データフローに関する考慮事項と制限事項

以下のセクションで説明するように、作成、更新、容量管理に関して、ユーザーが留意する必要があるデータフローの制限がいくつかあります。

一般的な制限事項

• 米国政府の DoD のお客様によっては、データフローを利用できない場合があります。 政府機関向け環境間の機能パリティについては、 政府機関向けの Power BI 機能の利用可能性に関する 記事を参照してください。
• 削除されたデータソースは、データフロー データソース ページから削除されません。これは問題のない動作であり、データフローの更新や編集には影響しません。 系列ビューでは、削除されたデータ ソースはデータフローの系列として表示されます。
• 削除されたデータソースは、ゲートウェイのドロップダウンの [設定] ページに引き続き表示されます。
• 深度 は、他のデータフローにリンクされているデータフローに相当します。 現在の最大深度は 32 です。
• 幅は 、データフロー内のエンティティに相当します。
  • データフロー内のエンティティの最適な数に関するガイダンスや制限はありませんが、共有データフローには、エンティティごとに 2 時間、データフローごとに 3 時間の更新制限があります。 したがって、2 つのエンティティがあり、それぞれ 2 時間かかる場合は、同じデータフローに配置しないでください。
  • Power BI Premium の場合、ガイダンスと制限は、特定の要件ではなく、個々のユース ケースに基づいています。 Power BI Premium の唯一の制限は、データフローごとに 24 時間の更新です。
• ワークスペース間で 10 を超えるデータフローを更新するには、Power BI Premium サブスクリプションが必要です。
• PowerQuery の制限については、 Power Query Online の制限に関する記事を 参照してください。
• Power BI データフローでは、URL 引数でのグローバル変数の使用はサポートされていません。
• 独自の Azure Data Lake Gen2 ストレージ アカウントを使用するようにストレージを構成しない限り、Multi-Geo は現在サポートされていません。
• Vnet のサポートは、ゲートウェイを使用して実現されます。
• ゲートウェイ データ ソースで 計算済みエンティティ を使用する場合は、計算とは異なるデータ ソースでデータ インジェストを実行する必要があります。 計算されたエンティティは、データのインジェストのみに使用されるエンティティに基づいて構築され、自身のマッシュアップ手順内でデータを取り込まないようにする必要があります。
• Power BI データフローでは、パラメーターを使用できますが、データフロー全体を編集しない限り、パラメーターを編集することはできません。 この点で、データフローのパラメーターは宣言された定数と同様に動作します。
• 更新シナリオのトラブルシューティングで見つかった一部のコネクタは、Premium ワークスペースのデータフローとデータマートではサポートされていません。
• データフローで DirectQuery を使用する場合、スライサー ビジュアルを使用した検索では大文字と小文字が区別されます。
• 次の文字は、データフロー エンティティでは使用できません。 \/

データフローの作成

データフローを作成するときは、次の考慮事項に注意してください。

• データフローでの作成は、Power Query Online (PQO) 環境で行われます。「Power Query の制限」で説明されている 制限事項を参照してください。 データフローの作成は Power Query Online (PQO) 環境で行われるため、データフロー ワークロード構成で実行される更新は更新にのみ影響し、作成エクスペリエンスには影響しません。

• データフローは、所有者のみが変更できます。

• マイ ワークスペースではデータフローを使用できません。

• ゲートウェイ データ ソースを使用するデータフローでは、同じデータ ソースに対して複数の資格情報がサポートされていません。

• Web.Page コネクタを使用するには、ゲートウェイが必要です。

• データフロー Gen1 編集エクスペリエンスでは、ユーザーがドロップダウン リストの Data Gateway で Options>Project>Data load>select (none) を使用して、データフローからオンプレミスの Data Gateway 接続を削除できない場合があります。 次の手順で問題が解決される場合があります。

  1. オンプレミスの Data Gateway 接続を削除するデータフローの編集を開始します。
  2. [オプション]>[プロジェクトデータの読み込み]>[Data ゲートウェイ]、[なし] を選択してから、[OK] を選択します。
  3. 黄色の警告と [接続の構成] ボタンが表示されたら、[ 接続の構成] を選択し、ドロップダウン ボックスからクラウド接続を選択し、クラウド接続に必要な場合は資格情報を挿入します。
  4. [接続の管理] を選択し>ゲートウェイ接続のリンク解除ボタンを選択します。
  5. [ 接続の管理 ] ダイアログを閉じます。"接続の構成" を再度行う必要がある場合は、これを行います。 [保存して閉じる] を選択し、保存操作が完了するまで待ちます。
  6. 前の手順を適用した後に "接続の構成" という警告が表示されない場合は、前の手順を適用し、データフローを保存して閉じてから、もう一度編集し、"接続の構成" 警告が表示され、アクションを実行できるようにします。

  ゲートウェイへの接続が引き続きデータフローから削除されない場合は、ゲートウェイにバインドされていない同じクエリを使用して新しいデータフローを再作成する必要がある場合があります。

API の考慮事項

サポートされているデータフロー REST API の詳細については、 REST API リファレンスを参照してください。 留意すべき考慮事項を次に示します。

• データフローをエクスポートおよびインポートすると、そのデータフローに新しい ID が付与されます。

• リンク テーブルを含むデータフローをインポートしても、データフロー内の既存の参照は更新されません (これらのクエリは、データフローをインポートする前に手動で更新する必要があります)。

• データフローをデプロイするときに、競合ハンドラー の GenerateUniqueName パラメーターと Abort パラメーターを使用して、操作が既に存在する場合に中止するか、代わりに一意の名前を自動的に作成するように API に指示できます。 データフローは、インポート API を使用して最初に作成されている場合は、 CreateOrOverwrite パラメーターで上書きできます。

共有容量のデータフロー

共有容量 (Premium 以外の容量) のデータフローには制限があります。

• データフローが更新されると、共有容量のタイムアウトはテーブルあたり 2 時間、データフローあたり 3 時間です。
• リンク テーブルは共有データフローに作成できませんが、クエリの [読み込み有効] プロパティが無効になっている限り、データフロー内に存在できます。
• 計算テーブルを共有データフローに作成することはできません。
• AutoML および Cognitive サービスは、共有データフローでは使用できません。
• 増分更新は、共有データフローでは機能しません。

Premium でのデータフロー

Premium に存在するデータフローには、次の考慮事項と制限があります。

更新とデータに関する考慮事項:

• データフローを更新する場合、タイムアウトは 24 時間です (テーブルやデータフローの区別はありません)。

• データフローを増分更新ポリシーから通常の更新に変更するか、またはその逆に変更すると、すべてのデータが削除されます。

• データフローのスキーマを変更すると、すべてのデータが削除されます。

• データフローで Premium Per User (PPU) ライセンスを使用すると、PPU 環境からデータを移動するときにデータがクリアされます。

• Premium Per User (PPU) コンテキストでデータフローが更新された場合、データは PPU 以外のユーザーには表示されません。

• 増分更新は、拡張コンピューティング エンジンが有効になっている場合にのみ、データフローで機能します。

リンクテーブルと計算テーブル:

• リンクテーブルは、32 の参照の深さまで対応できます。

• リンク テーブルの循環依存関係は許可されません。

• リンク テーブルを、オンプレミスのデータ ソースからデータを取得する通常のテーブルと結合することはできません。

• データフロー内の別のクエリ (クエリ B) の計算でクエリ (クエリ A など) を使用すると、クエリ B が計算テーブルになります。 計算テーブルは、オンプレミスのソースを参照できません。

• 異なるテナント内のエンティティを参照するリンク テーブルはサポートされていません。

コンピューティング エンジン:

• コンピューティング エンジンを使用している間は、データ インジェストの初期時間が約 10% から 20% 増加します。

  • これは、コンピューティング エンジン上の最初のデータフローにのみ適用され、データ ソースからデータを読み取ります。
  • ソース データフローを使用する後続のデータフローでは、同じペナルティは発生しません。

• 特定の操作のみがコンピューティング エンジンを使用し、リンク テーブルまたは計算テーブルとして使用される場合にのみ使用されます。 操作の完全な一覧については、 このブログ記事を参照してください。

容量管理:

• 設計上、Premium Power BI 容量には、容量が低いメモリで実行されている場合にさまざまな方法でワークロードを調整する内部リソース マネージャーがあります。

  1. データフローの場合、この調整圧力により、使用可能な M コンテナーの数が減ります。
  2. データフローのメモリは、データ サイズに合わせて適切なサイズのコンテナーを使用して 100%に設定でき、ワークロードはコンテナーの数を適切に管理します。

• コンテナーのおおよその数は、ワークロードに割り当てられたメモリの合計をコンテナーに割り当てられたメモリ量で割り当てることで確認できます。

セマンティック モデルでのデータフローの使用

• Power BI Desktop でセマンティック モデルを作成し、それを Power BI サービスに発行する場合は、データフロー データ ソースに対して Power BI Desktop で使用される資格情報が、セマンティック モデルがサービスに発行されるときに使用される資格情報と同じであることを確認します。
  1. これらの資格情報が同じであることを確認しないと、セマンティック モデルの更新時に キーが見つからない というエラーが発生する

データフローと名前付き接続

名前付き接続でデータフローを使用する場合は、次の制限が適用されます。

• 特定のパスと種類のクラウド接続を 1 つだけ作成できます。たとえば、SQL とサーバー/データベースのクラウド接続は 1 つだけ作成できます。 複数のゲートウェイ接続を作成できます。
• クラウド データ ソースに名前を付けたり、名前を変更したりすることはできません。ゲートウェイ接続に名前を付けたり、名前を変更したりすることができます。

ADLS の制限事項

• ADLS は、GCC、GCC High、または DOD 環境では使用できません。 詳細については、「米国政府機関向け Power BI 」を参照してください。
• ADLS Gen 2 API の変更のため、リソースの所有者として割り当てられる必要があります。
• Azure サブスクリプションの移行はサポートされていませんが、次の 2 つの方法があります。
  • 最初のアプローチ: 移行後、ユーザーはワークスペースをデタッチして再アタッチできます。 テナント レベルのアカウントを使用する場合は、すべてのワークスペースをデタッチしてから、テナント レベルでデタッチし、再アタッチする必要があります。 これは、すべてのデータフローを削除したくない、または多くのワークスペースを持っているお客様には望ましくない可能性があります。
  • 2 番目の方法: 前の方法が実現できない場合は、データベース内のサブスクリプション ID を変更するサポート 要求を送信します。
• ADLS では、次の制限があるため、ワークスペースの名前付けとデータフローの名前付けに関する記事の「 ディレクトリとファイル名 」セクションの一覧のほとんどの要素はサポートされていません。
  • Power BI は役に立たないエラーを返すか、プロセスが発生することを許可しますが、更新は失敗します。
• テナント間 ADLS サブスクリプションはサポートされていません。 Power BI にアタッチされている ADLS は、Power BI が Microsoft Entra ID に使用するのと同じ Azure テナントの一部である必要があります。

データフローデータ型

データフローでサポートされるデータ型は次のとおりです。

関連コンテンツ

データフローと Power BI の詳細については、以下の記事を参照してください。

• データフローとセルフサービス データ準備 の概要
• データ フローを作成しています
• データフローの構成と使用
• Azure Data Lake Gen 2 を使用するためのデータフロー ストレージの構成
• データフローの Premium 機能
• データフローを使用した AI
• データフローのベスト プラクティス