Altın tablolar hazır. Şimdi rapor yazarlarına anlam katmanı gerekiyor. Power BI’ın modeli Fabric’te de anlam modelidir; ölçü ve ilişki aynıdır. Değişen, verinin modele nasıl geldiğidir. Depolama modlarının mimari karşılaştırması “Kurumsal model” dersinde; burada modeli kurmak ve işletmek var.
Model kurmak
Learn’e göre lakehouse ve ambarlarda varsayılan anlam modeli 5 Eylül 2025’ten sonra otomatik oluşturulmuyor. Akış:
- Lakehouse ya da ambarda yeni bir anlam modeli oluştur ve tabloları seç. Service ya da Desktop’tan kurulabilir; hangi Direct Lake biçiminin oluştuğunu model ayarlarından kontrol et, arayüz değişebilir.
- İlişkileri kur, tarih tablosunu işaretle.
- Ölçüleri yaz. DAX aynıdır.
- Biçim, görüntüleme klasörü, açıklama, gizli sütunlar.
- RLS varsa rol ve üye; sınamayı Görüntüleyici ile yap.
Çalışma alanım’da Direct Lake modeli olmaz. Model, kaynakla aynı bölgede olmalıdır. Birden çok Fabric kaynağı OneLake biçiminde olur.
Hangi Direct Lake?
| Direct Lake on OneLake | Direct Lake on SQL | |
|---|---|---|
| Kaynak | Bir ya da çok Fabric öğesi | Tek öğenin SQL uç noktası |
| DirectQuery’ye düşme | Hiç; sınır aşılırsa sorgu hata verir | Var; görünüm, SQL RLS, sınır aşımı |
| SQL görünümü | Desteklenmez (somut değilse) | DirectQuery’ye düşer |
| SQL tarafı RLS/OLS | Uygulanmaz | RLS düşürür; OLS hata verebilir |
| Import ile bileşik | Var | Aynı modelde yok |
| Hesaplanmış sütun | Yalnız kullanıcı bağlamı (önizleme) | Yok (hesaplama grubu, alan parametresi var) |
| Otomatik tarih/saat | Var | Yok |
Pratik karar: SQL güvenliğini model kapısında istemiyor ve tahmin edilebilir performans istiyorsan OneLake biçimi. Bir SQL görünümü üzerinde çalışmak zorundaysan ya da mevcut uç nokta güvenliği şartsa SQL biçimi; ama düşmeyi izle. Kalıcı çözüm görünümü Delta tablosuna çevirmektir.
Çerçeveleme ve otomatik güncelleme
Direct Lake’te “yenileme”, modelin hangi Delta dosyalarına baktığını güncellemektir (çerçeveleme, framing). Veri kopyalanmaz, saniyeler sürer.
| Yöntem | Ne zaman? | Dikkat |
|---|---|---|
| Otomatik güncellemeler (açık) | Delta değiştikçe yansısın | Toplu yazma ortasında yarım veri görünebilir |
| Otomatik kapalı + hat sonunda yenileme | Veri bittikten sonra tek seferde | Rakamlar tutarlı değişir; gece hatları için iyi |
| Zamanlanmış | Düzenli, olaysız | Hattan bağımsızsa sıra riski |
Gece hattında otomatik güncellemeyi kapatmak yaygın bir karardır: gümüş ve altın yazılırken rapor yarım veri göstermez, hat sonundaki anlam modeli yenileme etkinliği çerçeveyi bir kerede değiştirir. Çerçeveleme sonrası ilk sorgu soğuktur; sütunlar belleğe yüklenir.
Kapasite sınırları (guardrail)
| SKU | Tablo başına dosya/satır grubu | Tablo başına satır | Model boyutu | Bellek |
|---|---|---|---|---|
| F2, F4, F8 | 1.000 | 300 milyon | 10 GB | 3 GB |
| F16 | 1.000 | 300 milyon | 20 GB | 5 GB |
| F32 | 1.000 | 300 milyon | 40 GB | 10 GB |
| F64 | 5.000 | 1,5 milyar | Sınırsız | 25 GB |
| F128 | 5.000 | 3 milyar | Sınırsız | 50 GB |
Learn, Eylül 2026. Bellek sınırı gerçek bir “guardrail” değildir: aşılırsa yavaşlar. Sınır aşılınca davranış biçime göre değişir: OneLake biçiminde yenileme başarısız olur, tablo iyileştirilene kadar sorgu çalışmaz; SQL biçiminde düşme açıksa DirectQuery ile çalışır, uyarıyla. Küçük dosyaları birleştirmek (OPTIMIZE) çoğu zaman SKU büyütmekten önce gelir.
İzinler ve ağ
- Kullanıcının modeli sorgulaması için modelde okuma izni yeterli değildir; biçime göre Delta dosyalarına ya da uç noktaya da erişim gerekir. Uygulamayla dağıtımda “Direct Lake izin gereksinimleri” sayfasını oku.
- Bağlantı yalnız bulut bağlantısıdır; şirket içi ağ geçidi kullanılmaz.
- SQL biçiminde kimlik, sahibin kimliğidir; son kullanıcı kimliğiyle geçiş için OneLake biçimi ya da uç noktanın kullanıcı kimliği modu gerekir (“OneLake” dersi).
Nereden düzenlenir?
| Araç | Güçlü yanı | Sınır |
|---|---|---|
| Desktop canlı düzenleme | Tanıdık arayüz, TMDL görünümü, hesaplama grubu, alan parametresi | Değişiklik doğrudan Service’teki modele gider; dikkatli ol |
| Web modelleme | Tarayıcıda, Copilot (önizleme) | Doğrulama sınırlı: kardinalite ve yön sorguyla denetlenmez |
| XMLA, Tabular Editor | Toplu değişiklik, BPA | Kapasite ve okuma-yazma ayarı |
| Git, PBIP | Sürüm, inceleme | “Yerel geliştirme” ve “Yaşam döngüsü” dersleri |
Canlı düzenleme, üretim modeline doğrudan yazmaktır. Geliştirmede kendi çalışma alanını kullan.
DAX aynı, kontrol farklı
Bu uygulamadaki ölçülerin hepsi Direct Lake’te de geçerlidir. Ama model kurarken bakılacak şey başka: sütun türleri kaynakla aynı mı (ilişkilerde tür birebir olmalı), bir tarafın anahtarı tekil mi, GUID ve ikili türler var mı? Tekilliği sorguyla sınarsın:
EVALUATE
ROW(
"Satır", COUNTROWS(Urunler),
"Tekil Anahtar", DISTINCTCOUNT(Urunler[UrunNo]),
"Yetim Satış Satırı", COUNTROWS(FILTER(Satislar, ISBLANK(RELATED(Urunler[UrunNo]))))
)