Fabric:是否可以在 Lakehouse 中使用导入语义模型?

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我们公司正在从使用 PBIX 文件作为“仓库”切换到在 Microsoft Fabric 中拥有一个实际的 Lakehouse。我非常喜欢使用 Lakehouse 中的相同数据来创建多个语义模型,从而避免数据重复。

在我们当前的设置中,我们已将数据+模型从报告中分离出来,因此我们有一个包含数据和模型的 PBIX,然后有多个报告实时连接到该模型。这意味着,我们只需更新数据一次,所有更改几乎都会立即显示在所有报告中。

我希望在我们的新设置中复制这种行为。使用直接查询和直接湖连接实在是太慢了,查询完成最多需要 2-3 秒,而需要 5-35 秒。我确实意识到从 Lakehouse 导入数据的可能性,但这意味着我们必须:

  1. 将相同的数据导入到多个 PBIX 文件中,从而使数据导入量成倍增加,或者
  2. 将数据导入到单个 PBIX,该 PBIX 将用作我们的语义模型、发布模型并将其用于任何新报告

虽然步骤 2 可行,但这意味着必须导入现有的 Lakehouse 数据并再次发布,这似乎是一种浪费。我希望能够简单地在线完成此操作,类似于 directlake/directquery 语义模型的制作方式。

有可能以任何方式吗? 预先感谢!

我尝试将 Lakehouse 语义模型数据连接更改为导入,而不是直接 Lake 或直接查询,但没有找到导入选项。

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Lakehouse 中创建的默认语义模型和通过 Fabric Web 界面创建的任何其他语义模型默认都是 Direct Lake,无法更改。 要为相同的语义模型创建导入模式,您可以使用 Lakehouse 的 SQL 分析端点并引入所有表和对象并从那里继续。

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