Standard semantiska Power BI-modeller i Microsoft Fabric
Gäller för:
SQL-analysslutpunkt, lager och speglad databas i Microsoft Fabric
I Microsoft Fabric är Power BI-semantiska modeller en logisk beskrivning av en analysdomän, med mått, affärsvänlig terminologi och representation, för att möjliggöra djupare analys. Den här semantiska modellen är vanligtvis ett stjärnschema med fakta som representerar en domän och dimensioner som gör att du kan analysera eller segmentera och tärna domänen för att öka detaljnivån, filtrera och beräkna olika analyser. Med den semantiska modellen skapas den semantiska modellen automatiskt åt dig, och den ovan nämnda affärslogiken ärvs från det överordnade sjöhuset respektive lagret, vilket startar den nedströmsanalysupplevelsen för business intelligence och analys med ett objekt i Microsoft Fabric som hanteras, optimeras och hålls synkroniserad utan användarintervention.
Visualiseringar och analyser i Power BI-rapporter kan nu byggas helt på webben – eller i bara några få steg i Power BI Desktop – vilket sparar användarna tid, resurser och som standard, vilket ger en sömlös förbrukningsupplevelse för slutanvändarna. Standardmodellen för Power BI-semantik följer namngivningskonventionen för Lakehouse.
Power BI-semantiska modeller representerar en datakälla som är redo för rapportering, visualisering, identifiering och förbrukning. Power BI-semantiska modeller tillhandahåller:
- Möjligheten att expandera lagerkonstruktioner till att omfatta hierarkier, beskrivningar, relationer. Detta möjliggör djupare semantisk förståelse av en domän.
- Möjligheten att katalogisera, söka efter och hitta semantisk modellinformation för Power BI i Data Hub.
- Möjligheten att ange skräddarsydda behörigheter för arbetsbelastningsisolering och säkerhet.
- Möjligheten att skapa mått, standardiserade mått för upprepningsbar analys.
- Möjligheten att skapa Power BI-rapporter för visuell analys.
- Möjligheten att identifiera och använda data i Excel.
- Möjligheten för tredjepartsverktyg som Tableau att ansluta och analysera data.
Mer information om Power BI finns i Power BI-vägledning.
Kommentar
Microsoft har bytt namn på power BI-datamängdens innehållstyp till semantisk modell. Detta gäller även för Microsoft Fabric. Mer information finns i Nytt namn för Power BI-datauppsättningar.
Direct Lake-läge
Direct Lake-läget är en banbrytande ny motorfunktion för att analysera mycket stora datamängder i Power BI. Tekniken bygger på idén att läsa in parquet-formaterade filer direkt från en datasjö, utan att behöva köra frågor mot en slutpunkt för lager- eller SQL-analys och utan att behöva importera eller duplicera data till en Power BI-semantisk modell. Den här interna integreringen ger ett unikt läge för att komma åt data från slutpunkten för lager- eller SQL-analys, med namnet Direct Lake.
Direct Lake ger den mest högpresterande fråge- och rapporteringsupplevelsen. Direct Lake är en snabb väg för att läsa in data från datasjön direkt till Power BI-motorn, redo för analys.
I traditionellt DirectQuery-läge frågar Power BI-motorn direkt data från källan för varje frågekörning, och frågeprestandan beror på datahämtningshastigheten. DirectQuery eliminerar behovet av att kopiera data, vilket säkerställer att eventuella ändringar i källan omedelbart återspeglas i frågeresultatet.
I importläge är prestandan bättre eftersom data är lättillgängliga i minnet, utan att behöva köra frågor mot data från källan för varje frågekörning. Power BI-motorn måste dock först kopiera data till minnet vid datauppdateringen. Eventuella ändringar av den underliggande datakällan hämtas under nästa datauppdatering.
Direct Lake-läget eliminerar importkravet genom att läsa in datafilerna direkt i minnet. Eftersom det inte finns någon explicit importprocess går det att hämta eventuella ändringar i källan när de inträffar. Direct Lake kombinerar fördelarna med DirectQuery och importläget samtidigt som de undviker sina nackdelar. Direct Lake-läge är det perfekta valet för att analysera mycket stora datamängder och datauppsättningar med frekventa uppdateringar vid källan.
Direct Lake-läge är standardanslutningstypen för semantiska modeller som använder en slutpunkt för lager- eller SQL-analys som datakälla.
Förstå vad som finns i standardmodellen för Power BI-semantik
När du skapar en slutpunkt för lager- eller SQL-analys skapas en standard semantisk Power BI-modell. Standardsemantikmodellen representeras med suffixet (standard ).
Standardsemantikmodellen efterfrågas via SQL-analysslutpunkten och uppdateras via ändringar i Lakehouse eller Warehouse. Du kan också köra frågor mot standardsemantikmodellen via frågor mellan databaser från ett lager.
Synkronisera standardmodellen för Power BI-semantik
Tidigare lade vi automatiskt till alla tabeller och vyer i informationslagret till standardmodellen för Power BI-semantik. Baserat på feedback har vi ändrat standardbeteendet för att inte automatiskt lägga till tabeller och vyer i standardmodellen för Power BI-semantik. Den här ändringen säkerställer att bakgrundssynkroniseringen inte utlöses. Detta inaktiverar även vissa åtgärder som "Nytt mått", "Skapa rapport", "Analysera i Excel".
Om du vill ändra det här standardbeteendet kan du:
Aktivera inställningen Synkronisera standardinställningen för Power BI-semantikmodell manuellt för varje lager- eller SQL-analysslutpunkt på arbetsytan. Detta startar om bakgrundssynkroniseringen som medför vissa förbrukningskostnader.
Välj tabeller och vyer som ska läggas till i semantisk modell manuellt via Hantera standard-Power BI-semantikmodell i menyfliksområdet eller informationsfältet.
Kommentar
Om du inte använder standard-Power BI-semantikmodellen i rapporteringssyfte inaktiverar du inställningen Synkronisera standardinställningen för Power BI-semantikmodellen manuellt för att undvika att lägga till objekt automatiskt. Inställningsuppdateringen säkerställer att bakgrundssynkronisering inte utlöses och sparar på Onelake-förbrukningskostnader.
Uppdatera standardmodellen för Power BI-semantik manuellt
När det finns objekt i standardmodellen för Power BI-semantik finns det två sätt att verifiera eller inspektera tabellerna visuellt:
Välj knappen Uppdatera semantisk modell manuellt i menyfliksområdet.
Granska standardlayouten för standardobjekten för semantikmodeller.
Standardlayouten för BI-aktiverade tabeller bevaras i användarsessionen och genereras när en användare navigerar till modellvyn. Leta efter fliken Standard semantiska modellobjekt.
Få åtkomst till standardmodellen för Power BI-semantik
Om du vill få åtkomst till standard-Power BI-semantikmodeller går du till din arbetsyta och letar reda på den semantiska modell som matchar namnet på önskat Lakehouse. Standardmodellen för Power BI-semantik följer namngivningskonventionen för Lakehouse.
Om du vill läsa in den semantiska modellen väljer du namnet på den semantiska modellen.
Övervaka standardmodellen för Power BI-semantik
Du kan övervaka och analysera aktivitet i den semantiska modellen med SQL Server Profiler genom att ansluta till XMLA-slutpunkten.
SQL Server Profiler installeras med SQL Server Management Studio (SSMS) och tillåter spårning och felsökning av semantiska modellhändelser. Profiler är officiellt inaktuellt för SQL Server men ingår fortfarande i SSMS och stöds fortfarande för Analysis Services och Power BI. Användning med Power BI-standardmodellen för Power BI kräver SQL Server Profiler version 18.9 eller senare. Användarna måste ange den semantiska modellen som den första katalogen när de ansluter till XMLA-slutpunkten. Mer information finns i SQL Server Profiler för Analysis Services.
Skripta standardmodellen för Power BI-semantik
Du kan skripta ut standardmodellen för Power BI-semantik från XMLA-slutpunkten med SQL Server Management Studio (SSMS).
Visa TMSL-schemat (Tabular Model Scripting Language) för den semantiska modellen genom att skripta ut den via Object Explorer i SSMS. Om du vill ansluta använder du den semantiska modellens anslutningssträng, som ser ut som powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/username. Du hittar anslutningssträng för din semantiska modell i Inställningar under Serverinställningar. Därifrån kan du generera ett XMLA-skript för den semantiska modellen via snabbmenyåtgärden Skript i SSMS. Mer information finns i Datauppsättningsanslutning med XMLA-slutpunkten.
Skript kräver Power BI-skrivbehörigheter för Power BI-semantikmodellen. Med läsbehörigheter kan du se data men inte schemat för Power BI-semantikmodellen.
Skapa en ny Power BI-semantisk modell
Det finns vissa situationer där din organisation kan behöva skapa ytterligare Power BI-semantiska modeller baserade på SQL-analysslutpunkter eller information om lager.
Knappen Ny Power BI-semantisk modell ärver standardkonfigurationen för semantikmodellen och möjliggör ytterligare anpassning. Standardsemantikmodellen fungerar som en startmall, vilket hjälper till att säkerställa en enda version av sanningen. Om du till exempel använder standardsemantikmodellen och definierar nya relationer och sedan använder knappen Ny Power BI-semantisk modell ärver den nya semantiska modellen dessa relationer om de valda tabellerna innehåller de nya relationerna.
Följ dessa steg för att skapa en Power BI-semantisk modell från ett lager:
Gå till Informationslager i Infrastrukturportalen.
Öppna lagret. Växla till menyfliksområdet Rapportering .
I menyfliksområdet Rapportering väljer du Ny semantisk modell och i dialogrutan Ny semantisk modell väljer du tabeller som ska inkluderas och väljer sedan Bekräfta.
Power BI sparar automatiskt den semantiska modellen på arbetsytan baserat på namnet på ditt lager och öppnar sedan den semantiska modellen i Power BI.
Välj Öppna datamodell för att öppna Power BI-webbmodelleringsmiljön där du kan lägga till tabellrelationer och DAX-mått.
Mer information om hur du redigerar datamodeller i Power BI-tjänst finns i Redigera datamodeller.
Begränsningar
Standard semantiska Power BI-modeller följer de aktuella begränsningarna för semantiska modeller i Power BI. Läs mer:
Om datatyperna parquet, Apache Spark eller SQL inte kan mappas till någon av Power BI Desktop-datatyperna tas de bort som en del av synkroniseringsprocessen. Detta är i linje med det aktuella Power BI-beteendet. För dessa kolumner rekommenderar vi att du lägger till explicita typkonverteringar i deras ETL-processer för att konvertera den till en typ som stöds. Om det finns datatyper som behövs uppströms kan användarna välja att ange en vy i SQL med den explicita typkonvertering som önskas. Detta hämtas av synkroniseringen eller kan läggas till manuellt som tidigare angetts.
Relaterat innehåll
Feedback
Kommer snart: Under hela 2024 kommer vi att fasa ut GitHub-problem som feedbackmekanism för innehåll och ersätta det med ett nytt feedbacksystem. Mer information finns i: https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Skicka och visa feedback för