Direct Lake in Power BI Desktop (anteprima)

Power BI Desktop può creare e modificare modelli semantici di Power BI con tabelle Direct Lake. I modelli semantici con tabelle Direct Lake vengono creati in e modificati dall'area di lavoro Infrastruttura, non nel computer locale, quindi quando si usa Power BI Desktop, si modifica in tempo reale il modello semantico in cui si trova. Non è disponibile alcuna azione di pubblicazione poiché le modifiche apportate in Power BI Desktop influenzano il modello semantico nell'area di lavoro Fabric. È uguale a quando si modifica il modello semantico nel Web o nell'area di lavoro Infrastruttura scegliendo l'azione Apri modello di dati .

La cronologia delle versioni è disponibile e crea automaticamente una versione ogni volta che si avvia una sessione di modifica in tempo reale, quindi si annulla una modifica accidentale. L'integrazione git è disponibile anche per i modelli semantici, offrendo il controllo completo sulle modifiche. Le pipeline di distribuzione possono anche essere usate per modificare in tempo reale un modello semantico in un'area di lavoro di sviluppo prima di eseguire il push in un'area di lavoro di produzione.

In un modello semantico con tabelle di importazione, i dati vengono scaricati e disponibili localmente nel computer. In un modello semantico con tabelle Direct Lake i dati rimangono in OneLake. Quando gli oggetti visivi usano dati, il modello semantico fornisce i dati da dove vengono archiviati.

I metadati per il modello semantico che sono le informazioni sulle colonne, le misure, le relazioni e tutte le altre funzionalità di modellazione semantica, possono essere scaricati, con i dati, come file PBIX per i modelli semantici che non usano tabelle Direct Lake. I metadati per il modello semantico quando si includono tabelle Direct Lake possono anche essere scaricati, senza i dati, usando il formato del progetto Power BI (PBIP).

I report di Power BI possono essere creati da tutti i modelli semantici da Power BI Desktop con una connessione dinamica scegliendo un modello semantico di Power BI dal catalogo OneLake e selezionando Connetti. I report possono essere creati anche nell'area di lavoro Fabric da molte posizioni, incluso il menu di scelta clic destro e scegliendo creare un report.

Questo articolo illustra altri dettagli sulla modifica in tempo reale in Power BI Desktop e su come creare e aggiungere tabelle Direct Lake a un modello semantico in Power BI Desktop.

Abilitare la funzionalità di anteprima

La modifica dinamica dei modelli semantici in modalità Direct Lake con Power BI Desktop è abilitata per impostazione predefinita. È possibile disabilitare questa funzionalità disattivando la modifica dinamica dei modelli semantici di Power BI nella selezione di anteprima in modalità Direct Lake , disponibile nelle funzionalità Opzioni e impostazioni** >Opzioni>anteprima.

La creazione di modelli semantici con tabelle Direct Lake è disponibile in anteprima pubblica ed è necessario abilitarla. È possibile abilitare questa funzionalità attivando l'opzione Crea modelli semantici in modalità di archiviazione Direct Lake da uno o più artefatti Fabric nella selezione d'anteprima, disponibile in Opzioni e Impostazioni>>Funzionalità di anteprima.

Creare un modello semantico con tabelle Direct Lake

Per creare un modello semantico con tabelle Direct Lake, seguire questa procedura.

1. Aprire Power BI Desktop e selezionare Catalogo OneLake
2. Selezionare lakehouse o warehouse e premere Connetti
3. Dai un nome al tuo modello semantico, seleziona un'area di lavoro Fabric per esso e scegli le tabelle da includere. e quindi fare clic su OK.

Il modello semantico viene creato nell'area di lavoro Infrastruttura e ora si sta modificando in tempo reale il modello semantico in Power BI Desktop.

I modelli semantici con tabelle Direct Lake create in Power BI Desktop usano Direct Lake su OneLake come modalità di archiviazione. Le differenze tra Direct Lake in OneLake e Direct Lake in SQL sono illustrate in Panoramica.

Aggiungi tabelle Direct Lake da altri artefatti di Fabric

Per aggiungere tabelle Direct Lake da altri artefatti di Fabric, seguire questa procedura.

1. Durante la modifica dinamica di un modello semantico Direct Lake in OneLake in Power BI Desktop, aprire il catalogo OneLake e selezionare un altro Lakehouse o Warehouse
2. Nella finestra di dialogo selezionare le tabelle da includere e quindi premere OK

Le tabelle vengono aggiunte al modello semantico ed è possibile continuare a modificare in tempo reale

Modificare in tempo reale un modello semantico con tabelle Direct Lake

Per modificare un modello semantico con le tabelle Direct Lake in un secondo momento, seguire questa procedura.

1. In una nuova istanza di Power BI Desktop aprire **OneLake ** e selezionare il modello semantico di Power BI
2. Selezionare il pulsante Connetti a discesa e scegliere Modifica.

Ora si sta modificando in tempo reale il modello semantico.

In alternativa, se il modello semantico è stato esportato in un progetto di Power BI (PBIP), seguire questa procedura.

1. Fare doppio clic sul file PBIP nella cartella Progetto Power BI (PBIP)
2. In alternativa, in Power BI Desktop scegliere File, quindi Apri e passare al file PBIP nella cartella Progetto Power BI (PBIP)

Differenze di modifica in tempo reale in Power BI Desktop

La modifica in tempo reale in Power BI Desktop è diversa dalla modifica di un modello locale con tabelle di importazione e DirectQuery e diversa dalla modifica di un report con una connessione dinamica.

Visualizzazione report

La visualizzazione report viene rimossa durante la modifica in tempo reale, a meno che non si stia modificando in tempo reale con il progetto Power BI (PBIP).

Per creare un report, seguire questa procedura in Power BI Desktop.

1. Vai a File e quindi report vuoto per aprire una nuova istanza di Power BI Desktop
2. Aprire il catalogo OneLake e scegliere il modello semantico di Power BI che si sta modificando in tempo reale (dovrebbe essere visualizzato nella parte superiore dell'elenco) e premere Connetti

È ora possibile creare il report. Salva il file PBIX e pubblicalo nell'area di lavoro Fabric quando è pronto.

Vista tabella

La vista tabella viene rimossa anche durante la modifica in tempo reale, a meno che non si disponga di un gruppo di calcolo o di una tabella calcolata nel modello semantico. Queste tabelle derivate usano la modalità di archiviazione di importazione. Le tabelle calcolate senza riferimenti diretti alle colonne della tabella Direct Lake sono consentite. Un esempio comune è l'uso delle funzioni INFO.VIEW DAX per documentare automaticamente il modello semantico.

Risparmio

Quando si apportano modifiche al modello semantico, le modifiche vengono salvate automaticamente e il pulsante Salva è disabilitato quando si usa la modalità di modifica dinamica. Le modifiche apportate in Power BI Desktop vengono apportate automaticamente al modello semantico nell'area di lavoro Fabric.

La cronologia delle versioni crea una versione all'inizio di ogni sessione di modifica in tempo reale se è necessario ripristinare una modifica. Non è disponibile alcuna azione di annullamento quando si apportano modifiche. L'integrazione Git o l'uso di pipeline di distribuzione per la prima modifica in tempo reale in un'area di lavoro di sviluppo e quindi il push in un ambiente di produzione sono disponibili anche per la modifica in tempo reale senza influire sugli utenti downstream.

Non è stato creato alcun file PBIX, ma se si vuole una copia locale dei metadati, è possibile esportare in un progetto di Power BI (PBIP) e continuare la modifica in tempo reale con un pulsante Salva per i metadati locali. È possibile usare tecniche Git locali per annullare le modifiche. Per esportare in Progetto Power BI (PBIP), passare a File, quindi Esporta e scegliere Progetto Power BI (PBIP).

Se due o più utenti stanno modificando in tempo reale lo stesso modello semantico e si verifica un conflitto, Power BI Desktop avvisa uno degli utenti e sincronizza il modello con la versione più recente. Le eventuali modifiche che si sta tentando di apportare dovranno essere eseguite di nuovo dopo la sincronizzazione del modello. Questo comportamento è lo stesso comportamento della modifica di modelli di dati nel servizio Power BI, detta anche modellazione Web.

Aggiorna

Se si seleziona il pulsante Aggiorna quando si modifica in tempo reale un modello semantico con le tabelle Direct Lake, viene eseguito un aggiornamento dello schema e viene riframeato le tabelle Direct Lake.

L'aggiornamento dello schema controlla le definizioni delle tabelle nel modello e lo confronta con la stessa tabella denominata nell'origine dati per eventuali modifiche alle colonne. Le modifiche rilevate dalla fonte dati, in questo caso un artefatto Fabric, vengono apportate al modello semantico. Ad esempio, una colonna è stata aggiunta a una tabella. La modifica del nome della tabella o della colonna nel modello semantico in Power BI Desktop persiste dopo un aggiornamento.

Se si modifica un nome di tabella o colonna nell'origine dati, la tabella o la colonna viene rimossa al successivo aggiornamento dello schema. È possibile usare la visualizzazione TMDL per visualizzare la proprietà SourceLineageTag e aggiornarla al nuovo nome per evitare che il modello semantico lo rimuova all'aggiornamento dello schema.

Un altro modo per eseguire un aggiornamento dello schema consiste nel tornare a Modifica tabelle e fare clic su OK. Vai a Transform data drop-down quindi Impostazioni origine dati e fare clic su Modifica tabelle.

L'aggiornamento pianificato nell'area di lavoro Fabric ricalibra solo le tabelle Direct Lake senza un aggiornamento dello schema. Altre informazioni sull'aggiornamento in Power BI.

Progetto Power BI (PBIP)

Lavorando a un progetto Power BI (PBIP) con un modello semantico con tabelle Direct Lake, Power BI Desktop deve connettersi a un modello semantico in un'area di lavoro Fabric, noto anche come modello semantico remoto. La modellazione remota è in tempo reale, poiché tutte le modifiche apportate vengono applicate immediatamente al modello semantico nell'area di lavoro. Tuttavia, a differenza della modifica in tempo reale, è possibile salvare il modello semantico e le definizioni di report o i metadati nei file PBIP locali che possono essere distribuiti in un secondo momento in un'area di lavoro di Fabric usando un meccanismo di distribuzione come l'integrazione Git di Fabric. Altre informazioni sulla modellazione remota con il progetto Power BI (PBIP)

Nome nei collegamenti di intestazione

Selezionando il nome del modello semantico nell'angolo superiore sinistro di Power BI Desktop, si espande per visualizzare la posizione del modello semantico nello spazio di lavoro Fabric. La selezione del nome dell'area di lavoro o del nome del modello semantico consente di spostarsi all'interno del Web. È disponibile anche la cronologia delle versioni.

Visualizzazione TMDL

La vista TMDL (Tabular Model Definition Language) può essere usata con modelli semantici Direct Lake. Gli script TMDL non vengono salvati a meno che non si stia modificando in tempo reale con un progetto power BI (PBIP). Altre informazioni sulla visualizzazione TMDL.

Visualizzazione query DAX

La vista query DAX (Data Analysis Expressions) può essere usata con modelli semantici Direct Lake. Le query DAX non vengono salvate a meno che non si stia modificando in tempo reale con un progetto di Power BI (PBIP). Altre informazioni sulla vista query DAX.

Migrazione di Direct Lake in modelli semantici SQL a Direct Lake in OneLake

Se si dispone già di un modello semantico Direct Lake in SQL e si vuole eseguire la migrazione a Direct Lake in OneLake, è possibile usare la vista TMDL. Direct Lake in OneLake offre il vantaggio di avere tabelle da più origini e nessun fallback a DirectQuery.

Questa opzione non è consigliata se si usano viste o tabelle di scelta rapida nel modello semantico Direct Lake on SQL.

Per passare a Direct Lake in OneLake, seguire questa procedura.

1. Modificare in tempo reale il modello semantico di cui si vuole eseguire la migrazione in Power BI Desktop.
2. Nell'intestazione, aprire l'elenco a discesa sul nome e scegliere Cronologia versioni per creare una versione a cui tornare, se lo si desidera.
3. Passare alla visualizzazione TMDL.
4. Trascinare il nodo Modello semantico nell'editor per creare uno script dell'intero modello.
5. Trovare l'espressione nella parte inferiore dello script.
6. Cambia Sql.Database("SQL endpoint connection string", "ID of the SQL analytics endpoint") in AzureStorage.DataLake("https://onelake.dfs.fabric.microsoft.com/ID of the workspace/ID of the lakehouse or warehouse").
7. Se l'origine è una Lakehouse senza schemi, rimuovere tutti i schemaName riferimenti alle proprietà. Selezionare Trova nella barra multifunzione per trovarne una. Selezionali e usa CTRL+SHIFT+L per selezionarli tutti, quindi CTRL+SHIFT+K per rimuovere tutte le righe contemporaneamente.
8. Fare quindi clic su Applica.
9. In caso di esito positivo, passare a Visualizzazione modello per aggiornare il modello. Potrebbe essere necessario passare al modello nel Web per modificare le credenziali nella pagina Impostazioni .

Ora il modello semantico usa Direct Lake in OneLake. In caso di problemi, è possibile ripristinare la versione creata per tornare a Direct Lake in modalità di archiviazione SQL.

Requisiti e autorizzazioni

• L'endpoint XMLA deve essere abilitato nel tenant. Per saperne di più, vedere l'articolo sull'endpoint XMLA.
• L'endpoint XMLA con accesso lettura scrittura deve essere abilitato alla capacità. Per avere maggiori informazioni, vedere l'articolo sugli strumenti .
• L'utente deve disporre dell'autorizzazione write per il modello semantico. Per saperne di più, vedere l'articolo sulle autorizzazioni di.
• L'utente deve disporre dell'autorizzazione Visualizzatore per il lakehouse. Per altre informazioni, vedere l'articolo lakehouse.
• Questa funzionalità non è disponibile per gli utenti con una licenza gratuita.

Considerazioni e limitazioni

La modifica dinamica dei modelli semantici in modalità Direct Lake in Power BI Desktop è attualmente in anteprima. Tenere presente quanto segue:

• Non è possibile modificare modelli semantici predefiniti.
• Non è possibile trasformare i dati usando l'editor di Power Query. In Lakehouse è possibile usare un flusso di dati per eseguire trasformazioni di Power Query.
• Non è possibile avere più origini dati quando si usa Direct Lake in SQL. Aggiungere dati alla fonte dati Fabric utilizzata dal modello semantico. Sono supportate diverse origini dati per Direct Lake nella modalità di archiviazione OneLake.
• Non è possibile pubblicare il progetto Power BI (PBIP) da Power BI Desktop. È possibile usare i meccanismi di distribuzione di Fabric, come l'integrazione Git di Fabric o le API degli elementi di Fabric, per pubblicare i file PBIP locali in un'area di lavoro di Fabric.
• Non è possibile convalidare i ruoli di sicurezza a livello di riga da Power BI Desktop. È possibile convalidare il ruolo nel servizio.
• I layout dei diagrammi modello creati dal servizio non vengono visualizzati in Power BI Desktop e i layout creati in Power BI Desktop non vengono salvati in modo permanente nel servizio Power BI.
• La disconnessione durante la modifica potrebbe causare errori imprevisti.
• È possibile aprire strumenti esterni, ma lo strumento esterno deve gestire l'autenticazione per il modello semantico remoto.
• La modifica della categoria di dati in codice a barre non consentirà di filtrare i report collegati al modello semantico in base ai codici a barre.
• I modelli semantici condivisi esternamente non sono idonei per la modifica in tempo reale.
• L'aggiunta di tabelle di scelta rapida può causare un errore. Per utilizzare una tabella semplificata con Direct Lake in OneLake, è necessario registrarsi per l'accesso anticipato o la versione di anteprima limitata della Sicurezza OneLake. L'uso di qualsiasi tabella in una Lakehouse con solo l'anteprima pubblica della sicurezza OneLake non è supportata e genererà un errore.

Oltre ai problemi noti e alle limitazioni correnti di Direct Lake.

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