セマンティック モデルの基礎

Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル

Alex Kuntz

Head of Cloud Curriculum, DataCamp

既定のセマンティック モデル

Power BI 既定のセマンティック モデル

  • 作成: Lakehouse または Warehouse 作成時に自動生成。
  • 編集: SQL Analytics Endpoint の Model セクションから編集。
  • 機能:
    • 基本的なリレーションと計算に対応
    • 高度な計算とセキュリティは非対応
Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル

カスタム セマンティック モデル

Power BI カスタム セマンティック モデル

  • 作成: Lakehouse / Warehouse の「New Semantic Model」で作成。
  • 編集: フル機能のデータ モデル エディターを提供。
  • 機能:
    • 複雑なリレーションと高度な計算を完全に制御
    • 高度な機能に対応（計算列、階層、RLS など）
Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル

データセット モードの概要

Import モード

  • データをモデルに読み込み、クエリが高速。
  • 最新化の更新が必要。

DirectQuery モード

  • ソースのライブデータを直接クエリ。
  • 応答は遅め。

Direct Lake モード

  • OneLake のデータを直接クエリ。
  • 遅延なくリアルタイムにアクセス。

Import モード

DirectQuery モード

Direct Lake モード

Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル

コンポジット データセット モード

  • Import と DirectQuery を1つのデータセットで併用。 コンポジット モード

  • モード選択:

    • 静的データは Import、リアルタイムは DirectQuery。

  • 主なポイント:

    • 混在ニーズのデータセットに最適。
    • 両モード管理は複雑さが増す。
Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル

ユーザー定義の集計

集計とは

  • 大量データを、問い合わせやすい小さなテーブルに要約。

集計を使うとき

  • 大規模データでレポートが遅いとき。
  • 要約レベル（例：月次売上）でレポートを作るとき。

集計の利点

  • クエリ時間と処理負荷を削減し、性能を向上

ユーザー定義の集計

Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル

Power BI Premium の大規模データセット

Large Dataset 形式

  • 10 GB 超のデータセットを専用ストレージでサポート。
  • 高圧縮のインメモリ保存でクエリを高速化。

機能

  • 増分更新に対応。
  • XMLA エンドポイントで効率的な書き込みをサポート。
Microsoft Fabric によるデータ取り込みとセマンティック モデル

Ayo berlatih!

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