Analysere datamarts
Du kan analysere datamartene med flere verktøy, blant annet Datamart-redigeringsprogrammet og SQL-Power Query-redigering. Denne artikkelen beskriver hvordan du analyserer datamartene med disse verktøyene, og forslag til hvordan du best kan se informasjonen du trenger.
Analyser i Datamart-redigeringsprogrammet
Datamart-redigeringsprogrammet gir et enkelt visuelt grensesnitt for å analysere datamartene dine. De følgende avsnittene gir veiledning om hvordan du bruker Datamart-redigeringsprogrammet til å få innsikt i datamartene dine og dataene dine.
Visuell spørring
Når du laster inn data i datamart, kan du bruke Datamart-redigeringsprogrammet til å opprette spørringer for å analysere dataene. Du kan bruke redigeringsprogrammet for visualobjektspørring til å opprette spørringer uten kode.
Det finnes to måter å få tilgang til redigeringsprogrammet for visualobjekter på:
Opprett en ny spørring i datarutenettvisningen ved hjelp av knappen + Ny spørring på båndet, som vist i bildet nedenfor.
Alternativt kan du bruke utformingsvisningsikonet som finnes nederst i redigeringsprogrammet for Datamart, som vises i bildet nedenfor.
Hvis du vil opprette en spørring, drar og slipper du tabeller fra Objektutforsker til venstre på lerretet.
Når du drar én eller flere tabeller til lerretet, kan du bruke den visuelle opplevelsen til å utforme spørringene. Redigeringsprogrammet for datamart bruker lignende visningsopplevelse for Power Query-diagram, slik at du enkelt kan spørre og analysere dataene. Mer informasjon om Power Query-diagramvisning.
Når du arbeider med visualobjektspørringen, lagres spørringene automatisk med noen få sekunder. En «lagringsindikator» som vises i spørringsfanen nederst, angir at spørringen lagres.
Bildet nedenfor viser en eksempelspørring som er opprettet ved hjelp av redigeringsprogrammet for visuell spørring uten kode for å hente de beste kundene etter ordre.
Det er et par ting du må huske på om redigeringsprogrammet for visualobjektspørring:
- Du kan bare skrive DQL (ikke DDL eller DML)
- Bare et delsett av Power Query-operasjoner som støtter spørringsdelegering , støttes for øyeblikket
- Du kan for øyeblikket ikke åpne visualobjektspørringen i Excel
SQL Power Query-redigering
SQL-Power Query-redigering inneholder et tekstredigeringsprogram for å skrive spørringer ved hjelp av T-SQL. Hvis du vil ha tilgang til det innebygde redigeringsprogrammet for SQL-spørring, velger du visningsikonet for SQL-redigeringsprogrammet for SQL-spørring nederst i redigeringsprogrammet for datamart.
Sql Query-redigeringsprogrammet gir støtte for intellisense, fullføring av kode, syntaksutheving, analyse på klientsiden og validering. Når du har skrevet T-SQL-spørringen, velger du Kjør for å kjøre spørringen. Når du arbeider med SQL-spørringen, lagres spørringene automatisk med noen få sekunder. En «lagringsindikator» som vises i spørringsfanen nederst, angir at spørringen lagres. Forhåndsvisningen av resultater vises i Resultat-delen . Last ned i Excel-knappen åpner den tilsvarende T-SQL-spørringen til Excel og utfører spørringen, slik at du kan vise resultatene i Excel. Med Visualiser-resultatene kan du opprette rapporter fra spørringsresultatene i redigeringsprogrammet for SQL-spørring.
Det er et par ting du må huske på om redigeringsprogrammet for visualobjektspørring:
- Du kan bare skrive DQL (ikke DDL eller DML)
Analyser utenfor redigeringsprogrammet
Datamarts gir en SQL DQL -opplevelse (spørring) gjennom ditt eget utviklingsmiljø – for eksempel SSMS eller Azure Data Studio. Du må kjøre den nyeste versjonen av verktøyene og godkjenne ved hjelp av Microsoft Entra ID eller MFA. Påloggingsprosessen er den samme som påloggingsprosessen for Power BI.
Når du skal bruke innebygd spørring kontra eksternt SQL-verktøy
Redigeringsprogrammet for visualobjekter uten kode og redigeringsprogrammet for datamart er tilgjengelig i Power BI for datamart. Redigeringsprogrammet for visualobjekter uten kode gjør det mulig for brukere som ikke er kjent med SQL-språket, mens redigeringsprogrammet for datamart er nyttig for rask overvåking av SQL DB.
For en spørringsopplevelse som gir et mer omfattende verktøy, er det mer robuste utviklingsmiljøer å kombinere en bred gruppe grafiske verktøy med mange omfattende skriptredigeringsprogram, SQL Server Management Studio (SSMS) og Azure Data Studio (ADS).
Når du skal bruke SQL Server Management Studio vs Azure Data Studio
Selv om begge analyseopplevelsene tilbyr omfattende utviklingsmiljøer for SQL-spørring, er hvert miljø skreddersydd for separate brukstilfeller.
Du kan bruke SSMS for:
- Kompleks administrativ konfigurasjon eller plattformkonfigurasjon
- Sikkerhetsadministrasjon, inkludert brukeradministrasjon og konfigurasjon av sikkerhetsfunksjoner
- Statistikk for direktespørring eller klientstatistikk
Bruk ADS for:
- macOS- og Linux-brukere
- For det meste redigering eller kjøring av spørringer
- Resultater for hurtigdiagrammer og visualisering av sett
Få T-SQL-tilkoblingsstreng
For utviklere og analytikere med SQL-opplevelse kan bruk av SQL Server Management Studio eller Azure Data Studio som en utvidelse av Power BI-datamarts gi et grundigere spørringsmiljø.
Hvis du vil koble til SQL-endepunktet for et datamart med klientverktøy, går du til siden for semantiske modellinnstillinger ved å velge Fanen Datamarts (forhåndsvisning) i Power BI. Derfra utvider du serverinnstillinger-inndelingen og kopierer tilkoblingsstreng, som vist i bildet nedenfor.
Kom i gang med SSMS
Hvis du vil bruke SQL Server Management Studio (SSMS), må du bruke SSMS versjon 18.0 eller nyere. Når du åpner SQL Server Management Studio, vises vinduet Koble til server . Du kan åpne den manuelt ved å velge Objektutforsker > Koble til > databasemotor.
Når vinduet Koble til server er åpent, limer du inn tilkoblingsstreng kopiert fra forrige del av denne artikkelen i boksen Servernavn. Velg Koble til , og fortsett med riktig legitimasjon for godkjenning. Husk at bare Microsoft Entra ID – MFA-godkjenning støttes.
Når tilkoblingen er opprettet, viser objektutforskeren den tilkoblede SQL DB-en fra datamartene og de respektive tabellene og visningene, som alle er klare til å spørres.
Hvis du enkelt vil forhåndsvise dataene i en tabell, høyreklikker du på en tabell og velger Velg de øverste 1000 radene fra hurtigmenyen som vises. En automatisk generert spørring returnerer en samling med resultater som viser de øverste 1000 radene basert på primærnøkkelen i tabellen.
Bildet nedenfor viser resultatene av en slik spørring.
Hvis du vil se kolonnene i en tabell, utvider du tabellen i Objektutforsker.
Når du kobler til datamart ved hjelp av SSMS eller andre klientverktøy, kan du se visninger som er opprettet i modellskjemaet for datamarten. Standard skjemakonfigurasjon for et datamart er satt til Modell.
Et datamart viser to andre roller som administrator og visningsprogram under sikkerhet når du er koblet til ved hjelp av SSMS. Brukere som legges til i et arbeidsområde i en av administrator- eller medlems - eller bidragsyterrollene , legges til administratorrollen i datamarten. Brukere som er lagt til i Seer-rollen i arbeidsområdet, legges til i visningsrollen i datamart.
Metadata for relasjoner
Den utvidede egenskapen isSaaSMetadata lagt til i datamart lar deg vite at disse metadataene blir brukt til SaaS-opplevelse. Du kan spørre denne utvidede egenskapen som vist:
SELECT [name], [value]
FROM sys.extended_properties
WHERE [name] = N'isSaaSMetadata'
Klientene (for eksempel SQL-koblingen) kan lese relasjonene ved å spørre tabellverdifunksjonen som følgende eksempel:
SELECT *
FROM [metadata].[fn_relationships]();
Legg merke til at det finnes relasjoner og relasjonskolonner med navngitte visninger under metadataskjema for å opprettholde relasjoner i datamart. Tabellene nedenfor gir en beskrivelse av hver av dem, i sin tur:
[metadata]. [relasjoner]
| Kolonnenavn | Datatype | Bekrivelse |
|---|---|---|
| Relasjons-ID | Bigint | Unik identifikator for en relasjon |
| Name | Nvarchar(128) | Relasjonens navn |
| FromSchemaName | Nvarchar(128) | Skjemanavn for kildetabellen «Fra» hvilken relasjon som er definert. |
| FromObjectName | Nvarchar(128) | Tabell-/visningsnavnet «Fra» hvilken relasjon som er definert |
| ToSchemaName | Nvarchar(128) | Skjemanavn for synketabellen «Til» hvilken relasjon som er definert |
| ToObjectName | Nvarchar(128) | Tabell-/visningsnavnet «Til» hvilken relasjon som er definert |
| TypeOfRelationship | Tinyint | Relasjonskardinalitet, de mulige verdiene er: 0 – Ingen 1 – OneToOne 2 – OneToMany 3 – ManyToOne 4 – ManyToMany |
| SecurityFilteringBehavior | Tinyint | Angir hvordan relasjoner påvirker filtrering av data ved evaluering av sikkerhetsuttrykk på radnivå. Mulige verdier er 1 – OneDirection 2 – BothDirections 3 – Ingen |
| IsActive | Bit | En boolsk verdi som angir om relasjonen er merket som aktiv eller inaktiv. |
| RelyOnReferentialIntegrity | Bit | En boolsk verdi som angir om relasjonen kan være avhengig av referanseintegritet eller ikke. |
| CrossFilteringBehavior | Tinyint | Angir hvordan relasjoner påvirker filtrering av data. De mulige verdiene er: 1 – OneDirection 2 – BothDirections 3 – Automatisk |
| CreatedAt | Datetime | Datoen relasjonen ble opprettet. |
| UpdatedAt | datetime | Datoen relasjonen ble endret. |
| DatamartObjectId | Navrchar(32) | Unik identifikator for datamart |
[metadata]. [relationshipColumns]
| Kolonnenavn | Datatype | Bekrivelse |
|---|---|---|
| RelationshipColumnId | bigint | Unik identifikator for en relasjonskolonne. |
| Relasjons-ID | bigint | Sekundærnøkkel, referer til RelationshipId-nøkkelen i Relasjoner-tabellen. |
| FromColumnName | Navrchar(128) | Navnet på «Fra»-kolonnen |
| ToColumnName | Nvarchar(128) | Navnet på «Til»-kolonnen |
| CreatedAt | datetime | ate relasjonen ble opprettet. |
| DatamartObjectId | Navrchar(32) | Unik identifikator for datamart |
Du kan bli med i disse to visningene for å få relasjoner lagt til i datamart. Følgende spørring føyer sammen disse visningene:
SELECT
R.RelationshipId
,R.[Name]
,R.[FromSchemaName]
,R.[FromObjectName]
,C.[FromColumnName]
,R.[ToSchemaName]
,R.[ToObjectName]
,C.[ToColumnName]
FROM [METADATA].[relationships] AS R
JOIN [metadata].[relationshipColumns] AS C
ON R.RelationshipId=C.RelationshipId
Begrensninger
Visualiser resultater støtter for øyeblikket ikke SQL-spørringer med en ORDER BY-setningsdel.
Relatert innhold
Denne artikkelen ga informasjon om analyse av data i datamarts.
Følgende artikler gir mer informasjon om datamarts og Power BI:
- Innføring i datatorg
- Forstå datamarts
- Komme i gang med datamarts
- Opprette rapporter med datamarts
- Tilgangskontroll i datamarts
- Datamart-administrasjon
Hvis du vil ha mer informasjon om dataflyter og transformering av data, kan du se følgende artikler: