แชร์ผ่าน

พัฒนาแบบจําลองความหมาย Direct Lake

บทความนี้อธิบายหัวข้อการออกแบบที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาแบบจําลองความหมาย Direct Lake

สร้างแบบจําลอง

คุณสามารถสร้างแบบจําลองความหมาย Direct Lake ใน Power BI Desktop หรือจากรายการ Fabric จํานวนมากในเบราว์เซอร์ ตัวอย่างเช่น จาก Lakehouse ที่เปิดอยู่ คุณสามารถเลือก โมเดลความหมายใหม่ เพื่อสร้างโมเดลความหมายใหม่ในโหมดที่เก็บข้อมูล Direct Lake

คุณสามารถใช้ Power BI Desktop หรือ การสร้างแบบจําลองเว็บ ในเบราว์เซอร์เพื่อแก้ไขแบบจําลองความหมายเพื่อเพิ่มความสัมพันธ์ เปลี่ยนชื่อเขตข้อมูล เพิ่มหน่วยวัด และงานการสร้างแบบจําลองความหมายอื่นๆ

อีกวิธีหนึ่งคือ เช่นเดียวกับแบบจําลองความหมายของ Power BI คุณสามารถพัฒนาแบบจําลองของคุณต่อไปได้โดยใช้เครื่องมือที่สอดคล้องกับ XMLA เช่น SQL Server Management Studio (SSMS) (เวอร์ชัน 19.1 หรือใหม่กว่า) หรือเครื่องมือชุมชนโอเพนซอร์ส สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดู ที่ การสนับสนุนการเขียนแบบจําลองที่มีตําแหน่งข้อมูล XMLA ในภายหลังที่บทความนี้ สมุดบันทึกผ้ายังสามารถสร้างและแก้ไขแบบจําลองความหมายด้วยโปรแกรมด้วยลิงก์ความหมายและห้องปฏิบัติการลิงก์ความหมาย

Tip

คุณสามารถเรียนรู้วิธีการสร้างเลคเฮ้าส์ ตาราง Delta และแบบจําลองความหมาย Direct Lake พื้นฐานโดยจบบทช่วยสอนนี้

ตารางแบบจําลอง

ตารางแบบจําลองจะขึ้นอยู่กับตารางหรือมุมมองของจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL อย่างไรก็ตาม หลีกเลี่ยงการใช้มุมมองเมื่อใดก็ตามที่เป็นไปได้ คิวรีไปยังตารางแบบจําลองตามมุมมอง จะย้อนกลับไปเป็นโหมด DirectQuery ซึ่งอาจส่งผลให้ประสิทธิภาพคิวรีช้าลง

Warning

มุมมองสามารถใช้ได้เฉพาะใน Direct Lake บน SQL และไม่สามารถใช้ใน Direct Lake บน OneLake ได้

ตารางควรประกอบด้วยคอลัมน์สําหรับการกรอง การจัดกลุ่ม การเรียงลําดับ และการสรุป นอกเหนือจากคอลัมน์ที่สนับสนุนความสัมพันธ์ของแบบจําลอง คอลัมน์ที่ไม่จําเป็นไม่ส่งผลต่อประสิทธิภาพการสืบค้นแบบจําลองความหมาย เนื่องจากไม่ได้โหลดลงในหน่วยความจํา แต่ส่งผลให้มีขนาดพื้นที่เก็บข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นใน OneLake และต้องการทรัพยากรการประมวลผลมากขึ้นเพื่อโหลดและบํารุงรักษา

Warning

การใช้คอลัมน์ที่ใช้ การมาสก์ข้อมูลแบบไดนามิก (DDM) ในแบบจําลองความหมาย Direct Lake ไม่ได้รับการสนับสนุน

สามารถเพิ่มตารางการนําเข้าลงในแบบจําลองความหมายด้วย Direct Lake บนตาราง OneLake สามารถเพิ่มตารางจากการคํานวณได้ตราบเท่าที่ไม่ได้อ้างอิงตาราง Direct Lake สามารถเพิ่มกลุ่มการคํานวณได้

หากต้องการเรียนรู้วิธีการเลือกตารางที่จะรวมไว้ในแบบจําลองความหมาย Direct Lake ของคุณ โปรดดูที่ แก้ไขตารางสําหรับแบบจําลองความหมาย Direct Lake

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับคอลัมน์ที่จะรวมไว้ในตารางแบบจําลองเชิงความหมายของคุณ โปรดดูทําความเข้าใจประสิทธิภาพของคิวรี Direct Lake

บังคับใช้กฎการเข้าถึงข้อมูล

เมื่อคุณมีข้อกําหนดในการจัดส่งชุดย่อยของข้อมูลแบบจําลองไปยังผู้ใช้ที่แตกต่างกัน คุณสามารถบังคับใช้กฎการเข้าถึงข้อมูลได้ คุณบังคับใช้กฎโดยการตั้งค่าการรักษาความปลอดภัยระดับออบเจ็กต์ (OLS) และ/หรือการรักษาความปลอดภัยระดับแถว (RLS) ใน จุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL หรือในแบบจําลองความหมาย

Note

หัวข้อของการ บังคับใช้กฎการเข้าถึงข้อมูล นั้นแตกต่าง แต่เกี่ยวข้องกับการตั้งค่า สิทธิ์ สําหรับผู้บริโภคเนื้อหา ผู้สร้าง และผู้ใช้ที่จัดการโมเดลความหมาย (และรายการ Fabric ที่เกี่ยวข้อง) สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการตั้งค่าสิทธิ์ ดูจัดการแบบจําลองความหมาย Direct Lake

การรักษาความปลอดภัยระดับวัตถุ (OLS)

OLS เกี่ยวข้องกับการจํากัดการเข้าถึงเพื่อค้นหาและคิวรีออบเจ็กต์หรือคอลัมน์ ตัวอย่างเช่น คุณอาจใช้ OLS เพื่อจํากัดผู้ใช้ที่สามารถเข้าถึงคอลัมน์ Salary จากตาราง Employee ได้

สําหรับจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL คุณสามารถตั้งค่า OLS เพื่อควบคุมการเข้าถึงออบเจ็กต์ปลายทาง เช่น ตารางหรือมุมมอง และการรักษาความปลอดภัยระดับคอลัมน์ (CLS) เพื่อควบคุมการเข้าถึงคอลัมน์ตารางปลายทาง

สําหรับแบบจําลองความหมาย คุณสามารถตั้งค่า OLS เพื่อ ควบคุมการเข้าถึงตารางหรือคอลัมน์แบบจําลองได้ คุณจําเป็นต้องใช้โอเพนซอร์สเครื่องมือชุมชนเช่น Tabular Editor เพื่อตั้งค่า OLS

การรักษาความปลอดภัยระดับแถว (RLS)

RLS เกี่ยวข้องกับการจํากัดการเข้าถึงชุดย่อยของข้อมูลในตาราง ตัวอย่างเช่น คุณอาจใช้ RLS เพื่อให้แน่ใจว่าพนักงานขายสามารถเข้าถึงข้อมูลยอดขายสําหรับลูกค้าในภูมิภาคการขายของพวกเขาเท่านั้น

สําหรับจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL คุณสามารถตั้งค่า RLS เพื่อ ควบคุมการเข้าถึงแถวในตารางปลายทางได้

Important

เมื่อคิวรีใช้ตารางใด ๆ ที่มี RLS ในจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL จะกลับไปใช้โหมด DirectQuery ประสิทธิภาพการทํางานของคิวรีอาจช้าลง

สําหรับแบบจําลองเชิงความหมาย คุณสามารถตั้งค่า RLS เพื่อควบคุมการเข้าถึงแถวในตารางแบบจําลอง คุณสามารถตั้งค่า RLS ในประสบการณ์การสร้างแบบจําลองเว็บ หรือโดยใช้เครื่องมือของบุคคลที่สาม

วิธีการประเมินคิวรี

เหตุผลในการพัฒนาแบบจําลองความหมาย Direct Lake คือการคิวรีที่มีประสิทธิภาพสูงผ่านข้อมูลจํานวนมากใน OneLake ดังนั้นคุณควรพยายามออกแบบโซลูชันที่เพิ่มโอกาสในการคิวรีในหน่วยความจํา

ขั้นตอนต่อไปนี้เป็นการประเมินคิวรีโดยประมาณ (และไม่ว่าคิวรีจะล้มเหลว) ประโยชน์ของโหมดที่เก็บข้อมูล Direct Lake สามารถทําได้เฉพาะเมื่อขั้นตอนที่ห้าสําเร็จ

  1. ถ้าคิวรีมีตารางหรือคอลัมน์ใด ๆ ที่ถูกจํากัดโดย OLS แบบจําลองความหมาย ผลลัพธ์ข้อผิดพลาดจะถูกส่งกลับ (วิชวลรายงานล้มเหลวในการแสดงผล)
  2. ถ้าคิวรีมีคอลัมน์ใด ๆ ที่ถูกจํากัดโดย CLS จุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL (หรือตารางถูกปฏิเสธ) ผลลัพธ์ข้อผิดพลาดจะถูกส่งกลับ (วิชวลรายงานล้มเหลวในการแสดงผล)
    1. ถ้าการเชื่อมต่อระบบคลาวด์ใช้ SSO (ค่าเริ่มต้น) CLS จะถูกกําหนดโดยระดับการเข้าถึงของผู้ใช้รายงาน
    2. ถ้าการเชื่อมต่อคลาวด์ใช้ข้อมูลประจําตัวแบบคงที่ CLS จะถูกกําหนดโดยระดับการเข้าถึงของข้อมูลประจําตัวแบบคงที่
  3. ถ้าคิวรีมีตารางใด ๆ ในจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL ที่บังคับใช้ RLS หรือมุมมองที่ใช้ คิวรีจะกลับไปเป็นโหมด DirectQuery
    1. ถ้าการเชื่อมต่อระบบคลาวด์ใช้ SSO (ค่าเริ่มต้น) RLS จะถูกกําหนดโดยระดับการเข้าถึงของผู้ใช้รายงาน
    2. ถ้าการเชื่อมต่อคลาวด์ใช้ข้อมูลประจําตัวแบบคงที่ RLS จะถูกกําหนดโดยระดับการเข้าถึงของข้อมูลประจําตัวแบบคงที่
  4. ถ้าคิวรี เกิน guardrails ของความจุ คิวรีนั้นจะกลับสู่โหมด DirectQuery
  5. มิฉะนั้น คิวรีจะพอใจกับแคชในหน่วยความจํา ข้อมูลคอลัมน์ ถูกโหลดลงในหน่วยความจํา ตามและเมื่อจําเป็น

สิทธิ์ของรายการต้นทาง

บัญชีที่ใช้เพื่อเข้าถึงข้อมูลเป็นหนึ่งในรายการต่อไปนี้

  • ถ้าการเชื่อมต่อระบบคลาวด์ใช้ SSO (ค่าเริ่มต้น) แสดงว่าเป็นผู้ใช้รายงาน
  • ถ้าการเชื่อมต่อระบบคลาวด์ใช้ข้อมูลประจําตัวแบบคงที่ จะเป็นข้อมูลประจําตัวแบบคงที่

บัญชีต้องมีอย่างน้อยหนึ่งสิทธิ์ ในการอ่าน และ ReadData บนรายการต้นทาง (เลคเฮ้าส์หรือคลังสินค้า) สิทธิ์ของรายการสามารถสืบทอดจากบทบาทพื้นที่ทํางานหรือกําหนดให้ชัดเจนสําหรับรายการตามที่อธิบายไว้ในบทความนี้

สมมติว่าเป็นไปตามข้อกําหนดนี้ Fabric อนุญาตให้เข้าถึงแบบจําลองความหมายที่จําเป็นในการอ่านตาราง Delta และไฟล์ Parquet ที่เกี่ยวข้อง (เพื่อโหลดข้อมูลคอลัมน์ลงในหน่วยความจํา) และสามารถใช้กฎการเข้าถึงข้อมูลได้

ตัวเลือกกฎการเข้าถึงข้อมูล

คุณสามารถตั้งค่ากฎการเข้าถึงข้อมูลได้ใน:

  • เฉพาะแบบจําลองความหมายเท่านั้น
  • จุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL เท่านั้น
  • ในทั้งแบบจําลองความหมายและจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL

กฎในแบบจําลองความหมาย

หากคุณต้องบังคับใช้กฎการเข้าถึงข้อมูล คุณควรดําเนินการดังกล่าวในแบบจําลองความหมายเมื่อใดก็ตามที่สามารถดําเนินการได้ นั่นเป็นเพราะ RLS ที่บังคับใช้โดยแบบจําลองความหมายสามารถทําได้โดยการกรองแคชข้อมูลในหน่วยความจําเพื่อให้ได้คิวรีที่มีประสิทธิภาพสูง

นอกจากนี้ยังเป็นวิธีที่เหมาะสมเมื่อผู้ใช้รายงานไม่ได้รับอนุญาตให้คิวรี่ของเลคเฮ้าส์หรือคลังข้อมูล

ไม่ว่าในกรณีใด ขอแนะนําเป็นอย่างยิ่งว่าการเชื่อมต่อระบบคลาวด์ใช้ข้อมูลประจําตัวแบบคงที่แทน SSO SSO จะหมายความว่าผู้ใช้ปลายทางสามารถเข้าถึงจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL โดยตรงและอาจข้ามกฎความปลอดภัยในแบบจําลองความหมาย

Important

สิทธิ์รายการแบบจําลองเชิงความหมายสามารถ ตั้งค่าอย่างชัดเจน ผ่านทาง แอป Power BI หรือ ได้รับโดยนัย ผ่านบทบาทพื้นที่ทํางาน

โดยเฉพาะอย่างยิ่ง จะไม่มีการบังคับใช้กฎการเข้าถึงข้อมูลแบบจําลองเชิงความหมายสําหรับผู้ใช้ที่มีสิทธิ์ เขียน ในแบบจําลองความหมาย ในทางกลับกัน กฎการเข้าถึงข้อมูลจะนําไปใช้กับผู้ใช้ที่ได้รับมอบหมายบทบาทพื้นที่ทํางานของผู้ชม อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้ที่กําหนดให้กับบทบาท ผู้ดูแลระบบสมาชิก หรือ ผู้สนับสนุน ของพื้นที่ทํางานโดยปริยายจะมีสิทธิ์ เขียน บนแบบจําลองความหมาย และดังนั้นจึงไม่มีการบังคับใช้กฎการเข้าถึงข้อมูล สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ให้ดู บทบาทในพื้นที่ทํางาน

กฎในจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL

เหมาะสมที่จะบังคับใช้กฎการเข้าถึงข้อมูลในจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL เมื่อการเชื่อมต่อระบบคลาวด์แบบจําลองเชิงความหมายใช้การลงชื่อเข้าระบบครั้งเดียว (SSO) นั่นเป็นเพราะว่าข้อมูลประจําตัวของผู้ใช้ได้รับมอบหมายให้คิวรีจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL เพื่อให้แน่ใจว่าคิวรีจะส่งกลับเฉพาะข้อมูลที่อนุญาตให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงได้ นอกจากนี้ยังเหมาะสมที่จะบังคับใช้กฎการเข้าถึงข้อมูลที่ระดับนี้เมื่อผู้ใช้คิวรีจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL โดยตรงสําหรับปริมาณงานอื่นๆ (ตัวอย่างเช่น เพื่อสร้างรายงานที่มีการแบ่งหน้า Power BI หรือส่งออกข้อมูล)

อย่างไรก็ตาม โดยเฉพาะอย่างยิ่ง คิวรีแบบจําลองความหมายจะย้อนกลับไปเป็นโหมด DirectQuery เมื่อมีตารางใดๆ ที่บังคับใช้ RLS ในจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL ดังนั้น โมเดลความหมายอาจไม่แคชข้อมูลลงในหน่วยความจําเพื่อให้ได้การสืบค้นที่มีประสิทธิภาพสูง

กฎที่ทั้งสองเลเยอร์

คุณสามารถบังคับใช้กฎการเข้าถึงข้อมูลได้ทั้งสองเลเยอร์ อย่างไรก็ตาม วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับความซับซ้อนและค่าใช้จ่ายในการจัดการที่มากเกินไป ในกรณีนี้ ขอแนะนําให้การเชื่อมต่อระบบคลาวด์ใช้ข้อมูลประจําตัวแบบตายตัวแทน SSO

การเปรียบเทียบตัวเลือกกฎการเข้าถึงข้อมูล

ตารางต่อไปนี้เปรียบเทียบตัวเลือกการตั้งค่าการเข้าถึงข้อมูล

ใช้กฎการเข้าถึงข้อมูลกับ Comment
เฉพาะแบบจําลองแสดงความหมายเท่านั้น ใช้ตัวเลือกนี้เมื่อผู้ใช้ไม่ได้รับสิทธิ์รายการในการคิวรีของเลคเฮ้าส์หรือคลังสินค้า ตั้งค่าการเชื่อมต่อระบบคลาวด์เพื่อใช้ข้อมูลประจําตัวแบบคงที่ ประสิทธิภาพคิวรีสูงสามารถทําได้จากแคชในหน่วยความจํา
จุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL เท่านั้น ใช้ตัวเลือกนี้เมื่อผู้ใช้จําเป็นต้องเข้าถึงข้อมูลจากคลังสินค้าหรือแบบจําลองความหมาย และด้วยกฎการเข้าถึงข้อมูลที่สอดคล้องกัน ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการเปิดใช้งาน SSO สําหรับการเชื่อมต่อระบบคลาวด์ ประสิทธิภาพการทํางานของคิวรีอาจช้า
เลคเฮ้าส์หรือคลังสินค้า และ รูปแบบความหมาย ตัวเลือกนี้เกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่ายในการจัดการเพิ่มเติม ตั้งค่าการเชื่อมต่อระบบคลาวด์เพื่อใช้ข้อมูลประจําตัวแบบคงที่

ต่อไปนี้คือแนวทางปฏิบัติที่แนะนําที่เกี่ยวข้องกับการบังคับใช้กฎการเข้าถึงข้อมูล:

  • ถ้าผู้ใช้ที่แตกต่างกันต้องถูกจํากัดให้กับชุดย่อยของข้อมูล เมื่อใดก็ตามที่สามารถทํางานได้ ให้บังคับใช้ RLS ที่เลเยอร์แบบจําลองเชิงความหมายเท่านั้น ด้วยวิธีนี้ ผู้ใช้จะได้รับประโยชน์จากการสืบค้นในหน่วยความจําที่มีประสิทธิภาพสูง ในกรณีนี้ เราขอแนะนําอย่างยิ่งให้การเชื่อมต่อระบบคลาวด์ใช้ข้อมูลประจําตัวแบบคงที่แทน SSO
  • หากเป็นไปได้ ให้หลีกเลี่ยงการบังคับใช้ OLS และ CLS ที่เลเยอร์ใดก็ตามเนื่องจากส่งผลให้เกิดข้อผิดพลาดในวิชวลรายงาน ข้อผิดพลาดอาจทําให้เกิดความสับสนหรือความกังวลสําหรับผู้ใช้ สําหรับคอลัมน์สรุป พิจารณาการสร้างหน่วยวัดที่ส่งกลับค่า BLANK ในเงื่อนไขบางอย่างแทน CLS (ถ้าเป็นไปได้)

การสนับสนุนการเขียนแบบจําลองที่มีตําแหน่งข้อมูล XMLA

แบบจําลองความหมาย Direct Lake รองรับการดําเนินการเขียนที่มีตําแหน่งข้อมูล XMLA โดยใช้เครื่องมือเช่น SSMS (19.1 หรือใหม่กว่า) และโอเพนซอร์สเครื่องมือชุมชน

Tip

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้เครื่องมือของบุคคลที่สามในการพัฒนา จัดการ หรือปรับแบบจําลองความหมายให้เหมาะสม โปรดดูสถานการณ์การใช้งานการจัดการแบบจําลองข้อมูลขั้นสูง

ก่อนที่คุณจะสามารถเขียนการดําเนินการได้ คุณต้องเปิดใช้งานตัวเลือกการอ่าน-เขียน XMLA สําหรับความจุ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูเปิดใช้งาน XMLA แบบอ่าน-เขียน

การดําเนินการเขียนแบบจําลองด้วยการสนับสนุนตําแหน่งข้อมูล XMLA:

  • การปรับแต่ง การผสาน การเขียนสคริปต์ การดีบัก และการทดสอบเมตาดาต้าของแบบจําลอง Direct Lake
  • การควบคุมแหล่งที่มาและเวอร์ชัน การรวมอย่างต่อเนื่องและการปรับใช้อย่างต่อเนื่อง (CI/CD) ด้วย Azure DevOps และ GitHub สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดู การจัดการวงจรชีวิตเนื้อหา
  • งานอัตโนมัติ เช่น การรีเฟรชแบบจําลองความหมายและการนําการเปลี่ยนแปลงไปใช้กับแบบจําลองความหมาย Direct Lake โดยใช้ PowerShell และ REST API

เมื่อเปลี่ยนแบบจําลองความหมายโดยใช้ XMLA คุณต้องอัปเดตคอลเลกชัน ChangedProperties และ PBI_RemovedChildren สําหรับวัตถุที่เปลี่ยนแปลงเพื่อรวมคุณสมบัติที่ปรับเปลี่ยนหรือลบออก หากคุณไม่ได้ดําเนินการอัปเดตดังกล่าว เครื่องมือการสร้างแบบจําลอง Power BI อาจเขียนทับการเปลี่ยนแปลงใด ๆ ในครั้งถัดไปที่ Schema ถูกซิงโครไนซ์กับเลคเฮ้าส์

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับแท็กสายข้อมูลออบเจ็กต์แบบจําลองความหมายในบทความแท็กสายข้อมูลสําหรับแบบจําลองความหมายของ Power BI

Important

ตาราง Direct Lake ที่สร้างขึ้นโดยใช้แอปพลิเคชัน XMLA จะอยู่ในสถานะที่ยังไม่ได้ประมวลผลเบื้องต้นจนกว่าแอปพลิเคชันจะส่งคําสั่งรีเฟรช คิวรีที่เกี่ยวข้องกับตารางที่ไม่ได้ประมวลผลจะกลับไปใช้โหมด DirectQuery เสมอ ดังนั้นเมื่อคุณสร้างแบบจําลองความหมายใหม่ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้รีเฟรชแบบจําลองเพื่อประมวลผลตาราง

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูการเชื่อมต่อแบบจําลองความหมายที่มีตําแหน่งข้อมูล XMLA

เมตาดาต้าแบบจําลอง Direct Lake

เมื่อคุณเชื่อมต่อกับแบบจําลองความหมาย Direct Lake ด้วยตําแหน่งข้อมูล XMLA เมตาดาต้าจะมีลักษณะเหมือนกับแบบจําลองอื่น ๆ อย่างไรก็ตาม แบบจําลอง Direct Lake แสดงความแตกต่างดังต่อไปนี้:

  • คุณสมบัติ compatibilityLevel ของวัตถุฐานข้อมูลคือ 1604 (หรือสูงกว่า)
  • คุณสมบัติโหมดของพาร์ติชัน Direct Lake ถูกตั้งค่าเป็น directLake
  • พาร์ติชัน Direct Lake ใช้นิพจน์ที่ใช้ร่วมกันเพื่อกําหนดแหล่งข้อมูล นิพจน์จะชี้ไปยังจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL ของเลคเฮ้าส์หรือคลังสินค้า Direct Lake ใช้จุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL เพื่อค้นหา schema และข้อมูลความปลอดภัย แต่จะโหลดข้อมูลโดยตรงจาก OneLake (เว้นแต่ว่าจะ ย้อนกลับไปยังโหมด DirectQuery ไม่ว่าด้วยเหตุผลใดก็ตาม)

งานหลังการเผยแพร่

หลังจากที่คุณเผยแพร่แบบจําลองความหมาย Direct Lake คุณควรทํางานการตั้งค่าบางอย่างให้เสร็จสมบูรณ์ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดูจัดการแบบจําลองความหมาย Direct Lake

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง

  • Last updated on