Data sources for the служба Power BI (Источники данных для службы Power BI)

Данные являются основой Power BI. Вы можете изучить данные, создав диаграммы и панели мониторинга или задав вопросы с помощью Q&A. Визуализации и ответы получают базовые данные из семантической модели, которая поступает из источника данных.

В этой статье рассматриваются типы источников данных, к которым можно подключиться из служба Power BI. Существует множество других типов источников данных. Чтобы использовать эти другие источники данных в служба Power BI, вам может потребоваться использовать Power BI Desktop или расширенные функции запроса данных и моделирования в Excel. Дополнительные сведения см. в разделе "Базы данных " и "Другие источники данных".

Поиск содержимого

Каталог OneLake можно использовать для обнаружения существующих данных и отчетов.

На сайте Power BI выберите OneLake в навигационной панели:

Появляется список данных, к которым у вас есть доступ, когда открывается каталог OneLake. Вы можете отфильтровать все элементы, собственные элементы или элементы, утвержденные кем-либо в вашей организации:

Вы можете выбрать приложения на панели навигации, чтобы обнаружить приложения , опубликованные другими людьми в вашей организации. В правом верхнем углу этой вкладки выберите "Получить приложения", чтобы выбрать приложения из веб-службы, которые вы используете:

Многие службы имеют приложения-шаблоны для Power BI. Для большинства служб требуется учетная запись. Дополнительные сведения см. в статье "Подключение к службам, используемым с Power BI".

Создание содержимого

Чтобы создать содержимое, можно импортировать или создать файлы или базы данных.

Файлы

Импорт файлов:

1. Перейдите в рабочую область, в которую нужно импортировать файлы. Выберите Новый элемент, а затем на открывшейся панели выбора выберите семантической модели:

   

2. Выберите Excel или CSV. Вы также можете вставить или вручную ввести данные.

   

При импорте файлов Excel или CSV или при ручном создании книги Power BI импортирует все поддерживаемые данные в таблицах и любую модель данных в новую семантическую модель Power BI.

Вы также можете отправлять файлы. Используйте этот метод для PBIX-файлов . При отправке файлов Excel из OneDrive или SharePoint Power BI создает подключение к файлу. При отправке локального файла Power BI добавляет копию файла в рабочую область.

Чтобы отправить файлы, на вкладке "Моя рабочая область " выберите "Отправить ", чтобы отправить локальные файлы или файлы из SharePoint или OneDrive:

Ниже приведены некоторые типы файлов, которые можно добавить:

• Книги Excel или файлы .xlsx и XLSM могут включать различные типы данных. Например, рабочие книги могут включать данные, которые вы самостоятельно вводите на листы, или данные, которые вы запрашиваете и загружаете из внешних источников данных с помощью Power Query. Power Query доступен через получение и преобразование данных на вкладке "Данные" Excel или с помощью получения внешних данных в Power Pivot. Вы можете импортировать данные из таблиц на листах или импортировать данные из модели данных. Дополнительные сведения см. в статье "Получение данных из файлов для Power BI".

• Файлы Power BI Desktop или файлы отчетов .pbix используются для запроса и загрузки данных из внешних источников данных с целью создания отчетов. В Power BI Desktop можно расширить модель данных с помощью мер и связей между таблицами, а также опубликовать файлы .pbix в службу Power BI. Power BI Desktop предназначен для расширенных пользователей, у которых есть полное представление о своих источниках данных, запросах данных и преобразовании и моделировании данных. Дополнительные сведения см. в разделе "Подключение к источникам данных" в Power BI Desktop.

• Разделенное запятыми значение или .csv файлы — это простые текстовые файлы со строками данных, которые содержат значения, разделенные запятыми. Например, файл .csv , содержащий данные имени и адреса, может содержать много строк, каждая из которых имеет значения для имени, фамилии, адреса улицы, города и штата. Невозможно импортировать данные в файл .csv , но многие приложения, такие как Excel, могут сохранять простые табличные данные в виде файлов .csv .

• Для других типов файлов, таких как XML (.xml) или текст (.txt), можно использовать Excel Get и Transform Data для запроса, преобразования и загрузки данных. Затем можно импортировать файл Excel в служба Power BI.

Место хранения файлов значительно отличается. OneDrive обеспечивает максимальную гибкость и интеграцию с Power BI. Вы также можете сохранить файлы на локальном диске, но если вам нужно обновить данные, есть несколько дополнительных шагов. Дополнительные сведения см. в статье "Получение данных из файлов для Power BI".

Базы данных

Вы можете подключить базы данных Azure к Power BI, чтобы получать аналитические данные и отчеты с актуальной информацией в режиме реального времени. Например, можно подключиться к База данных SQL Azure и просматривать данные, создавая отчеты в Power BI. При срезе данных или добавлении поля в визуализацию Power BI запрашивает базу данных напрямую.

Дополнительные сведения см. в разделе:

• Azure и Power BI
• База данных SQL Azure с DirectQuery
• Azure Synapse Analytics с DirectQuery

Вы также можете использовать Power BI Desktop или Excel для подключения, запроса и загрузки данных в модели данных для различных других баз данных. Затем файл можно импортировать в Power BI, где существует семантическая модель. При настройке запланированного обновления Power BI использует сведения о конфигурации и подключении из файла для подключения непосредственно к источнику данных. Power BI запрашивает обновления и загружает обновления в семантику модели. Дополнительные сведения см. в разделе "Подключение к источникам данных" в Power BI Desktop.

Другие источники данных

С Помощью Power BI можно использовать сотни различных источников данных. Данные должны находиться в формате, используемом служба Power BI. Затем Power BI может использовать данные для создания отчетов и панелей мониторинга и ответов на вопросы с помощью Q&A.

Некоторые источники данных уже содержат данные, отформатированные для службы Power BI. Эти источники похожи на приложения шаблонов от поставщиков услуг, таких как Google Analytics и Twilio. Базы данных табличных моделей SQL Server Analysis Services также готовы к использованию.

В других случаях может потребоваться запросить и загрузить нужные данные в файл. Например, ваша организация может хранить данные логистики в базе данных хранилища данных на сервере. Но служба Power BI может подключиться к этой базе данных и исследовать свои данные только в том случае, если это табличная база данных модели. Вы можете использовать Power BI Desktop или Excel для запроса и загрузки данных логистики в табличную модель данных, которую затем сохранить в виде файла. Этот файл можно импортировать в Power BI, где существует семантическая модель.

Если данные логистики в базе данных изменяются каждый день, можно обновить семантику Power BI. При импорте данных в семантику модели вы также импортируете сведения о подключении из Power BI Desktop или файла Excel.

Если вы настраиваете запланированное обновление или выполняете ручное обновление в семантической модели, Power BI использует сведения о подключении с другими параметрами для подключения непосредственно к базе данных. Затем Power BI запрашивает обновления и загружает эти обновления в семантику модели. Возможно, вам потребуется локальный шлюз данных для защиты передачи данных между локальным сервером и Power BI. После завершения передачи визуализации в отчетах и панелях мониторинга обновляются автоматически.

Таким образом, даже если вы не можете подключиться к источнику данных непосредственно из службы Power BI, вы все равно можете загрузить данные в Power BI. Для этого потребуется лишь несколько дополнительных шагов и, возможно, небольшая помощь от IT-отдела. Дополнительные сведения см. в разделе "Источники данных" в Power BI Desktop.

Семантические модели и источники данных

Возможно, вы увидите термины семантической модели и источник данных, используемые синонимами. Но семантические модели и источники данных являются двумя разными вещами, хотя они связаны.

Power BI автоматически создает семантику модели при подключении и импорте данных из файла, приложения-шаблона или динамического источника данных. Семантическая модель содержит сведения об источнике данных и учетных данных источника данных. Семантическая модель также часто включает подмножество данных, скопированных из источника данных. При создании визуализаций в отчетах и панелях мониторинга часто просматривается данные из семантической модели.

Данные в семантической модели приходят из источника данных. Например, данные могут поступать из следующих источников данных:

• Онлайн-служба, например Google Analytics или QuickBooks
• База данных в облаке, например База данных SQL Azure
• База данных или файл на локальном компьютере или сервере в организации

Обновление данных

Если файл сохраняется на локальном диске или на диске в организации, может потребоваться локальный шлюз для обновления семантической модели в Power BI. Компьютер, в котором хранится файл, должен работать во время обновления. Вы также можете повторно импортировать файл или воспользоваться командой Опубликовать в Excel или Power BI Desktop, но эти процессы не автоматизированы.

Если вы сохраняете файлы в OneDrive для работы или учебного заведения или на сайте группы SharePoint, семантическая модель, отчеты и панель мониторинга всегда актуальны. Так как OneDrive и Power BI находятся в облаке, Power BI может подключаться непосредственно к файлам или импортировать файлы в Power BI. Power BI подключается примерно каждые час и проверяет наличие обновлений. Семантическая модель и любые визуализации обновляются автоматически, если есть какие-либо обновления.

Приложения-шаблоны из служб также автоматически обновляются один раз в день в большинстве случаев. Эти приложения можно обновить вручную, но отображаются ли обновленные данные, зависят от поставщика услуг. Обновления приложений-шаблонов от пользователей в организации зависят от используемых источников данных и настройки обновления создателем приложения.

Базы данных Azure, такие как База данных SQL, Azure Synapse Analytics и Spark в Azure HDInsight, являются облачными источниками данных. Служба Power BI также находится в облаке, поэтому Power BI может подключаться к этим источникам данных в реальном времени с помощью DirectQuery. С помощью DirectQuery Power BI всегда синхронизируется, и вам не нужно настраивать запланированное обновление.

Службы SQL Server Analysis Services — это динамическое подключение к Power BI, как к облачной базе данных Azure. Разница заключается в том, что база данных находится на сервере в вашей организации. Для этого типа подключения требуется локальный шлюз, который может настроить ИТ-отдел.

Обновление данных является важным фактором при использовании Power BI. Дополнительные сведения см. в разделе "Обновление данных" в Power BI.

Рекомендации и ограничения

Источники данных для служба Power BI имеют следующие ограничения. На отдельные функции распространяются другие ограничения, но следующий список относится к полной службе Power BI:

• Ограничение размера семантической модели. Семантические модели, хранящиеся в общих емкостях в служба Power BI, имеют ограничение в размере 1 ГБ. Для более крупных семантических моделей используйте Power BI Premium.

• Уникальные значения в столбце. Если семантическая модель Power BI кэширует данные в режиме импорта, она может хранить ограничение в 1999 999 997 различных значений в столбце.

• Ограничение строки. При использовании DirectQuery Power BI накладывает ограничение на результаты запроса, которые он отправляет в базовый источник данных. Если запрос, отправленный в источник данных, возвращает более 1 миллионов строк, вы увидите ошибку и запрос завершается ошибкой. Базовые данные по-прежнему могут содержать более 1 миллионов строк. Вы вряд ли достигнете этого предела, так как большинство отчетов объединяют данные в меньшие наборы результатов.

• Ограничение столбца. Максимальное число столбцов, разрешенных во всех таблицах в семантической модели, составляет 16 000 столбцов. Это ограничение применяется к службе Power BI и к семантическим моделям, используемым Power BI Desktop. Power BI использует это ограничение для отслеживания количества столбцов и таблиц в семантической модели, то есть максимальное количество столбцов составляет 16 000 минус один для каждой таблицы в семантической модели.

• Ограничение пользователя источника данных. Максимальное количество источников данных, разрешенных для каждого пользователя, составляет 1000. Это ограничение применяется только к служба Power BI.

• Особенности единого входа (SSO). Модели DirectQuery могут включать единый вход к их источникам данных, что позволяет неявно применять безопасность в исходной системе к запросам DAX, выполняемым каждым пользователем. Единый вход можно включить для каждого исходного подключения, поддерживающего единый вход (не все типы подключений поддерживают единый вход), а для каждого подключения единого входа может потребоваться настройка шлюза или виртуальной сети для определенных типов источников. Подробнее о том, как включить SSO для шлюзов, см. в статье SSO для шлюзов данных.

  Выполнение запросов к модели DirectQuery с поддержкой SSO с использованием имени субъекта-службы (SPN) не поддерживается, так как учетные данные SPN не могут быть переданы источнику DirectQuery. Вместо этого используйте имя участника-пользователя (UPN) для выполнения таких запросов к семантической модели DirectQuery с поддержкой единого входа.

Связанный контент

• Подключение к службам, используемым с Power BI
• Получение данных из файлов для Power BI
• Data refresh in Power BI (Обновление данных в Power BI)
• DirectQuery в Power BI
• Что такое локальный шлюз данных?
• Data sources in Power BI Desktop (Источники данных в Power BI Desktop)