管理与优化语义模型刷新

使用 Microsoft Fabric 进行数据摄取与语义模型

Alex Kuntz

Head of Cloud Curriculum, DataCamp

语义模型中的数据刷新

什么是数据刷新?

  • 确保报表显示最新数据

按存储模式的刷新要求

  • 导入模式(Import):需计划刷新以获取更新
  • DirectQuery 模式:无需刷新;实时查询数据
  • Direct Lake 模式:无需刷新;直接访问 OneLake

语义模型中的数据刷新

使用 Microsoft Fabric 进行数据摄取与语义模型

计划刷新与按需刷新

  • 计划刷新

    • 按固定频率自动刷新
    • 适合常规更新,无需手动操作
  • 按需刷新

    • 随时手动触发刷新
    • 灵活性:可立即更新
    • 适用于近实时场景

语义模型刷新选项

使用 Microsoft Fabric 进行数据摄取与语义模型

增量刷新与全量刷新

增量刷新

  • 仅刷新新增或变更数据
  • 降低时间与资源消耗
  • 适合定期更新的大型数据集

全量刷新

  • 重新加载整个数据集
  • 确保数据完全一致
  • 适用于小型数据集或需全量替换的场景

语义模型中的数据刷新 - 增量

语义模型中的数据刷新 - 全量

使用 Microsoft Fabric 进行数据摄取与语义模型

语义模型刷新活动

  • 自动刷新数据集,保持 Power BI 报表最新。
  • 集成于 Microsoft Fabric 的 Data Factory。

语义模型刷新活动

主要特性:

  • 连接: 需要预先配置到 Power BI 数据集的连接。
  • 默认行为: 默认执行全量刷新,替换全部数据。
  • 预览功能: 目前为预览版,可提前试用。
使用 Microsoft Fabric 进行数据摄取与语义模型

Passons à la pratique !

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