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Direct Lake
Als Preview-Feature sollen DAX-berechnete Spalten künftig auch in Direct-Lake-Modellen anlegbar sein, aktuell ist die Option dort noch ausgeblendet. (Stand 2026-04) Für eine Fabric-SQL-Datenbank ist Direct Lake nicht nutzbar, weshalb im Berichtsmodell Import oder DirectQuery verwendet werden muss. (Stand 2025-05) Bei einem Direct-Lake-Modell bleibt das Semantic Model nach einem Deployment über eine Deployment Pipeline weiterhin mit dem Lakehouse der Testumgebung verbunden, die Datenquelle wird also nicht automatisch auf die Zielumgebung umgehängt. (Stand 2026-02)
Aliase
DirectLake Direct-Lake
Kernaussagen
- In diesem Projekt wird bewusst weder DirectQuery noch Direct Lake genutzt, um die Fabric-Kapazitaet durch das mit Power-BI-Pro-Lizenzen ausgerollte Frontend nicht zu belasten.
- Ein Composite Model, das Kennzahlen aus einem zentralen Modell in ein zweites Direct-Lake-Modell uebernehmen soll, laesst sich nicht einfach als ein Direct-Lake-Modell mit zusaetzlichen Importtabellen bauen, sondern erfordert ein Composite Model ueber beide semantischen Modelle.
- Als Preview-Feature sollen DAX-berechnete Spalten künftig auch in Direct-Lake-Modellen anlegbar sein, aktuell ist die Option dort noch ausgeblendet.
- Bei Direct Lake führt der erste Nutzer, der morgens einen Bericht öffnet, wegen des noch kalten Caches häufig zu langen Wartezeiten.
- Der Power BI Fixer kann automatisch ein geplantes Notebook anlegen, das die Direct-Lake-Perspektive täglich zu einer festen Uhrzeit aktualisiert, um den Cache vorzuwärmen.
- Für Direct Lake gab es weiterhin Probleme, während der Import-Modus über den SQL-Endpoint funktionierte.
- Direct Lake auf OneLake ist jetzt allgemein verfügbar und damit der neue Standard für Direct Lake.
- Wer Fabric nutzt, sollte sich Direct Lake auf OneLake auf jeden Fall anschauen.
- Bei einem Direct-Lake-Modell bleibt das Semantic Model nach einem Deployment über eine Deployment Pipeline weiterhin mit dem Lakehouse der Testumgebung verbunden, die Datenquelle wird also nicht automatisch auf die Zielumgebung umgehängt.
- Einer der Sprecher hält doppelte Datenhaltung in einem zweiten Lakehouse für unnötig, wenn ohnehin schon ein Direct-Lake-Modell mit großen Datenmengen im Einsatz ist.
- Eine Monitoring-Analyse zeigte, dass über zwei Drittel der Last auf einem produktiven Direct-Lake-Semantic-Model von Entwicklern in Power BI Desktop stammten und nicht von den eigentlichen Report-Nutzern.
- Mit der VS-Code-Erweiterung für Fabric lässt sich ein Direct-Lake-Modell innerhalb weniger Minuten von einer SQL-Datenbank auf ein Warehouse umziehen.
- Deployment Pipelines unterstützen Dataflows, Lakehouses und Direct Lake nicht zuverlässig, sodass danach oft manuell mit VS Code nachgearbeitet werden muss.
- Für Import-Modelle gibt es in Deployment Pipelines eigene Deployment Rules, für Direct Lake dagegen nicht.
- Bei der Migration eines Importmodells zu Direct Lake wurde eine bisher per Power-Query-Abfrage angelegte Measure-Tabelle durch eine Calculated Table mit einer leeren Hilfsspalte ersetzt.
- Weil eine zu restriktive Firewall-Security den SQL-Zugriff auf Lakehouse-Tabellen blockierte, baute der Kunde stattdessen ein semantisches Direct-Lake-Modell direkt im Web auf.
- Ein bestehender Bericht wurde im Live-Connection-Modus aus dem Power-BI-Service heruntergeladen und anschließend über die Datenverbindung von seinem ursprünglichen Importmodell auf ein neu aufgebautes Direct-Lake-Modell mit identischen Measure-Namen umgestellt.
- Die Kombination aus Direct Lake und Import Mode ist mittlerweile GA verfügbar und ermöglicht damit ein stabileres Composite-Modell.
- Anders als im Import-Modus zeigt Direct Lake keine Speicherstatistik im Datenmodell an, solange keine Abfrage die Daten tatsächlich geladen hat.
- Bei Direct Lake erfolgt die Aggregation, bevor Daten überhaupt in den Speicher geladen werden, was den Speicherbedarf gegenüber dem Import-Modus deutlich reduzieren kann.
- Für eine Fabric-SQL-Datenbank ist Direct Lake nicht nutzbar, weshalb im Berichtsmodell Import oder DirectQuery verwendet werden muss.
- Mit Direct Lake wäre das Zurückschreiben asynchron und dadurch deutlich schneller als mit DirectQuery.
- Bei Direct Lake fällt die Aktualisierung des semantischen Modells nach dem Schreiben kaum auf, weil kein spürbarer Refresh-Vorgang nötig ist.
- Die neue Direct-Lake-Variante verbindet sich nicht mehr über den SQL-Endpoint des Lakehouses, sondern direkt mit den Delta-Tabellen im OneLake.
- Der aktuelle Preview-Stand der Composite Models über mehrere Lakehäuser verhält sich eher wie ein Import Mode ohne lange Ladezeiten, weil eigene Measures, Beziehungen und Row-Level Security noch fehlen.
- Views werden bei Direct Lake nicht unterstützt, weil sie nicht persistiert sind; Materialized Views könnten hier künftig einen Ansatz für persistierte Business Logic bieten.
- Live-Editing von Direct-Lake-Semantikmodellen ist sowohl im Power BI Service als auch in Power BI Desktop GA.
- Im Projekt waren die Semantic Models keine Direct-Lake-, sondern klassische Import-Modelle.
- Wenn Views im Warehouse oder Predicate Functions für Security genutzt werden, ist Direct Lake danach nicht mehr nutzbar.
- Direct Lake existiert in zwei Varianten, verbunden über den SQL-Endpoint oder direkt mit dem Lake, was zusätzliche Komplexität für Citizen Developer schafft.
- Mit dem Tabular Editor bzw. im TMDL-Code lassen sich schon inoffiziell Composite Models aus Import- und Direct-Lake-Tabellen bauen, bevor das offiziell in Power BI Desktop verfuegbar ist.
- Composite Models sollen kuenftig die Moeglichkeit bieten, Direct-Lake-Tabellen aus mehreren Lakehouses zu kombinieren, ohne mehr zwingend ueber den einen zentralen SQL-Endpunkt konsumieren zu muessen.
Dokumente
- Microsoft Fabric — Einsteiger-Guide
- Power BI Update April 2026
- Power BI Update Mai 2025
- BI Thinkers Talk Nr.62
- BI Thinkers Talk n.73
- Power BI Update August 2025
- Daten-WG Deep Dive Financial Reporting - part 6
- SharePoint direkt in Microsoft Fabric nutzen | Lakehouse, Direct Lake & Power BI
- Power BI Update Juli 2025
- Fabric & Power BI Quarterly | 2025 Q2
- Power BI Update März 2026
- BI Thinkers Talk nr.67
- 600 SQL-Tabellen in Fabric
- Power BI Update September 2025
- Daten-WG Deep Dive Financial Reporting - part 7
- BI Thinkers Talk nr.69
- Power BI Update August 2026
- Daten-WG Life-Update | Fabric Architekturen
- Fabric & Power BI Quarterly · 2025 Q3
- Fabric & Power BI Quarterly · 2025 Q4
- Fabric Planning unboxing
- Power BI von A bis Z — Einsteiger-Guide (End-to-End)
- Microsoft Fabric — braucht das wirklich jemand?
- BI Thinkers Talk nr.63
- Daten-WG Deep Dive Financial Reporting pt.4
- Fabric & Power BI Quarterly · 2026-1
- BI Thinkers Talk n.72
- BI Thinkers Talk nr.75
- BI Thinkers Talk nr.68
- Daten-WG Deep Dive Financial Reporting - part 5
- BI Thinkers Talk nr.77
- BI Thinkers Talk nr.76
Nachbarthemen
- OneLake
- Fabric Capacity
- SQL Endpoint
- Import Mode
- Row-Level Security
- Notebook
- Lakehouse
- Import Mode
- Import Mode
- Composite Models
- DirectQuery
- Power BI
- Microsoft Fabric
- SQL
- Performance
Hinweise
Kernaussagen und Beziehungen sind maschinell erzeugt und nicht redigiert. Heuristische Kanten zählen Erwähnungen, keine Bedeutung. Bei Widersprüchen gilt das Video.