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.
В этой статье описываются темы проектирования, относящиеся к разработке семантических моделей Direct Lake.
Создание модели
Вы можете создать семантику Direct Lake в Power BI Desktop или из многих элементов Fabric в браузере. Например, в открытом Lakehouse можно выбрать новую семантику для создания новой семантической модели в режиме Direct Lake Storage.
Здесь приведены два вида режима хранения Direct Lake. Дополнительные сведения см. в разделе "Основные понятия и терминология ".
- Используйте Direct Lake в OneLake для обеспечения совместимости с безопасностью OneLake, дополнительных функций моделирования и повышения производительности запросов.
- Используйте Direct Lake в SQL, если вы зависите от правил безопасности, определенных в конечной точке аналитики SQL, с режимом делегированного удостоверения или вам необходимо использовать DirectQuery.
В следующей таблице показаны наиболее распространенные методы создания для каждого типа семантической модели Direct Lake.
| Поддерживает Direct Lake в OneLake | Поддерживает Direct Lake в SQL | |
|---|---|---|
| Создание в службе Power BI. Например, выберите "Создать" на панели навигации слева, а затем выберите каталог OneLake. | Да | Нет |
| Создание из Power BI Desktop. | Да | Нет |
| Создание с страницы аналитической конечной точки SQL. Например, откройте конечную точку аналитики SQL для lakehouse, а затем выберите новая семантическая модель. | Да | Да |
При создании семантической модели Direct Lake из конечной точки аналитики SQL можно выбрать два типа Direct Lake, как показано на следующем рисунке:
Это диалоговое окно по умолчанию использует Direct Lake в OneLake, если конечная точка SQL аналитики работает в режиме удостоверения пользователя или Direct Lake в SQL, если она работает в делегированном режиме. Дополнительные сведения см. в разделе "Режимы доступа" в конечной точке аналитики SQL.
Кроме того, как и в любой семантической модели Power BI, вы можете продолжить разработку модели с помощью средства, совместимого с XMLA, например SQL Server Management Studio (SSMS) (версия 19.1 или более поздней версии) или с открытым кодом, средства сообщества. Записные книжки Fabric также могут программно создавать и изменять семантические модели с помощью семантической связи и Semantic Link Labs.
Соединители Power Query
Простой способ определить, присутствует ли существующая семантическая модель Direct Lake в OneLake или SQL, это проверить соединитель в представлении TMDL. На вкладке "Модель" перетащите узел expressions , чтобы просмотреть определение выражения M.
Direct Lake в OneLake использует коннектор Azure Data Lake Storage.
Direct Lake в SQL использует соединитель SQL Server или соединитель OneLake.SqlAnalytics() .
Составные модели Direct Lake
Direct Lake в OneLake позволяет создавать составные модели из нескольких источников, объединяющие таблицы в режиме Direct Lake с другими таблицами в режимах Импорт и DirectQuery, что обеспечивает ценную гибкость для таблиц измерений. Это решение позволяет использовать Direct Lake для очень больших таблиц фактов, чтобы избежать дорогостоящих обновлений и сокращения затрат на управление. Дополнительные сведения см. в разделе "Составные семантические модели" с таблицами режима хранения Direct Lake и "Импорт".
Таблицы моделей
Таблицы моделей обычно основаны на таблице в элементе данных source Fabric. Direct Lake в SQL также позволяет выбрать представление SQL. Запросы к таблице моделей на основе представления SQL возвращаются в режим DirectQuery, что может привести к снижению производительности запросов.
Note
С помощью Direct Lake в OneLake таблицы на основе представлений SQL можно добавлять с помощью других режимов хранения, таких как импорт и/или DirectQuery, так как Direct Lake в OneLake поддерживает составные модели.
Таблицы должны содержать столбцы для фильтрации, группировки, сортировки и суммирования в дополнение к столбцам, поддерживающим связи модели.
Дополнительные сведения о столбцах для включения в таблицы семантической модели см. в статье "Общие сведения о производительности запросов Direct Lake".
Сведения о применении правил доступа к данным с помощью безопасности на уровне объектов (OLS) и безопасности на уровне строк (RLS) см. в разделе "Интеграция безопасности Direct Lake".
Метаданные модели Direct Lake
При подключении к семантической модели Direct Lake с конечной точкой XMLA метаданные выглядят как любые другие модели. Однако модели Direct Lake показывают следующие различия:
- Свойство
compatibilityLevelобъекта базы данных равно 1604 (или выше). - Для свойства режима секций Direct Lake задано значение
directLake. - Секции Direct Lake используют общие выражения для определения источников данных.
- Direct Lake в SQL — выражение указывает на конечную точку аналитики SQL озера или хранилища. Direct Lake использует конечную точку аналитики SQL для обнаружения схемы и сведений о безопасности, но загружает данные непосредственно из OneLake (если он не возвращается в режим DirectQuery по какой-либо причине).
- Direct Lake в OneLake — выражение напрямую указывает на расположение хранилища OneLake для источника данных Fabric. Direct Lake использует API OneLake для обнаружения схем, проверок безопасности и загрузки данных. Direct Lake в OneLake не возвращается в режим DirectQuery.
Задачи после публикации
После публикации семантической модели Direct Lake необходимо выполнить некоторые задачи установки. Дополнительные сведения см. в разделе "Управление семантических моделей Direct Lake".