Fabric：是否可以在 Lakehouse 中使用导入语义模型？

Question

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。

Answer 1

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。