选择存储模式
Microsoft Fabric中任何语义模型的第一个设计决策是数据流入模型的方式。 选择的存储模式会影响查询性能、数据新鲜度以及可用的Fabric功能。 在 Fabric 中，Direct Lake 是默认设置，对于大多数工作负荷，这是正确的选择。
Direct Lake 模式
Direct Lake 是Microsoft Fabric中创建的语义模型的默认存储模式。 与导入模式不同，Direct Lake 不会将数据复制到模型中。 与 DirectQuery 不同，它不会将查询转换为源 SQL。 相反，Direct Lake 将 Delta 表直接从 OneLake 读取到内存中，它将导入速度与 DirectQuery 的新鲜度相结合。
当用户打开 Direct Lake 语义模型支持的报表时，引擎会按需从 Delta Parquet 文件加载列数据。 无需像使用导入模式那样计划刷新。 基础 Delta 表更新时，模型反映这些更改。
Direct Lake 模型自动启用大型语义模型存储格式。 此设置将删除 10 GB 模型大小限制，是查询扩展和 XMLA 终结点读/写访问的先决条件。 无需手动为 Direct Lake 模型启用它。
Direct Lake 连接选项
Direct Lake 模型可以通过两个路径连接到数据：
- OneLake 表：模型直接连接到湖仓一体或数据仓库中的 Delta 表。 这是最简单的路径，当数据位于单个Fabric数据存储中时，它非常有效。
- SQL 分析终结点：模型通过湖仓或数据仓库的 SQL 终结点进行连接。 此路径允许访问 SQL 层中定义的视图、跨数据库查询和安全功能。
数据集简单而且仅存于一个位置时，请选择 OneLake 表。 如果需要在 SQL 中定义的视图、跨源联接或行级别安全性，请选择 SQL 分析终结点。
回退行为
某些操作可能导致 Direct Lake 模型回退到 DirectQuery 模式。 复杂的 DAX 计算、超出可用内存的查询或某些不受支持的操作会触发此回退。 发生回退时，查询针对 SQL 分析终结点运行，而不是直接读取 Delta 文件。
可以在语义模型设置中配置回退行为：
- 允许回退：无法在 Direct Lake 模式下运行的查询自动回退到 DirectQuery。 用户获得结果，但性能可能会降低。
- 禁止回退：无法在 Direct Lake 模式下运行的查询返回错误。 此选项强制实施一致的性能，但要求所有查询都保留在 Direct Lake 功能中。
对于大多数生产工作负荷，首先允许降级并监控哪些查询会触发它。 然后优化这些查询或数据结构，以减少一段时间内的回退频率。
导入模式
导入模式将数据复制到语义模型中，并将其存储为压缩的内存中格式。 查询针对本地副本运行，这使得导入是查询性能最快的存储模式。 然而，数据的时效性仅取决于上一次刷新的时间。
在以下情况下，导入模式是正确的选择：
- 您的数据源位于 Fabric 之外（如本地数据库、第三方 API、平面文件）。
- 查询性能是首要任务，不需要近乎实时的新鲜度。
- 你需要 Direct Lake 中尚不支持的功能。
小窍门
使用导入模式时，连接到视图而不是原始表，仅包含必要的列，并使用适当的数据类型来减小模型大小。 详细了解 如何减少加载到导入模型中的数据。
DirectQuery 模式
DirectQuery 在查询时直接向数据源发送查询。 模型中不存储任何数据，这使得 DirectQuery 适用于实时数据方案和无法导入的非常大的数据集。
其代价是性能。 每个报表交互都会针对源系统生成查询。 DirectQuery 在以下情况下最有效：
- 需要实时数据，甚至无法接受短暂的刷新延迟。
- 源数据卷太大，无法导入，数据源不在Fabric。
- 治理要求要求要求数据保留在源中。
小窍门
有关详细信息，请参阅 DirectQuery 模型指南。
复合模式
复合模式在单个模型中合并存储模式。 某些表使用 Import，而另一些表则使用 DirectQuery 或 Direct Lake。 这为不同表具有不同性能和新鲜度需求的方案提供了灵活性。
例如，大型事实数据表可能保留在 Direct Lake 中，而来自外部源的小型引用表使用 Import。 复合模式还支持来自不同数据源的表之间的多对多关系。
在以下情况下使用复合模式：
- 您需要从同一模型中的 Fabric 和非 Fabric 源获取数据。
- 某些表需要实时数据，而另一些表则受益于缓存的性能。
- 需要将 Direct Lake 表与导入表合并，以便进行跨源分析。
选择正确的存储模式
下表总结了何时选择每个模式：
| 模式 | 数据位置 | 查询速度 | 数据新鲜度 | 最适用于 |
|---|---|---|---|---|
| Direct Lake | OneLake（Delta 表） | 快速 | 准实时 | Fabric原生工作负载（默认值） |
| 进口 | 模型内缓存 | 最快 | 依赖刷新 | 非 Fabric 源，最大性能 |
| DirectQuery | 源系统 | 取决于源系统 | 准实时 | 实时要求，非常大的外部数据 |
| 复合 | Mixed | 多种多样 | Mixed | 跨源方案，混合要求 |
存储模式还会影响 AI 消耗。 当Copilot或数据代理查询语义模型时，它们会根据模型当前反映的任何数据返回答案。 Direct Lake 的近实时新鲜度意味着 AI 查询返回当前结果，而无需等待计划的刷新。 对于为人类用户和 AI 提供服务的模型，存储模式选择直接影响这两种体验的质量。
在Fabric中，从 Direct Lake 开始。 仅在特定方案需要时才移动到另一个模式。