Microsoft Fabric の既定の Power BI セマンティック モデル

適用対象:✅SQL 分析エンドポイント、ウェアハウス、ミラー データベース

Microsoft Fabric では、Power BI セマンティック モデルは、分析ドメインの論理的記述であり、メトリック、ビジネスにわかりやすい用語、および表現によって、より深い分析を可能にします。 このセマンティック モデルは通常、ドメインを表すファクトと、ドメインを分析またはスライス アンド ダイスしてドリルダウン、フィルター処理、さまざまな分析を計算できるディメンションを含む スター スキーマ です。 このセマンティック モデルを使用すると、セマンティック モデルが自動的に作成され、追加するテーブル、リレーションシップ、測定を選択し、前述のビジネス ロジックがそれぞれ親のレイクハウスまたはウェアハウスから継承され、ユーザーの介入なしで管理、最適化され、かつ同期が維持される Microsoft Fabric 内のアイテムを使用して、ビジネス インテリジェンスと分析のためのダウンストリーム分析エクスペリエンスをすぐに開始します。

Power BI レポートの視覚化と分析は、Web 上で構築できるようになり、Power BI デスクトップでわずか数ステップで構築できるようになり、ユーザーの時間とリソースが節約され、既定でエンド ユーザーにシームレスな利用エクスペリエンスが提供されます。 既定の Power BI セマンティック モデルは、レイクハウスの命名規則に従います。

Power BI セマンティック モデルは、レポート、視覚化、検出、使用の準備ができたデータ ソースを表します。 Power BI セマンティック モデルの提供内容は次のとおりです。

• ウェアハウス構造を拡張して、階層、説明、関係を含める機能。 これにより、ドメインのセマンティック理解をより深く行うことができます。
• OneLake カタログ内の Power BI セマンティック モデル情報のカタログ化、検索、検出を行う機能。
• ワークロードの分離とセキュリティのためのカスタム権限を設定する機能。
• 反復可能な分析のためのメジャー、標準化されたメトリックを作成する機能。
• ビジュアル分析のための Power BI レポートを作成する機能。
• Excel 内のデータを検出して使用する機能。
• Tableau などのサードパーティ ツールがデータを接続して分析する機能。

Power BI の詳細については、「Power BI ガイダンス」を参照してください。

Direct Lake モード

Direct Lake モードは、Power BI で非常に大規模なデータセットを分析するための画期的な新しいエンジン機能です。 このテクノロジーは、ウェアハウスや SQL 分析エンドポイントに対してクエリを実行する必要も、Power BI セマンティック モデルにデータをインポートまたは複製する必要もなく、データ レイクから Parquet 形式のファイルを直接利用する考え方に基づいています。 このネイティブ統合により、ウェアハウスまたは SQL 分析エンドポイントからデータにアクセスする独自のモード (Direct Lake と呼ばれます) が実現されます。 Direct Lake の概要 には、Power BI セマンティック モデルのこのストレージ モードに関する詳細情報があります。

Direct Lake は最もパフォーマンスの高いクエリとレポートのエクスペリエンスを提供します。 Direct Lake は、データ レイクからのデータを Power BI エンジンに直接利用し、分析できる状態にする高速パスです。

• 従来の DirectQuery モードでは、Power BI エンジンはクエリ実行ごとにソースからデータに直接クエリを実行し、クエリ パフォーマンスはデータ取得速度に依存します。 DirectQuery では、データをコピーする必要がないため、ソースの変更がクエリ結果にすぐに反映されます。

• インポート モードの方がパフォーマンスは高くなります。これは、クエリの実行ごとにソースからデータのクエリを実行する必要がなく、メモリ内のデータをすぐに使用できるためです。 ただし、Power BI エンジンはデータの更新時に最初にデータをメモリにコピーする必要があります。 基となるデータ ソースに加えられた変更は、次回のデータ更新時に取得されます。

• Direct Lake モードでは、データ ファイルをメモリに直接取り込むことで、データをコピーするためのインポート要件がなくなります。 明示的なインポート プロセスがないため、ソースで変更が発生したときにそれらを取得できます。 Direct Lake を使うと、DirectQuery とインポート モードの利点を組み合わせ、欠点を回避できます。 Direct Lake モードは、非常に大規模なデータセットや、ソースで頻繁に更新されるデータセットを分析するのに最適です。 Direct Lake は、Direct Lake が SKU の制限を超えたとき、またはサポートされていない機能を使用しているときにウェアハウスまたは SQL 分析エンドポイントの SQL 分析エンドポイントを使用する DirectQuery に自動的にフォールバックすることで、レポート ユーザーが中断せずに続行できるようにします。

Direct Lake モードは、既定の Power BI セマンティック モデルと、ウェアハウスまたは SQL 分析エンドポイントで作成された新しい Power BI セマンティック モデルのストレージ モードです。 Power BI Desktop を使用すると、ウェアハウスの SQL 分析エンドポイント、またはインポートまたは DirectQuery ストレージ モードのセマンティック モデルのデータ ソースとして SQL 分析エンドポイントを使用して Power BI セマンティック モデルを作成することもできます。

既定の Power BI セマンティック モデルの内容を理解する

Warehouse または SQL 分析エンドポイントを作成すると、既定の Power BI セマンティック モデルが作成されます。 既定のセマンティック モデルは、(default) というサフィックスで表されます。 [既定のセマンティック モデルを管理する]を使用して、追加するテーブルを選択できます。

既定の Power BI セマンティック モデルを同期する

以前は、ウェアハウス内のすべてのテーブルとビューが、既定の Power BI セマンティック モデルに自動的に追加されていました。 フィードバックに基づいて、既定の Power BI セマンティック モデルにテーブルとビューが自動的に追加されないように既定の動作が変更されました。 この変更により、バックグラウンド同期がトリガーされなくなります。 これにより、"新しいメジャー"、"レポートの作成"、"Excel で分析" などの一部のアクションも無効になります。

この既定の動作を変更する場合、次を実行できます。

1. ワークスペース内の各ウェアハウスまたは SQL 分析エンドポイントの [既定の Power BI セマンティック モデルの同期] 設定を手動で有効にできます。 これにより、バックグラウンド同期が再起動され、一部の従量課金コストが発生します。

   

2. リボンまたは情報バーの既定の Power BI セマンティック モデルの管理を使用して、セマンティック モデル に追加するテーブルとビューを手動で選択します。

   

既定の Power BI セマンティック モデルを手動で更新する

既定の Power BI セマンティック モデルにオブジェクトが作成されたら、テーブルを検証または視覚的に検査する方法が 2 つあります。

1. リボンの [Manually update semantic model] (セマンティック モデルを手動で更新) ボタンを選択します。

2. 既定のセマンティック モデル オブジェクトの既定のレイアウトを確認します。

BI 対応テーブルの既定のレイアウトはユーザー セッション内に保持され、ユーザーがモデル ビューに移動するたびに生成されます。 [Default semantic model objects] (既定のセマンティック モデル オブジェクト) タブをご覧ください。

既定の Power BI セマンティック モデルにアクセスする

既定の Power BI セマンティック モデルにアクセスするには、ワークスペースに移動し、目的のレイクハウスの名前と一致するセマンティック モデルを見つけます。 既定の Power BI セマンティック モデルは、レイクハウスの命名規則に従います。

セマンティック モデルを読み込むには、セマンティック モデルの名前を選択します。

既定の Power BI セマンティック モデルを監視する

XMLA エンドポイントに接続することで、SQL Server Profiler を使用してセマンティック モデルのアクティビティを監視および分析できます。

SQL Server Profiler は SQL Server Management Studio (SSMS) とともにインストールされ、セマンティック モデル イベントのトレースとデバッグを可能にします。 Profiler は、SQL Server では公式に非推奨になりましたが、引き続き SSMS に含まれており、Analysis Services および Power BI でサポートされています。 Fabric の既定の Power BI セマンティック モデルで使用するには、SQL Server Profiler バージョン 18.9 以上が必要です。 ユーザーは、XMLA エンドポイントに接続するときに、セマンティック モデルを初期カタログとして指定する必要があります。 詳細については、Analysis Services 用の SQL Server Profiler に関するページを参照してください。

既定の Power BI セマンティック モデルをスクリプト化する

SQL Server Management Studio (SSMS) を使用して、XMLA エンドポイントから既定の Power BI セマンティック モデルをスクリプト化できます。

SSMS のオブジェクト エクスプローラーを使用してセマンティック モデルをスクリプト化することで、そのテーブル モデルのスクリプト言語 (TMSL) スキーマを表示します。 接続するには、powerbi://api.powerbi.com/v1.0/myorg/username のようなセマンティック モデルの接続文字列を使用します。 セマンティック モデルの接続文字列は、[設定] の [サーバー設定] にあります。 そこから、SSMS の [スクリプト] コンテキスト メニュー アクションを使用して、セマンティック モデルの XMLA スクリプトを生成できます。 詳細については、「XMLA エンドポイントを使用したデータセット接続」を参照してください。

スクリプト化には、Power BI セマンティック モデルに対する Power BI 書き込みアクセス許可が必要です。 読み取りアクセス許可では、データは表示できますが、Power BI セマンティック モデルのスキーマはできません。

Direct Lake ストレージ モードで 新しい Power BI セマンティック モデルを作成する

SQL 分析エンドポイントまたはウェアハウス データを使用して、Direct Lake モードで追加の Power BI セマンティック モデルを作成することもできます。 これらの新しい Power BI セマンティック モデルは、[データ モデルを開く] を使用してワークスペースで編集でき DAX クエリの記述やセマンティック モデルの行レベル セキュリティなどの他の機能で使用できます。

[新しい Power BI セマンティック モデル] ボタンをクリックすると、既定のセマンティック モデルとは別の新しい空白のセマンティック モデルが作成されます。

Direct Lake モードで Power BI セマンティック モデルを作成するには、次の手順に従います。

1. レイクハウスを開き、リボンの [新しい Power BI セマンティック モデル] を選択します。

2. または、ウェアハウスまたはレイクハウスの SQL 分析エンドポイントを開き、最初に [レポート] リボンを選択してから、[新しい Power BI セマンティック モデル] を選択します。

3. 新しいセマンティック モデルの名前を入力し、保存するワークスペースを選択して、含めるテーブルを選択します。 次に、[確認] を選択します。

4. 新しい Power BI セマンティック モデルをワークスペースで編集できます。ここでは、リレーションシップの追加、測定、テーブルと列の名前の変更、レポート ビジュアルでの値の表示方法の選択などを行うことができます。 作成後にモデル ビューが表示されない場合は、ブラウザーのポップアップ ブロックを確認します。

5. 後で Power BI セマンティック モデルを編集するには、セマンティック モデルのコンテキスト メニューまたは項目の詳細ページから [データ モデルを開く] を選択して、セマンティック モデルをさらに編集します。

Power BI レポートは、Web モデリングから [新しいレポート] を選択してワークスペースで作成するか、この新しいセマンティック モデルにライブ接続して Power BI Desktop で作成できます。

Power BI Desktop から Power BI サービスのセマンティック モデルに接続する方法の詳細については、

インポートまたは DirectQuery ストレージ モードで新しい Power BI セマンティック モデルを作成する

Microsoft Fabric でデータを使用すると、任意のストレージ モード (Direct Lake、インポート、または DirectQuery) で Power BI セマンティック モデルを作成できます。 SQL 分析エンドポイントまたはウェアハウス データを使用して、インポート モードまたは DirectQuery モードで追加の Power BI セマンティック モデルを作成できます。

インポート モードまたは DirectQuery モードで Power BI セマンティック モデルを作成するには、次の手順に従います。

1. Power BI Desktop を開いてサインインし、OneLake を選択します。

2. レイクハウスまたはウェアハウスの SQL 分析エンドポイントを選択します。

3. [接続] ボタンのドロップダウンを選択し、[SQL エンドポイントに接続する] を選択します。

4. インポートまたは DirectQuery ストレージ モードと、セマンティック モデルに追加するテーブルを選択します。

そこから Power BI セマンティック モデルとレポートを作成し、準備ができたらワークスペースに発行できます。

Power BI の詳細については、「Power BI」を参照してください。

制限事項

既定の Power BI セマンティック モデルは、Power BI のセマンティック モデルの現在の制限に従います。 詳細情報:

• Azure Analysis Services のリソースとオブジェクトの制限
• Power BI Desktop でのデータ型 - Power BI

Parquet、Apache Spark、または SQL データ型をいずれかの Power BI デスクトップ データ型にマップすることができない場合、それらは同期プロセスの一部として削除されます。 これは現在の Power BI の動作と一致しています。 これらの列については、ETL プロセスに明示的な型変換を追加して、サポートされている型に変換することをお勧めします。 アップストリームに必要なデータ型がある場合、ユーザーはオプションで、必要な明示的な型変換を使用して SQL でビューを指定できます。 これは同期によって取得されるか、前述のように手動で追加できます。

• 既定の Power BI セマンティック モデルは、SQL 分析エンドポイントまたはウェアハウスでのみ編集できます。

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