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Un equipo de análisis crea un nuevo modelo semántico en Microsoft Fabric con todos los datos almacenados en un lago. ¿Qué modo de almacenamiento debe elegir como valor predeterminado para este modelo?
Modo de importación, ya que proporciona el rendimiento de consulta más rápido.
El modo Direct Lake, ya que lee tablas Delta directamente desde OneLake sin importar datos.
Modo DirectQuery, porque consulta el origen en tiempo real.
Una empresa tiene 60 medidas base en un modelo semántico y necesita versiones Año a Fecha, Trimestre a Fecha y Mes a Fecha de cada una. ¿Qué debe implementar un diseñador de modelos para evitar crear 180 medidas adicionales?
Un grupo de cálculo con elementos de cálculo de inteligencia temporal que utilizan SELECTEDMEASURE().
Variables DAX para almacenar resultados intermedios y reducir los cálculos repetidos.
Agregaciones con tablas prerresumidas con granularidad mensual, trimestral y anual.
Un diseñador de modelos debe usar el Editor tabular para el desarrollo de modelos externos e implementarlo a través de canalizaciones de CI/CD. ¿Qué configuración es un requisito previo para el acceso de lectura y escritura del endpoint XMLA?
Formato de almacenamiento de modelos semánticos de gran tamaño.
Integración de OneLake.
Escalado horizontal de consultas.
Un diseñador de modelos habilita la configuración "Asumir integridad referencial" en una relación entre una tabla de hechos y una tabla de dimensiones en un modelo Direct Lake. ¿Cuál es la ventaja de rendimiento de esta configuración?
El motor utiliza uniones INNER en lugar de uniones LEFT OUTER, lo que reduce el número de filas procesadas.
El motor almacena en caché los metadatos de la relación para que las consultas posteriores omitan la evaluación de las relaciones.
El motor crea un índice en la columna de clave externa para acelerar las búsquedas de relaciones.
Un modelo semántico tiene una tabla de hechos con 150 millones de filas. Los usuarios de informes ven principalmente resúmenes mensuales y trimestrales por región. ¿Qué patrón de diseño mejora el rendimiento de las consultas para estos objetos visuales de nivel de resumen?
Tablas de agregación que almacenan totales precalculados con granularidad mensual y trimestral.
Grupos de cálculo con elementos de cálculo de inteligencia temporal.
Filtrado bidireccional entre las tablas de hechos y dimensiones.
Debe responder todas las preguntas antes de comprobar su trabajo.
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