Datamarts'i anlama

  • Makale

Bu makalede datamarts ile ilgili önemli kavramlar açıklanır ve açıklanır.

Anlam modelini anlama (varsayılan)

Datamarts, datamart tablolarının, yapılarının ve temel alınan verilerin içeriğiyle otomatik olarak oluşturulan ve eşitlenen bir anlam katmanı sağlar. Bu katman, otomatik olarak oluşturulan bir anlam modelinde sağlanır. Bu otomatik oluşturma ve eşitleme, verilerin etki alanını hiyerarşiler, kolay adlar ve açıklamalar gibi şeylerle daha fazla açıklamanıza olanak tanır. Yerel ayarınıza veya iş gereksinimlerinize özel biçimlendirme de ayarlayabilirsiniz. Datamarts ile raporlama için ölçüler ve standartlaştırılmış ölçümler oluşturabilirsiniz. Power BI (ve diğer istemci araçları) görseller oluşturabilir ve bağlam içindeki verileri temel alan bu tür hesaplamalar için sonuçlar sağlayabilir.

Bir datamart'tan oluşturulan varsayılan Power BI anlam modeli, ayrı bir anlam modeline bağlanma, yenileme zamanlamaları ayarlama ve birden çok veri öğesini yönetme gereksinimini ortadan kaldırır. Bunun yerine, iş mantığınızı bir datamart içinde oluşturabilirsiniz ve verileri Power BI'da hemen kullanılabilir duruma gelir ve aşağıdakileri etkinleştirir:

  • Anlam modeli Hub'ı aracılığıyla Datamart veri erişimi.
  • Excel'de analiz etme özelliği.
  • Power BI hizmeti hızlı bir şekilde rapor oluşturma özelliği.
  • Yenilemeye, verileri eşitlemeye veya bağlantı ayrıntılarını anlamaya gerek yoktur.
  • Power BI Desktop'a gerek kalmadan web üzerinde çözümler oluşturun.

Önizleme sırasında varsayılan anlam modeli bağlantısı yalnızca DirectQuery kullanılarak kullanılabilir. Aşağıdaki görüntüde datamarts'ın verilere bağlanmadan başlayarak rapor oluşturma yoluyla süreç devamlılık sürecine nasıl uygun olduğu gösterilmektedir.

Diagram that shows how datamarts fit into the data connection and analysis continuum.

Varsayılan anlam modelleri, aşağıdaki yollarla geleneksel Power BI anlam modellerinden farklıdır:

  • XMLA uç noktası salt okunur işlemleri destekler ve kullanıcılar semantik modeli doğrudan düzenleyemez. XMLA salt okunur izniyle, sorgu penceresindeki verileri sorgulayabilirsiniz.
  • Varsayılan anlam modellerinde veri kaynağı ayarları yoktur ve kullanıcıların kimlik bilgilerini girmesi gerekmez. Bunun yerine, sorgular için otomatik çoklu oturum açma (SSO) kullanır.
  • Yenileme işlemleri için anlamsal modeller, yönetilen datamart'ın SQL uç noktasına bağlanmak için anlam modeli yazar kimlik bilgilerini kullanır.

Power BI Desktop kullanıcıları bileşik modeller oluşturarak datamart'ın anlam modeline bağlanmanızı ve aşağıdakileri yapmanızı sağlar:

  • Analiz etmek için belirli tabloları seçin.
  • Daha fazla veri kaynağı ekleyin.

Son olarak, varsayılan anlam modelini doğrudan kullanmak istemiyorsanız datamart'ın SQL uç noktasına bağlanabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz . Datamarts kullanarak rapor oluşturma.

Varsayılan anlamsal modelde neler olduğunu anlama

Şu anda datamart içindeki tablolar otomatik olarak varsayılan anlam modeline eklenir. Kullanıcılar ayrıca daha fazla esneklik için modele eklenmesini istedikleri datamart'tan tabloları veya görünümleri el ile seçebilir. Varsayılan anlamsal modeldeki nesneler, model görünümünde düzen olarak oluşturulur.

Nesneleri (tablolar ve görünümler) içeren arka plan eşitlemesi, sınırlanmış eskime durumunu dikkate alan semantik modeli güncelleştirmek için aşağı akış semantik modelinin kullanımda olmamasını bekler. Kullanıcılar her zaman gidip anlam modelinde istedikleri veya istemedikleri tabloları el ile seçebilir.

Artımlı yenilemeyi ve datamart'ları anlama

Datamart düzenleyicisini kullanarak veri akışlarına ve anlamsal model artımlı yenilemeye benzer şekilde artımlı veri yenileme oluşturabilir ve değiştirebilirsiniz. Artımlı yenileme, yeni ve güncelleştirilmiş verileri sık sık yükleyen datamart tabloları için otomatik bölüm oluşturma ve yönetim sağlayarak zamanlanmış yenileme işlemlerini genişletir.

Çoğu veri zekası için artımlı yenileme, ilişkisel veya yıldız veritabanı şemasındaki olgu tablosu gibi sık değişen ve katlanarak büyüyebilen işlem verileri içeren bir veya daha fazla tablo içerir. Tabloyu bölümlemek için artımlı yenileme ilkesi kullanır ve yalnızca en son içeri aktarma bölümlerini yenilerseniz, yenilenmesi gereken veri miktarını önemli ölçüde azaltabilirsiniz.

Datamarts için artımlı yenileme ve gerçek zamanlı veriler aşağıdaki avantajları sunar:

  • Hızlı değişen veriler için daha az yenileme döngüsü
  • Yenilemeler daha hızlı
  • Yenilemeler daha güvenilirdir
  • Kaynak tüketimi azaltıldı
  • Büyük veri akıllıları oluşturmanıza olanak tanır
  • Yapılandırması kolay

Proaktif önbelleğe almayı anlama

Proaktif önbelleğe alma, varsayılan anlam modeli için temel alınan verilerin otomatik olarak içeri aktarılmasını sağlar, böylece depolama modunu yönetmeniz veya düzenlemeniz gerekmez. Varsayılan anlam modeli için içeri aktarma modu, hızlı Vertipaq altyapısını kullanarak datamart'ın anlam modeli için performans hızlandırma sağlar. Proaktif önbelleğe alma kullandığınızda Power BI, modelinizin depolama modunu içeri aktaracak şekilde değiştirir ve bu mod Power BI ve Analysis Services'teki bellek içi altyapıyı kullanır.

Proaktif önbelleğe alma şu şekilde çalışır: Her yenilemeden sonra varsayılan anlam modelinin depolama modu DirectQuery olarak değiştirilir. Proaktif önbelleğe alma, zaman uyumsuz olarak yan yana içeri aktarma modeli oluşturur ve datamart tarafından yönetilir ve datamart'ın kullanılabilirliğini veya performansını etkilemez. Varsayılan semantik model tamamlandıktan sonra gelen sorgular içeri aktarma modelini kullanır.

İçeri aktarma modelinin otomatik olarak oluşturulması, datamart'ta hiçbir değişiklik algılanmadan yaklaşık 10 dakika içinde gerçekleşir. İçeri aktarma semantik modeli aşağıdaki yollarla değişir:

  • Yenilemeler
  • Yeni veri kaynakları
  • Şema değişiklikleri:
    • Yeni veri kaynakları
    • Power Query Online'da veri hazırlama adımlarına Güncelleştirmeler
  • Modelleme güncelleştirmeleri, örneğin:
    • Ölçümler
    • Hiyerarşiler
    • Açıklamalar

Proaktif önbelleğe alma için en iyi yöntemler

En iyi performansı sağlamak ve kullanıcıların içeri aktarma modelini kullandığından emin olmak için değişiklikler için Dağıtım İşlem Hatları'nı kullanın. Dağıtım İşlem Hatlarını kullanmak zaten datamarts oluşturmak için en iyi uygulamadır, ancak bunu yapmak proaktif önbelleğe alma özelliğinden daha sık yararlanmanızı sağlar.

Proaktif önbelleğe alma ile ilgili önemli noktalar ve sınırlamalar

  • Power BI şu anda önbelleğe alma işlemlerinin süresini 10 dakikaya kadar aşıyor.
  • Belirli sütunlar için benzersizlik/null olmayan kısıtlamalar İçeri aktarma modelinde uygulanır ve veriler uygun değilse önbellek oluşturma işlemi başarısız olur.

İlgili içerik

Bu makalede, anlaşılması gereken önemli datamart kavramlarına genel bir bakış sağlanmıştır.

Aşağıdaki makaleler datamarts ve Power BI hakkında daha fazla bilgi sağlar:

Veri akışları ve verileri dönüştürme hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki makalelere bakın: