语义模型基础

使用 Microsoft Fabric 进行数据摄取与语义模型

Alex Kuntz

Head of Cloud Curriculum, DataCamp

默认语义模型

Power BI 默认语义模型

  • 创建：在创建 Lakehouse 或 Warehouse 时自动生成。
  • 编辑：通过 SQL Analytics Endpoint 的模型部分编辑。
  • 功能：
    • 支持基础关系与计算
    • 不支持高级计算和安全性
使用 Microsoft Fabric 进行数据摄取与语义模型

自定义语义模型

Power BI 自定义语义模型

  • 创建：在 Lakehouse 或 Warehouse 中使用"新建语义模型"。
  • 编辑：提供全功能的数据模型编辑器。
  • 功能：
    • 完全控制复杂关系与高级计算
    • 支持高级功能：计算列、层级、RLS 等
使用 Microsoft Fabric 进行数据摄取与语义模型

数据集模式速览

导入模式（Import）

  • 将数据加载到模型；查询响应更快。
  • 需更新以保持数据最新。

直接查询模式（DirectQuery）

  • 直接从源查询实时数据。
  • 查询响应较慢。

Direct Lake 模式

  • 直接从 OneLake 查询数据。
  • 实时访问，几乎无延迟。

导入模式

DirectQuery 模式

Direct Lake 模式

使用 Microsoft Fabric 进行数据摄取与语义模型

复合数据集模式

  • 在一个数据集中结合 Import 与 DirectQuery。 复合模式

  • 如何选择模式：

    • 静态数据用导入，实时更新用DirectQuery。

  • 关键考虑：

    • 适合混合数据需求的数据集。
    • 同时管理两种模式更复杂。
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用户定义的聚合

什么是聚合？

  • 将海量数据汇总为更小、更易查询的表。

何时使用聚合？

  • 数据集很大导致报表变慢时。
  • 报表基于汇总级数据（如月度销售）。

聚合的优势

  • 通过减少查询时间与处理负载来提升性能

用户定义的聚合

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Power BI Premium 的大型数据集

大型数据集格式

  • 通过专用存储支持超过 10 GB 的数据集。
  • 提供高压缩的内存存储以加速查询。

功能

  • 支持随数据增长的增量刷新。
  • 支持 XMLA 终结点以高效写入。
使用 Microsoft Fabric 进行数据摄取与语义模型

Ayo berlatih!

使用 Microsoft Fabric 进行数据摄取与语义模型

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