Microsoft Fabric'te varsayılan Power BI anlam modelleri
Şunlar için geçerlidir:
Microsoft Fabric'te SQL analiz uç noktası, Ambar ve Yansıtılmış Veritabanı
Microsoft Fabric'te Power BI anlam modelleri, daha derin analize olanak tanımak için ölçümler, iş dostu terminoloji ve gösterim içeren analitik etki alanının mantıksal bir açıklamasıdır. Bu anlamsal model genellikle bir etki alanını temsil eden olguları ve farklı çözümlemeleri detaylandırmak, filtrelemek ve hesaplamak için etki alanını analiz edip dilimleyip ayırmanıza olanak sağlayan boyutları içeren bir yıldız şemasıdır. Anlam modeliyle, semantik model sizin için otomatik olarak oluşturulur ve yukarıda belirtilen iş mantığı sırasıyla üst göl evinden veya Ambar'dan devralınır ve Microsoft Fabric'te yönetilen, iyileştirilmiş ve kullanıcı müdahalesi olmadan eşitlenmiş durumda tutulan bir öğeyle iş zekası ve analiz için aşağı akış analizi deneyimine hızla başlar.
Power BI raporlarındaki görselleştirmeler ve analizler artık tamamen web'de veya Power BI desktop'taki yalnızca birkaç adımda oluşturulabilir ve kullanıcılara zaman, kaynak ve varsayılan olarak son kullanıcılar için sorunsuz bir tüketim deneyimi sağlar. Varsayılan Power BI anlam modeli, Lakehouse'un adlandırma kuralını izler.
Power BI anlam modelleri raporlama, görselleştirme, bulma ve tüketime hazır bir veri kaynağını temsil eden bir kaynaktır. Power BI anlam modelleri şunları sağlar:
- Hiyerarşileri, açıklamaları, ilişkileri içerecek şekilde depolama yapılarını genişletme olanağı. Bu, bir etki alanının daha derin anlamsal anlaşılmasını sağlar.
- Veri Merkezi'nde Power BI anlam modeli bilgilerini kataloglama, arama ve bulma özelliği.
- İş yükü yalıtımı ve güvenliği için önemli izinleri ayarlama özelliği.
- Ölçü oluşturma özelliği, yinelenebilir analiz için standartlaştırılmış ölçümler.
- Görsel analiz için Power BI raporları oluşturma özelliği.
- Excel'de verileri bulma ve kullanma özelliği.
- Tableau gibi üçüncü taraf araçlarının verileri bağlama ve analiz etme özelliği.
Power BI hakkında daha fazla bilgi için bkz . Power BI kılavuzu.
Not
Microsoft, Power BI veri kümesi içerik türünü anlamsal model olarak yeniden adlandırdı. Bu, Microsoft Fabric için de geçerlidir. Daha fazla bilgi için bkz . Power BI veri kümeleri için yeni ad.
Direct Lake modu
Direct Lake modu, Power BI'daki çok büyük veri kümelerini analiz etmeye yönelik çığır açan yeni bir altyapı özelliğidir. Bu teknoloji, Veri Ambarı veya SQL analizi uç noktasını sorgulamak zorunda kalmadan ve verileri Power BI anlam modeline içeri aktarmak veya çoğaltmak zorunda kalmadan parquet biçimli dosyaları doğrudan bir veri gölünden yükleme fikrine dayanır. Bu yerel tümleştirme, Verilere Ambar veya SQL analiz uç noktasından direct lake adı verilen benzersiz bir erişim modu getirir.
Direct Lake en yüksek performanslı sorgu ve raporlama deneyimini sağlar. Direct Lake, veri gölündeki verileri doğrudan Power BI altyapısına yüklemek için hızlı bir yoldur ve analize hazırdır.
Geleneksel DirectQuery modunda, Power BI altyapısı her sorgu yürütmesi için kaynaktan verileri doğrudan sorgular ve sorgu performansı veri alma hızına bağlıdır. DirectQuery, kaynaktaki tüm değişikliklerin sorgu sonuçlarına hemen yansıtılmasını sağlayarak veri kopyalama gereksinimini ortadan kaldırır.
İçeri aktarma modunda, veriler her sorgu yürütmesi için kaynaktan sorgulamak zorunda kalmadan bellekte hazır olduğundan performans daha iyidir. Ancak Power BI altyapısının verileri yenileme zamanında önce belleğe kopyalaması gerekir. Temel alınan veri kaynağında yapılan tüm değişiklikler bir sonraki veri yenilemesi sırasında alınır.
Direct Lake modu, veri dosyalarını doğrudan belleğe yükleyerek İçeri Aktarma gereksinimini ortadan kaldırır. Açık içeri aktarma işlemi olmadığından, kaynakta gerçekleşen değişiklikleri almak mümkündür. Direct Lake, DirectQuery ve İçeri Aktarma modunun avantajlarını birleştirir ve dezavantajlarını önler. Direct Lake modu, kaynakta sık sık güncelleştirmeler yapılan çok büyük veri kümelerini ve veri kümelerini analiz etmek için ideal seçimdir.
Direct Lake modu, veri kaynağı olarak Ambar veya SQL analiz uç noktası kullanan anlam modelleri için varsayılan bağlantı türüdür.
Varsayılan Power BI anlam modelinde neler olduğunu anlama
Bir Ambar veya SQL analiz uç noktası oluşturduğunuzda, varsayılan bir Power BI anlam modeli oluşturulur. Varsayılan anlam modeli (varsayılan) soneki ile temsil edilir.
Varsayılan anlam modeli SQL analiz uç noktası üzerinden sorgulanır ve Lakehouse veya Warehouse'da yapılan değişikliklerle güncelleştirilir. Ayrıca, ambardan veritabanları arası sorgular aracılığıyla varsayılan anlam modelini sorgulayabilirsiniz.
Varsayılan Power BI anlam modelini eşitleme
Daha önce Ambar'daki tüm tabloları ve görünümleri varsayılan Power BI anlam modeline otomatik olarak eklemiştik. Geri bildirime dayanarak varsayılan davranışı, varsayılan Power BI anlam modeline otomatik olarak tablo ve görünüm eklememek üzere değiştirdik. Bu değişiklik arka plan eşitlemesinin tetiklenmemesini sağlar. Bu, "Yeni Ölçü", "Rapor Oluştur", "Excel'de Çözümle" gibi bazı eylemleri de devre dışı bırakır.
Bu varsayılan davranışı değiştirmek istiyorsanız şunları yapabilirsiniz:
Çalışma alanında her Ambar veya SQL analizi uç noktası için Varsayılan Power BI anlam modelini eşitle ayarını el ile etkinleştirin. Bu işlem, bazı tüketim maliyetlerine neden olacak arka plan eşitlemesini yeniden başlatır.
Şeritteki veya bilgi çubuğundaki Varsayılan Power BI anlam modelini yönet aracılığıyla anlam modeline eklenecek tabloları ve görünümleri el ile seçin.
Not
Raporlama amacıyla varsayılan Power BI anlam modelini kullanmıyorsanız nesneleri otomatik olarak eklemekten kaçınmak için Varsayılan Power BI anlam modelini eşitle ayarını el ile devre dışı bırakın. Ayar güncelleştirmesi, arka plan eşitlemesinin tetiklenmemesini ve Onelake tüketim maliyetlerinden tasarruf edilmesini sağlar.
Varsayılan Power BI anlam modelini el ile güncelleştirme
Varsayılan Power BI anlam modelinde nesneler olduğunda tabloları doğrulamanın veya görsel olarak incelemenin iki yolu vardır:
Şeritte Anlam modelini el ile güncelleştir düğmesini seçin.
Varsayılan anlam modeli nesneleri için varsayılan düzeni gözden geçirin.
BI özellikli tabloların varsayılan düzeni kullanıcı oturumunda kalır ve bir kullanıcı model görünümüne her gidildiğinde oluşturulur. Varsayılan anlam modeli nesneleri sekmesini arayın.
Varsayılan Power BI anlam modeline erişme
Varsayılan Power BI anlam modellerine erişmek için çalışma alanınıza gidin ve istenen Lakehouse adıyla eşleşen anlam modelini bulun. Varsayılan Power BI anlam modeli, Lakehouse'un adlandırma kuralını izler.
Anlam modelini yüklemek için anlamsal modelin adını seçin.
Varsayılan Power BI anlam modelini izleme
XMLA uç noktasına bağlanarak SQL Server Profiler ile semantik modeldeki etkinliği izleyebilir ve analiz edebilirsiniz.
SQL Server Profiler, SQL Server Management Studio (SSMS) ile yüklenir ve anlam modeli olaylarının izlenip hata ayıklamasına olanak tanır. SQL Server için resmi olarak kullanım dışı bırakılsa da, Profiler hala SSMS'ye dahildir ve Analysis Services ve Power BI için desteklenmeye devam eder. Doku varsayılan Power BI anlam modeliyle kullanmak için SQL Server Profiler sürüm 18.9 veya üzeri gerekir. Kullanıcıların XMLA uç noktasına bağlanırken ilk katalog olarak semantik modeli belirtmesi gerekir. Daha fazla bilgi edinmek için bkz . Analysis Services için SQL Server Profiler.
Varsayılan Power BI anlam modelini betikle
SQL Server Management Studio (SSMS) ile XMLA uç noktasından varsayılan Power BI anlam modelini betik olarak oluşturabilirsiniz.
SSMS'deki Nesne Gezgini aracılığıyla betik yaparak semantik modelin Tablosal Model Betik Dili (TMSL) şemasını görüntüleyin. Bağlanmak için semantik modelin gibi powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/usernamegörünen bağlantı dizesi kullanın. Anlam modelinizin bağlantı dizesi Ayarlar Sunucu ayarları altında bulabilirsiniz. Buradan, SSMS'nin Betik bağlam menüsü eylemi aracılığıyla semantik modelin XMLA betiğini oluşturabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . XMLA uç noktasıyla veri kümesi bağlantısı.
Betik oluşturma, Power BI anlam modeli üzerinde Power BI yazma izinleri gerektirir. Okuma izinleriyle verileri görebilir, ancak Power BI anlam modelinin şemasını göremezsiniz.
Yeni bir Power BI anlam modeli oluşturma
Kuruluşunuzun SQL analiz uç noktasını veya Ambar verilerini temel alan ek Power BI anlam modelleri oluşturması gerekebilecek bazı durumlar vardır.
Yeni Power BI anlam modeli düğmesi, varsayılan semantik modelin yapılandırmasını devralır ve daha fazla özelleştirmeye olanak tanır. Varsayılan semantik model, bir başlangıç şablonu işlevi görerek gerçeğin tek bir sürümünün sağlanmasına yardımcı olur. Örneğin, varsayılan semantik modeli kullanır ve yeni ilişkiler tanımlar ve ardından Yeni Power BI anlam modeli düğmesini kullanırsanız, seçilen tablolar bu yeni ilişkileri içerdiğinde yeni anlam modeli bu ilişkileri devralır.
Bir Ambardan Power BI anlam modeli oluşturmak için şu adımları izleyin:
Doku portalında Veri Ambarı'na gidin.
Ambarı açın. Raporlama şeridine geçin.
Raporlama şeridinde Yeni anlam modeli'ni seçin ve ardından Yeni anlam modeli iletişim kutusunda dahil edilecek tabloları seçin ve ardından Onayla'yı seçin.
Power BI, ambarınızın adına göre anlam modelini çalışma alanına otomatik olarak kaydeder ve ardından anlam modelini Power BI'da açar.
Tablo ilişkileri ve DAX ölçüleri ekleyebileceğiniz Power BI Web modelleme deneyimini açmak için Veri modelini aç'ı seçin.
Power BI hizmeti veri modellerini düzenleme hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz. Veri Modellerini Düzenleme.
Sınırlamalar
Varsayılan Power BI anlam modelleri, Power BI'daki anlam modelleri için geçerli sınırlamaları izler. Daha fazla bilgi edinin:
Parquet, Apache Spark veya SQL veri türleri Power BI masaüstü veri türlerinden biriyle eşlenemiyorsa, bunlar eşitleme işleminin bir parçası olarak bırakılır. Bu, geçerli Power BI davranışıyla aynı doğrultudadır. Bu sütunlar için ETL işlemlerine açık tür dönüştürmeleri ekleyerek bunu desteklenen bir türe dönüştürmenizi öneririz. Yukarı akış gerektiren veri türleri varsa, kullanıcılar isteğe bağlı olarak SQL'de açık tür dönüştürmesi istenen bir görünüm belirtebilir. Bu, eşitleme tarafından alınır veya daha önce belirtildiği gibi el ile eklenebilir.
İlgili içerik
Geri Bildirim
Çok yakında: 2024 boyunca, içerik için geri bildirim mekanizması olarak GitHub Sorunları’nı kullanımdan kaldıracak ve yeni bir geri bildirim sistemiyle değiştireceğiz. Daha fazla bilgi için bkz. https://aka.ms/ContentUserFeedback.
Gönderin ve geri bildirimi görüntüleyin