Funktionsweise des Direct Lake-Modus mit Power BI-Berichterstellung
Wenn Benutzer*innen in Microsoft Fabric ein Lakehouse erstellen, stellt das System außerdem den zugehörigen SQL-Analyseendpunkt und ein Standardsemantikmodell bereit in Direct Lake-Modus. Sie können Tabellen aus dem Lakehouse zum Standardsemantikmodell hinzufügen, indem Sie zum SQL-Analyseendpunkt wechseln und im Bericht-Band auf die Schaltfläche Standardsemantikmodell verwalten klicken. Sie können auch ein nicht standardmäßiges Power BI-Semantikmodell im Direct Lake-Modus erstellen, indem Sie im Lakehouse- oder SQL-Analyseendpunkt auf Neues Semantikmodell klicken. Das nicht standardmäßige semantische Modell wird im Direct Lake-Modus erstellt und ermöglicht es Power BI, Daten zu verbrauchen, und zwar durch die Erstellung von Power BI-Berichten, durch Durchsuchen und Ausführen von Benutzern erstellten DAX-Abfragen in Power BI Desktop oder im Arbeitsbereich selbst. Das im SQL-Analyseendpunkt erstellte Standardsemantikmodell kann zum Erstellen von Power BI-Berichten verwendet werden, hat jedoch andere Einschränkungen.
Wenn ein Power BI-Bericht Daten in Visualisierungen anzeigt, werden diese aus dem semantischen Modell abgefragt. Anschließend greift das Semantikmodell auf ein Lakehouse zu, um Daten zu verbrauchen und sie an den Power BI-Bericht zurückzugeben. Aus Effizienzgründen kann das semantische Modell einige Daten im Cache aufbewahren und bei Bedarf aktualisieren. Die Übersicht über Direct Lake enthält weitere Details.
Lakehouse wendet die Optimierung der V-Reihenfolge auch auf Delta-Tabellen an. Diese Optimierung bietet eine noch nie dagewesene Leistung und die Möglichkeit, schnell große Datenmengen für die Power BI-Berichterstellung zu verbrauchen.
Festlegen von Berechtigungen für die Berichtsnutzung
Das semantische Modell im Direct Lake-Modus verwendet Daten aus einem Lakehouse bei Bedarf. Damit sichergestellt ist, dass Daten für den Benutzer zugänglich sind, der den Power BI-Bericht anzeigt, müssen die erforderlichen Berechtigungen für das zugrunde liegende Lakehouse festgelegt werden.
Eine Möglichkeit besteht darin, dem Benutzer die Rolle Zuschauer im Arbeitsbereich zu geben, um alle Elemente im Arbeitsbereich zu nutzen, einschließlich des Lakehouse, wenn in diesem Arbeitsbereich, semantischen Modellen und Berichten vorhanden. Alternativ kann dem Benutzer die Rolle Administrator, Mitglied oder Mitwirkender zugewiesen werden, um vollständigen Zugriff auf die Daten zu erhalten und die Elemente wie Lakehouses, semantische Modelle und Berichte zu erstellen und zu bearbeiten.
Darüber hinaus können nicht standardmäßige semantische Modelle eine feste Identität verwenden, um Daten aus dem Lakehouse zu lesen, ohne Benutzern Zugriff auf das Lakehouse zu gewähren und Benutzern die Berechtigung zum Zugriff auf den Bericht über eine App zu erteilen. Außerdem können bei festen Identitäten nicht standardmäßige semantische Modelle im Direct Lake-Modus die Sicherheit auf Zeilenebene im semantischen Modell definieren, um die Daten einzuschränken, die der Berichtbenutzer sieht, während der Direct Lake-Modus beibehalten wird. SQL-basierte Sicherheit am SQL-Analyseendpunkt kann auch verwendet werden, aber der Direct Lake-Modus wird auf DirectQuery zurückgesetzt, sodass dies vermieden werden sollte, um die Leistung von Direct Lake aufrechtzuerhalten.