Alapértelmezett Power BI szemantikai modellek a Microsoft Fabricben

A következőre vonatkozik:✅ SQL Analytics-végpont, warehouse és tükrözött adatbázis a Microsoft Fabricben

A Microsoft Fabricben a Power BI szemantikai modelljei egy elemzési tartomány logikai leírása metrikákkal, üzletbarát terminológiával és ábrázolással, a mélyebb elemzés érdekében. Ez a szemantikai modell általában egy csillagséma , amely egy tartományt ábrázoló tényekkel és dimenziókkal rendelkezik, amelyek lehetővé teszik a tartomány elemzését, illetve szeleteléséhez és kockázásához különböző elemzések lehatolásához, szűréséhez és kiszámításához. A szemantikai modell automatikusan létrejön Az Ön számára a szemantikai modell automatikusan létrejön, ön pedig kiválasztja, hogy mely táblákat, kapcsolatokat és mértékeket kell hozzáadnia, és a fent említett üzleti logika öröklődik a szülő lakehouse-tól vagy a Warehouse-tól, és elindítja az üzleti intelligencia és elemzés alsóbb rétegbeli elemzési felületét egy felügyelt Microsoft Fabric-elem használatával, optimalizált, és felhasználói beavatkozás nélkül szinkronban tartható.

A Power BI-jelentésekben lévő vizualizációk és elemzések mostantól a weben – vagy a Power BI Desktop néhány lépésében – építhetők fel, így a felhasználók időt, erőforrásokat és alapértelmezés szerint időt, erőforrásokat takaríthatnak meg, így zökkenőmentes felhasználói élményt biztosíthatnak a végfelhasználók számára. Az alapértelmezett Power BI szemantikai modell a Lakehouse elnevezési konvencióját követi.

A Power BI szemantikai modelljei jelentéskészítésre, vizualizációra, felderítésre és felhasználásra kész adatforrást jelentenek. A Power BI szemantikai modelljei a következőket biztosítják:

• A raktározási szerkezetek kibontásának lehetősége hierarchiákat, leírásokat és kapcsolatokat is tartalmazhat. Ez lehetővé teszi egy tartomány mélyebb szemantikai megértését.
• A Power BI szemantikai modellinformációinak katalógusa, keresése és keresése a OneLake katalógusban.
• A számítási feladatok elkülönítéséhez és biztonságához szükséges engedélyek beállítása.
• Mértékek, standardizált metrikák létrehozása megismételhető elemzéshez.
• Power BI-jelentések létrehozása vizualizációelemzéshez.
• Adatok felderítése és felhasználása az Excelben.
• Harmadik féltől származó eszközök, például a Tableau képesek az adatok összekapcsolására és elemzésére.

A Power BI-ról további információt a Power BI útmutatásában talál.

Direct Lake mód

A Direct Lake mód egy úttörő új motorképesség, amely nagyon nagy adathalmazokat elemez a Power BI-ban. A technológia alapja, hogy parquet formátumú fájlokat használjon közvetlenül egy data lake-ből, anélkül, hogy le kellene kérdeznie egy Warehouse- vagy SQL Analytics-végpontot, valamint anélkül, hogy adatokat kellene importálnia vagy duplikálnia egy Power BI szemantikai modellbe. Ez a natív integráció egyedi módot biztosít az adatok elérésére a Warehouse- vagy SQL Analytics-végpontról, a Direct Lake-ről. A Direct Lake áttekintésében további információk találhatók a Power BI szemantikai modellek tárolási módjáról.

A Direct Lake biztosítja a legvégsőbb lekérdezési és jelentéskészítési élményt. A Direct Lake egy gyors útvonal a data lake-ből közvetlenül a Power BI motorba való adatfelhasználáshoz, amely készen áll az elemzésre.

• Hagyományos DirectQuery módban a Power BI motor közvetlenül lekérdezi az adatokat a forrásból az egyes lekérdezések végrehajtásához, és a lekérdezés teljesítménye az adatlekérés sebességétől függ. A DirectQuery szükségtelenné teszi az adatok másolását, így biztosítva, hogy a forrás változásai azonnal megjelenjenek a lekérdezési eredményekben.

• Importálási módban a teljesítmény jobb, mert az adatok könnyen elérhetők a memóriában anélkül, hogy le kellene kérdezni az adatokat a forrásból az egyes lekérdezések végrehajtásához. A Power BI motornak azonban először át kell másolnia az adatokat a memóriába az adatfrissítési időpontban. Az alapul szolgáló adatforrás módosításait a rendszer a következő adatfrissítés során veszi át.

• A Direct Lake mód kiküszöböli az adatok importálási követelményét az adatfájlok közvetlenül a memóriába való felhasználásával. Mivel nincs explicit importálási folyamat, lehetséges, hogy bármilyen módosítást a forrásnál is átvesznek. A Direct Lake ötvözi a DirectQuery és az Importálás mód előnyeit, miközben elkerüli a hátrányaikat. A Direct Lake mód ideális választás a nagy méretű adathalmazok és adathalmazok elemzéséhez a forrásnál gyakori frissítésekkel. A Direct Lake automatikusan visszaesik a DirectQueryre a Warehouse vagy az SQL Analytics-végpont SQL Analytics-végpontjával, ha a Direct Lake túllépi a termékváltozat korlátait, vagy nem támogatott funkciókat használ, így a jelentés felhasználói zavartalanul folytathatják a munkát.

A Direct Lake mód az alapértelmezett Power BI szemantikai modellek tárolási módja, valamint a Warehouse- vagy SQL Analytics-végponton létrehozott új Power BI szemantikai modellek. A Power BI Desktop használatával Power BI szemantikai modelleket is létrehozhat a Warehouse SQL Analytics-végpontja vagy az SQL Analytics-végpont használatával, mint adatforrás a szemantikai modellekhez importálási vagy DirectQuery-tárolási módban.

Az alapértelmezett Power BI szemantikai modell ismertetése

Warehouse- vagy SQL Analytics-végpont létrehozásakor létrejön egy alapértelmezett Power BI szemantikai modell. Az alapértelmezett szemantikai modellt az (alapértelmezett) utótag jelöli. Az alapértelmezett szemantikai modell kezelése használatával kiválaszthatja a hozzáadni kívánt táblákat.

Az alapértelmezett Power BI szemantikai modell szinkronizálása

Korábban automatikusan hozzáadtuk a Raktárban lévő összes táblát és nézetet az alapértelmezett Power BI szemantikai modellhez. A visszajelzések alapján úgy módosítottuk az alapértelmezett viselkedést, hogy ne adjon hozzá automatikusan táblákat és nézeteket az alapértelmezett Power BI szemantikai modellhez. Ez a módosítás biztosítja, hogy a háttérszinkronizálás ne aktiválódjon. Ez letilt néhány olyan műveletet is, mint az "Új mérték", a "Jelentés létrehozása", az "Elemzés az Excelben".

Ha módosítani szeretné ezt az alapértelmezett viselkedést, a következőt teheti:

1. Manuálisan engedélyezze a Szinkronizálás az alapértelmezett Power BI szemantikai modellbeállítást a munkaterületen lévő egyes Warehouse- vagy SQL Analytics-végpontokhoz. Ez újraindítja a háttérszinkronizálást, amely némi használati költséget fog eredményezni.

   

2. Manuálisan válassza ki a szemantikai modellhez hozzáadni kívánt táblákat és nézeteket a menüszalag vagy információs sáv alapértelmezett Power BI szemantikai modelljének kezelésével.

   

Az alapértelmezett Power BI szemantikai modell manuális frissítése

Ha az alapértelmezett Power BI szemantikai modellben vannak objektumok, kétféleképpen ellenőrizheti vagy vizuálisan megvizsgálhatja a táblákat:

1. Válassza a szemantikai modell manuális frissítése gombot a menüszalagon.

2. Tekintse át az alapértelmezett szemantikai modellobjektumok alapértelmezett elrendezését.

A BI-kompatibilis táblák alapértelmezett elrendezése megmarad a felhasználói munkamenetben, és akkor jön létre, amikor egy felhasználó a modellnézetre lép. Keresse meg az Alapértelmezett szemantikai modellobjektumok lapot.

Az alapértelmezett Power BI szemantikai modell elérése

Az alapértelmezett Power BI szemantikai modellek eléréséhez lépjen a munkaterületre, és keresse meg azt a szemantikai modellt, amely megfelel a kívánt Lakehouse nevének. Az alapértelmezett Power BI szemantikai modell a Lakehouse elnevezési konvencióját követi.

A szemantikai modell betöltéséhez válassza ki a szemantikai modell nevét.

Az alapértelmezett Power BI szemantikai modell figyelése

Az XMLA-végponthoz való csatlakozással figyelheti és elemezheti a szemantikai modell tevékenységeit az SQL Server Profilerrel.

Az SQL Server Profiler az SQL Server Management Studióval (SSMS) együtt települ, és lehetővé teszi a szemantikai modelles események nyomon követését és hibakeresését. Bár az SQL Server hivatalosan elavult, a Profiler továbbra is része az SSMS-nek, és továbbra is támogatott az Analysis Services és a Power BI esetében. A Fabric alapértelmezett Power BI szemantikai modelljének használatához az SQL Server Profiler 18.9-es vagy újabb verziója szükséges. Az XMLA-végponthoz való csatlakozáskor a felhasználóknak kezdeti katalógusként meg kell adniuk a szemantikai modellt. További információ: SQL Server Profiler for Analysis Services.

Az alapértelmezett Power BI szemantikai modell szkriptje

Az alapértelmezett Power BI szemantikai modellt az XMLA-végpontról az SQL Server Management Studio (SSMS) használatával szkriptelheti ki.

Tekintse meg a szemantikai modell táblázatos modellszkriptnyelvi (TMSL) sémáját az SSMS Object Explorerén keresztül történő szkripteléssel. A csatlakozáshoz használja a szemantikai modell kapcsolati sztring, amely a következőképpen powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/usernamenéz ki. A szemantikai modell kapcsolati sztring a Beállítások területen, a Kiszolgáló beállításai területen található. Innen létrehozhat egy XMLA-szkriptet a szemantikai modellről az SSMS Szkript helyi menüműveletével. További információ: Adathalmaz-kapcsolat az XMLA-végponttal.

A szkripteléshez Power BI-írási engedélyekre van szükség a Power BI szemantikai modellben. Olvasási engedélyekkel megtekintheti az adatokat, de a Power BI szemantikai modell sémáját nem.

Új Power BI szemantikai modell létrehozása Direct Lake Storage módban

További Power BI szemantikai modelleket is létrehozhat Direct Lake módban az SQL Analytics-végpont vagy a Warehouse-adatok használatával. Ezek az új Power BI szemantikai modellek open adatmodellel szerkeszthetők a munkaterületen, és más funkciókkal, például DAX-lekérdezések írásával és szemantikai modell sorszintű biztonságával is használhatók.

Az Új Power BI szemantikai modell gomb egy új üres szemantikai modellt hoz létre az alapértelmezett szemantikai modelltől elkülönítve.

Ha Direct Lake módban szeretne Power BI szemantikai modellt létrehozni, kövesse az alábbi lépéseket:

1. Nyissa meg a lakehouse-t, és válassza az Új Power BI szemantikai modellt a menüszalagon.

2. Másik lehetőségként nyisson meg egy Warehouse vagy Lakehouse SQL Analytics-végpontot, először válassza a Jelentéskészítés menüszalagot, majd válassza az Új Power BI szemantikai modellt.

3. Adja meg az új szemantikai modell nevét, jelölje ki a munkaterületet a mentéshez, és válassza ki a belefoglalandó táblákat. Ezután válassza a Megerősítés lehetőséget.

4. Az új Power BI szemantikai modell szerkeszthető a munkaterületen, ahol kapcsolatokat, mértékeket adhat hozzá, táblákat és oszlopokat nevezhet át, kiválaszthatja, hogy az értékek hogyan jelenjenek meg a jelentésvizualizációkban, és még sok más. Ha a modellnézet nem jelenik meg a létrehozás után, ellenőrizze a böngésző előugró ablakát.

5. A Power BI szemantikai modell későbbi szerkesztéséhez a szemantikai modell helyi menüjében vagy az elem részletei lapon válassza az Adatmodell megnyitása lehetőséget a szemantikai modell további szerkesztéséhez.

A Power BI-jelentések a munkaterületen az Új jelentés webes modellezésből vagy a Power BI Desktopban az új szemantikai modellhez való élő csatlakozással hozhatók létre.

Ha többet szeretne megtudni arról, hogyan csatlakozhat szemantikai modellekhez a Power BI szolgáltatás a Power BI Desktopból

Új Power BI szemantikai modell létrehozása importálási vagy DirectQuery tárolási módban

Az adatok Microsoft Fabricben való használata azt jelenti, hogy Power BI szemantikai modelleket bármilyen tárolási módban létrehozhat – Direct Lake, import vagy DirectQuery. További Power BI szemantikai modelleket hozhat létre importálási vagy DirectQuery módban az SQL Analytics-végpont vagy a Warehouse-adatok használatával.

Ha Power BI szemantikai modellt szeretne létrehozni importálási vagy DirectQuery módban, kövesse az alábbi lépéseket:

1. Nyissa meg a Power BI Desktopot, jelentkezzen be, és válassza a OneLake lehetőséget.

2. Válassza ki a lakehouse vagy a raktár SQL Analytics-végpontját.

3. Válassza a Csatlakozás gomb legördülő menüjét, és válassza a Csatlakozás az SQL-végponthoz lehetőséget.

4. Válassza ki az importálási vagy DirectQuery-tárolási módot, valamint a szemantikai modellhez hozzáadni kívánt táblákat.

Innen létrehozhatja a Power BI szemantikai modelljét és jelentését, amely készen áll a munkaterületen való közzétételre.

A Power BI-ról további információt a Power BI-ban talál.

Korlátozások

Az alapértelmezett Power BI szemantikai modellek a Power BI szemantikai modelljeire vonatkozó jelenlegi korlátozásokat követik. További információ:

• Az Azure Analysis Services erőforrás- és objektumkorlátai
• Adattípusok a Power BI Desktopban – Power BI

Ha a parquet, az Apache Spark vagy az SQL-adattípusok nem képezhetők le az asztali Power BI-adattípusok egyikére, a szinkronizálási folyamat részeként a rendszer elveti őket. Ez összhangban van a Power BI jelenlegi viselkedésével. Ezekben az oszlopokban javasoljuk, hogy explicit típuskonverziókat adjon hozzá az ETL-folyamatokhoz, hogy azokat támogatott típussá alakítsa. Ha vannak olyan adattípusok, amelyekre a felsőbb rétegben van szükség, a felhasználók igény szerint megadhatnak egy nézetet az SQL-ben a kívánt explicit típuskonverzióval. Ezt a szinkronizálás fogja átvenni, vagy manuálisan is hozzáadhatja a korábban jelzett módon.

• Az alapértelmezett Power BI szemantikai modellek csak az SQL Analytics-végponton vagy a raktárban szerkeszthetők.

Kapcsolódó tartalom

• Kapcsolatok definiálása adatmodellekben adattárházként a Microsoft Fabricben
• Modelladatok az alapértelmezett Power BI szemantikai modellben a Microsoft Fabricben