Grundlagen semantischer Modelle

Datenaufnahme und Semantische Modelle mit Microsoft Fabric

Alex Kuntz

Head of Cloud Curriculum, DataCamp

Standard‑Semantikmodell

Power BI Standard‑Semantikmodell

  • Erstellung: Wird automatisch erstellt, wenn ein Lakehouse oder Warehouse angelegt wird.
  • Bearbeitung: Über den SQL Analytics Endpoint – Bereich „Modell“.
  • Funktionen:
    • Unterstützt grundlegende Beziehungen und Berechnungen
    • Keine Unterstützung für erweiterte Berechnungen und Sicherheit
Datenaufnahme und Semantische Modelle mit Microsoft Fabric

Benutzerdefiniertes Semantikmodell

Power BI Benutzerdefiniertes Semantikmodell

  • Erstellung: Über „Neues Semantikmodell“ im Lakehouse oder Warehouse.
  • Bearbeitung: Voll ausgestatteter Datenmodell-Editor.
  • Funktionen:
    • Volle Kontrolle über komplexe Beziehungen und erweiterte Berechnungen
    • Unterstützt Advanced Features – berechnete Spalten, Hierarchien, RLS etc.
Datenaufnahme und Semantische Modelle mit Microsoft Fabric

Kurzüberblick: Dataset-Modi

Importmodus

  • Lädt Daten ins Modell; schnelle Abfragen.
  • Erfordert Aktualisierungen für aktuelle Daten.

DirectQuery-Modus

  • Fragt Live-Daten direkt aus der Quelle ab.
  • Langsamere Abfrageantworten.

Direct Lake-Modus

  • Fragt Daten direkt aus OneLake ab.
  • Echtzeit-Zugriff ohne Latenz.

Importmodus

DirectQuery-Modus

Direct Lake-Modus

Datenaufnahme und Semantische Modelle mit Microsoft Fabric

Verbund-Dataset-Modus

  • Kombiniert Import- und DirectQuery-Modi in einem Dataset. Verbundmodus

  • Modus wählen:

    • Import für statische Daten, DirectQuery für Echtzeit.

  • Wichtige Punkte:

    • Ideal bei gemischten Anforderungen.
    • Das Managen beider Modi erhöht die Komplexität.
Datenaufnahme und Semantische Modelle mit Microsoft Fabric

Benutzerdefinierte Aggregationen

Was sind Aggregationen?

  • Fasst große Daten zu kleineren, leichter abfragbaren Tabellen zusammen.

Wann Aggregationen nutzen?

  • Bei großen Datasets, die Berichte verlangsamen.
  • Berichte auf Summary-Ebene erstellen (z. B. monatliche Verkäufe).

Vorteile von Aggregationen

  • Bessere Performance durch weniger Abfragezeit und Verarbeitungslast

Benutzerdefinierte Aggregationen

Datenaufnahme und Semantische Modelle mit Microsoft Fabric

Große Datasets in Power BI Premium

Format für große Datasets

  • Unterstützt Datasets über 10 GB mit dediziertem Speicher.
  • Stark komprimierter In‑Memory‑Speicher für schnellere Abfragen.

Funktionen

  • Ermöglicht inkrementelles Aktualisieren wachsender Datasets.
  • Unterstützt den XMLA-Endpunkt für effiziente Schreibvorgänge.
Datenaufnahme und Semantische Modelle mit Microsoft Fabric

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