Power BI セマンティック モデルでは Azure Databricks がよく使用され、ストレージ モードの重要な選択が求められます。この決定は、コスト、セキュリティ、開発の容易さ、そして最も重要なレポートのパフォーマンスに影響を与えます。開発者は、この選択において経験則に頼ることが多く、実証的な証拠に基づかない場合があります。新しいホワイトペーパー「Modern Power BI Architecture Choices for Reporting on Azure Databricks」では、4 つのストレージ モードをベンチマークしています。これらのモードには、OneLake 上の Direct Lake、ミラーリングされた Unity Catalog テーブル上の Direct Lake、Databricks SQL Warehouse 上の DirectQuery、および DirectQuery とインポート モードの集計を組み合わせた複合モデルが含まれます。この調査では、単一の最良のソリューションはないことが明らかになりましたが、明確な傾向が現れました。OneLake 上の Direct Lake は、特に小規模から中規模のデータ量と典型的な繰り返し Power BI ワークロードにおいて、さまざまな状況で一般的に良好なパフォーマンスを示しました。数十億行の非常に大規模なデータセットの場合、集計を使用した複合モデルが最も高速で一貫性があることが証明されました。ただし、複合モデルの利点は集計テーブルで解決されるクエリに限定されており、ユーザーの行動との慎重な連携が必要です。これらの調査結果は予備的なものであり、詳細な結果はデータ量、キャッシュの状態、フィルター シナリオ、クエリの種類によって異なります。2026 年 6 月/7 月にリリースされたこのホワイトペーパーは、Power BI 内のエンドユーザー クエリ エクスペリエンスに焦点を当てており、個別のテストをガイドする必要があります。