Semantiska modeller i Power BI-tjänst

Den här artikeln innehåller en teknisk förklaring av Power BI-semantiska modeller.

Semantiska modelltyper

Power BI-semantiska modeller representerar en datakälla som är redo för rapportering och visualisering. Du kan skapa semantiska Power BI-modeller på följande sätt:

• Anslut till en befintlig datamodell som inte finns i Power BI.
• Ladda upp en Power BI Desktop-fil som innehåller en modell.
• Ladda upp en Excel-arbetsbok som innehåller en eller flera Excel-tabeller och/eller en arbetsboksdatamodell, eller ladda upp en FIL med kommaavgränsade värden (CSV).
• Använd Power BI-tjänst för att skapa en push-semantisk modell.
• Använd Power BI-tjänst för att skapa en strömnings- eller hybridströmningssemantisk modell.

Med undantag för strömmande semantiska modeller representerar semantiska modeller datamodeller, som använder de mogna modelleringsteknikerna i Analysis Services.

Kommentar

Power BI-dokumentationen använder ibland termerna semantisk modell och modell omväxlande. En semantisk modell i Power BI-tjänst refererar till en modell ur ett utvecklingsperspektiv. I en dokumentationskontext betyder termerna ungefär samma sak.

Modeller med extern värd

Det finns två typer av externa modeller: SQL Server Analysis Services och Azure Analysis Services.

Om du vill ansluta till en SQL Server Analysis Services-modell måste du installera en lokal datagateway antingen lokalt eller på en virtuell datorbaserad infrastruktur som en tjänst (IaaS). Azure Analysis Services kräver ingen gateway.

Det är ofta klokt att ansluta till Analysis Services när det finns befintliga modellinvesteringar, som vanligtvis ingår i ett företags informationslager (EDW). Power BI kan upprätta en live-anslutning till Analysis Services och framtvinga databehörigheter med hjälp av Power BI-rapportanvändarens identitet.

SQL Server Analysis Services stöder både flerdimensionella modeller eller kuber och tabellmodeller. Som följande bild visar skickar en semantisk liveanslutningsmodell frågor till modeller med extern värd.

Power BI Desktop-utvecklade modeller

Du kan använda Power BI Desktop, ett klientprogram för Power BI-utveckling, för att utveckla en modell. En Power BI Desktop-modell är i själva verket en Analysis Services-tabellmodell.

Du kan utveckla tre olika typer, eller lägen, av modeller med hjälp av Power BI Desktop: Import, DirectQuery och Composite. Du utvecklar modeller genom att importera data från dataflöden och sedan integrera dem med externa datakällor. Läget beror på om data importeras till modellen eller om de finns kvar i datakällan. Mer information om lägena finns i Semantiska modelllägen i Power BI-tjänst.

Semantisk modellägarskap

När du arbetar med semantiska modeller med gateway- och molnanslutningar är din möjlighet att göra ändringar i semantikmodellen beroende av ägarskapet för den semantiska modellen. Om du inte är ägare visas en varning om att du visar avsnittet i semantisk modellinformation i skrivskyddat läge eftersom du inte är ägare till semantikmodellen. Om du vill göra ändringar måste du antingen kontakta semantikmodellens ägare för att göra ändringar eller ta över ägarskapet för den semantiska modellen.

Säkerhet på radnivå

Modeller med extern värd och Power BI Desktop-modeller kan framtvinga säkerhet på radnivå (RLS) för att begränsa de data som vissa användare kan hämta. Till exempel kan användare som är tilldelade till en säljsäkerhetsgrupp visa rapportdata endast för de försäljningsregioner som de har tilldelats. RLS-roller är dynamiska eller statiska. Dynamiska roller filtreras efter rapportanvändaren, medan statiska roller använder samma filter för alla användare som tilldelats rollen. Mer information finns i Säkerhet på radnivå (RLS) med Power BI.

Excel-arbetsboksmodeller

När du skapar semantiska modeller baserade på Excel-arbetsböcker eller CSV-filer skapas automatiskt en modell. Importerade Excel-tabeller och CSV-data skapar modelltabeller, medan Excel-arbetsboksdata transponeras för att skapa en Power BI-modell. I samtliga fall importerar fildata till en modell.

Sammanfattning

Sammanfattningsvis:

• Power BI-semantiska modeller som representerar modeller finns antingen i Power BI-tjänst eller hanteras externt av Analysis Services.
• Semantiska modeller kan lagra importerade data eller utfärda direktfrågeförfrågningar till underliggande datakällor eller göra båda.

Att tänka på

Följande viktiga fakta och överväganden gäller för Power BI-semantiska modeller som representerar modeller:

• SQL Server Analysis Services-värdbaserade modeller behöver en gateway för att köra liveanslutningsfrågor.
• Om du vill köra frågor mot Power BI-värdbaserade modeller som importerar data måste du läsa in dem helt i minnet.
• Power BI-värdbaserade modeller som använder Import behöver uppdateras för att hålla data aktuella och måste använda gatewayer när källdata inte är tillgängliga direkt via Internet.
• Power BI-värdbaserade importmodeller kan uppdateras enligt ett schema, eller så kan en användare utlösa uppdatering på begäran i Power BI-tjänst.
• Power BI-värdbaserade modeller som använder DirectQuery-läge kräver anslutning till källdata. Power BI utfärdar frågor till källdata för att hämta aktuella data. Det här läget måste använda gatewayer när källdata inte är tillgängliga direkt via Internet.
• Modeller kan framtvinga RLS-regler för att filtrera dataåtkomst till vissa användare.
• Du kan använda semantiska modeller – Take Over In Group API för att ta över ägarskapet om en semantisk modellägare lämnar organisationen.

Om du vill distribuera och hantera Power BI-semantiska modeller bör du förstå följande faktorer:

• Själva modelldesignen, inklusive dataförberedelsefrågor, relationer och beräkningar.
• Följande konfigurationer som kan påverka Power BI-kapacitetsresurser avsevärt:
  • Där modeller finns
  • Lagringsläget
  • Eventuella beroenden för gatewayer
  • Storleken på importerade data
  • Modelluppdateringstyp och -frekvens

Relaterat innehåll

• Semantiska modelllägen i Power BI-tjänst
• Frågor? Fråga Power BI Community
• Förslag? Bidra med idéer för att förbättra Power BI