Этот браузер больше не поддерживается.
Выполните обновление до Microsoft Edge, чтобы воспользоваться новейшими функциями, обновлениями для системы безопасности и технической поддержкой.
Команда аналитики создает новую семантическую модель в Microsoft Fabric со всеми данными, хранящимися в лейкхаусе. Какой режим хранения следует выбрать в качестве значения по умолчанию для этой модели?
Режим импорта, так как он обеспечивает самую быструю производительность запросов.
Режим Direct Lake, так как он считывает таблицы Delta непосредственно из OneLake без импорта данных.
Режим DirectQuery, так как он запрашивает источник в режиме реального времени.
Компания имеет 60 базовых измерений в семантической модели и нуждается в версиях по состоянию на начало года, квартала и месяца для каждого из них. Что следует реализовать конструктору моделей, чтобы избежать создания 180 дополнительных мер?
Группа вычислений с элементами вычисления аналитики времени, использующее SELECTEDMEASURE().
Переменные DAX для хранения промежуточных результатов и сокращения повторяющихся вычислений.
Агрегации с предварительно обобщёнными таблицами на ежемесячном, квартальном и годовом уровне агрегации.
Конструктор моделей должен использовать табличный редактор для разработки внешней модели и развертывания с помощью конвейеров CI/CD. Какой параметр является обязательным условием для доступа для чтения и записи конечной точки XMLA?
Формат хранилища больших семантических моделей.
Интеграция OneLake.
Масштабирование запросов.
Конструктор моделей включает параметр "Предположить ссылочную целостность" в связи между таблицей фактов и таблицей измерений в модели Direct Lake. Каковы преимущества производительности этого параметра?
Движок использует INNER соединения вместо LEFT OUTER соединений, что сокращает количество обработанных строк.
Подсистема кэширует метаданные связи, чтобы последующие запросы пропускали оценку связей.
Модуль создает индекс в столбце внешнего ключа для ускорения поиска связей.
Семантическая модель содержит таблицу фактов с 150 миллионами строк. Пользователи отчетов в основном просматривают ежемесячные и квартальные сводки по регионам. Какой шаблон конструктора повышает производительность запросов для этих визуальных элементов на уровне сводки?
Таблицы агрегирования, которые хранят предварительно вычисляемые итоги на ежемесячном и ежеквартальном зернах.
Вычислительные группы с элементами вычисления для временной аналитики.
Двунаправленная фильтрация между таблицами фактов и измерений.
Вы должны ответить на все вопросы перед проверкой.
Были ли сведения на этой странице полезными?
Нужна помощь с этой темой?
Хотите попробовать использовать Ask Learn для уточнения или руководства по этой теме?