Hvad er LuckyTemplates DirectQuery? Den ultimative guide

Hvis du er dataentusiast eller en, der arbejder med store datasæt, er du sikkert klar over, hvor afgørende det er at have adgang til realtidsrapportering, og det er her, LuckyTemplates DirectQuery kommer ind i billedet! 

LuckyTemplates DirectQuery er en funktion, der giver dig mulighed for at håndtere store datasæt uden forudgående aggregering, hvilket gør det muligt for dig at få adgang til den levende underliggende datakilde, samtidig med at du sikrer opdaterede resultater og undgår behovet for at forudindlæse en datamodel . 

Denne guide tager dig med på et dybt dyk ind i LuckyTemplates DirectQuerys verden og forklarer alt, hvad du har brug for at vide om denne spilskiftende funktion, inklusive dens fordele og hvordan du bruger den. 

Uanset om du er dataentusiast, forretningsanalytiker eller beslutningstager, vil denne guide give dig en omfattende forståelse af LuckyTemplates DirectQuery, og hvordan du kan udnytte dens kraft til at håndtere store datasæt og levere realtidsrapportering. 

Så hvis du vil låse op for det fulde potentiale af LuckyTemplates DirectQuery, fortsæt med at læse!

Indholdsfortegnelse

• LuckyTemplates Grundlæggende om DirectQuery
  • DirectQuery-forbindelsestilstande
• Understøttede datakilder i LuckyTemplates DirectQuery
  • Datakildekompatibilitet
• 7 fordele ved LuckyTemplates DirectQuery
• Top 5 begrænsninger af LuckyTemplates DirectQuery
• Opsætning og konfiguration af DirectQuery
  • 3 trin til at oprette forbindelse til datakilder i DirectQuery
  • Sådan håndteres legitimationsoplysninger og godkendelse i DirectQuery
  • Sådan bruger du datagatewayen i DirectQuery
• Datamodellering og analyse med LuckyTemplates DirectQuery
  • 1. Etablering af relationer med DirectQuery
  • 2. Datatransformationer med DirectQuery
  • 3. Brug af DirectQuery til beregninger
• Ydelsesovervejelser og bedste praksis for DirectQuery
  • 1. Dataopdatering og tidsplan
  • 2. Pre-aggregation og optimeringer
  • 3. Anbefalinger for bedste ydeevne
• Avanceret funktionalitet og brugstilfælde af DirectQuery
  • 1. Cloud og lokale kilder
  • 2. Multidimensionelle kilder
  • 3. Virksomhedsfunktioner
• Sidste tanker

LuckyTemplates Grundlæggende om DirectQuery

I dette afsnit vil vi dække det grundlæggende i LuckyTemplates DirectQuery, inklusive de forskellige typer DirectQuery- tilstande og de datakilder, der understøttes. 

I LuckyTemplates kan du vælge mellem to hoveddataforbindelsestilstande: DirectQuery og Importtilstand .

Her er en kort sammenligning for at hjælpe dig med at forstå deres forskelle:

• DirectQuery : Denne tilstand muliggør datahentning i realtid fra datakilden, og dataene gemmes eller cachelagres aldrig i LuckyTemplates. I stedet sender LuckyTemplates forespørgsler til kilden og viser resultaterne direkte.

• Importtilstand : I denne tilstand importerer LuckyTemplates dataene fra kilden og opretter et øjebliksbillede i hukommelsen af ​​dataene. Dette øjebliksbillede bruges til at bygge rapporter, og alle forespørgsler kører mod disse data i hukommelsen. Det kan fremskynde rapportydeevnen, men er muligvis ikke ideelt til at håndtere store datasæt eller kræve realtidsdata.

  

DirectQuery-forbindelsestilstande

For at udnytte DirectQuery korrekt i LuckyTemplates skal du forstå dens forbindelsestilstande. Der er to hovedforbindelsestilstande for DirectQuery:

1. Enkeltkilde DirectQuery : I denne tilstand opretter LuckyTemplates forbindelse til en enkelt datakilde ved hjælp af DirectQuery-mekanismen. Du kan arbejde med data i realtid uden at skulle importere dem til LuckyTemplates. Det understøtter en række datakilder, herunder relationelle databaser og cloud-datatjenester.

   Nogle af de understøttede datakilder til DirectQuery med en enkelt kilde inkluderer SQL Server, Azure SQL Database, Oracle Database og SAP HANA.

2. Sammensat tilstand : Denne tilstand giver dig mulighed for at bruge både DirectQuery- og Import-tilstand inden for samme. Du kan oprette forbindelse til flere datakilder og importere data, mens du opretter forbindelse til andre datakilder direkte ved hjælp af DirectQuery. I denne tilstand kan brugere også bruge Power Query til at forme og transformere data, før de indlæses i LuckyTemplates.

Oprettelse af en DirectQuery-rapport kræver kendskab til , et formelsprog, der bruges i LuckyTemplates til at oprette tilpassede beregninger og mål. Når du bruger DirectQuery, sendes DAX-forespørgsler til datakilden, og resultaterne vises i rapporten.

Bemærk venligst, at ikke alle DAX-funktioner er kompatible med DirectQuery, og nogle funktioner er muligvis ikke tilgængelige i DirectQuery-tilstand.

Hver dataforbindelsestilstand har også sine fordele og ulemper, så evaluer din specifikke brugstilfælde, datakrav og præstationsforventninger, når du vælger mellem DirectQuery og Import-tilstand i LuckyTemplates.

Hvis du vil lære mere om DirectQuery, kan du tjekke vores artikel om .

Nu hvor vi har dækket det grundlæggende i DirectQuery, lad os tage et kig på nogle understøttede datakilder.

Understøttede datakilder i LuckyTemplates DirectQuery

Dette afsnit vil give dig en klar forståelse af de forskellige datakilder, du kan bruge med LuckyTemplates DirectQuery, så du kan træffe informerede beslutninger og optimere dine rapporteringsmuligheder.

Datakildekompatibilitet

LuckyTemplates DirectQuery er designet til at arbejde problemfrit med forskellige datakilder. Her er en liste over nogle af de eksempeldatakilder, der er kompatible med DirectQuery:

• SAP Business Warehouse

• Azure SQL-database

• SAP HANA

• Snefnug

• Azure Synapse Analytics

• Amazon rødforskydning

• Azure HDInsight Spark

• Google BigQuery

• IBM Netezza

• Impala

• Teradata database

• Vertica

DirectQuery passer muligvis ikke bedst til alle datakilder, så tag hensyn til ydeevneimplikationerne og mulighederne for din respektive datakilde, når du bruger DirectQuery.

Vi vil nu fortsætte med at udforske fordelene og begrænsningerne ved LuckyTemplates DirectQuery.

7 fordele ved LuckyTemplates DirectQuery

I dette afsnit vil vi undersøge fordelene ved at bruge DirectQuery i dine LuckyTemplates-rapporter, herunder forbedret ydeevne, skalerbarhed og sikkerhed.

1. Realtidsrapportering: Med DirectQuery kan du få adgang til den direkte underliggende datakilde, hvilket sikrer ajourførte resultater uden at skulle forudindlæse data i din LuckyTemplates-model. Dette er ideelt til scenarier, hvor dine data konstant ændrer sig, og du har brug for rapportering i realtid.

2. Håndtering af store datasæt : DirectQuery giver dig mulighed for at arbejde med store datasæt uden forudgående aggregering, hvilket gør det muligt for dig at håndtere enorme datamængder og stadig få nøjagtige resultater uden at påvirke rapportens ydeevne.

3. Overholdelse af datasuverænitet : I situationer, hvor regler om datasuverænitet kommer i spil, kan DirectQuery være yderst fordelagtig. Da dataene aldrig cachelagres i LuckyTemplates, kan du sikre dig, at du altid bruger de mest opdaterede data uden at overtræde lovene om datasuverænitet.

4. Tilføjet sikkerhed : DirectQuery tilbyder et ekstra lag af sikkerhed, da alle sikkerhedsregler defineret af kilden gælder direkte. Dette sikrer, at kun autoriserede brugere kan få adgang til dataene, hvilket minimerer risikoen for uautoriseret dataadgang.

5. Nær realtidsopdateringer : DirectQuery giver dig mulighed for at få næsten realtidsopdateringer fra din datakilde, hvilket eliminerer behovet for at vente på planlagte opdateringer eller manuelle opdateringer.

6. Reduceret hukommelsesforbrug: Da dataene ikke importeres til LuckyTemplates, reducerer DirectQuery hukommelsesforbruget, så du kan arbejde med store datasæt uden at støde på hukommelsesrelaterede problemer.

7. Hybrid tilgang : I scenarier, hvor en hybrid tilgang, der kombinerer In-Memory og DirectQuery, er optimal, giver DirectQuery fleksibiliteten til at integrere begge tilstande i den samme rapport, hvilket optimerer ydeevne og datahåndteringsmuligheder.

Mens DirectQuery leverer næsten realtidsrapportering og giver dig mulighed for at håndtere store datasæt uden forudgående aggregering, er det vigtigt at forstå dets begrænsninger og ulemper, hvilket er hvad vi vil dække i næste afsnit

Top 5 begrænsninger af LuckyTemplates DirectQuery

På trods af sin alsidighed kommer DirectQuery med visse begrænsninger , som du bør være opmærksom på.

1. Ydeevne : DirectQuery er afhængig af den underliggende datakilde til at levere interaktive forespørgselsresultater på mindre end 5 sekunder for en typisk samlet forespørgsel. Sørg for, at din datakilde kan håndtere den genererede forespørgselsbelastning, før du vælger DirectQuery, især for store datastørrelser.

2. Rækkegrænser : For cloud-datakilder begrænser DirectQuery de returnerede data til maksimalt 1 million rækker. For lokale kilder er der en nyttelastgrænse på 4 MB pr. række eller 16 MB for hele visualiseringen. Hvis du arbejder med store datasæt og har brug for hjælp til at optimere dine forespørgsler, har den en række indbyggede funktioner til at hjælpe dig.

3. Transformationer : Nogle transformationer kan forhindre forespørgselsfoldning i DirectQuery. Som følge heraf er visse funktioner muligvis ikke tilgængelige.

4. DAX-begrænsninger : DAX-tidsintelligensfunktioner såsom hvert år, måned over måned og samme periode understøttes ikke, når du arbejder med DirectQuery.

5. Dataplanlægning : Når du bruger DirectQuery, opdateres din rapport hvert 15. minut for at sikre, at du får de mest opdaterede oplysninger.

Sammenfattende skal du altid tage dig tid til at overveje kompatibiliteten, begrænsningerne og hvordan disse faktorer vil påvirke ydeevnen af ​​din valgte datakilde, når du arbejder med LuckyTemplates DirectQuery.

Opsætning og konfiguration af DirectQuery

I dette afsnit vil vi udforske processen med at opsætte og konfigurere LuckyTemplates DirectQuery. 

Vi diskuterer de trin, du skal følge for at komme i gang, herunder valg af en understøttet datakilde og valg af DirectQuery-forbindelsestilstand, når du opretter forbindelse til datakilden.

Ved slutningen af ​​dette afsnit har du en god forståelse af, hvordan du opsætter og konfigurerer LuckyTemplates DirectQuery, så du kan udnytte dets fulde potentiale og håndtere store datasæt med lethed. 

Så lad os dykke ned og komme i gang!

3 trin til at oprette forbindelse til datakilder i DirectQuery

For at opsætte LuckyTemplates DirectQuery skal du først forbinde din datakilde. For at gøre dette i LuckyTemplates Desktop skal du følge disse trin:

1. Start Microsoft LuckyTemplates Desktop.

1.  

2. Naviger til båndet Hjem, og vælg Hent data.

3. Vælg din ønskede datakilde, såsom SQL Server eller enhver anden tilgængelig mulighed.

1.  

Når du har valgt din datakilde, vil LuckyTemplates Desktop bede dig om forbindelsesoplysninger, såsom en forbindelsesstreng eller serveradresse, afhængigt af datakildetypen. 

Når du har oprettet forbindelse til din datakilde, kan du vælge DirectQuery-forbindelsestilstanden, når du opretter forbindelse til dine data.

Din LuckyTemplates-rapport i LuckyTemplates Desktop vil importere data og derefter bruge Data Analysis Expression (DAX)-forespørgsler til at hente data fra kilden.

Sådan håndteres legitimationsoplysninger og godkendelse i DirectQuery

For at DirectQuery kan få sikker adgang til din datakilde, skal du angive de nødvendige legitimationsoplysninger og aktivere korrekt godkendelse. 

Afhængigt af din datakildetype og miljø skal du muligvis konfigurere forskellige sikkerhedsindstillinger, såsom:

• Standardgodkendelse : Kræver at angive et brugernavn og en adgangskode for at oprette forbindelse til din datakilde.

• Single Sign-On (SSO) Authentication : Giver dig mulighed for at udnytte din organisations eksisterende identitetsstyringssystem til en problemfri og sikker oplevelse.

Sådan angiver du de nødvendige legitimationsoplysninger:

1. I LuckyTemplates Desktop skal du gå til fanen Hjem, under Forespørgsler og vælge Transformer forespørgsler

2. Klik på Datakildeindstillinger i vinduet Query Editor.

3. Vælg den datakilde, du ønsker at konfigurere, og klik på Rediger tilladelser

Her kan du angive de nødvendige legitimationsoplysninger og vælge den ønskede godkendelsesmetode. Husk at tjekke, om din datakilde understøtter SSO-godkendelse, før du fortsætter!

Sådan bruger du datagatewayen i DirectQuery

For lokale datakilder skal du installere og konfigurere en On-Premises Data Gateway for at aktivere en DirectQuery-forbindelse. Gatewayen fungerer som en bro mellem LuckyTemplates og din datakilde, hvilket muliggør sikker dataoverførsel.

Følg disse trin for at konfigurere en On-Premises Data Gateway:

1. Download gateway-installationsprogrammet fra LuckyTemplates-webstedet.

2. Kør installationsprogrammet og følg instruktionerne for at fuldføre installationen.

3. Log ind på LuckyTemplates-tjenesten og gå til menuen Indstillinger.

4. Under fanen Gateways skal du klikke på Tilføj en gateway.

5. Angiv de nødvendige oplysninger, og klik på Tilføj.

Når gatewayen er konfigureret og konfigureret, kan du bruge den til at aktivere DirectQuery for dine lokale datakilder.

Data Gateway er en afgørende komponent, når du arbejder med LuckyTemplates DirectQuery. Ved at følge de trin, der er beskrevet i dette afsnit, kan du konfigurere og konfigurere det, så du kan oprette sikker forbindelse til dine lokale datakilder og drage fordel af DirectQuerys kraft. 

I det næste afsnit vil vi udforske processen med datamodellering og analyse med LuckyTemplates DirectQuery. Vi vil diskutere bedste praksis for modellering af data i DirectQuery-tilstand, herunder hvordan man optimerer datamodeller til ydeevne, og hvordan man opretter effektive forespørgsler. 

Datamodellering og analyse med LuckyTemplates DirectQuery

DirectQuery tager datamodellering og analyse til nye højder. Med DirectQuery bevæger vi os ud over de traditionelle grænser for dataimportprocesser, hvilket åbner op for en helt ny verden af ​​storstilet dataanalyse i realtid.

I dette afsnit vil vi undersøge, hvordan DirectQuery giver dig mulighed for at etablere relationer mellem datasæt, aktiverer datatransformationer og udfører beregninger.

1. Etablering af relationer med DirectQuery

Når du arbejder med LuckyTemplates DirectQuery, skal du etablere relationer mellem dine datasæt for at muliggøre effektiv dataanalyse. 

Etablering af relationer mellem tabeller giver dig mulighed for at skabe visualiseringer, der er afhængige af data fra flere kilder.

Du kan administrere disse relationer i modelleringsvisningen i LuckyTemplates Desktop, og de er afgørende for nøjagtige og effektive beregninger.

2. Datatransformationer med DirectQuery

I DirectQuery-tilstand har du stadig adgang til en række datatransformationer. Du kan udføre datatransformationer ved at bruge Query Editor til at rense og forme dine data, før de bruges i din LuckyTemplates-model. 

Almindelige datatransformationer omfatter:

• Filtrering og sortering af data

• Opdeling eller fletning af kolonner

• Ændring af datatyper

Med DirectQuery forbliver dataene i dens oprindelige kilde, og enhver transformation, du anvender, vil påvirke effektiviteten af ​​din rapport. Så det er vigtigt at balancere datatransformationsbehov med rapportrespons.

3. Brug af DirectQuery til beregninger

Beregninger hjælper dig med at udtrække værdifuld indsigt fra dine data, og du kan oprette dem ved hjælp af mål og andre beregnede tabeller og kolonner i DirectQuery-tilstand. 

Mål er dynamiske beregninger, der er baseret på konteksten af ​​din forespørgsel eller visualisering, mens beregnede kolonner er beregninger, der føjes til din tabel som nye kolonner. 

Husk følgende hovedpunkter:

• Brug DAX (Data Analysis Expressions) til at lave dine beregninger.

• Row-level security (RLS) kan anvendes til at beskytte følsomme data i din model.

• Aggregeringer kan hjælpe med at forbedre ydeevnen, når du arbejder med store datasæt.

Med omhyggelig opmærksomhed på relationer, datatransformationer og beregninger kan du bygge en effektiv datamodel og udføre dybdegående dataanalyse ved hjælp af LuckyTemplates DirectQuery. 

I det næste afsnit vil vi dykke dybere ned i emnet præstationsovervejelser og bedste praksis for DirectQuery.

Ydelsesovervejelser og bedste praksis for DirectQuery

DirectQuery kan være et kraftfuldt værktøj, men det kræver en vis gennemtænkt håndtering for at sikre optimal ydeevne. 

Dette afsnit vil udforske de vigtigste overvejelser, du bør huske på, når du bruger DirectQuery, samt bedste praksis for at holde dine rapporter kørende problemfrit og effektivt. 

Nogle overvejelser omfatter: 

1. Dataopdatering og tidsplan

Når du arbejder med LuckyTemplates DirectQuery, er det vigtigt at overveje din strategi for dataopdatering.

I modsætning til den planlagte opdatering holder DirectQuery en live forbindelse til din underliggende datakilde, hvilket betyder, at du altid har adgang til de mest aktuelle data. Denne realtidsrapporteringsfunktion kan dog påvirke ydeevnen, især når der forespørges på store datasæt.

For at undgå problemer med ydeevnen er det afgørende at finde en balance mellem datafrihed og rapportrespons.

2. Pre-aggregation og optimeringer

For at forbedre forespørgselsydeevnen bør du overveje at implementere præ-aggregeringsteknikker i din underliggende datakilde. 

For eksempel:

• Materialiser transformationsresultater i den relationelle databasekilde, hvis det er muligt, da dette kan forbedre ydeevnen betydeligt.

• Hvis du f.eks. arbejder med et Snowflake-datavarehus, kan du prøve at bruge optimerede forespørgselsteknikker til at samle data, før de sendes til forespørgselsmotoren.

• For at optimere forespørgsler til bedre ydeevne skal du bruge værktøjer såsom SQL Server Management Studio til at identificere og optimere langsomme forespørgsler. 

• Brug forespørgselsfiltre og andre teknikker til at minimere antallet af returnerede rækker og kolonner, hvilket også kan forbedre forespørgselsydeevnen.

• Gør brug af hukommelseseffektive cachemekanismer til at håndtere den naturlige spænding mellem interaktiv hastighed og datafrihed.

• Udnyttelse af forespørgselscache kan gøre en mærkbar forskel i ydeevne, især når du arbejder med live-rapportfliser.

3. Anbefalinger for bedste ydeevne

Her er nogle anbefalinger til at sikre, at du får den bedste ydeevne ud af LuckyTemplates DirectQuery:

• Begræns antallet af tabeller og relationer i din DirectQuery-model, og sørg for, at de er indekseret korrekt.

• Brug filtre og udsnit til at begrænse de forespurgte data til kun det, der er nødvendigt, hvilket reducerer datasættets størrelse.

• Opdel komplekse beregninger i mindre trin ved at bruge beregnede kolonner, hvor det er relevant.

• Vær opmærksom på grænsen på 1 million rækker, da DirectQuerys ydeevne kan forringes, når denne grænse overskrides.

• Hvis det er muligt, brug kapacitet, som tilbyder dedikerede ressourcer til forbedret ydeevne.

• Overvåg og optimer løbende din rapport og underliggende datakilde for at sikre, at du holder dig inden for acceptable præstationsgrænser.

• Sørg for, at du sikrer dine datakilder med passende sikkerhedsforanstaltninger såsom firewalls, kryptering og andre sikkerhedsteknikker.

• Når du designer din datamodel, skal du bruge passende datatyper og datastrukturer, der stemmer overens med dine forretningskrav. Undgå at bruge unødvendige datastrukturer og tabeller.

• For at forbedre ydeevnen skal du bruge forespørgselsfoldning, hvor det er muligt. Forespørgselsfoldning giver LuckyTemplates mulighed for at skubbe filtre og andre transformationer ned til datakilden, hvilket reducerer mængden af ​​overførte data.

Ved at følge disse bedste fremgangsmåder og overveje præstationsimplikationerne af din LuckyTemplates DirectQuery-opsætning, kan du sikre, at dine rapporter er både opdaterede og effektive. 

For at lære mere om bedste praksis for LuckyTemplates DirectQuery, se denne video fra LuckyTemplates YouTube-kanal:

Avanceret funktionalitet og brugstilfælde af DirectQuery

DirectQuery er ikke kun et værktøj til dataadgang i realtid; det tilbyder en række avancerede funktionaliteter, der kan forbedre dine dataanalyseprocesser markant. 

I dette afsnit vil vi dykke dybere ned i disse avancerede funktioner og undersøge, hvordan de kan udnyttes til at løse komplekse dataudfordringer.

1. Cloud og lokale kilder

LuckyTemplates DirectQuery giver dig mulighed for at få adgang til og analysere data fra forskellige datakilder, herunder cloud- og lokale kilder.

Nogle populære datakilder understøttet af DirectQuery er:

• Azure SQL Data Warehouse

• SQL database

• LuckyTemplates Service

Når du arbejder med cloud-kilder som Azure SQL Data Warehouse eller SQL Database, forbliver din PBIX-fil let, da den kun gemmer metadata og forespørgselsdefinitioner. 

På den anden side, når du opretter forbindelse til lokale kilder, bør du sikre ydeevne og sikkerhed gennem korrekt konfiguration.

2. Multidimensionelle kilder

DirectQuery understøtter tilslutning til multidimensionelle kilder, såsom relationelle databasemodeller.

I DirectQuery-tilstand kan du udnytte DAX-funktioner, der fungerer med multidimensionelle kilder. Nogle funktioner kan dog være begrænset som standard for at undgå problemer med ydeevnen. Du kan aktivere disse funktioner ved at vælge "tillad ubegrænsede foranstaltninger via DirectQuery".

Når du forbinder til databaser med komplekse dimensionsrelationer, sikrer DirectQuery konsistens i dine LuckyTemplates ved at afspejle de relationer og hierarkier, der er defineret i kildemodellen.

3. Virksomhedsfunktioner

Til virksomhedsscenarier tilbyder DirectQuery adskillige funktioner, der imødekommer organisationers behov. Nogle vigtige virksomhedsfunktioner omfatter:

• Datasuverænitet: Det sikrer overholdelse af datasuverænitetsbegrænsninger ved at opbevare data i den originale kilde og ikke importere dem til LuckyTemplates.

• Sikkerhedsregler: Brug af DirectQuery giver dig mulighed for konsekvent at anvende sikkerhedsregler fra den underliggende datakilde, hvilket sikrer korrekt dataadgangskontrol.

• Realtidsrapportering: Forespørger data direkte fra kilden, du kan drage fordel af næsten realtidsrapportering uden at skulle planlægge dataopdateringer.

Sidste tanker

Vi håber, at denne ultimative guide til LuckyTemplates DirectQuery har givet dig en omfattende forståelse af, hvordan denne funktion fungerer, dens fordele, og hvordan du bruger den til din fordel. 

Ved at bruge LuckyTemplates DirectQuery kan du nemt håndtere store datasæt og levere realtidsrapportering, der altid er opdateret med de seneste data. 

Husk den bedste praksis, vi har dækket i denne vejledning, herunder datamodellering, præstationsovervejelser og sikkerhedsovervejelser.

Med disse tips vil du være i stand til at frigøre det fulde potentiale af LuckyTemplates DirectQuery og oprette rapporter, der er både effektive og effektive. 

Så gå ud og udforsk verden af ​​LuckyTemplates DirectQuery med tillid og glad rapportering!