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 hangi tabloların, ilişkilerin ve ölçülerin ekleneceğini siz seçersiniz ve yukarıda belirtilen iş mantığı sırasıyla üst göl evinden veya Ambardan devralınır, microsoft fabric'te yönetilen bir öğeyle iş zekası ve analizi için aşağı akış analizi deneyimine hızla başlarsınız, iyileştirildi ve kullanıcı müdahalesi olmadan eşitlenmiş durumda tutuldu.

Power BI raporlarındaki görselleştirmeler ve analizler artık 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.

Direct Lake modu

Direct Lake modu, Power BI'daki çok büyük veri kümelerini analiz etmeye yönelik çığır açan yeni bir altyapı özelliğidir. Teknoloji, Veri Ambarı veya SQL analiz uç noktasını sorgulamak zorunda kalmadan ve verileri Power BI anlam modeline içeri aktarmak veya çoğaltmak zorunda kalmadan parquet biçimli dosyaları doğrudan bir veri gölünden kullanma fikrine dayanır. Bu yerel tümleştirme, Verilere Ambar veya SQL analiz uç noktasından direct lake adı verilen benzersiz bir erişim modu getirir. Direct Lake'e genel bakış , Power BI anlam modelleri için bu depolama modu hakkında daha fazla bilgi sağlar.

Direct Lake en yüksek performanslı sorgu ve raporlama deneyimini sağlar. Direct Lake, veri gölündeki verileri doğrudan Power BI altyapısına tüketmek 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 kullanarak verileri kopyalamak için 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, Direct Lake SKU sınırlarını aştığında veya desteklenmeyen özellikleri kullanarak rapor kullanıcılarının kesintisiz olarak devam etmelerini sağlarsa, Ambar veya SQL analiz uç noktasının SQL analiz uç noktasını kullanarak DirectQuery'ye otomatik olarak geri dönüş yapacaktır.

Direct Lake modu, varsayılan Power BI anlam modelleri ve Bir Ambar veya SQL analiz uç noktasında oluşturulan yeni Power BI anlam modelleri için depolama modudur. Power BI Desktop'ı kullanarak, içeri aktarma veya DirectQuery depolama modunda anlam modelleri için veri kaynağı olarak Ambar veya SQL analiz uç noktasının SQL analiz uç noktasını kullanarak Power BI anlam modelleri de oluşturabilirsiniz.

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. Eklenecek tabloları seçmek için Varsayılan anlam modelini yönet'i kullanabilirsiniz.

Varsayılan Power BI anlam modelini eşitleme

Daha önce Ambar'daki tüm tabloları ve görünümleri otomatik olarak varsayılan Power BI anlam modeline 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:

1. 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.

   

2. Şeritteki veya bilgi çubuğundaki Varsayılan Power BI anlam modelini yönet aracılığıyla anlam modeline eklenecek tabloları ve görünümleri el ile seçin.

   

Varsayılan Power BI anlam modelini el ile güncelleştirme

Varsayılan Power BI anlam modelinde nesneler olduğunda tabloları doğrulamanın veya görsel olarak incelemenin iki yolu vardır:

1. Şeritte Anlam modelini el ile güncelleştir düğmesini seçin.

2. 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. Semantik modelinizin bağlantı dizesi Ayarlar'da, Sunucu ayarları'nın 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.

Direct Lake depolama modunda yeni bir Power BI anlam modeli oluşturma

Ayrıca, SQL analiz uç noktasını veya Ambar verilerini kullanarak Direct Lake modunda ek Power BI anlam modelleri oluşturabilirsiniz. Bu yeni Power BI anlam modelleri, Açık veri modeli kullanılarak çalışma alanında düzenlenebilir ve yazma DAX sorguları ve anlam modeli satır düzeyi güvenlik gibi diğer özelliklerle kullanılabilir.

Yeni Power BI anlam modeli düğmesi, varsayılan anlam modelinden ayrı yeni bir boş anlam modeli oluşturur.

Direct Lake modunda Power BI anlam modeli oluşturmak için şu adımları izleyin:

1. Göl evi'ni açın ve şeritten Yeni Power BI anlam modeli'ni seçin.

2. Alternatif olarak, bir Warehouse veya Lakehouse'un SQL analiz uç noktasını açın, önce Raporlama şeridini seçin, ardından Yeni Power BI anlam modeli'ni seçin.

3. Yeni anlamsal model için bir ad girin, kaydedilecek çalışma alanını seçin ve eklenecek tabloları seçin. Ardından Onayla'yı seçin.

4. Yeni Power BI anlam modeli çalışma alanında düzenlenebilir; burada ilişkiler, ölçüler ekleyebilir, tabloları ve sütunları yeniden adlandırabilir, değerlerin rapor görsellerinde nasıl görüntüleneceğini seçebilir ve çok daha fazlasını yapabilirsiniz. Model görünümü oluşturulduktan sonra gösterilmiyorsa tarayıcınızın açılır pencere engelleyicisini denetleyin.

5. Power BI anlam modelini daha sonra düzenlemek için anlam modeli bağlam menüsünden veya öğe ayrıntıları sayfasından Veri modelini aç'ı seçerek anlam modelini daha ayrıntılı düzenleyin.

Power BI raporları, web modellemesinden yeni rapor seçilerek çalışma alanında veya Power BI Desktop'ta bu yeni anlam modeline canlı bağlanarak oluşturulabilir.

Power BI Desktop'tan Power BI hizmeti anlamsal modellere bağlanma hakkında daha fazla bilgi edinmek için

İçeri aktarma veya DirectQuery depolama modunda yeni bir Power BI anlam modeli oluşturma

Verilerinizi Microsoft Fabric'te bulundurmak, Direct Lake, içeri aktarma veya DirectQuery gibi herhangi bir depolama modunda Power BI anlam modelleri oluşturabileceğiniz anlamına gelir. SQL analiz uç noktasını veya Ambar verilerini kullanarak içeri aktarma veya DirectQuery modunda ek Power BI anlam modelleri oluşturabilirsiniz.

İçeri aktarma veya DirectQuery modunda Power BI anlam modeli oluşturmak için şu adımları izleyin:

1. Power BI Desktop'ı açın, oturum açın ve OneLake veri hub'ına tıklayın.

2. Göl evi veya ambarın SQL analiz uç noktasını seçin.

3. Bağlan düğmesi açılan listesini seçin ve SQL uç noktasına bağlan'ı seçin.

4. İçeri aktarma veya DirectQuery depolama modunu ve anlam modeline eklenecek tabloları seçin.

Buradan, hazır olduğunuzda çalışma alanında yayımlamak için Power BI anlam modelini ve raporunu oluşturabilirsiniz.

Power BI hakkında daha fazla bilgi edinmek için bkz . Power BI.

Sınırlamalar

Varsayılan Power BI anlam modelleri, Power BI'daki anlam modelleri için geçerli sınırlamaları izler. Daha fazla bilgi edinin:

• Azure Analysis Services kaynak ve nesne sınırları
• Power BI Desktop'ta veri türleri - Power BI

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.

• Varsayılan Power BI anlam modelleri yalnızca SQL analiz uç noktasında veya ambarında düzenlenebilir.

İlgili içerik

• Microsoft Fabric'te veri ambarı için veri modellerinde ilişkileri tanımlama
• Microsoft Fabric'te varsayılan Power BI anlam modelinde verileri modelleme