Domyślne modele semantyczne usługi Power BI w usłudze Microsoft Fabric

Dotyczy: punkt końcowy analizy SQL, magazyn i dublowana baza danych w usłudze Microsoft Fabric

W usłudze Microsoft Fabric semantyczne modele usługi Power BI to logiczny opis domeny analitycznej z metrykami, przyjazną terminologią biznesową i reprezentacją w celu umożliwienia dokładniejszej analizy. Ten semantyczny model jest zazwyczaj schematem gwiazdy z faktami reprezentującymi domenę i wymiarami, które umożliwiają analizowanie lub fragmentowanie i fragmentowanie domeny w celu przechodzenia do szczegółów, filtrowania i obliczania różnych analiz. W przypadku modelu semantycznego semantyczny model jest tworzony automatycznie, a wyżej wymieniona logika biznesowa jest dziedziczona odpowiednio z nadrzędnego magazynu typu lakehouse lub Warehouse, co umożliwia szybkie uruchamianie środowiska analizy podrzędnej na potrzeby analizy biznesowej i analizy za pomocą elementu w usłudze Microsoft Fabric, który jest zarządzany, zoptymalizowany i synchronizowany bez interwencji użytkownika.

Wizualizacje i analizy w raportach usługi Power BI można teraz tworzyć całkowicie w Internecie — lub w kilku krokach w programie Power BI Desktop — co pozwala zaoszczędzić użytkownikom czas, zasoby i domyślnie zapewnić bezproblemowe środowisko użycia dla użytkowników końcowych. Domyślny model semantyczny usługi Power BI jest zgodny z konwencją nazewnictwa usługi Lakehouse.

Semantyczne modele usługi Power BI reprezentują źródło danych gotowych do raportowania, wizualizacji, odnajdywania i zużycia. Modele semantyczne usługi Power BI zapewniają:

• Możliwość rozszerzania konstrukcji magazynowania w celu uwzględnienia hierarchii, opisów, relacji. Dzięki temu można lepiej zrozumieć semantykę domeny.
• Możliwość katalogowania, wyszukiwania i znajdowania informacji o modelu semantycznym usługi Power BI w centrum danych.
• Możliwość ustawiania uprawnień na zamówienie na potrzeby izolacji obciążeń i zabezpieczeń.
• Możliwość tworzenia miar, ustandaryzowanych metryk na potrzeby powtarzalnej analizy.
• Możliwość tworzenia raportów usługi Power BI na potrzeby analizy wizualnej.
• Możliwość odnajdywania i korzystania z danych w programie Excel.
• Możliwość łączenia i analizowania danych przez narzędzia innych firm, takich jak Tableau.

Aby uzyskać więcej informacji na temat usługi Power BI, zobacz Power BI guidance (Wskazówki dotyczące usługi Power BI).

Uwaga

Firma Microsoft zmieniła nazwę typu zawartości zestawu danych usługi Power BI na model semantyczny. Dotyczy to również usługi Microsoft Fabric. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Nowa nazwa zestawów danych usługi Power BI.

Tryb Direct Lake

Tryb Direct Lake to przełomowa nowa funkcja aparatu do analizowania bardzo dużych zestawów danych w usłudze Power BI. Technologia ta opiera się na idei ładowania plików sformatowanych w formacie parquet bezpośrednio z magazynu data lake bez konieczności wykonywania zapytań względem punktu końcowego magazynu lub analizy SQL oraz bez konieczności importowania lub duplikowania danych do modelu semantycznego usługi Power BI. Ta natywna integracja zapewnia unikatowy tryb uzyskiwania dostępu do danych z punktu końcowego magazynu lub analizy SQL o nazwie Direct Lake.

Usługa Direct Lake zapewnia najbardziej wydajne środowisko zapytań i raportowania. Direct Lake to szybka ścieżka do ładowania danych z usługi Data Lake bezpośrednio do aparatu usługi Power BI gotowego do analizy.

• W tradycyjnym trybie DirectQuery aparat usługi Power BI bezpośrednio wykonuje zapytania o dane ze źródła dla każdego wykonania zapytania, a wydajność zapytań zależy od szybkości pobierania danych. Zapytanie bezpośrednie eliminuje konieczność kopiowania danych, zapewniając, że wszelkie zmiany w źródle są natychmiast odzwierciedlane w wynikach zapytania.

• W trybie importu wydajność jest lepsza, ponieważ dane są łatwo dostępne w pamięci, bez konieczności wykonywania zapytań dotyczących danych ze źródła dla każdego wykonania zapytania. Aparat usługi Power BI musi jednak najpierw skopiować dane do pamięci w czasie odświeżania danych. Wszelkie zmiany w bazowym źródle danych są pobierane podczas następnego odświeżania danych.

• Tryb Direct Lake eliminuje wymaganie importu przez załadowanie plików danych bezpośrednio do pamięci. Ponieważ nie ma jawnego procesu importowania, można pobrać wszelkie zmiany w źródle w miarę ich występowania. Usługa Direct Lake łączy zalety trybu DirectQuery i importu, jednocześnie unikając ich wad. Tryb Direct Lake to idealny wybór do analizowania bardzo dużych zestawów danych i zestawów danych z częstymi aktualizacjami w źródle.

Tryb Direct Lake jest domyślnym typem połączenia dla modeli semantycznych, które używają punktu końcowego usługi Warehouse lub analizy SQL jako źródła danych.

Informacje o tym, co znajduje się w domyślnym modelu semantycznym usługi Power BI

Podczas tworzenia punktu końcowego magazynu lub analizy SQL tworzony jest domyślny model semantyczny usługi Power BI. Domyślny model semantyczny jest reprezentowany z sufiksem (domyślnym).

Domyślny model semantyczny jest odpytywane za pośrednictwem punktu końcowego analizy SQL i aktualizowane za pośrednictwem zmian w usłudze Lakehouse lub Warehouse. Można również wykonywać zapytania dotyczące domyślnego modelu semantycznego za pomocą zapytań między bazami danych z magazynu.

Synchronizowanie domyślnego modelu semantycznego usługi Power BI

Wcześniej dodaliśmy automatycznie wszystkie tabele i widoki w magazynie do domyślnego modelu semantycznego usługi Power BI. Na podstawie opinii zmodyfikowaliśmy domyślne zachowanie, aby nie dodawać tabel i widoków do domyślnego modelu semantycznego usługi Power BI. Ta zmiana zapewni, że synchronizacja w tle nie zostanie wyzwolona. Spowoduje to również wyłączenie niektórych akcji, takich jak "Nowa miara", "Utwórz raport", "Analizuj w programie Excel".

Jeśli chcesz zmienić to zachowanie domyślne, możesz:

1. Ręcznie włącz ustawienie Synchronizuj domyślny model semantyczny usługi Power BI dla każdego punktu końcowego magazynu lub analizy SQL w obszarze roboczym. Spowoduje to ponowne uruchomienie synchronizacji w tle, która spowoduje naliczenie niektórych kosztów zużycia.

   

2. Ręcznie wybierz tabele i widoki do dodania do modelu semantycznego za pomocą opcji Zarządzaj domyślnym modelem semantycznym usługi Power BI na wstążce lub pasku informacji.

   

Uwaga

Jeśli nie używasz domyślnego modelu semantycznego usługi Power BI do celów raportowania, ręcznie wyłącz ustawienie Synchronizuj domyślny model semantyczny usługi Power BI, aby uniknąć automatycznego dodawania obiektów. Aktualizacja ustawień zapewni, że synchronizacja w tle nie zostanie wyzwolona i zaoszczędzi na kosztach użycia usługi Onelake.

Ręczne aktualizowanie domyślnego modelu semantycznego usługi Power BI

Gdy istnieją obiekty w domyślnym modelu semantycznym usługi Power BI, istnieją dwa sposoby weryfikowania lub wizualnego sprawdzania tabel:

1. Wybierz przycisk Ręcznie zaktualizuj semantyczny model na wstążce.

2. Przejrzyj domyślny układ dla domyślnych obiektów modelu semantycznego.

Domyślny układ tabel z włączoną obsługą analizy biznesowej jest utrwalany w sesji użytkownika i jest generowany za każdym razem, gdy użytkownik przejdzie do widoku modelu. Poszukaj karty Domyślne obiekty modelu semantycznego.

Uzyskiwanie dostępu do domyślnego modelu semantycznego usługi Power BI

Aby uzyskać dostęp do domyślnych modeli semantycznych usługi Power BI, przejdź do obszaru roboczego i znajdź semantyczny model zgodny z nazwą żądanego usługi Lakehouse. Domyślny model semantyczny usługi Power BI jest zgodny z konwencją nazewnictwa usługi Lakehouse.

Aby załadować model semantyczny, wybierz nazwę modelu semantycznego.

Monitorowanie domyślnego modelu semantycznego usługi Power BI

Działanie semantyczne można monitorować i analizować za pomocą programu SQL Server Profiler , łącząc się z punktem końcowym XMLA.

Program SQL Server Profiler jest instalowany za pomocą programu SQL Server Management Studio (SSMS) i umożliwia śledzenie i debugowanie zdarzeń modelu semantycznego. Mimo że oficjalnie przestarzała dla programu SQL Server, profiler jest nadal zawarty w programie SSMS i nadal jest obsługiwany dla usług Analysis Services i Power BI. Używanie z domyślnym modelem semantycznym usługi Power BI w sieci szkieletowej wymaga programu SQL Server Profiler w wersji 18.9 lub nowszej. Użytkownicy muszą określić model semantyczny jako katalog początkowy podczas nawiązywania połączenia z punktem końcowym XMLA. Aby dowiedzieć się więcej, zobacz SQL Server Profiler for Analysis Services.Aby dowiedzieć się więcej, zobacz SQL Server Profiler for Analysis Services.

Skrypt domyślnego modelu semantycznego usługi Power BI

Domyślny model semantyczny usługi Power BI można wykonać za pomocą punktu końcowego XMLA za pomocą programu SQL Server Management Studio (SSMS).

Wyświetl schemat języka TMSL (Tabular Model Scripting Language) semantycznego modelu, wykonując skrypty za pośrednictwem Eksplorator obiektów w programie SSMS. Aby nawiązać połączenie, użyj parametry połączenia modelu semantycznego, który wygląda następująco: powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/username. Parametry połączenia dla modelu semantycznego można znaleźć w obszarze Ustawienia w obszarze Ustawienia. Z tego miejsca możesz wygenerować skrypt XMLA modelu semantycznego za pomocą akcji menu kontekstowego skryptu programu SSMS. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Łączność zestawu danych z punktem końcowym XMLA.

Skrypty wymagają uprawnień do zapisu w usłudze Power BI w modelu semantycznym usługi Power BI. Przy użyciu uprawnień do odczytu można wyświetlić dane, ale nie schemat semantycznego modelu usługi Power BI.

Tworzenie nowego modelu semantycznego usługi Power BI

W niektórych sytuacjach organizacja może wymagać utworzenia dodatkowych modeli semantycznych usługi Power BI opartych na punkcie końcowym analizy SQL lub danych magazynu.

Przycisk Nowy model semantyczny usługi Power BI dziedziczy konfigurację domyślnego modelu semantycznego i umożliwia dalsze dostosowywanie. Domyślny model semantyczny działa jako szablon początkowy, co pomaga zapewnić jedną wersję prawdy. Jeśli na przykład użyjesz domyślnego modelu semantycznego i zdefiniuj nowe relacje, a następnie użyjesz przycisku Nowy model semantyczny usługi Power BI, nowy model semantyczny odziedziczy te relacje, jeśli wybrane tabele zawierają te nowe relacje.

Aby utworzyć semantyczny model usługi Power BI z magazynu, wykonaj następujące kroki:

1. Przejdź do magazynu danych w portalu sieci szkieletowej.

2. Otwórz magazyn. Przejdź do wstążki Raportowanie .

3. Na wstążce Raportowanie wybierz pozycję Nowy model semantyczny, a następnie w oknie dialogowym Nowy semantyczny model wybierz tabele do dołączeniu, a następnie wybierz pozycję Potwierdź.

4. Usługa Power BI automatycznie zapisuje model semantyczny w obszarze roboczym na podstawie nazwy magazynu, a następnie otwiera semantyczny model w usłudze Power BI.

5. Wybierz pozycję Otwórz model danych, aby otworzyć środowisko modelowania sieci Web usługi Power BI, w którym można dodawać relacje tabel i miary języka DAX.

Aby dowiedzieć się więcej na temat edytowania modeli danych w usługa Power BI, zobacz Edytowanie modeli danych.

Ograniczenia

Domyślne modele semantyczne usługi Power BI są zgodne z bieżącymi ograniczeniami dotyczącymi modeli semantycznych w usłudze Power BI. Więcej informacji:

• Limity zasobów i obiektów usług Azure Analysis Services
• Typy danych w programie Power BI Desktop — Power BI

Jeśli typy danych parquet, Apache Spark lub SQL nie mogą być mapowane na jeden z typów danych programu Power BI Desktop, są one usuwane w ramach procesu synchronizacji. Jest to zgodne z bieżącym zachowaniem usługi Power BI. W przypadku tych kolumn zalecamy dodanie jawnych konwersji typów w procesach ETL w celu przekonwertowania ich na obsługiwany typ. Jeśli istnieją typy danych, które są potrzebne jako nadrzędne, użytkownicy mogą opcjonalnie określić widok w języku SQL z wymaganą jawną konwersją typów. Zostanie to odebrane przez synchronizację lub można dodać ręcznie zgodnie z wcześniejszymi wskazaniami.

Powiązana zawartość

• Definiowanie relacji w modelach danych na potrzeby magazynowania danych w usłudze Microsoft Fabric
• Modelowanie danych w domyślnym modelu semantycznym usługi Power BI w usłudze Microsoft Fabric