編輯 Direct Lake 語意模型的數據表

Direct Lake 模式數據表中的語意模型來自 Microsoft Fabric 和 OneLake 數據。 Direct Lake 模式會使用 編輯數據表 體驗，而不是使用 轉換數據 在 Power BI 匯入和 DirectQuery 中的體驗。這讓您可以決定 Direct Lake 模式下語意模型要使用哪些數據表。

編輯數據表的使用和功能

編輯數據表 的目的是在 Direct Lake 模式的語意模型中新增或移除數據表。 這類數據表位於將數據寫入 OneLake 的單一 Fabric 專案中，例如 Lakehouse 或 Warehouse。

下圖顯示 [編輯資料表初始] 對話框：

[編輯資料表] 對話框中的區域如下：

• 標題 會顯示您目前是在編輯或建立。
• 資訊 文字和 深入瞭解 Direct Lake 說明文件 連結。
• 搜尋，以從數據源中尋找特定數據表或視圖。
• 篩選，以限制顯示的架構或物件類型（數據表或檢視表）。
• 重新載入 以同步 Lakehouse 或倉儲的 SQL 分析端點（需要擁有對 Lakehouse 或倉儲的寫入權限）。 並非在所有情況下都可使用。
• 樹狀檢視 組織可用的數據表或檢視：
  • 架構名稱
    • 物件類型 （資料表或視圖）
      • 數據表或檢視名稱
• 複選框 可讓您選取或取消選取要用於語意模型中的數據表或檢視表。
• 確認或取消 按鈕可讓您決定是否要變更語意模型。

在語意模型中，數據表和數據行可以重新命名以支援報告預期。 編輯數據表仍會顯示數據源數據表名稱，而架構同步不會影響語意模型重新命名。

在 Lakehouse 中，數據表和檢視也可以重新命名。 如果上游數據源在數據表新增至語意模型之後重新命名數據表或數據行，語意模型架構同步仍會使用先前的名稱尋找數據表，因此數據表將會從架構同步的模型中移除。具有新名稱的數據表會在 [編輯 數據表] 對話框中顯示為未核取，且必須再次明確檢查並再次新增至語意模型。 量值可以移至新的數據表，但關聯性和數據行屬性更新必須重新套用至數據表。

進入點

下列各節說明在 Direct Lake 中編輯語意模型的方式。

在 Web 模型化中編輯 Direct Lake 模式中的語意模型

在瀏覽器中編輯語意模型時，有功能區中的按鈕可啟動編輯數據表，如下圖所示。

選取功能區按鈕會啟動 [編輯數據表] 對話框，如下圖所示。

您可以執行許多會影響語意模型中資料表的動作：

• 選取 [確認] 按鈕，即便沒有任何變更也會啟動架構同步。數據來源中任何資料表的變更，例如新增或移除的欄，將會應用至語意模型。
• 選取 取消 按鈕會返回到模型編輯界面，而不套用任何更新。
• 選取 先前未選取的資料表或檢視，會將選取的項目新增至語意模型。
• 取消選取先前選取 的數據表或檢視表，會從語意模型中移除它們。

具有量值的數據表可以取消選取，但仍會在模型中顯示已移除數據行並只顯示量值。 量值可以刪除或移至不同的數據表。 當所有量值都已移動或刪除時，請返回 [編輯數據表]，然後按兩下 [確認] 不再在模型中顯示空白數據表。

從 Lakehouse 和 Warehouse 建立新的語意模型

建立語意模型時，您必須指定兩個屬性：

• Direct Lake 語意模型： 工作區中語意模型的名稱，稍後可以變更。 如果具有相同名稱的語意模型已存在於工作區中，則會自動將數位附加至模型名稱的結尾。
• 工作區： 儲存語意模型的工作區。 根據預設，您目前正在工作的工作區已選取，但您可以將它變更為另一個 Fabric 工作區。

下圖顯示 [新增語意模型] 對話框。

默認語意模型

Direct Lake 模式中預設 Power BI 語意模型有一些差異。 如需差異的詳細資訊，請參閱 Microsoft Fabric 一文中的 預設 Power BI 語意模型。

相關內容

• 直通湖概觀
• 為 Direct Lake 創建數據湖倉庫
• 分析 Direct Lake 語意模型的查詢處理