Hallo, ich bin Marcus. In diesem Blogbeitrag möchte ich dir die Ausführungsreihenfolge innerhalb von Power BI näherbringen. Wir werden uns mit den beiden Hauptphasen der Datenverarbeitung befassen: der Datenaktualisierung und der Interaktion mit den Daten.
Phase 1: Datenaktualisierung
In der Phase der Datenaktualisierung laden wir die Daten aus der Datenquelle mit Power Query. Dieser Schritt ist entscheidend, da hier die Daten für die spätere Verarbeitung vorbereitet und optimal sortiert werden, um eine effiziente Komprimierung zu gewährleisten. Nachdem die Daten geladen und aufbereitet wurden, werden DAX-Berechnungen für berechnete Spalten und Tabellen durchgeführt. Diese berechneten Daten werden dann nochmals komprimiert, um das Datenmodell zu optimieren.
Schritte der Datenaktualisierung:
Daten laden: Daten werden aus der Datenquelle mit Power Query geladen.
Daten aufbereiten und speichern: Die Daten werden sortiert und komprimiert gespeichert.
DAX-Berechnungen: Berechnete Spalten und Tabellen werden anhand der komprimierten Daten erstellt und erneut komprimiert.
Nach Abschluss dieser Schritte verfügen wir über ein stabiles Datenmodell, das alle strukturellen Informationen enthält, wie Tabellen, berechnete Spalten und die entsprechenden Beziehungen.
Phase 2: Interaktion
In der Interaktionsphase kann der Benutzer mit dem Datenmodell über Berichte oder Excel-Pivot-Tabellen interagieren. Hier spielt die Row-Level-Security eine wichtige Rolle, indem sie sicherstellt, dass Benutzer nur die Daten sehen, auf die sie berechtigt sind. Die DAX-Berechnungen für Measures erfolgen dynamisch und basieren auf den Filtereinstellungen, die der Benutzer in den Visualisierungen verwendet.
Schritte der Interaktion:
Anwenden von Row-Level-Security: Benutzer sehen nur autorisierte Daten.
Dynamische DAX-Berechnungen: Measures werden basierend auf Benutzerinteraktionen und Filtern berechnet.
Der Benutzer sieht am Ende seinen Bericht so, wie es der Berichts-Designer vorgesehen hat. Es ist wichtig zu verstehen, dass während dieser Phase keine strukturellen Änderungen am Datenmodell vorgenommen werden.
Praktisches Beispiel in Power BI
Um die Theorie in die Praxis umzusetzen, habe ich ein Beispiel in Power BI Desktop erstellt. Hier habe ich verschiedene Tabellen und Ladeprozesse implementiert:
Produkt PQ: Eine Tabelle mit berechneten Spalten in Power Query (DB und DB-Score).
Produkt DAX: Eine Tabelle mit identischen berechneten Spalten, aber in DAX erstellt.
Durch den Vergleich der Tabellen konnte ich feststellen, dass berechnete Spalten in DAX häufig mehr Speicherplatz benötigen, da sie nach der ersten Komprimierung hinzugefügt werden. Im Gegensatz dazu können alle Daten in Power Query vor der Komprimierung optimal sortiert und gespeichert werden, was die Effizienz erhöht.
Fazit
Das Verständnis der Ausführungsreihenfolge in Power BI ist entscheidend, um effiziente und performante Datenmodelle zu erstellen. Die Phasen der Datenaktualisierung und Interaktion haben unterschiedliche Anforderungen und Verarbeitungsweisen. Es ist wichtig, diese zu berücksichtigen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
Datenaktualisierung: Power Query zur Datenvorbereitung und initialen Komprimierung nutzen.
Interaktion: Dynamische DAX-Berechnungen für interaktive Berichte anwenden.
Ich hoffe, dieser Einblick in die Ausführungsreihenfolge innerhalb von Power BI war hilfreich für dich. Bei weiteren Fragen stehe ich gerne zur Verfügung. Bis zum nächsten Mal!
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