Automatické agregace (Preview)

Automatické agregace používají moderní strojové učení (ML) k nepřetržité optimalizaci datových sad DirectQuery pro maximální výkon dotazů na sestavy. Automatické agregace jsou postavené na stávající uživatelsky definované infrastruktuře agregací, která byla poprvé zavedena ve složených modelech pro Power BI. Na rozdíl od uživatelsky definovaných agregací nevyžadují automatické agregace rozsáhlé modelování dat a dovednosti optimalizace dotazů ke konfiguraci a údržbě. Automatické agregace jsou samoobslužné trénování i samoobslužné optimalizace. Umožňují vlastníkům datových sad jakékoli úrovně dovedností zvýšit výkon dotazů a zajistit tak rychlejší vizualizace sestav i pro ty největší datové sady.

S automatickými agregacemi:

  • Vizualizace sestav jsou rychlejší – optimální procento dotazů na sestavy se vrací automaticky udržovaná v mezipaměti agregací v paměti místo back-endových systémů zdrojů dat. Dotazy odlehlé hodnoty, které nelze vrátit mezipamětí v paměti, se předá přímo do zdroje dat pomocí DirectQuery.
  • Vyvážená architektura – ve srovnání s režimem directquery vrací většina výsledků dotazu Power BI dotazovací modul a mezipaměť agregací v paměti. Zatížení při zpracování dotazů v systémech zdrojů dat ve špičce se může výrazně snížit, což znamená vyšší škálovatelnost back-endu zdroje dat.
  • Snadná instalace – vlastníci datových sad mohou povolit automatické agregace a naplánovat jednu nebo více aktualizací pro datovou sadu. Po první aktualizaci se automatické agregace převezou a začnou vytvářet agregační rozhraní a optimální agregace. Systém se v průběhu času automaticky odladí.
  • Vyladění – pomocí jednoduchého a intuitivního uživatelského rozhraní v datové sadě Nastavení můžete odhadnout zvýšení výkonu pro různé procento dotazů vrácených z mezipaměti agregací v paměti a provádět úpravy pro ještě větší zvýšení výkonu. Jeden ovládací prvek posuvníku vám pomůže snadno vyladit vaše prostředí.

Důležité

Automatické agregace jsou ve verzi Preview. Ve verzi Preview se funkce a dokumentace pravděpodobně změní.

Požadavky

Podporované plány

Automatické agregace se podporují pro Power BI Premium na kapacitu, Premium na uživatele a Power BI Embedded datové sady.

Podporované zdroje dat

Ve verzi Preview se automatické agregace podporují pro následující zdroje dat:

  • Azure SQL Database
  • Azure Synapse vyhrazeného SQL fondu
  • Google BigQuery
  • Snowflake

Podporované režimy

Automatické agregace jsou podporované u datových sad režimu DirectQuery. Podporují se složené datové sady modelu s importními tabulkami i připojeními DirectQuery, ale automatické agregace se podporují jenom pro připojení DirectQuery.

Oprávnění

Pokud chcete povolit a nakonfigurovat automatické agregace, musíte být vlastníkem datové sady. Správci pracovního prostoru mohou datovou sadu převzít jako vlastníka a nakonfigurovat nastavení automatických agregací.

Konfigurace automatických agregací

Automatické agregace se konfiguruje v datových sadách Nastavení. Konfigurace je jednoduchá – povolte a naplánujte jednu nebo více aktualizací. Než ale nakonfigurujete automatické agregace pro datovou sadu, nezapomeňte si celý článek přečíst. Poskytuje dobrý přehled o tom, jak automatické agregace fungují, a může vám pomoct s rozhodováním, jestli jsou automatické agregace pro vaše prostředí vhodné. Až budete připraveni na podrobné pokyny k povolení automatických agregací, konfiguraci plánu aktualizace a ladění pro vaše prostředí, přečtěte si téma Konfigurace automatických agregací.

Výhody

Při directQuery se pokaždé, když uživatel datové sady otevře sestavu nebo pracuje s vizualizací sestavy, předá dotazovacímu modulu dotazy DAX a pak se jako dotazy do back-endového SQL dat. Zdroj dat pak musí vypočítat a vrátit výsledky pro každý dotaz. V porovnání s datovými sadami v režimu importu uloženými v paměti mohou být doby odezvy zdroje dat DirectQuery náročné na čas i zpracování, což často způsobuje pomalé doby odezvy dotazů ve vizualizacích sestav.

Pokud je pro datovou sadu DirectQuery povolená, automatické agregace mohou zvýšit výkon dotazů sestavy tím, že se vyhnete přenosům dotazů na zdroj dat. Předem agregované výsledky dotazu se automaticky vrátí do mezipaměti agregací v paměti, místo aby je zdroj dat odesílal a vracel. Množství předem agregovaných dat v mezipaměti agregací v paměti je malý zlomek množství dat uchovávané ve skutečnosti a tabulek podrobností ve zdroji dat. Výsledkem je nejen lepší výkon dotazů sestav, ale také menší zatížení back-endových systémů zdrojů dat. U automatických agregací se do back-endového zdroje dat předává jenom malá část dotazů sestav a ad hoc dotazů, které vyžadují agregace, které nejsou zahrnuté v mezipaměti v paměti, stejně jako v režimu DirectQuery.

Diagram automatických agregací

Automatická správa dotazů a agregací

Automatické agregace sice eliminují potřebu vytvářet uživatelem definované tabulky agregací a výrazně zjednodušují implementaci řešení agregovaných dat, ale hlubší znalost základních procesů a závislostí je užitečná při pochopení toho, jak automatické agregace fungují. Power BI se při vytváření a správě automatických agregací spoléhá na následující.

Protokol dotazů

Power BI sleduje dotazy na datovou sadu a sestavy uživatelů v protokolu dotazů. U každé datové sady Power BI data protokolu dotazů sedm dní. Data protokolu dotazů se každý den přenesou dál. Protokol dotazů je zabezpečený a není viditelný pro uživatele nebo prostřednictvím koncového bodu XMLA.

Operace trénování

V rámci první naplánované operace aktualizace datové sady pro vybranou frekvenci (den nebo týden) zahájí Power BI nejprve operaci trénování, která vyhodnotí protokol dotazů, aby se agregace v mezipaměti agregací v paměti přizpůsobily měnícím se vzorům dotazů. Tabulky agregací v paměti se vytvářejí, aktualizují nebo zahodí a do zdroje dat se odesílaly speciální dotazy, které určují agregace, které se mají zahrnout do mezipaměti. Počítaná agregační data se ale během trénování nenačtou do mezipaměti v paměti – načtou se během následné operace aktualizace.

Pokud například zvolíte frekvenci dnů a naplánujte aktualizace ve 4:00, 9:00, 14:00 a 19:00, bude trénovací i obnovovací operace zahrnovat pouze aktualizace v 16:00. Následné naplánované aktualizace pro tento den v 9:00, 14:00 a 19:00 jsou pouze operace aktualizace, které aktualizují existující agregace v mezipaměti.

Operace trénování a aktualizace

Zatímco trénovací operace vyhodnocují minulé dotazy z protokolu dotazů, výsledky jsou dostatečně přesné, aby se zajistilo, že se budou pokrýt budoucí dotazy. Neexistuje však žádná záruka, že budoucí dotazy budou vráceny mezipamětí agregací v paměti, protože tyto nové dotazy se mohou lišit od dotazů odvozených z protokolu dotazů. Tyto dotazy, které nejsou vráceny mezipamětí agregací v paměti, se předá zdroji dat pomocí DirectQuery. V závislosti na četnosti a hodnocení těchto nových dotazů mohou být agregace pro tyto dotazy zahrnuty do mezipaměti agregací v paměti s další operací trénování.

Operace trénování má časový limit 60 minut. Pokud se trénování v rámci tohoto časového limitu nedokončuje, zobrazí se v historii aktualizace mezipaměti zpráva, že trénování selhalo.

Operace aktualizace

Jak je popsáno výše, po dokončení trénovací operace v rámci první naplánované aktualizace pro vybranou frekvenci provede Power BI operaci aktualizace, která dotazuje a načte nová a aktualizovaná agregační data do mezipaměti agregací v paměti a odebere všechny agregace, které už nejsou dostatečně vysoké (podle trénovací algoritmu). Všechny následné aktualizace pro zvolenou četnost dnů nebo týdnů jsou pouze operace aktualizace, které dotaz na zdroj dat aktualizují stávající agregační data v mezipaměti. V našem příkladu výše jsou naplánované aktualizace pro tento den v 9:00, 14:00 a 19:00.

Operace pouze s aktualizací

Pravidelné plánované aktualizace v průběhu dne (nebo týdne) zajišťují, aby byla data agregace v mezipaměti stále aktuální s daty v back-endových zdrojích dat. Prostřednictvím Nastavení dat můžete naplánovat až 48 aktualizací za den, abyste zajistili, že dotazy sestavy, které jsou vráceny mezipamětí agregací, budou docílit výsledků na základě nejnovějších obnovených dat z back-endu zdroje dat.

Upozornění

Operace trénování a aktualizace jsou náročné na procesy a prostředky pro Power BI i systémy zdrojů dat. Zvýšení procenta dotazů, které používají agregace, znamená, že se během operací trénování a aktualizace musí dotazovat a počítat více agregací ze zdrojů dat, což zvyšuje pravděpodobnost nadměrného využití systémových prostředků a potenciálně způsobuje časové limity. Další informace najdete v tématu Vyladění .

Historie aktualizací

Každá operace aktualizace se zaznamenává v mezipaměti datové sady Historie aktualizace. Zobrazí se důležité informace o každé aktualizaci, včetně množství agregací paměti v mezipaměti, které spotřebovávají nakonfigurované procento dotazu. Pokud chcete zobrazit historii aktualizace, na stránce Nastavení klikněte na Historie aktualizace. Pokud chcete přejít k podrobnostem o něco dál, klikněte na Zobrazit podrobnosti.

Historie aktualizace mezipaměti

Pravidelnou kontrolou historie aktualizace můžete zajistit, aby se naplánované operace aktualizace dokončily v přijatelném období. Před zahájením další plánované aktualizace se ujistěte, že se operace aktualizace úspěšně dokončily.

Selhání trénování a aktualizace

I Power BI provádí trénovací a obnovovací operace jako součást první naplánované aktualizace datové sady pro den nebo týden, kterou zvolíte, tyto operace jsou implementovány jako samostatné transakce. Pokud trénovací operace selže, Power BI může pokračovat v aktualizaci agregací (a běžných tabulek ve složeném modelu) pomocí předchozího stavu trénování. V tomto případě historie aktualizace indikuje, že aktualizace proběhla úspěšně, ale trénování selhalo. Výkon dotazů může být méně optimalizovaný, ale dosažená úroveň výkonu by měla být mnohem lepší než čistě datová sada DirectQuery bez jakýchkoli agregací.

Částečně dokončená historie aktualizace

Pokud operace trénování nebo aktualizace selže, snižte procento dotazů, které používají mezipaměť agregací v paměti v datové sadě Nastavení. Tím se sníží počet agregací vytvořených v mezipaměti, ale více času na dokončení operací trénování a aktualizace. Další informace najdete v tématu Vyladění .

Pokud trénování proběhne úspěšně, ale aktualizace selže, celá aktualizace datové sady se označí jako Neúspěšná, protože výsledkem je nedostupná mezipaměť agregací v paměti.

Při plánování aktualizace můžete zadat e-mailová oznámení v případě selhání aktualizace.

Uživatelem definované a automatické agregace

Uživatelem definované agregace v Power BI lze ručně nakonfigurovat na základě skrytých agregovaných tabulek v datové sadě. Konfigurace uživatelsky definovaných agregací je často složitá a vyžaduje větší úroveň dovedností v oblasti modelování dat a optimalizace dotazů. Automatické agregace na druhé straně eliminují tuto složitost v rámci systému řízeného AI. Na rozdíl od uživatelem definovaných agregací, které zůstávají statické, Power BI průběžně udržuje protokoly dotazů a z těchto protokolů určuje vzory dotazů na základě algoritmů prediktivního modelování (ML). Agregovaná data se počítají a ukládají v paměti na základě analýzy vzorů dotazů. U automatických agregací jsou datové sady samotrénovací i samooptimalicí. Když se vzory dotazů v sestavách klientů mění, automatické agregace se upravují, upřednostňují a umisují do mezipaměti ty agregace, které se používají nejčastěji.

Vzhledem k tomu, že automatické agregace jsou postavené na existující uživatelsky definované infrastruktuře agregací, je možné ve stejné datové sadě použít současně uživatelsky definované i automatické agregace. Kvalifikovaní modeleři dat mohou definovat agregace pro tabulky pomocí DirectQuery, Importu (s přírůstkovou aktualizací nebo bez ní) nebo duální režimy úložiště, zatímco současně mají výhody více automatických agregací pro dotazy nad připojeními DirectQuery, která nevyhodí tabulky agregace definované uživatelem. Tato flexibilita umožňuje vyvážené architektury, které mohou snížit zatížení dotazů a vyhnout se kritickým bodům.

Agregace vytvořené v mezipaměti v paměti algoritmem trénování automatických agregací jsou identifikovány jako System agregace. Algoritmus trénování vytvoří a odstraní pouze tyto agregace při analýze dotazů sestav a provádí se úpravy, aby se zachovaly optimální agregace System pro datovou sadu. Uživatelem definované i automatické agregace se aktualizují pomocí aktualizace datové sady. Do automatického zpracování agregací jsou zahrnuty pouze agregace vytvořené automatickými agregacemi, které jsou označené jako systémem generované agregace.

Ukládání dotazů do mezipaměti a automatické agregace

Power BI Premium ukládání dotazů do mezipaměti v Power BI Premium/Embedded, aby se zachovaly výsledky dotazů. Ukládání dotazů do mezipaměti je jiná funkce než automatické agregace. Při ukládání dotazů do mezipaměti Power BI Premium používá svou místní službu ukládání do mezipaměti k implementaci ukládání do mezipaměti, zatímco automatické agregace se implementují na úrovni datové sady. Při ukládání dotazů do mezipaměti služba ukládá dotazy pouze do mezipaměti pro počáteční načtení stránky sestavy, a proto se výkon dotazů nezlepšuje, když uživatelé pracují se sestavou. Automatické agregace naproti tomu optimalizují většinu dotazů sestavy tím, že agregované výsledky dotazů předběžného ukládání do mezipaměti, včetně dotazů vygenerovaných při interakci uživatelů se sestavami. Ukládání dotazů do mezipaměti i automatické agregace je možné u datové sady povolit, ale pravděpodobně to není nutné.

Monitorování s využitím Azure Log Analytics

Azure Log Analytics (LA) je služba v rámci Azure Monitor, Power BI můžete použít k ukládání protokolů aktivit. S Azure Monitor můžete shromažďovat telemetrická data z Azure a místních prostředí, analyzovat je a jednat na základě těchto dat. Nabízí dlouhodobé úložiště, rozhraní dotazů ad hoc a přístup k rozhraní API, které umožňuje export a integraci dat s jinými systémy. Další informace najdete v tématu Použití Azure Log Analytics v Power BI.

Pokud Power BI účet Azure LA, jak je popsáno v tématu Konfigurace Azure Log Analytics pro Power BI, můžete analyzovat úspěšnost automatických agregací. Mimo jiné můžete určit, jestli jsou dotazy sestavy zodpovězené z mezipaměti v paměti.

Pokud chcete tuto možnost použít, stáhněte si šablonu PBIT odsud a připojte ji ke svému účtu Log Analytics, jak je popsáno v tomto příspěvku. V sestavě můžete zobrazit data na třech různých úrovních: souhrnné zobrazení, zobrazení na úrovni dotazu DAX a SQL zobrazení na úrovni dotazu.

Následující obrázek ukazuje souhrnnou stránku pro všechny dotazy. Jak vidíte, označený graf zobrazuje procento celkových dotazů, které byly splněny agregacemi vs. ty musely využívat zdroj dat.

Dotazy Log Analytics podle fáze agregace

Dalším krokem k podrobnějšímu rozboru je podívat se na použití agregací na úrovni dotazu DAX. Klikněte pravým tlačítkem na dotaz DAX v seznamu (vlevo dole) a > podrobnou analýzu > historie dotazů.

Historie dotazů Log Analytics

Tím zobrazíte seznam všech relevantních dotazů. Pokud chcete zobrazit další podrobnosti agregace, můžete přejít na další úroveň.

Podrobná analýza dotazů v Log Analytics

Správa životního cyklu aplikací

Datové sady s povolenými automatickými agregacemi mají pro řešení ALM zvláštní požadavky od vývoje po testování a od testování až po produkci.

Kanály nasazení

Při použití kanálů nasazení Power BI datové sady s konfigurací datové sady z aktuální fáze do cílové fáze. Automatické agregace se ale musí v cílové fázi resetovat, protože nastavení se nemiřou z aktuální do cílové fáze. Obsah můžete nasadit také programově pomocí rozhraní REST API kanálů nasazení. Další informace o tomto procesu najdete v tématu Automatizace kanálu nasazení pomocírozhraní API a DevOps .

Vlastní řešení ALM

Pokud používáte vlastní řešení ALM založené na koncových bodech XMLA, mějte na paměti, že vaše řešení může být schopné zkopírovat systémem generované a uživatelem vytvořené tabulky agregací jako součást metadat datové sady. Automatické agregace je však nutné povolit po každém kroku nasazení v cílové fázi ručně. Power BI přepíšete existující datovou sadu, konfigurace se zachová.

Poznámka

Pokud nahrajete nebo znovu publikujete datovou sadu jako součást souboru Power BI Desktop (.pbix), tabulky agregace vytvořené systémem se ztratí, protože Power BI nahradí existující datovou sadu všemi metadaty a daty v cílovém pracovním prostoru.

Změna datové sady

Při změně datové sady s automatickými agregacemi povolenými prostřednictvím koncových bodů XMLA, jako je například přidávání nebo odebírání tabulek, zachovává Power BI všechny existující agregace, které mohou být a odebírá ty, které už nejsou potřeba nebo relevantní. Výkon dotazů může být ovlivněn až do aktivace další fáze trénování.

Prvky metadat

Datové sady s povolenými automatickými agregacemi obsahují jedinečné tabulky agregací generovaných systémem. Tabulky agregací nejsou uživatelům v nástrojích pro vytváření sestav viditelné. Jsou však viditelné prostřednictvím koncového bodu XMLA pomocí nástrojů s Analysis Services klientskými knihovnami verze 19.22.5 a vyšší. Při práci s datovými sadami s povolenými automatickými agregacemi nezapomeňte upgradovat nástroje pro modelování a správu dat na nejnovější verzi klientských knihoven. V SQL Server Management Studio (SSMS) upgradujte na SSMS verze 18.9.2 nebo novější. Starší verze aplikace SSMS nejsou schopny vytvořit výčet tabulek nebo vytvořit skript z těchto datových sad.

Tabulky automatických agregací jsou identifikovány vlastností tabulky, která je v tabulkovém objektovém modelu (TOM) v klientských knihovnách služby Analysis Services verze SystemManaged 19.22.5 a vyšší. V následujícím fragmentu kódu je vlastnost nastavená na pro tabulky SystemManaged true automatických agregací a false pro běžné tabulky.

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using Microsoft.AnalysisServices.Tabular;

namespace AutoAggs
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            string workspaceUri = "<Specify the URL of the workspace where your dataset resides>";
            string datasetName = "<Specify the name of your dataset>";

            Server sourceWorkspace = new Server();
            sourceWorkspace.Connect(workspaceUri);
            Database dataset = sourceWorkspace.Databases.GetByName(datasetName);

            // Enumerate system-managed tables.
            IEnumerable<Table> aggregationsTables = dataset.Model.Tables.Where(tbl => tbl.SystemManaged == true);


            if (aggregationsTables.Any())
            {
                Console.WriteLine("The following auto aggs tables exist in this dataset:");
                foreach (Table table in aggregationsTables)
                {
                    Console.WriteLine($"\t{table.Name}");
                }
            }
            else
            {
                Console.WriteLine($"This dataset has no auto aggs tables.");
            }

            Console.WriteLine("\n\rPress [Enter] to exit the sample app...");
            Console.ReadLine();
        }
    }
}

Provedením tohoto fragmentu kódu se vypište tabulky automatických agregací, které jsou aktuálně zahrnuté v datové sadě v konzole.

Kód automatických agregů

Mějte na paměti, že tabulky agregací se neustále mění, protože trénovací operace určují optimální agregace, které se mají zahrnout do mezipaměti agregací v paměti.

Důležité

Power BI plně spravuje automatické agregace systémem generovaných objektů tabulky. Tyto tabulky sami neodstraňovat ani upravovat. To může způsobit snížení výkonu.

Power BI udržuje konfiguraci datové sady mimo datovou sadu. Přítomnost tabulky systémových agregací v datové sadě nemusí nutně znamenat, že je datová sada ve skutečnosti povolená pro automatické agregace. Jinými slovy, pokud vytvoříte skript pro úplnou definici modelu pro datovou sadu s povolenými automatickými agregacemi a vytvoříte novou kopii datové sady (s jiným názvem, pracovním prostorem nebo kapacitou), nová výsledná datová sada ještě není pro automatické agregace povolená. Stále musíte povolit automatické agregace pro novou datovou sadu v datové sadě Nastavení.

Důležité informace a omezení

Při používání automatických agregací mějte na paměti následující:

  • Dotazy SQL vygenerované během počáteční trénovací fáze generovat významné zatížení datového skladu. Pokud trénování stále selhává a na straně datového skladu můžete ověřit, že u dotazů dochází k časovém limitu, zvažte dočasné navýšení kapacity datového skladu, aby splňovaly požadavky na trénování.
  • Agregace uložené v mezipaměti agregací v paměti se nemusí počítat s nejnovějšími daty ve zdroji dat. Na rozdíl od čistého DirectQuery a podobně jako u běžných importovaných tabulek existuje latence mezi aktualizacemi ve zdroji dat a agregačními daty uloženými v mezipaměti agregací v paměti. I když bude vždy nízká latence, je možné ji zmírnit efektivním plánem aktualizace.
  • Pokud chcete výkon dále optimalizovat, nastavte všechny tabulky dimenzí do duálního režimu a nechejte tabulky faktů v režimu DirectQuery.
  • Automatické agregace nejsou dostupné u Power BI Pro, Azure Analysis Services nebo SQL Server Analysis Services.
  • Power BI nepodporuje stahování datových sad s povolenými automatickými agregacemi. Pokud jste nahráli nebo publikovali soubor Power BI Desktop (.pbix) do Power BI a pak jste povolili automatické agregace, soubor PBIX už není možné stáhnout. Nezapomeňte si kopii souboru PBIX ponechat místně.
  • Verze Preview zatím nepodporuje automatické agregace s externími tabulkami v Azure Synapse Analytics. K zobrazení výčtu externích tabulek ve synapse můžete použít následující dotaz SQL: SELECT SCHEMA_NAME(schema_id) AS schema_name, name AS table_name FROM sys.external_tables.
  • Automatické agregace jsou k dispozici pouze pro datové sady používající rozšířená metadata. Pokud chcete povolit automatické agregace pro starší datovou sadu, nejprve upgradujte datovou sadu na rozšířená metadata. Další informace najdete v tématu Použití rozšířených metadat datové sady.
  • Nepo povolení automatických agregací, pokud je zdroj dat DirectQuery nakonfigurovaný pro jednotné přihlašování a používá dynamická zobrazení dat nebo ovládací prvky zabezpečení k omezení dat, ke které má uživatel povolený přístup. Automatické agregace o těchto ovládacích prvcích na úrovni zdroje dat nemají žádné informace, což znemožňuje zajistit, aby se správná data poskytovala pro uživatele.
  • U automatických agregací se počítané sloupce nezovažuje. Pokud používáte počítaný sloupec v režimu DirectQuery, například pomocí funkce COMBINEVALUES jazyka DAX k vytvoření relace založené na více sloupcích ze dvou tabulek DirectQuery, odpovídající dotazy sestav se nenačtou do mezipaměti agregací v paměti.
  • Automatické agregace jsou k dispozici pouze v Power BI službě. Power BI Desktop nevytváří systémem generované tabulky agregací.
  • Pokud upravíte metadata datové sady s povolenými automatickými agregacemi, může se výkon dotazů až do aktivace dalšího trénování snížit. Osvědčeným postupem je automatické agregace vypustit, provést změny a pak je znovu natrénovat.
  • Tabulku agregací generovaných systémem neupravujte ani neodstraňovat, pokud nemáte zakázané automatické agregace a nevymazáte datovou sadu. Systém zodpovídá za správu těchto objektů.

Komunita

Power BI komunity, kde MPS, PROFESIONÁLOVÉ v OBLASTI BI a kolegové sdílejí zkušenosti s diskuzními skupinami, videi, blogy a další. Při seznamování s automatickými agregacemi se nezapomeňte podívat na tyto další zdroje informací:

Viz také

Konfigurace automatických agregací
Uživatelem definované agregace
DirectQuery v Power BI
Klientské knihovny služby Analysis Services