Семантические модели в служба Power BI

  • Статья

В этой статье приведено техническое описание семантических моделей Power BI.

Семантические типы моделей

Семантические модели Power BI представляют источник данных, готовых для создания отчетов и визуализации. Семантические модели Power BI можно создавать следующим образом:

  • Подключение к существующей модели данных, которая не размещена в Power BI.
  • Отправьте файл Power BI Desktop, содержащий модель.
  • Отправьте книгу Excel, содержащую одну или несколько таблиц Excel и (или) модель данных книги, или отправьте файл с разделим запятыми (CSV-файл).
  • Используйте служба Power BI для создания семантической модели принудительной отправки.
  • Используйте служба Power BI для создания семантической модели потоковой или гибридной потоковой передачи.

За исключением семантических моделей потоковой передачи, семантические модели представляют модели данных, которые используют зрелые технологии моделирования служб Analysis Services.

Примечание.

Документация По Power BI иногда использует семантическую модель терминов и модель взаимозаменяемо. Семантическая модель в служба Power BI относится к модели с точки зрения разработки. В контексте документации термины означают то же самое.

Внешние размещенные модели

Существует два типа внешних размещенных моделей: SQL Server Analysis Services и Azure Analysis Services.

Чтобы подключиться к модели СЛУЖБ SQL Server Analysis Services, необходимо установить локальный шлюз данных либо локально, либо на локальном или на размещенной на виртуальной машине инфраструктуре как услуга (IaaS). Службам Azure Analysis Services не требуется шлюз.

Часто имеет смысл подключиться к службам Analysis Services, если существуют существующие инвестиции в модель, которые обычно являются частью корпоративного хранилища данных (EDW). Power BI может выполнять динамическое подключение к службам Analysis Services и применять разрешения данных с помощью удостоверения пользователя отчета Power BI.

Службы SQL Server Analysis Services поддерживают как многомерные модели, так и кубы, а также табличные модели. Как показано на следующем рисунке, семантическая модель динамического подключения передает запросы во внешние размещенные модели.

Схема, на котором показано, как семантическая модель динамического подключения передает запросы во внешнюю размещенную модель.

Разработанные модели Power BI Desktop

Для разработки модели можно использовать Power BI Desktop, клиентское приложение для разработки Power BI. Модель Power BI Desktop — это табличная модель служб Analysis Services.

Вы можете разрабатывать три различных типа или режимы моделей с помощью Power BI Desktop: import, DirectQuery и Composite. Вы разрабатываете модели, импортируя данные из потоков данных, а затем интегрируя их с внешними источниками данных. Режим зависит от того, импортируются ли данные в модель или остаются ли они в источнике данных. Дополнительные сведения о режимах см. в режимах семантической модели в служба Power BI.

Владение семантической моделью

При работе с семантических моделей с помощью шлюза и облачных подключений возможность вносить изменения в семантику модели зависит от владения семантической модели. Если вы не являетесь владельцем, появится предупреждение о том, что вы просматриваете раздел сведений о семантической модели в режиме только для чтения, так как вы не являетесь владельцем семантической модели. Чтобы внести изменения, необходимо обратиться к владельцу семантической модели, чтобы внести изменения, или взять на себя владение семантической модели.

Безопасность на уровне строк

Внешние размещенные модели и модели Power BI desktop могут применять безопасность на уровне строк (RLS), чтобы ограничить данные, которые некоторые пользователи могут получить. Например, пользователи, назначенные группе безопасности Salespeople , могут просматривать данные отчета только для регионов продаж, которым они назначены. Роли RLS являются динамическими или статическими. Динамические роли фильтруются пользователем отчета, а статические роли применяют одни и те же фильтры для всех пользователей, назначенных роли. Дополнительные сведения см. в статье Безопасность на уровне строк (RLS) в Power BI.

Модели книг Excel

Создание семантических моделей на основе книг Excel или CSV-файлов автоматически создает модель. Импортированные таблицы Excel и csv-данные создают таблицы моделей, а данные книги Excel транспонируются для создания модели Power BI. Во всех случаях данные файлов импортируются в модель.

Итоги

Сводка:

  • Семантические модели Power BI, представляющие модели, размещаются в служба Power BI или размещаются во внешних средах служб Analysis Services.
  • Семантические модели могут хранить импортированные данные или выдавать запросы сквозных запросов к базовым источникам данных или делать оба.

Рекомендации

Ниже приведены важные факты и рекомендации, касающиеся семантических моделей Power BI, представляющих модели:

  • В моделях, размещенных в службах SQL Server Analysis Services, требуется шлюз для выполнения динамических запросов подключения.
  • Чтобы запросить модели, размещенные в Power BI, импортируемые данные, необходимо полностью загрузить их в память.
  • Размещенные в Power BI модели, использующие импорт, нуждаются в обновлении для поддержания актуальности данных и должны использовать шлюзы, когда исходные данные недоступны непосредственно через Интернет.
  • Модели импорта, размещенные в Power BI, могут обновляться в соответствии с расписанием, или пользователь может активировать обновление по запросу в служба Power BI.
  • Для моделей, размещенных в Power BI, использующих режим DirectQuery , требуется подключение к исходным данным. Power BI выдает запросы к исходным данным для получения текущих данных. Этот режим должен использовать шлюзы, если исходные данные недоступны непосредственно через Интернет.
  • Модели могут применять правила RLS для фильтрации доступа к данным определенным пользователям.
  • Вы можете использовать семантические модели— взять на себя роль API группы, чтобы взять на себя ответственность, если владелец семантической модели покидает организацию.

Чтобы успешно развернуть семантические модели Power BI и управлять ими, необходимо понимать следующие факторы:

  • Сама модель разрабатывается, включая запросы подготовки данных, связи и вычисления.
  • Следующие конфигурации, которые могут значительно повлиять на ресурсы емкости Power BI:
    • Где размещаются модели
    • Режим хранения
    • Все зависимости от шлюзов
    • Размер импортированных данных
    • Тип обновления модели и частота

Связанный контент