Opis podstaw modelu usługi Power BI
W tej lekcji przedstawiono terminy dotyczące modelu usługi Power BI. Ważne jest, aby zrozumieć te terminy, aby wybrać odpowiednią strukturę modelu dla projektu. W tej lekcji opisano następujące terminy:
- Model danych
- zestawu danych usługi Power BI
- Zapytanie analityczne
- Model tabelaryczny
- Projekt schematu gwiazdy
- Tryb przechowywania tabel
- Struktura modelu
Model danych
Model danych usługi Power BI to zasób danych umożliwiający wykonywanie zapytań zoptymalizowany pod kątem analizy. Raporty mogą wykonywać zapytania dotyczące modeli danych przy użyciu jednego z dwóch języków analitycznych: wyrażenia analizy danych (DAX) lub wielowymiarowe wyrażenia (MDX). Usługa Power BI używa języka DAX, natomiast raporty podzielone na strony mogą używać języka DAX lub MDX. Funkcje funkcji Analizuj w programie Excel używają rozwiązania MDX.
Napiwek
Model danych jest również opisany jako model semantyczny, szczególnie w scenariuszach przedsiębiorstwa. Często w kontekście dyskusji na temat danych i w tym module model danych jest po prostu określany jako model.
zestawu danych usługi Power BI
Tworzysz model usługi Power BI w programie Power BI Desktop i po opublikowaniu go w obszarze roboczym w usługa Power BI jest on wówczas znany jako zestaw danych. Zestaw danych to artefakt usługi Power BI, który jest źródłem danych wizualizacji w raportach i pulpitach nawigacyjnych usługi Power BI.
Uwaga
Nie wszystkie zestawy danych pochodzą z modeli opracowanych w programie Power BI Desktop. Niektóre zestawy danych reprezentują połączenia z modelami hostowanymi zewnętrznie w usługach AAS lub SSAS. Inne osoby mogą reprezentować struktury danych w czasie rzeczywistym, w tym zestawy danych wypychania, zestawy danych przesyłania strumieniowego lub zestawy danych hybrydowych. Ten moduł dotyczy tylko modeli opracowanych w programie Power BI Desktop.
Zapytanie analityczne
Raporty i pulpity nawigacyjne usługi Power BI muszą wykonywać zapytania dotyczące zestawu danych. Gdy usługa Power BI wizualizuje dane zestawu danych, przygotowuje i wysyła zapytanie analityczne. Zapytanie analityczne generuje wynik zapytania z modelu, który jest łatwy do zrozumienia przez osobę, szczególnie w przypadku wizualizacji.
Zapytanie analityczne ma trzy fazy, które są wykonywane w następującej kolejności:
- Filtr
- Grupuj
- Sumowanie
Filtrowanie (czasami nazywane fragmentowaniem) zawęża podzestaw danych modelu. Wartości filtru nie są widoczne w wyniku zapytania. Większość zapytań analitycznych stosuje filtry, ponieważ często filtruje według okresu i zwykle inne atrybuty. Filtrowanie odbywa się na różne sposoby. W raporcie usługi Power BI można ustawić filtry na poziomie raportu, strony lub wizualizacji. Układy raportów często zawierają wizualizacje fragmentatora w celu filtrowania wizualizacji na stronie raportu. Gdy model wymusza zabezpieczenia na poziomie wiersza, stosuje filtry do tabel modelu w celu ograniczenia dostępu do określonych danych. Miary, które podsumowują dane modelu, mogą również stosować filtry.
Grupowanie (czasami nazywane dicing) dzieli wynik zapytania na grupy. Każda grupa jest również filtrem, ale w przeciwieństwie do fazy filtrowania wartości filtru są widoczne w wyniku zapytania. Na przykład grupowanie według klienta filtruje każdą grupę według klienta.
Podsumowanie powoduje wygenerowanie pojedynczej wartości wyniku. Zazwyczaj wizualizacja raportu podsumowuje pole liczbowe przy użyciu funkcji agregującej. Funkcje agregujące obejmują sumę, liczbę, minimum, maksimum i inne. Proste podsumowania można osiągnąć, agregując kolumnę lub tworząc złożone podsumowania, tworząc miarę przy użyciu formuły języka DAX.
Rozważmy przykład: strona raportu usługi Power BI zawiera fragmentator do filtrowania według jednego roku. Istnieje również wizualizacja wykresu kolumnowego, która pokazuje kwartalną sprzedaż dla filtrowanego roku.
W tym przykładzie fragmentator filtruje wizualizację według roku kalendarzowego 2021. Wykres kolumnowy grupuje według kwartałów (odfiltrowanego roku). Każda kolumna to grupa reprezentująca widoczny filtr. Wysokość kolumn reprezentuje podsumowane wartości sprzedaży dla każdego kwartału filtrowanego roku.
Model tabelaryczny
Model usługi Power BI to model tabelaryczny. Model tabelaryczny składa się z co najmniej jednej tabeli kolumn. Może również obejmować relacje, hierarchie i obliczenia.
Projekt schematu gwiazdy
Aby utworzyć zoptymalizowany i łatwy w użyciu model tabelaryczny, zalecamy utworzenie projektu schematu gwiazdy. Projekt schematu gwiazdy to dojrzałe podejście do modelowania powszechnie stosowane przez magazyny danych relacyjnych. Wymaga to klasyfikowania tabel modelu jako wymiarów lub faktów.
Tabele wymiarów opisują jednostki biznesowe; elementy, które modelujesz. Jednostki mogą obejmować produkty, osoby, miejsca i pojęcia, w tym czas. Tabele faktów przechowują obserwacje lub zdarzenia i mogą być na przykład zamówieniami sprzedaży, saldami zapasów, kursami wymiany lub odczytami temperatury. Tabela faktów zawiera kolumny kluczy wymiarów, które odnoszą się do tabel wymiarów i kolumn miar liczbowych. Tabela faktów tworzy środek gwiazdy, a powiązane tabele wymiarów tworzą punkty gwiazdy.
W zapytaniu analitycznym filtr kolumn tabeli wymiarów lub grupa. Kolumny tabeli faktów są sumowane.
Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Omówienie schematu gwiazdy i znaczenia usługi Power BI.
Tryb przechowywania tabel
Każda tabela modelu usługi Power BI (z wyjątkiem tabel obliczeniowych) ma właściwość trybu przechowywania. Właściwość trybu przechowywania może mieć wartość Import, DirectQuery lub Dual i określa, czy dane tabeli są przechowywane w modelu.
- Import — zapytania pobierają dane przechowywane lub buforowane w modelu.
- DirectQuery — zapytania przekazywane do źródła danych.
- Podwójne — zapytania pobierają przechowywane dane lub przechodzą do źródła danych. Usługa Power BI określa najbardziej wydajny plan, dążąc do używania buforowanych danych, gdy tylko jest to możliwe.
Struktura modelu
Ustawienia trybu przechowywania tabel określają strukturę modelu, którą można importować, directquery lub złożone. W poniższych lekcjach w tym module opisano każdą z tych struktur i przedstawiono wskazówki dotyczące ich użycia.
- Model importu składa się z tabel, które mają właściwość trybu przechowywania ustawioną na Import.
- Model DirectQuery składa się z tabel, które mają właściwość trybu przechowywania ustawioną na tryb DirectQuery i należą do tej samej grupy źródłowej. W dalszej części tego modułu opisano grupę źródłową.
- Model złożony składa się z więcej niż jednej grupy źródłowej.