Power BI में समग्र मॉडल: आयात और DirectQuery का मिश्रण

वर्षों तक, Power BI अभ्यासकर्ताओं को चुनना पड़ता था: आयात मोड (तेज़, लेकिन डेटा केवल पिछले रिफ्रेश जितना ताज़ा होता है) या DirectQuery (हमेशा चालू, लेकिन संभावित रूप से धीमा और क्वेरी-सीमित)। कंपोजिट मॉडल ने दोनों स्टोरेज मोड को एक ही मॉडल में सह-अस्तित्व की अनुमति देकर इस कैलकुलस को बदल दिया - उन रिश्तों के साथ जो मोड सीमा को पार करते हैं।

यह क्षमता उन परिदृश्यों को अनलॉक करती है जो पहले असंभव थे: एक डैशबोर्ड जो डायरेक्टक्वेरी स्रोत से आज के वास्तविक समय के डेटा के साथ-साथ एक आयात विभाजन से कल के पूर्ण लेनदेन इतिहास को दिखाता है, सभी मांग पर पूछे गए लाइव सेल्सफोर्स अवसर तालिका में शामिल हो जाते हैं। यह समझना कि समग्र मॉडल कैसे काम करते हैं - और जब वे हल करने की तुलना में अधिक समस्याएं पैदा करते हैं - किसी भी उन्नत पावर बीआई व्यवसायी के लिए आवश्यक ज्ञान है।

मुख्य बातें

• कंपोजिट मॉडल एक सिमेंटिक मॉडल के भीतर आयात, डायरेक्टक्वेरी और डुअल स्टोरेज मोड को मिलाते हैं
• आयात मोड ऐतिहासिक डेटा के लिए वर्टिपैक संपीड़न और इन-मेमोरी क्वेरी प्रदर्शन प्रदान करता है
• DirectQuery मोड वास्तविक समय में स्रोत से पूछताछ करता है - ताजगी उत्कृष्ट है, लेकिन प्रदर्शन स्रोत पर निर्भर करता है
• दोहरी मोड तालिकाएँ क्वेरी संदर्भ के आधार पर आयात या DirectQuery के रूप में कार्य कर सकती हैं
• स्टोरेज मोड की सीमाओं को पार करने वाले संबंध क्वेरी जटिलता जोड़ते हैं और प्रदर्शन संबंधी समस्याएं पैदा कर सकते हैं
• समग्र मॉडल में एकत्रीकरण तालिकाएँ DirectQuery क्वेरी प्रदर्शन में नाटकीय रूप से सुधार करती हैं
• पावर बीआई डेटासेट (चेनिंग) के लिए DirectQuery साझा सिमेंटिक मॉडल के शीर्ष पर निर्मित समग्र मॉडल को सक्षम बनाता है
• आयात और DirectQuery तालिकाओं के बीच सीमित संबंध कुछ DAX फ़ंक्शंस को प्रतिबंधित करते हैं

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स्टोरेज मोड: आयात, डायरेक्टक्वेरी और डुअल

समग्र मॉडल को समझने से पहले, प्रत्येक भंडारण मोड को व्यक्तिगत रूप से समझा जाना चाहिए।

आयात मोड स्रोत सिस्टम से डेटा को Power BI के इन-मेमोरी VertiPaq स्टोरेज इंजन में लोड करता है। डेटा को संपीड़ित किया जाता है (अक्सर 10:1 या बेहतर) और स्तंभ डेटा के रूप में संग्रहीत किया जाता है जो विश्लेषणात्मक प्रश्नों को बहुत तेजी से निष्पादित करता है - आमतौर पर सैकड़ों लाखों पंक्तियों तक के डेटासेट पर अधिकांश प्रश्नों के लिए मिलीसेकंड। सीमा: डेटा केवल अंतिम शेड्यूल या मैन्युअल रीफ्रेश जितना ताज़ा है।

जब भी कोई उपयोगकर्ता किसी रिपोर्ट के साथ इंटरैक्ट करता है तो डायरेक्टक्वेरी मोड वास्तविक समय में स्रोत सिस्टम से पूछताछ करता है। पावर बीआई इंजन DAX क्वेरीज़ को मूल स्रोत क्वेरीज़ (रिलेशनल डेटाबेस आदि के लिए SQL) में अनुवादित करता है और उन्हें स्रोत के विरुद्ध निष्पादित करता है। डेटा हमेशा चालू रहता है, लेकिन प्रदर्शन पूरी तरह से स्रोत सिस्टम के क्वेरी प्रदर्शन पर निर्भर होता है। एक अच्छी तरह से अनुक्रमित, समर्पित विश्लेषणात्मक डेटाबेस DirectQuery प्रश्नों को अच्छी तरह से संभाल लेगा; भारी लेनदेन भार के तहत एक ओएलटीपी उत्पादन डेटाबेस धीमे, असंगत परिणाम उत्पन्न कर सकता है।

डुअल मोड मिश्रित मॉडल में उपलब्ध एक विशेष हाइब्रिड है। एक दोहरे मोड तालिका को भौतिक रूप से आयात के रूप में संग्रहीत किया जाता है (डेटा VertiPaq में लोड किया जाता है) लेकिन क्वेरी संदर्भ की आवश्यकता होने पर DirectQuery के माध्यम से भी पूछताछ की जा सकती है। इसका उपयोग मुख्य रूप से साझा आयाम तालिकाओं के लिए किया जाता है जिन्हें आयात और DirectQuery तथ्य तालिकाओं दोनों के साथ संबंधों में भाग लेने की आवश्यकता होती है।

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समग्र मॉडल का उपयोग कब करें

समग्र मॉडल विशिष्ट परिदृश्यों के लिए उपयुक्त हैं। जब सरल आर्किटेक्चर आवश्यकताओं को पूरा करते हैं तो वे जटिलता जोड़ते हैं जो उचित नहीं है।

संयुक्त मॉडल का उपयोग करें जब:

संयुक्त मॉडल का उपयोग न करें जब:

• एक पूर्ण आयात मॉडल काफी तेजी से ताज़ा होता है और डेटा विलंबता स्वीकार्य है (अधिकांश मामलों में)
• DirectQuery स्रोत क्वेरी लोड (उत्पादन OLTP डेटाबेस) को संभाल नहीं सकता है
• जटिल DAX गणनाओं की आवश्यकता है - समग्र मॉडल कुछ DAX कार्यों को सीमित करते हैं
• पंक्ति-स्तरीय सुरक्षा को भंडारण मोड सीमा (जटिल कार्यान्वयन) तक विस्तारित करने की आवश्यकता है

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स्टोरेज मोड कॉन्फ़िगर करना

Power BI डेस्कटॉप में, स्टोरेज मोड प्रति टेबल सेट किया गया है। मॉडल दृश्य → गुण → उन्नत → संग्रहण मोड में किसी तालिका पर राइट-क्लिक करें।

DirectQuery में एक बड़ी तथ्य तालिका और आयात में आयाम वाले एक विशिष्ट समग्र मॉडल के लिए:

1. FactSales सेट करें → स्टोरेज मोड: DirectQuery
2. DimDate सेट करें → स्टोरेज मोड: डुअल (आयात और DirectQuery क्वेरी दोनों पर काम करता है)
3. DimProduct सेट करें → स्टोरेज मोड: आयात (छोटी टेबल, पूरी तरह से कैश्ड)
4. DimCustomer सेट करें → स्टोरेज मोड: डुअल (क्रॉस-सोर्स रिश्तों में प्रयुक्त)
5. RealtimeSales (आज का डेटा) सेट करें → स्टोरेज मोड: DirectQuery

जब आप किसी तालिका को DirectQuery के रूप में कॉन्फ़िगर करते हैं या स्टोरेज मोड बदलते हैं, तो Power BI रिश्तों और संभावित सीमाओं के बारे में चेतावनियाँ प्रदर्शित करता है। इनकी सावधानीपूर्वक समीक्षा करें - वे इंगित करते हैं कि मॉडल का व्यवहार शुद्ध आयात मॉडल से कहाँ भिन्न हो सकता है।

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समग्र मॉडल में रिश्ते

विभिन्न भंडारण मोड की तालिकाओं के बीच संबंध समान-मोड संबंधों से भिन्न व्यवहार करते हैं, और सही परिणाम देने वाले मॉडल बनाने के लिए इन अंतरों को समझना महत्वपूर्ण है।

नियमित संबंध दो तालिकाओं को कनेक्ट करें जहां "कई" पक्ष फ़िल्टर करने के लिए "एक" पक्ष का उपयोग कर सकते हैं। आयात मॉडल में, दोनों तालिकाएँ मेमोरी में होती हैं और संबंध मेमोरी में तेजी से निष्पादित होता है। एक आयात तालिका और एक DirectQuery तालिका के साथ मिश्रित मॉडल में, संबंध एक तालिका के तालिका स्कैन का कारण बनता है जिसका उपयोग तब दूसरे को फ़िल्टर करने के लिए किया जाता है - संभावित रूप से बड़े क्रॉस-मोड क्वेरी उत्पन्न करता है।

सीमित संबंध स्वचालित रूप से तब बनाए जाते हैं जब DirectQuery तालिका का आयात तालिका के साथ अनेक-से-अनेक संबंध होता है, या कुछ अन्य क्रॉस-मोड परिदृश्यों में। सीमित संबंध द्वि-दिशात्मक फ़िल्टर का समर्थन नहीं करते हैं और कुछ DAX फ़ंक्शंस को प्रतिबंधित करते हैं (उदाहरण के लिए, फ़ंक्शन जो संबंध फ़िल्टर पथ पर निर्भर करते हैं)। पावर बीआई मॉडल दृश्य में ठोस रेखा के बजाय बिंदीदार रेखा के साथ सीमित संबंधों की रिपोर्ट करता है।

क्रॉस-सोर्स रिलेशनशिप तालिकाओं को पूरी तरह से अलग-अलग डेटा स्रोतों से कनेक्ट करते हैं (उदाहरण के लिए, DirectQuery के माध्यम से कनेक्टेड SQL सर्वर से एक तालिका और दूसरे DirectQuery कनेक्शन के माध्यम से कनेक्टेड Salesforce की एक तालिका)। इन रिश्तों के लिए एक तरफ दोहरी-मोड तालिका की आवश्यकता होती है - पावर बीआई को दूसरे से जुड़ने के लिए रिश्ते के एक तरफ को स्मृति में मूर्त रूप देने में सक्षम होना चाहिए।

इन संबंध प्रकारों का व्यावहारिक प्रभाव: DAX उपाय जो शुद्ध आयात मॉडल में सही ढंग से काम करते हैं, एक समग्र मॉडल में अप्रत्याशित परिणाम या त्रुटियां उत्पन्न कर सकते हैं। भंडारण मोड बदलने के बाद सभी उपायों का सावधानीपूर्वक परीक्षण करें, विशेष रूप से USERELATIONSHIP, क्रॉसफ़िल्टर, संबंध-संबंधित फ़िल्टर फ़ंक्शंस के साथ गणना करें, और संबंधित तालिकाओं पर एकत्रीकरण शामिल करें।

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एकत्रीकरण तालिकाएँ: कोर समग्र मॉडल पैटर्न

सबसे मूल्यवान समग्र मॉडल पैटर्न एक बड़ी DirectQuery तथ्य तालिका को एक आयात-मोड एकत्रीकरण तालिका के साथ जोड़ता है जो उच्च स्तर पर डेटा को पूर्व-सारांशित करता है।

समस्या: DirectQuery में 500-मिलियन-पंक्ति बिक्री तथ्य तालिका अधिकांश स्रोत प्रणालियों के लिए इंटरैक्टिव रूप से क्वेरी करने के लिए बहुत बड़ी है - प्रत्येक चार्ट में 10+ सेकंड लगते हैं क्योंकि स्रोत महंगी समग्र क्वेरी निष्पादित करता है।

समाधान: एक सारांश तालिका पहले से बनाएं जो तथ्य को दैनिक/मासिक/उत्पाद-श्रेणी में एकत्रित करती है और उस सारांश तालिका को पावर बीआई में आयात करती है। अधिकांश क्वेरीज़ (जो मासिक, त्रैमासिक या श्रेणी स्तर पर हैं) तेजी से आयात एकत्रीकरण को प्रभावित करती हैं। केवल वे क्वेरीज़ जो व्यक्तिगत लेन-देन स्तर तक नीचे जाती हैं, DirectQuery पर वापस जाती हैं।

एकत्रीकरण स्थापित करना:

सबसे पहले, अपने डेटा वेयरहाउस में एकत्रीकरण तालिका बनाएं:

CREATE TABLE SalesByDayProduct AS
SELECT
    SaleDateKey,
    ProductKey,
    CustomerSegmentKey,
    RegionKey,
    SUM(SalesAmount) as SalesAmount,
    SUM(Quantity) as Quantity,
    SUM(Cost) as Cost,
    COUNT(*) as TransactionCount
FROM FactSales
GROUP BY SaleDateKey, ProductKey, CustomerSegmentKey, RegionKey;

इस तालिका को Power BI में आयात करें और स्टोरेज मोड को आयात पर सेट करें।

फिर, Power BI में एकत्रीकरण को कॉन्फ़िगर करें:

• SalesByDayProduct पर राइट-क्लिक करें → एकत्रीकरण प्रबंधित करें
• प्रत्येक कॉलम को विवरण तालिका और सारांश फ़ंक्शन (योग, औसत, गणना, आदि) के साथ उसके संबंध में मैप करें।
• "सारांशीकरण" कॉलम सेट करें (सेल्सअमाउंट → सम मैप्स टू फैक्टसेल्स[सेल्सअमाउंट] → सम)

पावर बीआई का क्वेरी इंजन अब संभव होने पर स्वचालित रूप से क्वेरी को एकत्रीकरण तालिका में रूट करता है और DirectQuery विवरण तालिका पर वापस तभी आता है जब क्वेरी को पंक्ति-स्तरीय विवरण की आवश्यकता होती है जो एकत्रीकरण प्रदान नहीं करता है।

प्रदर्शन परिणाम नाटकीय है: श्रेणी-स्तर और समय-स्तरीय एकत्रीकरण जिसमें पहले 15 सेकंड लगते थे, अब 1 सेकंड से कम समय में वापस आ जाते हैं, जबकि व्यक्तिगत लेनदेन में ड्रिल करने का विकल्प उपलब्ध रहता है।

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पावर बीआई डेटासेट के लिए DirectQuery

Power BI ने Power BI डेटासेट के लिए DirectQuery पेश किया (जिसे "समग्र मॉडल के साथ लाइव कनेक्शन" या बस "साझा डेटासेट पर समग्र मॉडल" भी कहा जाता है)। यह एक डेवलपर को एक नई रिपोर्ट या डेटासेट बनाने की अनुमति देता है जो मौजूदा प्रकाशित पावर बीआई डेटासेट को डायरेक्टक्वेरी स्रोत के रूप में उपयोग करता है - नई तालिकाओं, गणना उपायों और स्थानीय आयात डेटा को जोड़ते समय।

मुख्य उपयोग का मामला: एक संगठन के पास एक प्रमाणित एंटरप्राइज़ सिमेंटिक मॉडल होता है जो मुख्य वित्त और बिक्री डेटा को कवर करता है। एक विशिष्ट विश्लेषण पर काम करने वाली टीम को प्रमाणित एंटरप्राइज़ मॉडल को संशोधित किए बिना कुछ स्थानीय डेटा (प्रोजेक्ट कोड के साथ एक सीएसवी फ़ाइल, लक्ष्य के साथ एक एक्सेल फ़ाइल) जोड़ने की आवश्यकता होती है। Power BI डेटासेट के लिए DirectQuery का उपयोग करते हुए, वे एक समग्र मॉडल बनाते हैं जो DirectQuery के माध्यम से एंटरप्राइज़ मॉडल को संदर्भित करता है और आयात डेटा के रूप में अपनी स्थानीय तालिकाएँ जोड़ता है।

यह एक नियंत्रित विश्लेषण वास्तुकला को सक्षम बनाता है जहां:

• केंद्रीय डेटा टीम प्रमाणित एंटरप्राइज़ डेटासेट बनाए रखती है
• व्यावसायिक टीमें अलग-अलग, असंगत मॉडल बनाए बिना स्थानीय संदर्भ के साथ इन डेटासेट का विस्तार करती हैं
• एंटरप्राइज़ मॉडल साझा मेट्रिक्स के लिए सत्य का एकल स्रोत बना हुआ है

सीमाएँ: Power BI डेटासेट के लिए DirectQuery नियमित DirectQuery की सभी सीमाएँ प्राप्त करता है - कुछ DAX फ़ंक्शन प्रतिबंधित हैं, समग्र मॉडल के माध्यम से प्रचारित करने के लिए पंक्ति-स्तरीय सुरक्षा को ठीक से कॉन्फ़िगर किया जाना चाहिए, और स्रोत डेटासेट से कनेक्शन क्वेरी प्रोसेसिंग की एक परत जोड़ता है।

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समग्र मॉडल के लिए प्रदर्शन अनुकूलन

समग्र मॉडलों को शुद्ध आयातित मॉडलों की तुलना में अधिक सावधानीपूर्वक प्रदर्शन ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है। निम्नलिखित अनुकूलन सबसे प्रभावशाली हैं:

क्रॉस-मोड क्वेरीज़ कम करें: प्रत्येक रिलेशनशिप ट्रैवर्सल जो स्टोरेज मोड सीमा को पार करता है, विलंबता जोड़ता है। आयाम तालिकाओं को दोहरे मोड के रूप में रखकर इन्हें कम से कम करें (वे क्रॉस-मोड ट्रैवर्सल के बिना आयात और DirectQuery क्वेरीज़ दोनों की सेवा कर सकते हैं) और मॉडल को संरचित करके ताकि अधिकांश क्वेरीज़ एक ही मोड में रहें।

स्रोत पर पूर्व-एकत्रीकरण: DirectQuery स्रोत से वह एकत्रीकरण करने के लिए न कहें जो Power BI अधिक कुशलता से कर सकता है। स्रोत डेटाबेस में दृश्य या भौतिक दृश्य बनाएं जो आपकी रिपोर्ट को वास्तव में आवश्यक मात्रा में पूर्व-एकत्रित करें।

प्रदर्शन विश्लेषक के साथ क्वेरी योजना की निगरानी करें: पावर बीआई डेस्कटॉप में, देखें → प्रदर्शन विश्लेषक प्रत्येक विज़ुअल की DAX क्वेरी और उसके बाद के स्रोत क्वेरी (यदि DirectQuery) के लिए लिए गए समय को रिकॉर्ड करता है। इससे पता चलता है कि कौन से दृश्य धीमे हैं और क्या धीमी क्वेरी DAX परत या स्रोत क्वेरी परत में है।

क्वेरी रिडक्शन सेटिंग्स का उपयोग करें: पावर बीआई डेस्कटॉप → विकल्प → क्वेरी रिडक्शन में, स्लाइसर और फिल्टर में अप्लाई बटन जोड़ने के लिए विकल्प सक्षम करें। यह प्रत्येक स्लाइसर इंटरैक्शन को स्रोत क्वेरी को तुरंत सक्रिय करने से रोकता है - विशेष रूप से DirectQuery रिपोर्ट के लिए महत्वपूर्ण है जहां प्रत्येक क्वेरी में नेटवर्क और स्रोत निष्पादन विलंबता होती है।

DirectQuery कनेक्शन की संख्या सीमित करें: समग्र मॉडल में प्रत्येक अलग DirectQuery स्रोत एक अलग कनेक्शन पूल बनाता है। जहां संभव हो, 1-2 DirectQuery स्रोतों तक सीमित रहें; 3 से अधिक मॉडल जटिलता और संभावित प्रदर्शन समस्याओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है।

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समग्र मॉडल में पंक्ति-स्तरीय सुरक्षा

समग्र मॉडल में पंक्ति-स्तरीय सुरक्षा (आरएलएस) के लिए सावधानीपूर्वक योजना की आवश्यकता होती है, खासकर जब आरएलएस को एक आयात तालिका पर परिभाषित किया जाता है जिसका डायरेक्टक्वेरी तालिका के साथ संबंध होता है।

जब आरएलएस फ़िल्टर वाला कोई उपयोगकर्ता किसी रिपोर्ट पर सवाल उठाता है, तो Power BI फ़िल्टर को उपयुक्त तालिका पर लागू करता है। यदि फ़िल्टर की गई तालिका आयात मोड में है और इसका DirectQuery तालिका से संबंध है, तो Power BI को आयात फ़िल्टर को एक फ़िल्टर में अनुवाद करना होगा जिसे DirectQuery स्रोत पर भेजा जा सकता है। यह अधिकांश मामलों में काम करता है लेकिन जटिल फ़िल्टर पदानुक्रम के साथ अप्रत्याशित परिणाम उत्पन्न कर सकता है।

सर्वोत्तम अभ्यास: आयात-मोड आयाम तालिकाओं पर आरएलएस को परिभाषित करें (डायरेक्टक्वेरी तथ्य तालिकाओं पर नहीं)। फ़िल्टर रिश्ते के माध्यम से आयाम से तथ्य तक फैलता है - जो विश्वसनीय रूप से काम करता है। डायरेक्टक्वेरी टेबल पर सीधे आरएलएस को परिभाषित करना संभव है लेकिन परीक्षण और डीबग करना कठिन है।

Power BI डेटासेट के लिए DirectQuery का उपयोग करने वाले समग्र मॉडल के लिए, स्रोत डेटासेट में परिभाषित RLS स्वचालित रूप से तब लागू होता है जब उस डेटासेट से पूछताछ की जाती है। अतिरिक्त आरएलएस को समग्र मॉडल परत में परिभाषित किया जा सकता है। इस स्तरित आरएलएस दृष्टिकोण को फिल्टर कंपाउंड को सही ढंग से सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक परीक्षण की आवश्यकता होती है।

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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या मैं एक समग्र मॉडल में पूरी तरह से अलग डेटाबेस प्लेटफ़ॉर्म से डेटा मिला सकता हूँ?

हाँ। एक समग्र मॉडल में SQL सर्वर (DirectQuery), Salesforce (DirectQuery), एक Azure ब्लॉब स्टोरेज फ़ाइल (आयात), और स्नोफ्लेक (DirectQuery) की तालिकाएँ एक साथ हो सकती हैं। प्रत्येक स्रोत अपना स्वयं का कनेक्शन बनाए रखता है। विभिन्न स्रोतों से तालिकाओं के बीच संबंधों में क्रॉस-सोर्स जुड़ाव की सुविधा के लिए कम से कम एक दोहरी-मोड तालिका होनी चाहिए। प्रत्येक अतिरिक्त स्रोत के साथ प्रदर्शन और जटिलता बढ़ती है - अधिकांश कार्यान्वयन के लिए 2-3 स्रोतों तक सीमित करना व्यावहारिक है।

कौन से DAX फ़ंक्शन समग्र मॉडल में काम नहीं करते?

DirectQuery तालिकाओं के साथ मिश्रित मॉडल में कुछ DAX फ़ंक्शंस प्रतिबंधित हैं या अलग तरीके से व्यवहार करते हैं। जो फ़ंक्शन सीमित संबंधों के साथ काम नहीं करते हैं उनमें सारांश (कुछ संदर्भों में), TOPN (डायरेक्टक्वेरी तालिकाओं पर), और कुछ समय खुफिया फ़ंक्शन शामिल हैं। USERELATIONSHIP काम करता है लेकिन क्रॉस-मोड क्वेरीज़ का कारण बन सकता है। सीमाओं की पूरी सूची Microsoft के Power BI दस्तावेज़ में "DirectQuery सीमाओं" के अंतर्गत प्रलेखित है। DirectQuery तालिकाओं को जोड़ने के बाद सभी महत्वपूर्ण उपायों का परीक्षण करने की पुरजोर अनुशंसा की जाती है।

वृद्धिशील ताज़ा समग्र मॉडल के साथ कैसे काम करता है?

वृद्धिशील ताज़ा एक समग्र मॉडल के भीतर आयात-मोड विभाजन पर लागू होता है। DirectQuery के रूप में कॉन्फ़िगर की गई तालिकाएं वृद्धिशील रीफ्रेश का उपयोग नहीं करती हैं - वे प्रत्येक इंटरैक्शन पर वास्तविक समय में स्रोत से पूछताछ करती हैं। सबसे आम संयोजन वर्तमान अवधि के डेटा के लिए DirectQuery रखते हुए आयात-मोड ऐतिहासिक विभाजन पर वृद्धिशील ताज़ा का उपयोग कर रहा है - यह हाइब्रिड टेबल सुविधा है, जो एकल तालिका के भीतर समग्र मॉडलिंग का एक विशिष्ट रूप है।

मिश्रित मॉडल बनाम शुद्ध आयात का प्रदर्शन प्रभाव क्या है?

DirectQuery घटकों के साथ समग्र मॉडल हमेशा समकक्ष प्रश्नों के लिए समकक्ष शुद्ध आयात मॉडल की तुलना में धीमे होंगे। प्रदर्शन अंतर स्रोत सिस्टम प्रदर्शन और DirectQuery बनाम आयात विभाजन से टकराने वाले प्रश्नों के अनुपात पर निर्भर करता है। अच्छी तरह से डिज़ाइन की गई एकत्रीकरण तालिकाओं के साथ, अधिकांश उपयोगकर्ता क्वेरीज़ आयात एकत्रीकरण पर पहुंचती हैं और 1 सेकंड से कम समय में वापस आ जाती हैं, जिससे प्रदर्शन स्वीकार्य हो जाता है। DirectQuery विवरण तक पहुंचने वाली क्वेरीज़ में स्रोत प्रदर्शन के आधार पर 3-15 सेकंड का समय लग सकता है।

क्या मुझे मिश्रित मॉडल का उपयोग करना चाहिए या बस अधिक बार रिफ्रेश शेड्यूल करना चाहिए?

अधिक बार ताज़ा करना (आयात मोड के लिए हर 15 मिनट में) अधिकांश उपयोग के मामलों के लिए पर्याप्त है जहां "वास्तविक समय के करीब" स्वीकार्य है। DirectQuery के साथ समग्र मॉडल महत्वपूर्ण जटिलता जोड़ते हैं - उनका उपयोग केवल तब करें जब: (ए) आपको ऐसे डेटा की आवश्यकता होती है जो वास्तव में मिनट या सेकंड के लिए चालू हो, (बी) डेटासेट वृद्धिशील रीफ्रेश के साथ भी उपलब्ध विंडो के भीतर रीफ्रेश करने के लिए बहुत बड़ा है, या (सी) आपको उन स्रोतों से डेटा को संयोजित करने की आवश्यकता है जिन्हें एकल वेयरहाउस रीफ्रेश में समेकित नहीं किया जा सकता है।

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मिश्रित मॉडल परिष्कृत पावर बीआई आर्किटेक्चर के लिए एक शक्तिशाली उपकरण हैं - लेकिन उन्हें प्रदर्शन और शुद्धता के नुकसान से बचने के लिए सावधानीपूर्वक डिजाइन की आवश्यकता होती है। सबसे सफल कार्यान्वयन डिफ़ॉल्ट आर्किटेक्चर के बजाय विशिष्ट, उचित परिदृश्यों के लिए मिश्रित मॉडल का उपयोग करते हैं।

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