Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
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.
Примечание.
К 30 ноября 2025 г. все семантические модели Power BI по умолчанию отключены от своего элемента и становятся независимыми семантическими моделями. Их можно сохранить, если вы по-прежнему используете их для отчетов или панелей мониторинга или безопасно удалите их, если они больше не нужны. Дополнительные сведения см. в блоге: разделение семантических моделей по умолчанию для существующих элементов в Microsoft Fabric.
- С 5 сентября 2025 г. семантические модели Power BI по умолчанию больше не создаются автоматически при создании склада, lakehouse или элемента-зеркала. Для получения дополнительной информации см. в блоге: Прекращение использования семантических моделей по умолчанию.
- Если у элемента еще нет семантической модели, можно создать семантику Power BI.
Корпорация Майкрософт переименовала тип контента набора данныхPower BI в семантику Power BI или просто семантику модели. Это также относится к Microsoft Fabric. Дополнительные сведения см. в статье "Новое имя" для наборов данных Power BI. Дополнительные сведения о семантических моделях Power BI см. в разделе "Семантические модели" в службе 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 новых семантических моделей Power BI, созданных 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.
Создание семантических моделей Power BI и управление ими
При создании семантической модели в lakehouse или складе вы выбираете, какие таблицы нужно добавить. После этого можно вручную обновить семантику Power BI.
Чтобы приступить к работе, ознакомьтесь со следующими разделами:
Ограничения
- Семантические модели в Fabric соответствуют текущим ограничениям для семантических моделей в Power BI. Подробнее:
- Семантические модели являются независимыми элементами в Fabric и могут управляться с помощью REST API для перечисления семантических моделей в рабочей области, проверки зависимостей (отчетов и панелей мониторинга) и содержимого модели и удаления неиспользуемых. Сюда входят разделенные семантические модели, созданные по умолчанию в прошлом, которые больше не создаются автоматически.
- 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 можно изменять только в конечной точке или хранилище аналитики SQL.