简介

本模块介绍数据建模最佳做法和 Microsoft Fabric 功能，以设计可缩放的语义模型。 大型或企业级数据是指数十万到数百万行的表大小。

可伸缩性是指系统、网络或流程处理不断增加的工作的能力，或者在不损害性能或效率的情况下适应数据量和复杂性增长的潜力。 考虑以下事项，设计模型来应对这种增长：

• 灵活性：适应数据量的变化，同时将报告性能保持在可接受水平。
• 降低了复杂性：确保模型更加简单且可管理。

可缩放的语义模型使组织能够轻松分析和报告大型复杂数据源。 Microsoft Fabric 使得在适当的基础上处理大量和大规模数据成为可能。 可缩放的语义模型让你能够在 Power BI 报表中获得最佳使用者体验。

假设你是一家大型电商公司的分析团队成员，正在为最大型的年度销售活动做准备。 以前的报告解决方案是手动的，不能扩展。 现在，你的任务是使用 Microsoft Fabric 中的语义模型来改进性能，以进行下游分析和 Power BI 报表。

最后，你将能够选择模型框架、设计星型架构，并应用最佳做法来创建针对 Power BI 大规模数据分析进行优化的语义模型。