Семантические модели Power BI по умолчанию в Microsoft Fabric

Применяется к:✅конечной точке аналитики SQL, хранилищу и зеркальной базе данных в Microsoft Fabric

В Microsoft Fabric семантические модели Power BI — это логическое описание аналитического домена с метриками, понятной для бизнеса терминологией и представлением, чтобы обеспечить более глубокий анализ. Эта семантическая модель обычно является схемой звездочек с фактами, представляющими домен и измерения, которые позволяют анализировать или срезировать домен для детализации, фильтрации и вычисления различных анализов. При использовании семантической модели семантическая модель создается автоматически для вас, и вы выбираете, какие таблицы, связи и меры необходимо добавить, а вышеуказанная бизнес-логика наследуется от родительского озера или хранилища соответственно, переходя к нисходящему интерфейсу аналитики для бизнес-аналитики и анализа с элементом в Microsoft Fabric, управляемым, оптимизирован и синхронизирован без вмешательства пользователя.

Визуализации и анализ в отчетах Power BI теперь можно создать в Интернете или всего за несколько шагов в Power BI Desktop. Экономия времени пользователей, ресурсов и по умолчанию обеспечивает простой интерфейс потребления для конечных пользователей. Семантическая модель Power BI по умолчанию соответствует соглашению об именовании Lakehouse.

Семантические модели Power BI представляют источник данных, готовый для создания отчетов, визуализации, обнаружения и потребления. Семантические модели Power BI предоставляют следующие возможности:

• Возможность расширения конструкций хранения для включения иерархий, описаний, связей. Это позволяет более глубоко понять семантику домена.
• Возможность каталога, поиска и поиска сведений о семантической модели Power BI в Центре данных.
• Возможность задавать разрешения для изоляции рабочей нагрузки и безопасности.
• Возможность создавать меры, стандартизированные метрики для повторяемого анализа.
• Возможность создавать отчеты Power BI для визуального анализа.
• Возможность обнаружения и использования данных в Excel.
• Возможность для сторонних инструментов, таких как Tableau, подключать и анализировать данные.

Дополнительные сведения о Power BI см . в руководстве по Power BI.

Режим Direct Lake

Режим Direct Lake — это новая возможность анализа очень больших наборов данных в Power BI. Эта технология основана на идее использования файлов с форматированием parquet непосредственно из озера данных, не запрашивая конечную точку хранилища или аналитики SQL и не импортируя или дублируя данные в семантику Power BI. Эта встроенная интеграция обеспечивает уникальный режим доступа к данным из конечной точки хранилища или аналитики SQL под названием Direct Lake. Обзор Direct Lake содержит дополнительные сведения об этом режиме хранения для семантических моделей Power BI.

Direct Lake предоставляет наиболее эффективное взаимодействие с запросами и отчетами. Direct Lake — это быстрый путь к использованию данных из озера данных непосредственно в подсистему Power BI, готовую к анализу.

• В традиционном режиме DirectQuery подсистема Power BI напрямую запрашивает данные из источника для каждого выполнения запроса, а производительность запроса зависит от скорости извлечения данных. DirectQuery устраняет необходимость копирования данных, гарантируя, что любые изменения в источнике немедленно отражаются в результатах запроса.

• В режиме импорта производительность лучше, так как данные легко доступны в памяти, не запрашивая данные из источника для каждого выполнения запроса. Однако подсистема Power BI должна сначала скопировать данные в память во время обновления данных. Все изменения в базовом источнике данных собираются во время следующего обновления данных.

• Режим Direct Lake устраняет требование импорта для копирования данных путем использования файлов данных непосредственно в память. Так как нет явного процесса импорта, вы можете забрать любые изменения в источнике по мере их возникновения. Direct Lake объединяет преимущества режима DirectQuery и импорта, избегая их недостатков. Режим Direct Lake идеально подходит для анализа очень больших наборов данных и наборов данных с частыми обновлениями в источнике. Direct Lake автоматически откатится к DirectQuery с помощью конечной точки аналитики SQL в конечной точке хранилища или аналитики SQL, если Direct Lake превышает ограничения для SKU или использует функции, которые не поддерживаются, позволяя пользователям отчетов продолжать непрерывно.

Режим Direct Lake — это режим хранения для семантических моделей Power BI по умолчанию и новые семантические модели Power BI, созданные в конечной точке хранилища или аналитики SQL. С помощью Power BI Desktop можно также создавать семантические модели Power BI с помощью конечной точки аналитики SQL хранилища или конечной точки аналитики SQL в качестве источника данных для семантических моделей в режиме импорта или хранилища DirectQuery.

Общие сведения о семантической модели Power BI по умолчанию

При создании конечной точки хранилища или аналитики SQL создается семантическая модель Power BI по умолчанию. Семантическая модель по умолчанию представлена суффиксом (по умолчанию ). Вы можете использовать управление семантической моделью по умолчанию для выбора таблиц для добавления.

Синхронизация семантической модели Power BI по умолчанию

Ранее мы автоматически добавили все таблицы и представления в хранилище в семантику Power BI по умолчанию. На основе отзывов мы изменили поведение по умолчанию, чтобы не добавлять таблицы и представления в семантику Power BI по умолчанию. Это изменение гарантирует, что фоновая синхронизация не будет активирована. Это также отключает некоторые действия, такие как "Новая мера", "Создать отчет", "Анализ в Excel".

Если вы хотите изменить это поведение по умолчанию, можно:

1. Вручную включите параметр семантической модели Power BI по умолчанию для каждой конечной точки хранилища или аналитики SQL в рабочей области. При этом будет перезапущена фоновая синхронизация, которая будет нести некоторые затраты на потребление.

   

2. Вручную выберите таблицы и представления для добавления в семантику модели с помощью управления семантической моделью Power BI по умолчанию на ленте или панели сведений.

   

Обновление семантической модели Power BI по умолчанию вручную

После создания объектов в семантической модели Power BI по умолчанию можно проверить или визуально проверить таблицы:

1. Нажмите кнопку семантической модели вручную на ленте.

2. Просмотрите макет по умолчанию для объектов семантической модели по умолчанию.

Макет по умолчанию для таблиц с поддержкой бизнес-аналитики сохраняется в сеансе пользователя и создается всякий раз, когда пользователь переходит к представлению модели. Найдите вкладку объектов семантической модели по умолчанию.

Доступ к семантической модели Power BI по умолчанию

Чтобы получить доступ к семантической модели Power BI по умолчанию, перейдите в рабочую область и найдите семантику модели, которая соответствует имени требуемого Lakehouse. Семантическая модель Power BI по умолчанию соответствует соглашению об именовании Lakehouse.

Чтобы загрузить семантику, выберите имя семантической модели.

Мониторинг семантической модели Power BI по умолчанию

Вы можете отслеживать и анализировать действия в семантической модели с помощью SQL Server Profiler , подключаясь к конечной точке XMLA.

SQL Server Profiler устанавливает с sql Server Management Studio (SSMS) и позволяет отслеживать и отлаживать события семантической модели. Хотя официально не рекомендуется для SQL Server, Профилировщик по-прежнему входит в SSMS и остается поддерживаемым для служб Analysis Services и Power BI. Для использования семантической модели Power BI по умолчанию для Структуры требуется SQL Server Profiler версии 18.9 или более поздней. Пользователи должны указать семантику в качестве начального каталога при подключении к конечной точке XMLA. Дополнительные сведения см. в статье SQL Server Profiler для служб Analysis Services.

Скрипт семантической модели Power BI по умолчанию

Вы можете выполнить сценарий семантической модели Power BI по умолчанию из конечной точки XMLA с помощью SQL Server Management Studio (SSMS).

Просмотрите схему языка сценариев табличных моделей (TMSL) семантической модели, задав ее с помощью обозреватель объектов в SSMS. Чтобы подключиться, используйте строка подключения семантической модели, которая выглядит следующим образомpowerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/username. Вы можете найти строка подключения для семантической модели в разделе "Параметры" в разделе "Параметры сервера". Из этого можно создать скрипт XMLA семантической модели с помощью контекстного меню скрипта SSMS. Дополнительные сведения см. в статье о подключении набора данных к конечной точке XMLA.

Для сценариев требуются разрешения на запись Power BI в семантической модели Power BI. С разрешениями на чтение можно просмотреть данные, но не схему семантической модели Power BI.

Создание новой семантической модели Power BI в режиме хранилища Direct Lake

Вы также можете создавать дополнительные семантические модели Power BI в режиме Direct Lake с помощью конечной точки аналитики SQL или данных хранилища. Эти новые семантические модели Power BI можно редактировать в рабочей области с помощью модели open data и использовать с другими функциями, такими как запись запросов DAX и безопасность на уровне строк семантики модели.

Кнопка "Новая семантическая модель Power BI" создает пустую семантику модели отдельно от семантической модели по умолчанию.

Чтобы создать семантику Power BI в режиме Direct Lake, выполните следующие действия.

1. Откройте lakehouse и выберите новую семантику Power BI на ленте.

2. Кроме того, откройте конечную точку аналитики SQL Warehouse или Lakehouse, сначала выберите ленту "Отчеты ", а затем выберите новую семантику Power BI.

3. Введите имя новой семантической модели, выберите рабочую область, чтобы сохранить ее, и выберите таблицы для включения. Затем нажмите кнопку "Подтвердить".

4. Новая семантическая модель Power BI может быть изменена в рабочей области, где можно добавлять связи, меры, переименовать таблицы и столбцы, выбрать способ отображения значений в визуальных элементах отчета и многое другое. Если представление модели не отображается после создания, проверьте блокировщик всплывающего окна браузера.

5. Чтобы изменить семантику Power BI позже, выберите " Открыть модель данных" в контекстном меню семантической модели или на странице сведений о элементе, чтобы изменить семантику.

Отчеты Power BI можно создавать в рабочей области, выбрав новый отчет из веб-моделирования или в Power BI Desktop, подключаясь к этой новой семантической модели.

Дополнительные сведения о подключении к семантической модели в служба Power BI из Power BI Desktop

Создание новой семантической модели Power BI в режиме импорта или хранилища DirectQuery

Наличие данных в Microsoft Fabric означает, что вы можете создавать семантические модели Power BI в любом режиме хранения — Direct Lake, импорте или DirectQuery. Вы можете создать дополнительные семантические модели Power BI в режиме импорта или DirectQuery с помощью конечной точки аналитики SQL или данных хранилища.

Чтобы создать семантику Power BI в режиме импорта или DirectQuery, выполните следующие действия:

1. Откройте Power BI Desktop, войдите и щелкните концентратор данных OneLake.

2. Выберите конечную точку аналитики SQL в lakehouse или хранилище.

3. Нажмите раскрывающийся список кнопки "Подключиться" и выберите "Подключиться к конечной точке SQL".

4. Выберите режим импорта или хранения DirectQuery и таблицы, которые необходимо добавить в семантику модели.

После этого можно создать семантику Power BI и отчет для публикации в рабочей области после готовности.

Дополнительные сведения о Power BI см. в статье Power BI.

Ограничения

По умолчанию семантические модели Power BI соответствуют текущим ограничениям для семантических моделей в Power BI. Подробнее:

• Ограничения ресурсов и объектов Служб Azure Analysis Services
• Типы данных в Power BI Desktop — Power BI

Если типы данных Parquet, Apache Spark или SQL не могут быть сопоставлены с одним из типов данных Power BI Desktop, они удаляются в процессе синхронизации. Это соответствует текущему поведению Power BI. Для этих столбцов рекомендуется добавить явные преобразования типов в процессы ETL, чтобы преобразовать его в поддерживаемый тип. Если существуют типы данных, необходимые выше, пользователи могут дополнительно указать представление в SQL с нужным преобразованием явного типа. Это будет выбрано синхронизацией или может быть добавлено вручную, как указано ранее.

• Семантические модели Power BI по умолчанию можно изменять только в конечной точке или хранилище аналитики SQL.

Связанный контент

• Определение связей в моделях данных для хранения данных в Microsoft Fabric
• Модели данных в семантической модели Power BI по умолчанию в Microsoft Fabric