Standaard semantische Power BI-modellen in Microsoft Fabric
Van toepassing op:✅ SQL-analyse-eindpunt, magazijn en gespiegelde database in Microsoft Fabric
In Microsoft Fabric zijn semantische Power BI-modellen een logische beschrijving van een analytisch domein, met metrische gegevens, bedrijfsvriendelijke terminologie en representatie, om diepere analyses mogelijk te maken. Dit semantische model is meestal een stervormig schema met feiten die een domein vertegenwoordigen, en dimensies waarmee u het domein kunt analyseren, segmenteren en dobbelstenen om in te zoomen, filteren en verschillende analyses te berekenen. Met het semantische model wordt het semantische model automatisch voor u gemaakt en kiest u welke tabellen, relaties en metingen moeten worden toegevoegd en wordt de bovengenoemde bedrijfslogica overgenomen van respectievelijk het bovenliggende lakehouse of Warehouse, waarbij u de downstreamanalyse-ervaring start voor business intelligence en analyse met een item in Microsoft Fabric dat wordt beheerd, geoptimaliseerd en gesynchroniseerd met geen tussenkomst van de gebruiker.
Visualisaties en analyse in Power BI-rapporten kunnen nu worden ingebouwd in het web, of in slechts een paar stappen in Power BI Desktop, waarmee gebruikers tijd, resources en standaard een naadloze verbruikservaring voor eindgebruikers kunnen bieden. Het standaard semantische Power BI-model volgt de naamconventie van Lakehouse.
Semantische Power BI-modellen vertegenwoordigen een gegevensbron die gereed is voor rapportage, visualisatie, detectie en verbruik. Semantische Power BI-modellen bieden:
- De mogelijkheid om opslagconstructies uit te breiden met hiërarchieën, beschrijvingen, relaties. Dit maakt een dieper semantisch begrip van een domein mogelijk.
- De mogelijkheid om gegevens van semantische Power BI-modellen te catalogiseren, zoeken en vinden in de Data Hub.
- De mogelijkheid om op maat gemaakte machtigingen in te stellen voor isolatie en beveiliging van workloads.
- De mogelijkheid om metingen, gestandaardiseerde metrische gegevens te maken voor herhaalbare analyse.
- De mogelijkheid om Power BI-rapporten te maken voor visuele analyse.
- De mogelijkheid om gegevens te detecteren en te gebruiken in Excel.
- De mogelijkheid voor hulpprogramma's van derden, zoals Tableau, om verbinding te maken en gegevens te analyseren.
Zie de Power BI-richtlijnen voor meer informatie over Power BI.
Notitie
Microsoft heeft de naam van het inhoudstype van de Power BI-gegevensset gewijzigd in een semantisch model. Dit geldt ook voor Microsoft Fabric. Zie Nieuwe naam voor Power BI-gegevenssets voor meer informatie.
Direct Lake-modus
De Direct Lake-modus is een baanbrekende nieuwe enginefunctie voor het analyseren van zeer grote gegevenssets in Power BI. De technologie is gebaseerd op het idee om bestanden met parquet-indeling rechtstreeks vanuit een data lake te gebruiken, zonder query's uit te voeren op een warehouse- of SQL-analyse-eindpunt, en zonder dat u gegevens hoeft te importeren of dupliceren in een semantisch Power BI-model. Deze systeemeigen integratie biedt een unieke modus voor toegang tot de gegevens vanuit het warehouse- of SQL-analyse-eindpunt, direct lake genoemd. Overzicht van Direct Lake bevat meer informatie over deze opslagmodus voor semantische Power BI-modellen.
Direct Lake biedt de meest presterende query- en rapportage-ervaring. Direct Lake is een snel pad om de gegevens uit de data lake rechtstreeks in de Power BI-engine te gebruiken, klaar voor analyse.
In de traditionele DirectQuery-modus voert de Power BI-engine rechtstreeks query's uit op de gegevens uit de bron voor elke queryuitvoering. De queryprestaties zijn afhankelijk van de snelheid van het ophalen van gegevens. DirectQuery elimineert de noodzaak om gegevens te kopiëren, zodat wijzigingen in de bron onmiddellijk worden doorgevoerd in queryresultaten.
In de importmodus zijn de prestaties beter omdat de gegevens direct beschikbaar zijn in het geheugen, zonder dat de gegevens uit de bron moeten worden opgevraagd voor elke queryuitvoering. De Power BI-engine moet echter eerst de gegevens naar het geheugen kopiëren tijdens het vernieuwen van gegevens. Wijzigingen in de onderliggende gegevensbron worden tijdens de volgende gegevensvernieuwing opgehaald.
De Direct Lake-modus elimineert de importvereiste om de gegevens te kopiëren door de gegevensbestanden rechtstreeks in het geheugen te gebruiken. Omdat er geen expliciet importproces is, is het mogelijk om wijzigingen bij de bron op te halen zodra deze zich voordoen. Direct Lake combineert de voordelen van de DirectQuery- en importmodus en vermijdt de nadelen. Direct Lake-modus is de ideale keuze voor het analyseren van zeer grote gegevenssets en gegevenssets met frequente updates bij de bron. Direct Lake zal automatisch terugvallen op DirectQuery met behulp van het SQL-analyse-eindpunt van het warehouse- of SQL-analyse-eindpunt wanneer Direct Lake de limieten voor de SKU overschrijdt of functies gebruikt die niet worden ondersteund, zodat rapportgebruikers ononderbroken kunnen doorgaan.
De Direct Lake-modus is de opslagmodus voor standaard semantische Power BI-modellen en nieuwe semantische Power BI-modellen die zijn gemaakt in een warehouse- of SQL-analyse-eindpunt. Met Behulp van Power BI Desktop kunt u ook semantische Power BI-modellen maken met behulp van het SQL-analyse-eindpunt van Warehouse of SQL Analytics-eindpunt als gegevensbron voor semantische modellen in de import- of DirectQuery-opslagmodus.
Inzicht in wat er in het standaard semantische Power BI-model staat
Wanneer u een warehouse - of SQL-analyse-eindpunt maakt, wordt er een standaard semantisch Power BI-model gemaakt. Het standaard semantische model wordt weergegeven met het achtervoegsel (standaard ). U kunt het standaard semantische model beheren gebruiken om tabellen te kiezen die u wilt toevoegen.
Het standaard semantische Power BI-model synchroniseren
Eerder hebben we automatisch alle tabellen en weergaven in het magazijn toegevoegd aan het standaard semantische Power BI-model. Op basis van feedback hebben we het standaardgedrag aangepast om niet automatisch tabellen en weergaven toe te voegen aan het standaard semantische Power BI-model. Deze wijziging zorgt ervoor dat de achtergrondsynchronisatie niet wordt geactiveerd. Hiermee worden ook enkele acties uitgeschakeld, zoals 'Nieuwe meting', 'Rapport maken', 'Analyseren in Excel'.
Als u dit standaardgedrag wilt wijzigen, kunt u het volgende doen:
Schakel handmatig de standaardinstelling voor het semantische Power BI-model synchroniseren in voor elk warehouse- of SQL-analyse-eindpunt in de werkruimte. Hiermee wordt de achtergrondsynchronisatie opnieuw gestart waarvoor enkele verbruikskosten in rekening worden gebracht.
Kies handmatig tabellen en weergaven die aan het semantische model moeten worden toegevoegd via het standaard semantische Power BI-model beheren op het lint of de infobalk.
Notitie
Als u het standaard semantische Power BI-model niet gebruikt voor rapportagedoeleinden, schakelt u de standaardinstelling voor het semantische Power BI-model synchroniseren handmatig uit om te voorkomen dat objecten automatisch worden toegevoegd. De instellingsupdate zorgt ervoor dat de achtergrondsynchronisatie niet wordt geactiveerd en bespaart op de verbruikskosten van Onelake.
Het standaard semantische Power BI-model handmatig bijwerken
Zodra er objecten in het standaard semantische Power BI-model staan, zijn er twee manieren om de tabellen te valideren of visueel te inspecteren:
Selecteer de knop Semantisch model handmatig bijwerken op het lint.
Controleer de standaardindeling voor de standaard-semantische modelobjecten.
De standaardindeling voor tabellen met BI blijft behouden in de gebruikerssessie en wordt gegenereerd wanneer een gebruiker naar de modelweergave navigeert. Zoek naar het tabblad Objecten van het standaard semantische model .
Toegang tot het standaard semantische Power BI-model
Als u toegang wilt krijgen tot standaard semantische Power BI-modellen, gaat u naar uw werkruimte en zoekt u het semantische model dat overeenkomt met de naam van het gewenste Lakehouse. Het standaard semantische Power BI-model volgt de naamconventie van Lakehouse.
Als u het semantische model wilt laden, selecteert u de naam van het semantische model.
Het standaard semantische Power BI-model bewaken
U kunt activiteiten op het semantische model bewaken en analyseren met SQL Server Profiler door verbinding te maken met het XMLA-eindpunt.
SQL Server Profiler wordt geïnstalleerd met SQL Server Management Studio (SSMS) en maakt tracering en foutopsporing van semantische modelgebeurtenissen mogelijk. Hoewel Profiler officieel afgeschaft is voor SQL Server, wordt Profiler nog steeds opgenomen in SSMS en blijft deze ondersteund voor Analysis Services en Power BI. Voor gebruik met het standaard power BI-semantische Power BI-model is SQL Server Profiler versie 18.9 of hoger vereist. Gebruikers moeten het semantische model opgeven als de eerste catalogus wanneer ze verbinding maken met het XMLA-eindpunt. Zie SQL Server Profiler voor Analysis Services voor meer informatie.
Het standaard semantische Power BI-model scripten
U kunt het standaard semantische Power BI-model uitvoeren vanuit het XMLA-eindpunt met SQL Server Management Studio (SSMS).
Bekijk het TMSL-schema (Tabular Model Scripting Language) van het semantische model door het uit te voeren via de Objectverkenner in SSMS. Als u verbinding wilt maken, gebruikt u de verbindingsreeks van het semantische model, die er als powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/usernamevolgt uitziet. U vindt de verbindingsreeks voor uw semantische model in de instellingen onder Serverinstellingen. Van daaruit kunt u een XMLA-script van het semantische model genereren via de contextmenuactie script van SSMS. Zie De connectiviteit van de gegevensset met het XMLA-eindpunt voor meer informatie.
Voor het uitvoeren van scripts zijn Schrijfmachtigingen voor Power BI vereist voor het semantische Power BI-model. Met leesmachtigingen kunt u de gegevens zien, maar niet het schema van het semantische Power BI-model.
Een nieuw semantisch Power BI-model maken in de Direct Lake-opslagmodus
U kunt ook extra semantische Power BI-modellen maken in de Direct Lake-modus met behulp van sql-analyse-eindpunt of warehousegegevens. Deze nieuwe semantische Power BI-modellen kunnen worden bewerkt in de werkruimte met behulp van het open gegevensmodel en kunnen worden gebruikt met andere functies, zoals het schrijven van DAX-query's en beveiliging op rijniveau van het semantische model.
Met de knop Nieuw semantisch Power BI-model maakt u een nieuw, leeg semantisch model, gescheiden van het standaard-semantische model.
Voer de volgende stappen uit om een semantisch Power BI-model te maken in de Direct Lake-modus:
Open het lakehouse en selecteer nieuw semantisch Power BI-model op het lint.
U kunt ook een sql-analyse-eindpunt van Warehouse of Lakehouse openen, eerst het rapportagelint selecteren en vervolgens nieuw semantisch Power BI-model selecteren.
Voer een naam in voor het nieuwe semantische model, selecteer een werkruimte waarin u het wilt opslaan en kies de tabellen die u wilt opnemen. Selecteer Vervolgens Bevestigen.
Het nieuwe semantische Power BI-model kan worden bewerkt in de werkruimte, waar u relaties, metingen, namen van tabellen en kolommen kunt toevoegen, kunt kiezen hoe waarden worden weergegeven in rapportvisuals en nog veel meer. Als de modelweergave niet wordt weergegeven na het maken, controleert u de pop-upblokkering van uw browser.
Als u het semantische Power BI-model later wilt bewerken, selecteert u Gegevensmodel openen in het contextmenu van het semantische model of op de detailpagina van het item om het semantische model verder te bewerken.
Power BI-rapporten kunnen worden gemaakt in de werkruimte door Nieuw rapport te selecteren in webmodellering of in Power BI Desktop door live verbinding te maken met dit nieuwe semantische model.
Meer informatie over het maken van verbinding met semantische modellen in de Power BI-service vanuit Power BI Desktop
Een nieuw semantisch Power BI-model maken in de import- of DirectQuery-opslagmodus
Als u uw gegevens in Microsoft Fabric hebt, kunt u semantische Power BI-modellen maken in elke opslagmodus: Direct Lake, importeren of DirectQuery. U kunt extra semantische Power BI-modellen maken in de import- of DirectQuery-modus met behulp van SQL Analytics-eindpunt of Warehouse-gegevens.
Voer de volgende stappen uit om een semantisch Power BI-model te maken in de import- of DirectQuery-modus:
Open Power BI Desktop, meld u aan en klik op OneLake-gegevenshub.
Kies het SQL-analyse-eindpunt van het lakehouse of warehouse.
Selecteer de vervolgkeuzelijst Verbinding maken en kies Verbinding maken met SQL-eindpunt.
Selecteer de import- of DirectQuery-opslagmodus en de tabellen die u wilt toevoegen aan het semantische model.
Hier kunt u het semantische Power BI-model en -rapport maken om te publiceren naar de werkruimte wanneer u klaar bent.
Zie Power BI voor meer informatie over Power BI.
Beperkingen
Standaard semantische Power BI-modellen volgen de huidige beperkingen voor semantische modellen in Power BI. Meer informatie:
- Resource- en objectlimieten van Azure Analysis Services
- Gegevenstypen in Power BI Desktop - Power BI
Als de parquet-, Apache Spark- of SQL-gegevenstypen niet kunnen worden toegewezen aan een van de Power BI Desktop-gegevenstypen, worden ze verwijderd als onderdeel van het synchronisatieproces. Dit is in overeenstemming met het huidige Power BI-gedrag. Voor deze kolommen raden we u aan expliciete typeconversies toe te voegen in hun ETL-processen om deze te converteren naar een type dat wordt ondersteund. Als er gegevenstypen zijn die upstream nodig zijn, kunnen gebruikers desgewenst een weergave in SQL opgeven met de gewenste expliciete typeconversie. Dit wordt opgehaald door de synchronisatie of kan handmatig worden toegevoegd zoals eerder is aangegeven.
- Standaard semantische Power BI-modellen kunnen alleen worden bewerkt in het SQL Analytics-eindpunt of -magazijn.