Použití složených modelů v Power BI DesktopuUse composite models in Power BI Desktop

Když jste dříve v Power BI Desktopu použili DirectQuery v sestavě, nebyla pro tuto sestavu povolená žádná další datová připojení – DirectQuery ani Import.Previously in Power BI Desktop, when you used a DirectQuery in a report, no other data connections, whether DirectQuery or import, were allowed for that report. U složených modelů toto omezení neplatí.With composite models, that restriction is removed. Sestava bez problémů umožňuje více datových připojení z několika režimů DirectQuery nebo z importu, a to v libovolné vámi zvolené kombinaci.A report can seamlessly include data connections from more than one DirectQuery or import data connection, in any combination you choose.

Funkce složených modelů v Power BI Desktopu se skládá ze tří příbuzných funkcí:The composite models capability in Power BI Desktop consists of three related features:

  • Složené modely: Díky nim může mít sestava více datových připojení, včetně připojení DirectQuery nebo Import, a to v libovolné kombinaci.Composite models: Allows a report to have multiple data connections, including DirectQuery connections or import, in any combination. V tomto článku jsou složené modely podrobně popsané.This article describes composite models in detail.

  • Relace M:N: Ve složených modelech můžete mezi tabulkami definovat relace typu M:N.Many-to-many relationships: With composite models, you can establish many-to-many relationships between tables. Tím odpadají požadavky na jedinečné hodnoty v tabulkách.This approach removes requirements for unique values in tables. Odpadají také předchozí alternativní řešení, jako je zavádění nových tabulek jenom kvůli relacím.It also removes previous workarounds, such as introducing new tables only to establish relationships. Další informace najdete v článku Použití relací M:N v Power BI Desktopu.For more information, see Apply many-many relationships in Power BI Desktop.

  • Režim úložiště: Teď můžete zadat, jaké vizuály provádějí dotazy do back-endových zdrojů dat.Storage mode: You can now specify which visuals query back-end data sources. Vizuály, které nevyžadují dotaz, se importují, i když jsou založené na režimu úložiště DirectQuery.Visuals that don't require a query are imported even if they're based on DirectQuery. Tato funkce pomáhá zlepšit výkon a snižuje zatížení back-endu.This feature helps improve performance and reduce back-end load. V předchozích verzích iniciovaly dotazy do back-endových zdrojů dokonce i jednoduché vizuály, jako jsou průřezy.Previously, even simple visuals, such as slicers, initiated queries to back-end sources. Další informace najdete v článku Správa režimu úložiště v Power BI Desktopu.For more information, see Manage storage mode in Power BI Desktop.

Použití složených modelůUse composite models

Ve složených modelech se při používání Power BI Desktopu a služby Power BI můžete připojit k různým druhům zdrojů dat.With composite models, you can connect to different kinds of data sources when you use Power BI Desktop or the Power BI service. Tato datová připojení můžou mít několik podob:You can make those data connections in a couple of ways:

  • Můžete data importovat do Power BI. Jde o nejčastější způsob, jak získat data.By importing data to Power BI, which is the most common way to get data.
  • Můžete se přímo připojit k datům v původním zdrojovém úložišti v režimu DirectQuery.By connecting directly to data in its original source repository by using DirectQuery. Další informace o DirectQuery najdete v tématu DirectQuery v Power BI.To learn more about DirectQuery, see Use DirectQuery in Power BI.

V režimu DirectQuery můžete ve složených modelech vytvořit model Power BI, jako například jeden soubor Power BI Desktopu .pbix, který používá jednu nebo obě následující akce:When you use DirectQuery, composite models make it possible to create a Power BI model, such as a single .pbix Power BI Desktop file, that does either or both of the following actions:

  • Kombinuje data z jednoho nebo více zdrojů DirectQuery.Combines data from one or more DirectQuery sources.
  • Kombinuje data ze zdrojů DirectQuery s importovanými daty.Combines data from DirectQuery sources and import data.

Ve složených modelech můžete například vytvořit model, který kombinuje následující typy dat:For example, by using composite models, you can build a model that combines the following types of data:

  • data o prodeji z podnikového datového skladu,Sales data from an enterprise data warehouse.
  • data o obchodních cílech z databáze SQL Serveru příslušného oddělení,Sales-target data from a departmental SQL Server database.
  • data importovaná z tabulky.Data that's imported from a spreadsheet.

Složený model kombinuje data z více zdrojů DirectQuery nebo kombinuje režim DirectQuery s importem dat.A model that combines data from more than one DirectQuery source or that combines DirectQuery with import data is called a composite model.

Relace mezi tabulkami můžete vytvářet jako vždy, i když tabulky pocházejí z různých zdrojů.You can create relationships between tables as you always have, even when those tables come from different sources. Všechny relace, které jsou mezi různými zdroji, se vytvoří s kardinalitou M:N bez ohledu na jejich skutečnou kardinalitu.Any relationships that are cross-source are created with a cardinality of many-to-many, regardless of their actual cardinality. Můžete je ale změnit i na 1:M, M:1 nebo 1:1.You can change them to one-to-many, many-to-one, or one-to-one. Bez ohledu na to, jakou kardinalitu nastavíte, mají vztahy mezi zdroji jiné chování.Whichever cardinality you set, cross-source relationships have different behavior. Funkce jazyka DAX (Data Analysis Expressions) nemůžete použít k načtení hodnot na straně one ze strany many.You can't use Data Analysis Expressions (DAX) functions to retrieve values on the one side from the many side. Můžete si také všimnout negativního vlivu na výkon oproti relacím M:N v rámci jednoho zdroje.You may also see a performance impact versus many-to-many relationships within the same source.

Poznámka

Ve složených modelech jsou všechny importované tabulky v podstatě jediným zdrojem bez ohledu na skutečný původní zdroj dat.Within the context of composite models, all imported tables are effectively a single source, regardless of the actual underlying data sources.

Příklad složeného modeluExample of a composite model

Jako příklad složeného modelu si představte sestavu, která k datovému skladu společnosti na SQL Serveru připojuje přes DirectQuery.For an example of a composite model, consider a report that has connected to a corporate data warehouse in SQL Server by using DirectQuery. V tomto příkladu jsou v datovém skladu následující data: Sales by Country (Prodej po zemích), Quarter (Čtvrtletí) a Bike (Product) (Kolo (produkt)), která vidíte na následujícím obrázku:In this instance, the data warehouse contains Sales by Country, Quarter, and Bike (Product) data, as shown in the following image:

Zobrazení relací ve složeném modelu

V této chvíli můžete vytvořit jednoduché vizuály z polí v tomto zdroji.At this point, you could build simple visuals by using fields from this source. Na následujícím obrázku je celkový prodej za ProductName (Název produktu) ve vybraném čtvrtletí.The following image shows total sales by ProductName, for a selected quarter.

Vizuál založený na datech

Ale co když máte data o produktových manažerech přiřazených každému produktu společně s marketingovou prioritou v tabulce Office Excel?But what if you have data in an Office Excel spreadsheet about the product manager who's assigned to each product, along with the marketing priority? Pokud chcete zobrazit Sales Amount (Částka prodeje) podle Product Manager (Produktový manažer), nepůjdou tato místní data pravděpodobně přidat do datového skladu společnosti.If you want to view Sales Amount by Product Manager, it might not be possible to add this local data to the corporate data warehouse. Nebo to může trvat měsíce.Or it might take months at best.

Místo abyste použili DirectQuery, můžete data o prodeji importovat z datového skladu.It might be possible to import that sales data from the data warehouse, instead of using DirectQuery. Naimportovaná data o prodeji byste potom mohli spojit s daty importovanými z tabulky.And the sales data could then be combined with the data that you imported from the spreadsheet. Takové řešení ale není správné z důvodů, které na začátku vedly k použití DirectQuery.However, that approach is unreasonable, for the reasons that lead to using DirectQuery in the first place. Některé důvody:The reasons could include:

  • Určitá kombinace pravidel zabezpečení, kterou vyžaduje původní zdroj.Some combination of the security rules enforced in the underlying source.
  • Je potřeba prohlížet nejnovější data.The need to be able to view the latest data.
  • Objem dat je velký.The sheer scale of the data.

Tady ke slovu přicházejí složené modely.Here's where composite models come in. Ve složených modelech se můžete připojit k datovému skladu v režimu DirectQuery a pro další zdroje použít možnost Načíst data.Composite models let you connect to the data warehouse by using DirectQuery and then use Get data for additional sources. V tomto příkladu napřed vytvoříme připojení DirectQuery k datovému skladu společnosti.In this example, we first establish the DirectQuery connection to the corporate data warehouse. Dále použijeme Načíst data, zvolíme Excel a přejdeme k tabulce, která obsahuje místní data.We use Get data, choose Excel, and then navigate to the spreadsheet that contains our local data. Nakonec importujeme tabulku, která obsahuje Product Names (Názvy produktů), přiřazeného manažera prodeje Sales Manager a hodnotu Priority (Priorita).Finally, we import the spreadsheet that contains the Product Names, the assigned Sales Manager, and the Priority.

Okno Navigátoru

V seznamu Pole vidíte dvě tabulky: původní tabulka Bike (Kola) z SQL Serveru a nová tabulka ProductManagers (Produktoví manažeři).In the Fields list, you can see two tables: the original Bike table from SQL Server and a new ProductManagers table. V nové tabulce jsou data importovaná z Excelu.The new table contains the data that's imported from Excel.

Zobrazení tabulek v Polích

Podobně v zobrazení Relace v Power BI Desktopu je nyní vidět další tabulka, která má název ProductManagers (Produktoví manažeři).Similarly, in the Relationship view in Power BI Desktop, we now see an additional table called ProductManagers.

Zobrazení relací tabulek

Teď potřebujeme tyto tabulky spojit s dalšími tabulkami v modelu.We now need to relate these tables to the other tables in the model. Jako obvykle vytvoříme relace mezi tabulkou Bike (Kola) z SQL Serveru a importovanou tabulkou ProductManagers (Produktoví manažeři).As always, we create a relationship between the Bike table from SQL Server and the imported ProductManagers table. Konkrétně vytvoříme relaci mezi poli Bike[ProductName] a ProductManagers[ProductName] .That is, the relationship is between Bike[ProductName] and ProductManagers[ProductName]. Už jsme si řekli, že všechny relace, které přesahují jeden zdroj dat, mají výchozí kardinalitu M:N.As discussed earlier, all relationships that go across source default to many-to-many cardinality.

Okno Vytvořit relaci

Vytvořená relace se podle očekávání zobrazí v zobrazení Relace v Power BI Desktopu.Now that we've established this relationship, it's displayed in the Relationship view in Power BI Desktop, as we would expect.

Nové zobrazení relací

Teď můžete z polí v seznamu Pole začít vytvářet vizuály.We can now create visuals by using any of the fields in the Fields list. V tomto případě můžete bez problémů kombinovat data z různých zdrojů.This approach seamlessly blends data from multiple sources. Například na následujícím obrázku je SalesAmount (Částka prodeje) za každého produktového manažera Product Manager:For example, the total SalesAmount for each Product Manager is displayed in the following image:

Podokno Pole

V následujícím příkladu je vidět častý případ tabulky dimenzí, například Product (Produkt) nebo Customer (Zákazník), která je rozšířená o další data importovaná odjinud.The following example displays a common case of a dimension table, such as Product or Customer, that's extended with some extra data imported from somewhere else. Tabulky také můžou pro připojení k různým zdrojům používat DirectQuery.It's also possible to have tables use DirectQuery to connect to various sources. Budeme pokračovat v našem příkladu. Představte si, že Sales Targets (Prodejní cíle) podle Country (Země) a Period (Období) jsou uložené v samostatné databázi oddělení.To continue with our example, imagine that Sales Targets per Country and Period are stored in a separate departmental database. K těmto datům se jako obvykle můžete připojit funkcí Načíst data. Je to vidět na následujícím obrázku:As usual, you can use Get data to connect to that data, as shown in the following image:

Okno navigátoru

Stejně jako předtím můžeme vytvořit relace mezi novou tabulkou a dalšími tabulkami modelu a pak vytvořit vizuály se zkombinovanými daty tabulek.As we did earlier, we can create relationships between the new table and other tables in the model and then create visuals that combine the table data. Pojďme se znovu podívat na zobrazení Relace. Vidíme nově vytvořené relace:Let's look again at the Relationships view, where we've established the new relationships:

Zobrazení Relace s mnoha tabulkami

Na dalším obrázku jsou nová data a vytvořené relace.The next image is based on the new data and relationships we created. Ve vizuálu vlevo dole se zobrazuje Sales Amount (Částka prodeje) v porovnání s Target (Cíl). Vidíme také vypočtený rozdíl.The visual at the lower left shows total Sales Amount versus Target, and the variance calculation shows the difference. Data Sales Amount (Částka prodeje) a Target (Cíl) pocházejí ze dvou různých databází SQL Serveru.The Sales Amount and Target data come from two different SQL Server databases.

Obrázek s dalšími daty

Nastavení režimu úložištěSet the storage mode

Ve složeném režimu má každá tabulka režim úložiště, který určuje, jestli je založená na DirectQuery nebo na importu.Each table in a composite model has a storage mode that indicates whether the table is based on DirectQuery or import. Režim úložiště si můžete prohlédnout nebo ho změnit v podokně Vlastnost.The storage mode can be viewed and modified in the Property pane. Pokud chcete režim úložiště zobrazit, klikněte pravým tlačítkem na tabulku v seznamu Pole a vyberte Vlastnosti.To display the storage mode, right-click a table in the Fields list, and then select Properties. Na následujícím obrázku je režim úložiště tabulky Sales Targets (Prodejní cíle).The following image shows the storage mode for the SalesTargets table.

Režim úložiště si také můžete prohlédnout v popisu každé tabulky.The storage mode can also be viewed on the tooltip for each table.

Popis zobrazující režim úložiště

Pokud soubor Power BI Desktopu (soubor .pbix) obsahuje některé tabulky z DirectQuery a jiné importované, zobrazí se na stavovém řádku smíšený režim úložiště.For any Power BI Desktop file (a .pbix file) that contains some tables from DirectQuery and some import tables, the status bar displays a storage mode called Mixed. Když na tento výraz na stavovém řádku kliknete, můžete jednoduše přepnout všechny tabulky na import.You can click that term in the status bar and easily switch all tables to import.

Další informace o režimu úložiště najdete v článku Správa režimu úložiště v Power BI Desktopu.For more information about storage mode, see Manage storage mode in Power BI Desktop.

Poznámka

Smíšený režim úložiště můžete použít v Power BI Desktopu a ve službě Power BI.You can use Mixed storage mode in Power BI Desktop and in the Power BI service.

Počítané tabulkyCalculated tables

Počítané tabulky můžete přidat do modelu, který používá DirectQuery.You can add calculated tables to a model that uses DirectQuery. Výrazy DAX (Data Analysis Expressions), které počítané tabulky definují, můžou odkazovat na importované tabulky, na tabulky DirectQuery nebo na jejich kombinaci.The Data Analysis Expressions (DAX) that define the calculated table can reference either imported or DirectQuery tables or a combination of the two.

Počítané tabulky jsou vždy importované a jejich data se aktualizují pokaždé, když aktualizujete tabulku.Calculated tables are always imported, and their data is refreshed when you refresh the tables. Pokud počítaná tabulka odkazuje na tabulku DirectQuery, zobrazí vizuály, které na tuto tabulku odkazují, vždy nejnovější hodnoty původního zdroje.If a calculated table refers to a DirectQuery table, visuals that refer to the DirectQuery table always show the latest values in the underlying source. Naopak vizuály, které odkazují na počítanou tabulku, zobrazují hodnoty v okamžiku poslední aktualizace počítané tabulky.Alternatively, visuals that refer to the calculated table show the values at the time when the calculated table was last refreshed.

Vliv na zabezpečeníSecurity implications

Složené modely mají vliv na zabezpečení.Composite models have some security implications. Dotaz odeslaný do jednoho zdroje dat může obsahovat hodnoty dat načtené z jiného zdroje.A query sent to one data source can include data values that have been retrieved from another source. Vizuál v předchozím příkladu, který zobrazuje Sales Amount (Částka prodeje) podle kritéria Product Manager (Produktový manažer), odešle dotaz SQL do relační databáze Sales (Prodej).In the earlier example, the visual that shows (Sales Amount) by Product Manager sends an SQL query to the Sales relational database. V tomto dotazu SQL můžou být jména Product Managers (Produktoví manažeři) s přidruženými Products (Produkty).That SQL query might contain the names of Product Managers and their associated Products.

Skript zobrazující vliv na zabezpečení

Znamená to, že informace uložené v tabulce budou součástí dotazu odeslaného do relační databáze.Consequently, information that's stored in the spreadsheet is now included in a query that's sent to the relational database. Pokud půjde o důvěrné informace, je potřeba zvážit vliv na zabezpečení.If this information is confidential, you should consider the security implications. Zejména je potřeba zvážit následující body:In particular, consider the following points:

  • Správce databáze, který může zobrazit trasování nebo protokoly auditu, tyto informace uvidí, i když nemá oprávnění k zobrazení dat v původním zdroji.Any administrator of the database who can view traces or audit logs could view this information, even without permissions to the data in its original source. V tomto příkladu by správce potřeboval oprávnění k excelovému souboru.In this example, the administrator would need permissions to the Excel file.

  • Proto je u každého zdroje potřeba zvážit nastavení šifrování.The encryption settings for each source should be considered. Snažte se vyhnout načítání informací z jednoho zdroje přes šifrované připojení a jejich následnému nechtěnému zahrnutí do jiného dotazu, který se odešle do jiného zdroje přes nešifrované připojení.You want to avoid retrieving information from one source by an encrypted connection and then inadvertently including it in a query that's sent to another source by an unencrypted connection.

Musíte potvrdit, že jste zvážili všechna bezpečnostní rizika, a proto se v Power BI Desktopu při vytvoření složeného modelu zobrazí varovná zpráva.To allow confirmation that you've considered any security implications, Power BI Desktop displays a warning message when you create a composite model.

Ze stejných důvodů buďte opatrní, když otevíráte v Power BI Desktopu soubor, který byl poslán z nedůvěryhodného zdroje.For similar reasons, be careful when you open a Power BI Desktop file that's sent from an untrusted source. Pokud soubor obsahuje složené modely, může se stát, že informace načtené uživatelem z jednoho zdroje pomocí jeho přihlašovacích údajů, se kterými soubor otevřel, budou součástí dotazu odeslaného do jiného zdroje dat.If the file contains composite models, information that someone retrieves from one source by using the credentials of the user who opens the file would be sent to another data source as part of the query. Tyto informace si může zobrazit autor škodlivého souboru Power BI Desktopu.The information could be viewed by the malicious author of the Power BI Desktop file. Když poprvé otevíráte soubor Power BI Desktopu, který obsahuje více zdrojů, zobrazí Power BI Desktop upozornění.When you initially open a Power BI Desktop file that contains multiple sources, Power BI Desktop displays a warning. Jde o podobné upozornění jako při otevření souboru obsahujícího nativní dotazy SQL.The warning is similar to the one that's displayed when you open a file that contains native SQL queries.

Vliv na výkonPerformance implications

Při použití DirectQuery nikdy nezapomínejte na výkon. Dostatečné prostředky jsou potřeba především u back-endového zdroje. Jen tak může být zajištěno dobré uživatelské prostředí.When you use DirectQuery, you should always consider performance, primarily to ensure that the back-end source has sufficient resources to provide a good experience for users. Dobrým uživatelským prostředím se rozumí aktualizace vizuálů do pěti sekund.A good experience means that the visuals refresh in five seconds or less. Další rady pro zvýšení výkonu najdete v tématu Informace o použití DirectQuery v Power BI.For more performance advice, see About using DirectQuery in Power BI.

Složené modely jsou náročnější na výkon.Using composite models adds additional performance considerations. Jeden vizuál může vést k tomu, že se dotazy posílají do více zdrojů, které často výsledky jednoho dotazu předávají druhému zdroji.A single visual can result in sending queries to multiple sources, which often pass the results from one query across to a second source. Tuto situaci je možné vyřešit různě:This situation can result in the following forms of execution:

  • Dotaz SQL obsahující velký počet hodnot literálů: Například vizuál, který požaduje celkovou hodnotu Sales Amount (Částka prodeje) pro vybrané Product Managers (Produktoví manažeři), musí napřed zjistit, za jaké Products (Produkty) tito manažeři zodpovídají.An SQL query that includes a large number of literal values: For example, a visual that requests total Sales Amount for a set of selected Product Managers would first need to find which Products were managed by those product managers. Toto zjišťování musí proběhnout předtím, než vizuál odešle dotaz SQL se všemi ID produktů v klauzuli WHERE.This sequence must happen before the visual sends an SQL query that includes all of the product IDs in a WHERE clause.

  • Dotaz SQL na podrobnější data, která se později místně agregují: Jak postupně narůstá počet položek Products (Produkty), které odpovídají kritériu filtru Product Manager (Produktový manažer), může být zahrnutí všech produktů do klauzule WHERE neúčinné nebo neproveditelné.An SQL query that queries at a lower level of granularity, with the data later being aggregated locally: As the number of Products that meet the filter criteria on Product Manager grows large, it can become inefficient or unfeasible to include all products in a WHERE clause. Místo toho ale můžete odeslat dotaz do relačního zdroje na nižší úrovni Products (Produkty) a pak výsledky místně agregovat.Instead, you can query the relational source at the lower level of Products and then aggregate the results locally. Pokud kardinalita pole Products (Produkty) překročí limit 1 milionu, dotaz se nezdaří.If the cardinality of Products exceeds a limit of 1 million, the query fails.

  • Více dotazů SQL, jeden pro každou hodnotu „seskupit podle“: Pokud agregace používá funkci DistinctCount seskupenou podle sloupce z jiného zdroje a tento externí zdroj nepodporuje efektivní předávání mnoha hodnot literálů, které seskupení definují, je potřeba odeslat jeden dotaz SQL pro každou hodnotu „seskupit podle“.Multiple SQL queries, one per group by value: When the aggregation uses DistinctCount and is grouped by a column from another source, and if the external source doesn't support efficient passing of many literal values that define the grouping, it's necessary to send one SQL query per group by value.

    Vizuál, který požaduje jedinečný počet hodnot CustomerAccountNumber z tabulky SQL Serveru rozdělených podle Product Manager (Produktový manažer) importovaných z tabulky, by musel v dotazu odesílanému SQL Serveru předat podrobnosti z tabulky Product Managers (Produktoví manažeři).A visual that requests a distinct count of CustomerAccountNumber from the SQL Server table by Product Managers imported from the spreadsheet would need to pass in the details from the Product Managers table in the query that's sent to SQL Server. U jiných zdrojů, jako je například Redshift, je tato akce neproveditelná.Over other sources, Redshift, for example, this action is unfeasible. Místo toho se odešle jeden dotaz SQL pro každou hodnotu Sales Manager (Manažer prodeje) až do určitého praktického limitu, po kterém dotaz selže.Instead, there would be one SQL query sent per Sales Manager, up to some practical limit, at which point the query would fail.

Každý z těchto případů má jiný vliv na výkon. Přesné podrobnosti se liší podle zdroje dat.Each of these cases has its own implications on performance, and the exact details vary for each data source. Dokud je kardinalita sloupců použitých v relaci, která spojuje oba zdroje, nízká (několik tisíc), výkon to neovlivní.Although the cardinality of the columns used in the relationship that joins the two sources remains low, a few thousand, performance shouldn't be affected. Jak kardinalita roste, je potřeba se pozorněji věnovat jejímu vlivu na výsledný výkon.As this cardinality grows, you should pay more attention to the impact on the resulting performance.

Použití relací M:N také znamená, že se do původního zdroje musí odesílat oddělené dotazy pro každou součtovou nebo mezisoučtovou úroveň a není možné místně agregovat podrobné hodnoty.Additionally, the use of many-to-many relationships means that separate queries must be sent to the underlying source for each total or subtotal level, rather than aggregating the detailed values locally. Jednoduchý vizuál tabulky se součty tak místo jednoho dotazu odešle dva dotazy SQL.A simple table visual with totals would send two SQL queries, rather than one.

Omezení a důležité informaceLimitations and considerations

Tato verze složených modelů má několik omezení:This release of composite models presents a few limitations:

V současné době je přírůstková aktualizace podporovaná jen pro složené modely připojující se ke zdrojům dat SQL, Oracle a Teradata.Currently, incremental refresh is supported for composite models connecting to SQL, Oracle, and Teradata data sources only.

Ve složených modelech nejdou použít následující multidimenzionální zdroje Live Connect:The following Live Connect multi-dimensional sources can't be used with composite models:

  • SAP HANASAP HANA
  • SAP Business WarehouseSAP Business Warehouse
  • SQL Server Analysis ServicesSQL Server Analysis Services
  • Datové sady Power BIPower BI datasets
  • Azure Analysis ServicesAzure Analysis Services

Pokud se k těmto multidimenzionálním zdrojům připojíte v režimu DirectQuery, nebudete se moct připojit k jinému zdroji DirectQuery ani toto připojení kombinovat s importovanými daty.When you connect to these multi-dimensional sources by using DirectQuery, you can't connect to another DirectQuery source or combine it with import data.

Ve složených modelech stále platí současná omezení DirectQuery.The existing limitations of DirectQuery still apply when you use composite models. Řada těchto omezení nyní platí pro konkrétní tabulku, a proto záleží na režimu úložiště tabulky.Many of these limitations are now per table, depending upon the storage mode of the table. Například počítaný sloupec v importované tabulce může odkazovat do dalších tabulek, ale počítaný sloupec v tabulce DirectQuery může odkazovat jenom na sloupce stejné tabulky.For example, a calculated column on an import table can refer to other tables, but a calculated column on a DirectQuery table can still refer only to columns on the same table. Další omezení platí pro model jako celek, pokud kterékoli z tabulek v rámci modelu jsou DirectQuery.Other limitations apply to the model as a whole, if any of the tables within the model are DirectQuery. V modelu například nejsou k dispozici funkce QuickInsights a Q&A, pokud některá z jeho tabulek používá režim úložiště DirectQuery.For example, the QuickInsights and Q&A features aren't available on a model if any of the tables within it has a storage mode of DirectQuery.

Další krokyNext steps

Další informace o složených modelech a režimu DirectQuery najdete v následujících článcích:For more information about composite models and DirectQuery, see the following articles: