Разработка семантических моделей Direct Lake

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:

Снимок экрана: диалоговое окно выбора типа Direct Lake при создании семантической модели на странице конечной точки аналитики SQL.

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.

Снимок экрана, показывающий соединитель Azure Data Lake Storage Gen2 в представлении TMDL для Direct Lake в модели OneLake.

Direct Lake в SQL использует соединитель SQL Server или соединитель OneLake.SqlAnalytics() .

Снимок экрана, показывающий соединитель SQL Server в представлении TMDL для Direct Lake в модели SQL.

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 compatibilityLevel объекта 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".