比較 Power BI Native 與 OneLake – 選擇哪一個？

當我們查看其中的數據存儲選項時微軟結構，它提出了一個關鍵的架構選擇：您是否利用傳統的高速Power BI 本機存儲，或者擁抱統一的、開放的標準一個湖？這一決定會影響從成本和性能到治理和未來可擴展性的方方面面。

本指南對這兩種範例進行了明確的深入探討。我們將解構 VertiPaq 引擎與 Delta Lake 的底層技術，比較經濟模型，並對 Import 與 Direct Lake 模式的實際性能進行基準測試。最後，您將擁有一個清晰的框架，可以為任何工作負載選擇正確的存儲策略。

GigXP.com |結構存儲深入探討：Power BI Native 與 OneLake

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深入分析

在 Microsoft Fabric 中選擇正確存儲策略的權威指南。我們解構技術、經濟和性能，幫助您構建可擴展、經濟高效的解決方案。

第一部分：基礎支柱

在 Microsoft Fabric 生態系統中，數據存儲分為兩種不同的範式：傳統的高性能 Power BI 本機存儲和新的統一 OneLake 存儲。了解每種架構、目的和權衡對於構建現代數據解決方案至關重要。

概覽：Native 與 OneLake

顯示全部

使用案例

技術

成本模型

表現

屬性	Power BI 本機存儲	OneLake存儲
主要用例	自助服務和部門 BI	企業規模的統一分析
核心文物	語義模型、報告、儀表板	Lakehouse、倉庫、KQL DB
底層技術	VertiPaq 分析服務引擎	Azure 數據湖存儲 (ADLS) Gen2
數據格式	專有的壓縮柱狀	開放標準：Delta Parquet
倉儲成本	包含在許可證中（上限）	按 GB 按需付​​​​費
交易成本	捆綁到容量計算中	結構容量 (CU) 消耗
性能簡介	高速內存分析	可調諧；取決於 V 順序和訪問模式
數據新鮮度	靜態（截至上次刷新）	近實時
治理模式	Power BI 中的工件級別	集中在 OneLake，Purview 集成
關鍵差異化因素	專用 BI 的速度和簡單性	開放性、可擴展性、單一事實來源

Power BI 本機存儲內部

一個針對單一目的進行優化的閉環高性能生態系統：交互式 BI。

VertiPaq 引擎：內存中的列式數據庫，提供卓越的壓縮和查詢速度。 Power BI 傳奇性能的關鍵。

專有格式：數據以只能由 Analysis Services 引擎讀取的格式存儲，從而創建數據孤島，但最大限度地提高該孤島內的性能。

捆綁成本：存儲包含在 Power BI Pro/PPU 或 Fabric Capacity 許可證中，從而使成本可預測且固定。

OneLake 存儲內部

基於開放標準構建的開放、統一的數據基礎，適用於所有分析工作負載。

三角洲湖標準：基於開放的 Delta Parquet 格式構建，支持 ACID 事務並允許任何計算引擎（Spark、T-SQL 等）訪問相同的數據副本。

快速鍵:數據虛擬化的一個關鍵特性。快捷方式充當指向其他位置（其他工作區、其他雲）中的數據的指針，從而防止數據重複。

按量付費：存儲按 GB 計費，事務消耗來自結構容量的計算。這提供了精細的成本透明度。

第二部分：經濟與績效計算

這兩種存儲範例在根本不同的經濟模型上運行，並提供不同的性能配置文件。了解這些差異是管理成本和用戶期望的關鍵。

成本模型比較

說明性成本明細。 OneLake 成本根據使用情況而變化，而本機存儲是固定許可費用。

OneLake 的隱藏成本和獎金

已刪除的工作空間保留

您需要為已刪除工作區中 7-90 天的存儲付費。主動清理對於避免“殭屍”成本至關重要。

文件軟刪除

默認情況下，刪除的文件會保留 7 天，並且您需要為此存儲付費。需要定期“VACUUM”作業來回收空間。

鏡像存儲獎勵

為每個 Fabric CU 的鏡像副本獲取 1 TB 免費 OneLake 存儲。 F64 容量附帶 64 TB 的可用鏡像存儲空間。

性能深入探究：導入與 Direct Lake

Direct Lake 的目標是在不復制數據的情況下實現類似導入的速度，但性能存在細微差別。關鍵區別在於從源到查詢引擎的數據路徑。

導入方式

數據來源

複製和壓縮
VertiPaq 緩存

（專有格式）

最快查詢
Power BI 報告

最高速度、數據延遲

直接湖模式

一湖數據

（三角洲/實木複合地板）

直接讀取
Power BI 引擎

（無副本）

快速查詢
Power BI 報告

高速度、低延遲

優化 Direct Lake 性能

高性能並不是自動的。這取決於 OneLake 中 Delta 文件的物理佈局。

V 型訂購：寫入時優化可重新組織 Parquet 文件以匹配 Power BI 引擎預期的模式，從而顯著提高讀取性能。

文件壓縮：經常使用 OPTIMIZE 和 VACUUM 命令將許多小文件壓縮成更少、更大的文件（100MB-1GB 是理想的）來解決“小文件問題”。

第三部分：現代數據工作流程

向 OneLake 的戰略轉變正在從根本上重塑數據工作流程，最明顯的體現是數據流的演變以及對統一、以數據為中心的治理的推動。

演變：數據流 Gen1 與 Gen2

從 Gen1 到 Gen2 的轉變代表了 OneLake 中從特定於 BI 的孤島向通用、可重用的數據資產的轉變。

數據流第一代

來源

電源查詢

內部 PBI 存儲

（孤立）

輸出：寫入內部託管存儲位置。主要用於 Power BI 語義模型。

數據流 Gen2

來源

電源查詢

一湖目的地

通用Delta表

輸出：寫入 OneLake（Lakehouse/Warehouse）中用戶指定的目的地。創建可重用的通用 Delta 表。

第四部分：跨越鴻溝的治理與安全

Fabric 旨在統一治理，但實現方式和成熟度有所不同。戰略方向是從應用層面治理到數據層面治理的根本性轉變，以OneLake為重心。

Fabric 的關鍵治理支柱

權限統一治理：Fabric 具有內置的 Purview 功能，可集中查看整個數據資產（從 OneLake 表到 Power BI 報告）。

端到端數據沿襲：Fabric 提供了一個沿襲視圖，可以跟踪數據從源到使用的過程，儘管它對於管道和數據流等已識別的工件最為可靠。

敏感度標籤繼承：下游 Power BI 報告會自動繼承應用於 OneLake 中表的標籤（例如“高度機密”），從而確保一致的數據保護。

數據級訪問控制：在 Warehouse 或 Lakehouse 中的表上定義行級安全性 (RLS) 和列級安全性 (CLS) 一次，即可在從 Power BI 到 Spark 的任何地方強制執行。

第五部分：戰略建議

Power BI 本機存儲和 OneLake 之間的選擇不是一個二元決策，而是一個戰略決策，取決於具體場景、數據量、用戶角色和長期架構目標。

場景 1：傳統自助服務和部門 BI

對於使用 Power BI Pro/PPU 處理較小數據集的熟練分析師來說，目標是快速創建和共享交互式報告。

推薦：堅持Power BI 本機存儲（導入模式）。對於這種規模來說，它具有成本效益、高性能，並且不需要專門的數據工程技能。

場景 2：企業規模 Lakehouse 和 DWH

適用於為多個消費者工作負載（BI、數據科學、ML）構建企業單一事實來源的中央數據團隊。

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推薦： OneLake是唯一的戰略選擇。使用 Lakehouse/Warehouse 架構並通過以下方式連接 Power BI直接湖模式來利用單個數據副本。

場景 3：實時和近實時分析

用於分析高速流數據（物聯網、點擊流），其中儀表板必須以最小的延遲反映數據。

推薦：混合方法集中於一個湖。將流引入 KQL 數據庫並使用直接湖為BI層實現低延遲和高性能。

第六部分：整體管理的最佳實踐

對 Fabric 存儲環境的有效管理需要採用涵蓋成本、性能和治理的整體方法，以確保健康且可持續的數據資產。

成本優化

• 合適的容量：從小規模開始，並根據監控擴大規模。
• 自動暫停：在非工作時間暫停非生產能力。
• 監控存儲：定期審核 OneLake 存儲以查找並清理孤立數據。
• 優化攝取：使用高效的數據加載模式來最大限度地減少 CU 消耗。

數據生命週期

• 設置工作空間保留：配置最短保留期限（例如7天）以降低成本。
• 自動清理：將作業安排到“VACUUM”增量表並清除軟刪除的文件。
• 使用大獎章架構：將您的湖泊構建為青銅、白銀和黃金層以簡化管理。

治理

• 使用命名約定：對所有 Fabric 項目實施一致的命名標準。
• 利用域：按業務領域對工作區進行分組以委派管理。
• 採用 Git 集成：將工件視為強大的源代碼控制和 CI/CD 的代碼。

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