사용자는 Power BI 보고서의 데이터가 오래되었음을 나타냅니다. Power BI 모델의 새로 고침 프로세스가 때때로 시간 초과되는 것을 발견했습니다.
쿼리 진단을 사용하면 Power BI Desktop에서 작성 및 새로 고침 시 파워 쿼리가 수행하는 작업을 더 잘 이해할 수 있습니다. 전체 새로 고침 중에 사용할 수 있는 기능을 추가하는 등 앞으로 이 기능을 확장할 예정이지만, 지금은 이 기능을 사용하여 내보내는 쿼리 종류, 작성 중에 발생할 수 있는 속도 저하를 이해할 수 있습니다. 새로 고침 및 어떤 종류의 백그라운드 이벤트가 발생하는지.
주제 1, Litware, Inc.
개요
Litware, Inc.는 야외 레크리에이션 용품 및 액세서리를 판매하는 소매 회사입니다. 이 회사는 온라인과 6개국에 위치한 매장에서 상품을 판매합니다.
Azure 리소스
Litware에는 다음과 같은 Azure 리소스가 있습니다.
* synapseworkspace1이라는 Azure Synapse Analytics 작업 영역
* synapseworkspace1과 연결된 datalake1이라는 Azure Data Lake Storage Gen2 계정
* SQLDW라는 Synapse Analytics 전용 SQL 풀
전용 SQL 풀
SQLDW에는 다음 테이블을 포함하는 차원 모델이 포함되어 있습니다.

SQLDW에는 다음과 같은 추가 테이블이 포함되어 있습니다.

SQLDW에는 dbo.Customer [customeriD], dbo.Customer에서 고유한 값 목록을 생성하는 dbo.CustomerPurchases라는 뷰가 포함되어 있습니다.
[고객 이메일], dbo.ProductfProductID] 및 dbo.Product[제품 이름].
SQLDW의 판매 데이터는 30분마다 업데이트됩니다. dbo.SalesTransactions의 레코드는 생성 후 최대 3일 동안 SQLDW에서 업데이트됩니다. 기록은 3일 후에도 변경되지 않습니다.
파워 BI
Litware에는 Sales Analytics라는 빈 작업 영역이 포함된 새로운 Power Bl 테넌트가 있습니다.
모든 사용자에게는 사용자당 Power B1 Premium 라이선스가 있습니다.
IT 데이터 분석가는 작업 공간 관리자입니다. IT 데이터 분석가는 데이터세트와 보고서를 생성합니다.
회사의 판매 분석 목표를 지원하기 위해 가져온 단일 데이터 세트가 생성됩니다. 데이터 세트는 30분마다 새로 고쳐집니다.
분석 목표
Litware는 다음과 같은 분석 목표를 식별합니다.
* 시간 경과에 따른 제품 및 채널별 판매 내역 보고를 제공합니다.
* 영업 관리자가 최소한의 노력으로 임시 영업 보고를 수행할 수 있습니다.
* 장바구니 분석을 수행하여 동일한 거래에서 어떤 제품이 일반적으로 구매되는지 파악합니다.
* 판촉 제품을 구매할 가능성을 기준으로 판촉 이메일을 받아야 할 고객을 식별합니다.
Litware는 시간이 지남에 따라 Power Bl 보고서의 채택을 모니터링할 계획입니다. 회사는 매달 Sales Analytics 작업 영역에서 보고서를 보는 사용자의 변화율을 포함하는 사용자 지정 Power Bl 사용량 보고를 원합니다.
보안 요구 사항
Litware는 분석 환경에 대해 다음과 같은 보안 요구 사항을 식별합니다.
* 영업부서와 마케팅부서의 모든 사용자는 장바구니 분석 및 고객이 제품을 구매할 가능성이 있는 데이터가 포함된 Power B1 보고서를 볼 수 있어야 합니다.
* SQLDW 및 Power B1 데이터 세트의 고객 연락처 데이터는 민감으로 레이블이 지정되어야 합니다. 민감한 데이터를 사용하는 모든 사용자에 대한 기록을 보관해야 합니다.
* 영업 사원이 Power B1 보고서의 CustomerEmail 열을 볼 수 없도록 해야 합니다.
* 영업 관리자는 다른 사용자가 작성한 보고서를 수정하지 못하도록 해야 합니다.
개발 프로세스 요구 사항
Litware는 다음과 같은 개발 프로세스 요구 사항을 식별합니다.
* SQLDW 및 datalake1은 개발 환경 역할을 합니다. 기능 개발이 완료되면 synapseworkspace1의 모든 엔터티는 테스트 작업 영역으로 승격된 다음 프로덕션 작업 영역으로 승격됩니다.
* Power Bl 콘텐츠는 배포 파이프라인을 사용하여 테스트 및 프로덕션에 배포되어야 합니다.
* 모든 SQL 스크립트는 Azure Repos에 저장되어야 합니다.
IT 데이터 분석가는 Synapse Studio에서 Power Bl 보고서를 작성하는 것을 선호합니다.

설명
해결 방법: OPENROWSET WITH를 사용하여 businessName 및 SurveyName의 최대 길이를 명시적으로 지정하는 것이 좋습니다.
varchar(8000) 열의 크기가 너무 큽니다. 크기를 줄이는 것이 좋습니다.
SELECT...FROM OPENROWSET(BULK...) 문은 데이터를 테이블로 가져오지 않고 파일의 데이터를 직접 쿼리합니다. SELECT...FROM OPENROWSET(BULK...) 문은 열 이름과 데이터 유형을 지정하는 형식 파일을 사용하여 대량 열 별칭을 나열할 수도 있습니다.
참조: https://docs.microsoft.com/en-us/sql/t-sql/functions/openrowset-transact-sql

설명
서버리스 SQL 데이터베이스 리소스를 열거하기 위한 인증
Microsoft Purview가 서버리스 SQL 데이터베이스 리소스를 열거할 수 있도록 인증을 설정해야 하는 세 곳은 다음과 같습니다.
Azure Synapse 작업 영역
연결된 스토리지
Azure Synapse 서버리스 데이터베이스
아래 단계에서는 세 가지 모두에 대한 권한을 설정합니다.
Azure Synapse 작업 영역
Azure Portal에서 Azure Synapse 작업 영역 리소스로 이동합니다.
왼쪽 창에서 액세스 제어(IAM)를 선택합니다.
추가 버튼을 선택합니다.
독자 역할을 설정하고 MSI(관리 서비스 ID)를 나타내는 Microsoft Purview 계정 이름을 입력하세요.
저장을 선택하여 역할 할당을 완료합니다.
Azure Synapse Analytics 서버리스 SQL 풀 카탈로그 Purview Azure Purview 관리 서비스 ID 스토리지 계정 Azure Portal에서 Azure Synapse 작업 영역과 연결된 스토리지 계정이 있는 리소스 그룹 또는 구독으로 이동합니다.
왼쪽 창에서 액세스 제어(IAM)를 선택합니다.
추가 버튼을 선택합니다.
Storage Blob 데이터 판독기 역할을 설정하고 선택 상자에 Microsoft Purview 계정 이름(MSI를 나타냄)을 입력합니다.
저장을 선택하여 역할 할당을 완료합니다.
Azure Synapse 서버리스 데이터베이스
Azure Synapse 작업 영역으로 이동하여 Synapse Studio를 엽니다.
왼쪽 메뉴에서 데이터 탭을 선택합니다.
데이터베이스 중 하나 옆에 있는 줄임표(...)를 선택한 다음 새 SQL 스크립트를 시작합니다.
서버리스 SQL 데이터베이스에 Microsoft Purview 계정 MSI(계정 이름으로 표시)를 추가합니다.
SQL 스크립트에서 다음 명령을 실행하면 됩니다.
SQL
외부 제공업체에서 [PurviewAccountName] 로그인을 생성하세요.
작업공간의 콘텐츠를 스캔하기 위한 권한 적용
두 가지 방법 중 하나로 Azure Synapse 소스에 대한 인증을 설정할 수 있습니다. 권한을 적용하는 단계를 보려면 아래 시나리오를 선택하세요.
관리 ID 사용
서비스 주체 사용
참조: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/purview/register-scan-synapse-workspace?tabs=MI

설명
상자 1: BULK 'csv/taxi*.CSV',
*.CSV - 모든 CSV 파일을 가져옵니다.
상자 2: FIRSTROW=2
헤더가 있으므로 두 번째 줄부터 읽어야 합니다.
참고: FIRSTROW = 'first_row'
로드할 첫 번째 행의 번호를 지정합니다. 기본값은 1이며 지정된 데이터 파일의 첫 번째 행을 나타냅니다. 행 번호는 행 종결자를 계산하여 결정됩니다. FIRSTROW는 1 기반입니다.
잘못된:
FIRSTROW=1이 아닙니다. FIRSTROW=1은 헤더가 없을 때 사용됩니다.
참조: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/synapse-analytics/sql/develop-openrowset