Grote gegevenssets in Power BI Premium

Gegevens van Power BI-gegevenssets kunnen sterk gecomprimeerd in het cachegeheugen worden opgeslagen voor geoptimaliseerde queryprestaties, waardoor een snelle interactie tussen gebruikers mogelijk wordt. Met Premium kunnen grote gegevenssets buiten de standaardlimiet worden ingeschakeld met de instelling Opslagindeling voor grote gegevenssets. Wanneer deze functie is ingeschakeld, wordt de grootte van de gegevensset beperkt door de grootte van de Premium-capaciteit of de maximale grootte die is ingesteld door de beheerder.

Grote gegevenssets kunnen worden ingeschakeld voor alle Premium P-SKU's, ingesloten A-SKU's en met Premium per gebruiker (PPU). De maximale grootte van de gegevensset in Premium is vergelijkbaar met Azure Analysis Services, wat betreft de beperkingen van de grootte van het gegevensmodel.

Hoewel het vereist is dat gegevenssets groter zijn dan 10 GB, heeft het inschakelen van de opslagindeling voor grote gegevenssets andere voordelen. Als u van plan bent om op XMLA-eindpunten gebaseerde hulpprogramma's te gebruiken voor schrijfbewerkingen voor gegevenssets, moet u de instelling inschakelen, zelfs voor gegevenssets die u niet noodzakelijkerwijs als een grote gegevensset zou gekenmerkt. Wanneer deze functie is ingeschakeld, kan de opslagindeling voor grote gegevenssets voor betere prestaties van XMLA-schrijfbewerkingen zorgen.

Grote gegevenssets in de service hebben geen invloed op de uploadgrootte van Power BI Desktop modellen. Die is nog steeds beperkt tot 10 GB. In plaats daarvan kunnen gegevenssets die limiet overschrijden in de service bij het vernieuwen.

Belangrijk

Power BI Premium ondersteunt grote gegevenssets. Schakel de optie Opslagindeling voor grote gegevenssets in om gegevenssets te gebruiken in Power BI Premium die groter zijn dan de standaardlimiet.

Grote gegevenssets inschakelen

In de volgende stappen wordt beschreven hoe u grote gegevenssets inschakelt voor een nieuw model dat naar de service wordt gepubliceerd. Voor bestaande gegevenssets is alleen stap 3 nodig.

  1. Maak een model in Power BI Desktop. Als uw gegevensset groter wordt en geleidelijk meer geheugen verbruikt, moet u Incrementeel vernieuwen configureren.

  2. Publiceer het model naar de service als gegevensset.

  3. Vouw in de service > Gegevensset > Instellingen Opslagindeling voor grote gegevenssets uit, klik op de schuifregelaar om deze in te schakelen en klik vervolgens op Toepassen.

    De schuifregelaar voor grote gegevenssets inschakelen

  4. Roep een vernieuwing aan om historische gegevens te laden op basis van het beleid voor incrementeel vernieuwen. Tijdens de eerste keer vernieuwen kan het even duren voordat de geschiedenis is geladen. De volgende vernieuwingsbewerkingen zouden sneller moeten zijn, afhankelijk van uw beleid voor incrementeel vernieuwen.

Standaardopslagindeling instellen

Voor alle nieuwe gegevenssets die in een aan Premium-capaciteit toegewezen werkruimte zijn gemaakt, kan standaard de opslagindeling voor grote gegevenssets zijn ingeschakeld.

  1. Klik in de werkruimte op Instellingen > Premium.

  2. Selecteer in Standaardopslagindeling Opslagindeling voor grote gegevenssets en klik vervolgens op Opslaan.

    Standaardopslagindeling inschakelen

Inschakelen met PowerShell

U kunt ook de opslagindeling voor grote gegevenssets inschakelen met behulp van PowerShell. U moet beschikken over capaciteitsbeheer en beheerdersbevoegdheden voor werkruimten hebben om de PowerShell-cmdlets uit te voeren.

  1. Zoek de gegevensset-ID (GUID) op. Op het tabblad Gegevenssets voor de werkruimte, onder de instellingen van de gegevensset, ziet u de ID in de URL.

    GUID van gegevensset

  2. Installeer de module MicrosoftPowerBIMgmt van een Power shell-beheerprompt.

    Install-Module -Name MicrosoftPowerBIMgmt
    
  3. Voer de volgende cmdlets uit om u aan te melden en de opslagmodus voor de gegevensset te controleren.

    Login-PowerBIServiceAccount
    
    (Get-PowerBIDataset -Scope Organization -Id <Dataset ID> -Include actualStorage).ActualStorage
    

    Het antwoord moet het volgende zijn. De opslagmodus is ABF (Analysis Services back-upbestand). Dit is de standaardinstelling.

    Id                   StorageMode
    
    --                   -----------
    
    <Dataset ID>         Abf
    
  4. Voer de volgende cmdlets uit om de opslagmodus in te stellen. Het kan een paar seconden duren om naar Premium-bestanden te converteren.

    Set-PowerBIDataset -Id <Dataset ID> -TargetStorageMode PremiumFiles
    
    (Get-PowerBIDataset -Scope Organization -Id <Dataset ID> -Include actualStorage).ActualStorage
    

    Het antwoord moet het volgende zijn. De opslagmodus is nu ingesteld op Premium-bestanden.

    Id                   StorageMode
    
    --                   -----------
    
    <Dataset ID>         PremiumFiles
    

U kunt de status van gegevenssetconversies controleren van en naar Premium-bestanden met behulp van de cmdlet Get-PowerBIWorkspaceMigrationStatus.

Gegevenssets verwijderen

Power BI maakt gebruik van dynamisch geheugenbeheer om inactieve gegevenssets uit het geheugen te verwijderen. Power BI verwijdert gegevenssets zodat andere gegevenssets kunnen worden geladen om query's af te handelen. Met dynamisch geheugenbeheer kan de som van de grootte van gegevenssets aanzienlijk groter zijn dan het geheugen dat beschikbaar is op de capaciteit, maar een enkele gegevensset moet in het geheugen passen. Zie Hoe capaciteiten functionerenvoor meer informatie over dynamisch geheugenbeheer.

U moet rekening houden met de gevolgen van het verwijderen van grote modellen. Ondanks een relatief snelle laadtijd van gegevenssets kan er nog steeds een merkbare vertraging optreden voor gebruikers als ze moeten wachten totdat grote verwijderde gegevenssets opnieuw worden geladen. Daarom wordt de functie voor grote modellen, in zijn huidige vorm, voornamelijk aanbevolen voor capaciteiten die zijn toegewezen aan vereisten voor bedrijfs-BI, en niet voor een combinatie met vereisten voor selfservice-BI. Capaciteiten die zijn toegewezen voor vereisten voor bedrijfs-BI activeren minder vaak verwijderingen en hoeven minder vaak gegevenssets opnieuw te laden. Anderzijds kunnen capaciteiten voor selfservice-BI veel kleine gegevenssets bevatten die vaker in en uit het geheugen worden geladen.

De grootte van gegevenssets controleren

Nadat u historische gegevens hebt geladen, kunt u SQL Server Management Studio gebruiken via het XMLA-eindpunt om de geschatte grootte van de gegevensset in het venster met modeleigenschappen te controleren.

Geschatte grootte van gegevenssets

U kunt ook de grootte van de gegevensset controleren door de volgende DMV-query's vanuit SQL Server Management Studio uit te voeren. Tel de kolommen DICTIONARY_SIZE en USED_SIZE uit de uitvoer bij elkaar op om de grootte van de gegevensset in bytes weer te geven.

SELECT * FROM SYSTEMRESTRICTSCHEMA
($System.DISCOVER_STORAGE_TABLE_COLUMNS,
 [DATABASE_NAME] = '<Dataset Name>') //Sum DICTIONARY_SIZE (bytes)

SELECT * FROM SYSTEMRESTRICTSCHEMA
($System.DISCOVER_STORAGE_TABLE_COLUMN_SEGMENTS,
 [DATABASE_NAME] = '<Dataset Name>') //Sum USED_SIZE (bytes)

Standaardsegmentgrootte

Voor gegevenssets die gebruikmaken van de opslagindeling voor grote gegevenssets, stelt Power BI automatisch de standaardsegmentgrootte in op 8 miljoen rijen om een goede balans te vinden tussen geheugenvereisten en queryprestaties voor grote tabellen. Dit is dezelfde segmentgrootte als in Azure Analysis Services. Door de segmentgrootten uitgelijnd te houden, kunt u vergelijkbare prestatiekenmerken garanderen bij het migreren van een groot gegevensmodel van Azure Analysis Services naar Power BI.

Overwegingen en beperkingen

Houd bij het gebruik van grote gegevenssets rekening met de volgende beperkingen:

  • Er zijn nieuwe werkruimten vereist: Grote gegevenssets werken alleen met Nieuwe werkruimten.

  • Downloaden in Power BI Desktop: als een gegevensset wordt opgeslagen in Premium-bestanden, mislukt downloaden als een pbix-bestand.

  • Ondersteunde regio's: Grote gegevenssets worden ondersteund in alle Azure-regio's die ondersteuning bieden voor Premium Files-opslag. Zie Beschikbare producten per regio en raadpleeg de tabel in de volgende sectie voor meer informatie.

  • Maximale grootte van gegevensset instellen: De maximale grootte van de gegevensset kan worden ingesteld door beheerders. De maximum waarde kan worden ingesteld van 0,1 GB tot de maximale capaciteit van de SKU.

  • Push-gegevenssets: push-gegevenssets bieden geen ondersteuning voor de opslagindeling voor grote gegevenssets.

  • U kunt grote gegevenssets niet inschakelen met behulp van REST API.

Beschikbaarheid in regio’s

Grote gegevenssets in Power BI zijn alleen beschikbaar in bepaalde Azure-regio’s die ondersteuning bieden voor Azure Premium Files Storage.

De volgende lijst biedt regio’s waarin grote gegevenssets in Power BI beschikbaar zijn. Regio's die niet in de volgende lijst staan, worden niet ondersteund voor grote modellen:

Azure-regio Afkorting van Azure-regio’s
Australië - oost australiaeast
Australië - zuidoost australiasoutheast
Canada - oost canadaeast
Canada - midden canadacentral
India - centraal centralindia
VS - centraal centralus
Azië - oost eastasia
VS - oost eastus
VS - oost 2 eastus2
Japan - oost japaneast
Japan - west japanwest
Korea - centraal koreacentral
Korea - zuid koreasouth
VS - noord-centraal northcentralus
Europa - noord northeurope
VS - zuid-centraal southcentralus
Azië - zuidoost southeastasia
Verenigd Koninkrijk Zuid uksouth
Verenigd Koninkrijk West ukwest
Europa -west westeurope
India - west westindia
VS - west westus
VS - west 2 westus2

Volgende stappen

De volgende koppelingen bevatten informatie die nuttig kan zijn voor het werken met grote modellen:

Power BI heeft Power BI Premium Gen2 geïntroduceerd als preview-aanbieding, waardoor de Power BI Premium-ervaring als volgt wordt aangepast met verbeteringen:

  • Prestaties
  • Licenties per gebruiker
  • Grotere schaal
  • Verbeterde metrische gegevens
  • Automatisch schalen
  • Minder beheeroverhead

Zie voor meer informatie Power BI Premium Gen2 Power BI Premium generatie 2.