Microsoft Fabric Analytics Engineer Associateスタディガイド (Japanese Edition)

第5章 意味モデルのデザインと構築

この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：[e-mail]

Power BI を使用する際、単純なデータ設定から始め、時間をかけてモデルにテーブルを追加し、レポートにビジュアライゼーションを追加し、フィールドやメジャーを増やしていくのは容易だ。しかし、ある時点でパフォーマンスと明瞭さを維持することが課題となる。この章では、モデルが成長しても管理可能な状態を保つためのいくつかの方法に焦点を当てる。

まずは基本から始める：Power BIで適切なストレージモードを選択する方法だ。その後、テーブル間の関係を構築する方法とスタースキーマを作成する方法を見ていく。テーブル間の関係は、ユーザがレポートをスライスやフィルタリングした際に、良好なパフォーマンスを発揮し予測可能な動作をするセマンティックモデルを作成するために不可欠である。

次に、計算グループを使用して反復的な DAX メジャーの数を減らす方法と、フィールドパラメータを使用してユーザが Power BI レポートに表示されるフィールドやメジャーを制御できるようにする方法を示す。

最後に、大規模な企業モデルで特に関連性の高い 2 つの高度なトピック、大規模セマンティックモデルの形式と複合モデルの構築について見ていく。

ストレージモードの選択

Power BIでセマンティックモデルの開発を始める際、ニーズに最適なストレージモードを選択する必要がある。適切な選択の重要性は、各モードがパフォーマンス、柔軟性、データの鮮度に直接影響する固有の利点と制限を持つからだ。Power BIにはインポート、ダイレクトクエリ、ダイレクトレイク、デュアルの4つのストレージモードがある。各モードの強みと弱みを詳しく見ていこう。

注意

データをダイレクトクエリモードで保存する場合、後でインポートモードに切り替える選択ができる。この変更は永続的であり、後からダイレクトクエリモードに戻すことはできない。したがって、変更を行う前にその変更を確実に行う必要がある。

インポートモード

インポートモードは 、セマンティックモデルが許容する場合、常に第一選択肢とすべきである 。インポートモードでは、データを直接Power BIにロードし、そこに保存する。レポートとのやり取りのたびにPower BIがソースにアクセスする必要がないため、通常はパフォーマンスと柔軟性の最適なトレードオフを提供する。ただし、データは最後にスケジューリングまたは手動で更新された時点の状態でしかなく、リアルタイムではない。

強み

インポートモードの強みは、大量のデータがあってもレポートが非常に素早く応答できる点にある。これはPower BIが既に全てのデータをメモリ内に保持しており、元のデータソースに継続的にクエリを送信する必要がないためだ。

弱点

インポートモードの弱点は、データが前回の更新時に読み込まれた内容のみを反映する点だ。その後ソースでデータが変更されても、レポートにはその更新が反映されない。また、非常に大規模データセットの更新には時間がかかるか、利用可能な容量を超えると失敗する可能性がある。

DirectQuery モード

DirectQueryモードでは、のデータをソースに保持したまま、ユーザ対話のたびにリアルタイムでクエリを実行する。これは非常に大規模データセットや、ほぼリアルタイムの結果が必要な場合に有用だ。ただし、Importモードよりもパフォーマンスが低下することが多い。 ...