセマンティック モデルは読み込みに失敗します。
REST API を使用してワークスペースの設定を変更し、新しいセマンティック モデルで既定で大規模なセマンティック モデルのストレージ形式の使用を許可することはできません。
利用可能なリージョン
Power BI の大規模なセマンティック モデルは、Azure Premium ファイル ストレージがサポートされている Azure リージョンでのみ使用できます。
次の一覧は、Power BI の大規模なセマンティック モデルを使用できるリージョンを示しています。 次の一覧に含まれていないリージョンでは、大規模なモデルがサポートされていません。
Note
ワークスペースに大規模なセマンティック モデルを作成したら、それをそのリージョンに残す必要があります。 大規模なセマンティック モデルがあるワークスペースを、別のリージョンの Premium 容量に再び割り当てることはできません。
| Azure リージョン | Azure リージョンの省略形 |
|---|---|
| オーストラリア東部 | australiaeast |
| オーストラリア南東部 | australiasoutheast |
| ブラジル南部 | brazilsouth |
| カナダ東部 | canadaeast |
| カナダ中部 | canadacentral |
| Central India | centralindia |
| 米国中部 | centralus |
| 東アジア | eastasia |
| 米国東部 | eastus |
| 米国東部 2 | eastus2 |
| フランス中部 | francecentral |
| フランス南部 | francesouth |
| ドイツ北部 | germanynorth |
| ドイツ中西部 | germanywestcentral |
| 東日本 | japaneast |
| 西日本 | japanwest |
| 韓国中部 | koreacentral |
| 韓国南部 | koreasouth |
| 米国中北部 | northcentralus |
| 北ヨーロッパ | northeurope |
| 南アフリカ北部 | southafricanorth |
| 南アフリカ西部 | southafricawest |
| 米国中南部 | southcentralus |
| 東南アジア | southeastasia |
| スイス北部 | switzerlandnorth |
| スイス西部 | switzerlandwest |
| アラブ首長国連邦中部 | uaecentral |
| アラブ首長国連邦北部 | uaenorth |
| 英国南部 | uksouth |
| 英国西部 | ukwest |
| 西ヨーロッパ | westeurope |
| インド西部 | westindia |
| 米国西部 | westus |
| 米国西部 2 | westus2 |
関連するコンテンツ
次のリンクには、大規模なモデルを使用する際に役立つ情報が用意されています。
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