Hva er LuckyTemplates DirectQuery? Den ultimate guiden

Hvis du er en dataentusiast eller noen som jobber med store datasett, er du sannsynligvis klar over hvor avgjørende det er å ha tilgang til sanntidsrapportering, og det er her LuckyTemplates DirectQuery kommer inn i bildet! 

LuckyTemplates DirectQuery er en funksjon som lar deg håndtere store datasett uten forhåndsaggregering, noe som lar deg få tilgang til den underliggende datakilden, samtidig som du sikrer oppdaterte resultater og unngår behovet for å forhåndsinnlaste en datamodell . 

Denne guiden tar deg med på et dypdykk inn i LuckyTemplates DirectQuerys verden, og forklarer alt du trenger å vite om denne spillforandrende funksjonen, inkludert dens fordeler og hvordan du bruker den. 

Enten du er en dataentusiast, en forretningsanalytiker eller en beslutningstaker, vil denne veiledningen gi deg en omfattende forståelse av LuckyTemplates DirectQuery og hvordan du kan utnytte kraften til å håndtere store datasett og gi sanntidsrapportering. 

Så hvis du vil låse opp det fulle potensialet til LuckyTemplates DirectQuery, fortsett å lese!

Innholdsfortegnelse

• LuckyTemplates Grunnleggende om DirectQuery
  • DirectQuery-tilkoblingsmoduser
• Støttede datakilder i LuckyTemplates DirectQuery
  • Datakildekompatibilitet
• 7 fordeler med LuckyTemplates DirectQuery
• Topp 5 begrensninger for LuckyTemplates DirectQuery
• Sette opp og konfigurere DirectQuery
  • 3 trinn for å koble til datakilder i DirectQuery
  • Hvordan håndtere legitimasjon og autentisering i DirectQuery
  • Slik bruker du datagatewayen i DirectQuery
• Datamodellering og analyse med LuckyTemplates DirectQuery
  • 1. Etablere relasjoner med DirectQuery
  • 2. Datatransformasjoner med DirectQuery
  • 3. Bruke DirectQuery for beregninger
• Ytelseshensyn og beste fremgangsmåter for DirectQuery
  • 1. Dataoppdatering og tidsplan
  • 2. Pre-aggregering og optimaliseringer
  • 3. Anbefalinger for beste ytelse
• Avansert funksjonalitet og brukstilfeller av DirectQuery
  • 1. Sky- og lokale kilder
  • 2. Flerdimensjonale kilder
  • 3. Bedriftsfunksjoner
• Siste tanker

LuckyTemplates Grunnleggende om DirectQuery

I denne delen skal vi dekke det grunnleggende om LuckyTemplates DirectQuery, inkludert de forskjellige typene DirectQuery- moduser og datakildene som støttes. 

I LuckyTemplates kan du velge mellom to hovedmoduser for datatilkobling: DirectQuery og Import-modus .

Her er en kort sammenligning for å hjelpe deg å forstå forskjellene deres:

• DirectQuery : Denne modusen gjør det mulig å hente data i sanntid fra datakilden, og dataene blir aldri lagret eller bufret i LuckyTemplates. I stedet sender LuckyTemplates spørringer til kilden og viser resultatene direkte.

• Importmodus : I denne modusen importerer LuckyTemplates dataene fra kilden og lager et øyeblikksbilde i minnet av dataene. Dette øyeblikksbildet brukes til å bygge rapporter, og alle søk kjører mot disse dataene i minnet. Det kan øke hastigheten på rapportytelsen, men er kanskje ikke ideelt for å håndtere store datasett eller kreve sanntidsdata.

  

DirectQuery-tilkoblingsmoduser

For å utnytte DirectQuery på riktig måte i LuckyTemplates, må du forstå tilkoblingsmodusene. Det er to hovedtilkoblingsmoduser for DirectQuery:

1. Enkeltkilde DirectQuery : I denne modusen kobler LuckyTemplates til en enkelt datakilde ved hjelp av DirectQuery-mekanismen. Du kan jobbe med data i sanntid uten å måtte importere dem til LuckyTemplates. Den støtter en rekke datakilder, inkludert relasjonsdatabaser og skydatatjenester.

   Noen av de støttede datakildene for én kilde DirectQuery inkluderer SQL Server, Azure SQL Database, Oracle Database og SAP HANA.

2. Sammensatt modus : Denne modusen lar deg bruke både DirectQuery og Import-modus i samme modus. Du kan koble til flere datakilder og importere data mens du kobler til andre datakilder direkte ved hjelp av DirectQuery. I denne modusen kan brukere også bruke Power Query til å forme og transformere data før de lastes inn i LuckyTemplates.

Å lage en DirectQuery-rapport krever kunnskap om , et formelspråk som brukes i LuckyTemplates for å lage tilpassede beregninger og mål. Når du bruker DirectQuery, sendes DAX-spørringer til datakilden, og resultatene vises i rapporten.

Vær oppmerksom på at ikke alle DAX-funksjoner er kompatible med DirectQuery, og enkelte funksjoner er kanskje ikke tilgjengelige i DirectQuery-modus.

Hver datatilkoblingsmodus har også sine fordeler og ulemper, så evaluer din spesifikke brukstilfelle, datakrav og ytelsesforventninger når du velger mellom DirectQuery og Import-modus i LuckyTemplates.

Hvis du vil lære mer om DirectQuery, kan du sjekke artikkelen vår på .

Nå som vi har dekket det grunnleggende om DirectQuery, la oss ta en titt på noen støttede datakilder.

Støttede datakilder i LuckyTemplates DirectQuery

Denne delen vil gi deg en klar forståelse av de forskjellige datakildene du kan bruke med LuckyTemplates DirectQuery, slik at du kan ta informerte beslutninger og optimere rapporteringsmulighetene dine.

Datakildekompatibilitet

LuckyTemplates DirectQuery er designet for å fungere sømløst med ulike datakilder. Her er en liste over noen av eksempeldatakildene som er kompatible med DirectQuery:

• SAP Business Warehouse

• Azure SQL-database

• SAP HANA

• Snøfnugg

• Azure Synapse Analytics

• Amazon Redshift

• Azure HDInsight Spark

• Google BigQuery

• IBM Netezza

• Impala

• Teradata database

• Vertica

DirectQuery passer kanskje ikke best for alle datakilder, så vær oppmerksom på ytelsesimplikasjonene og egenskapene til din respektive datakilde når du bruker DirectQuery.

Vi vil nå fortsette å utforske fordelene og begrensningene til LuckyTemplates DirectQuery.

7 fordeler med LuckyTemplates DirectQuery

I denne delen vil vi utforske fordelene ved å bruke DirectQuery i LuckyTemplates-rapportene dine, inkludert forbedret ytelse, skalerbarhet og sikkerhet.

1. Sanntidsrapportering: Med DirectQuery kan du få tilgang til den direkte underliggende datakilden, og sikre oppdaterte resultater uten å måtte forhåndslaste data inn i LuckyTemplates-modellen. Dette er ideelt for scenarier der dataene dine er i konstant endring og du trenger sanntidsrapportering.

2. Håndtering av store datasett : DirectQuery lar deg jobbe med store datasett uten forhåndsaggregering, slik at du kan håndtere enorme datavolumer og fortsatt få nøyaktige resultater uten å påvirke rapportytelsen.

3. Overholdelse av datasuverenitet : I situasjoner der datasuverenitetsbestemmelser kommer inn, kan DirectQuery være svært fordelaktig. Siden dataene aldri bufres i LuckyTemplates, kan du sikre at du alltid bruker de mest oppdaterte dataene uten å bryte datasuverenitetslover.

4. Ekstra sikkerhet : DirectQuery tilbyr et ekstra lag med sikkerhet siden alle sikkerhetsregler definert av kilden gjelder direkte. Dette sikrer at kun autoriserte brukere kan få tilgang til dataene, noe som minimerer risikoen for uautorisert datatilgang.

5. Nesten sanntidsoppdateringer : DirectQuery lar deg få nesten sanntidsoppdateringer fra datakilden din, noe som eliminerer behovet for å vente på planlagte oppdateringer eller manuelle oppdateringer.

6. Redusert minnebruk: Siden dataene ikke importeres til LuckyTemplates, reduserer DirectQuery minnebruken, slik at du kan jobbe med store datasett uten å støte på minnerelaterte problemer.

7. Hybrid tilnærming : I scenarier der en hybrid tilnærming som kombinerer In-Memory og DirectQuery er optimal, gir DirectQuery fleksibiliteten til å integrere begge modusene i samme rapport, og optimerer ytelsen og datahåndteringsevnene.

Mens DirectQuery gir nesten sanntidsrapportering og lar deg håndtere store datasett uten forhåndsaggregering, er det viktig å forstå begrensningene og ulempene, som er det vi skal dekke i neste avsnitt

Topp 5 begrensninger for LuckyTemplates DirectQuery

Til tross for allsidigheten, kommer DirectQuery med visse begrensninger som du bør være klar over.

1. Ytelse : DirectQuery er avhengig av den underliggende datakilden for å gi interaktive søkeresultater på mindre enn 5 sekunder for en typisk samlet spørring. Sørg for at datakilden din kan håndtere den genererte spørringsbelastningen før du velger DirectQuery, spesielt for store datastørrelser.

2. Radgrenser : For skydatakilder begrenser DirectQuery dataene som returneres til maksimalt 1 million rader. For lokale kilder er det en nyttelastgrense på 4 MB per rad eller 16 MB for hele visualobjektet. Hvis du jobber med store datasett og trenger hjelp med å optimalisere søkene dine, har den en rekke innebygde funksjoner som hjelper deg.

3. Transformasjoner : Noen transformasjoner kan forhindre folding av spørringer i DirectQuery. Som et resultat kan det hende at enkelte funksjoner ikke er tilgjengelige.

4. DAX-begrensninger : DAX-tidsinformasjonsfunksjoner som hvert år, måned over måned og samme periode støttes ikke når du arbeider med DirectQuery.

5. Dataplanlegging : Når du bruker DirectQuery, oppdateres rapporten hvert 15. minutt for å sikre at du får den mest oppdaterte informasjonen.

Oppsummert, ta deg alltid tid til å vurdere kompatibiliteten, begrensningene og hvordan disse faktorene vil påvirke ytelsen til den valgte datakilden når du arbeider med LuckyTemplates DirectQuery.

Sette opp og konfigurere DirectQuery

I denne delen vil vi utforske prosessen med å sette opp og konfigurere LuckyTemplates DirectQuery. 

Vi vil diskutere trinnene du må følge for å komme i gang, inkludert å velge en støttet datakilde og velge DirectQuery-tilkoblingsmodus når du kobler til datakilden.

Mot slutten av denne delen vil du ha en god forståelse av hvordan du setter opp og konfigurerer LuckyTemplates DirectQuery, slik at du kan utnytte dets fulle potensiale og enkelt håndtere store datasett. 

Så la oss dykke inn og komme i gang!

3 trinn for å koble til datakilder i DirectQuery

For å sette opp LuckyTemplates DirectQuery, må du først koble til datakilden din. For å gjøre dette i LuckyTemplates Desktop, følg disse trinnene:

1. Start Microsoft LuckyTemplates Desktop.

1.  

2. Naviger til Hjem-båndet og velg Hent data.

3. Velg ønsket datakilde, for eksempel SQL Server eller et annet tilgjengelig alternativ.

1.  

Når du har valgt datakilden din, vil LuckyTemplates Desktop be deg om tilkoblingsinformasjon, for eksempel en tilkoblingsstreng eller serveradresse, avhengig av datakildetypen. 

Etter at du har koblet til datakilden, kan du velge DirectQuery-tilkoblingsmodus når du kobler til dataene dine.

LuckyTemplates-rapporten din i LuckyTemplates Desktop vil importere data og deretter bruke Data Analysis Expression (DAX)-spørringer for å hente data fra kilden.

Hvordan håndtere legitimasjon og autentisering i DirectQuery

For at DirectQuery skal få sikker tilgang til datakilden din, må du oppgi den nødvendige legitimasjonen og aktivere riktig autentisering. 

Avhengig av datakildetypen og miljøet, kan det hende du må konfigurere forskjellige sikkerhetsinnstillinger, for eksempel:

• Standard autentisering : Krever å oppgi et brukernavn og passord for å koble til datakilden din.

• Single Sign-On (SSO)-autentisering : Lar deg utnytte organisasjonens eksisterende identitetsstyringssystem for en sømløs og sikker opplevelse.

Slik oppgir du nødvendig legitimasjon:

1. I LuckyTemplates Desktop, gå til Hjem-fanen, under Spørringer og velg Transform Queries

2. I Query Editor-vinduet klikker du på Data Source settings.

3. Velg datakilden du ønsker å konfigurere og klikk på Rediger tillatelser

Her kan du oppgi den nødvendige legitimasjonen og velge ønsket autentiseringsmetode. Husk å sjekke om datakilden din støtter SSO-autentisering før du fortsetter!

Slik bruker du datagatewayen i DirectQuery

For lokale datakilder må du installere og konfigurere en lokal datagateway for å aktivere en DirectQuery-tilkobling. Gatewayen fungerer som en bro mellom LuckyTemplates og datakilden din, og tillater sikker dataoverføring.

Følg disse trinnene for å konfigurere en lokal datagateway:

1. Last ned gateway-installasjonsprogrammet fra LuckyTemplates-nettstedet.

2. Kjør installasjonsprogrammet og følg instruksjonene for å fullføre installasjonen.

3. Logg inn på LuckyTemplates-tjenesten og gå til Innstillinger-menyen.

4. Under kategorien Gatewayer klikker du på Legg til en gateway.

5. Oppgi den nødvendige informasjonen og klikk på Legg til.

Når gatewayen er satt opp og konfigurert, kan du bruke den til å aktivere DirectQuery for dine lokale datakilder.

Data Gateway er en avgjørende komponent når du arbeider med LuckyTemplates DirectQuery. Ved å følge trinnene som er skissert i denne delen, kan du sette opp og konfigurere den, slik at du kan koble deg til dine lokale datakilder på en sikker måte og dra nytte av kraften til DirectQuery. 

I den neste delen vil vi utforske prosessen med datamodellering og analyse med LuckyTemplates DirectQuery. Vi vil diskutere beste fremgangsmåter for modellering av data i DirectQuery-modus, inkludert hvordan du optimaliserer datamodeller for ytelse og hvordan du lager effektive spørringer. 

Datamodellering og analyse med LuckyTemplates DirectQuery

DirectQuery tar datamodellering og analyse til nye høyder. Med DirectQuery beveger vi oss utover de tradisjonelle grensene for dataimportprosesser, og åpner for en helt ny verden av sanntids, storskala dataanalyse.

I denne delen vil vi utforske hvordan DirectQuery lar deg etablere relasjoner mellom datasett, aktiverer datatransformasjoner og utfører beregninger.

1. Etablere relasjoner med DirectQuery

Når du arbeider med LuckyTemplates DirectQuery, må du etablere relasjoner mellom datasettene dine for å muliggjøre effektiv dataanalyse. 

Ved å etablere relasjoner mellom tabeller kan du lage visualiseringer som er avhengige av data fra flere kilder.

Du kan administrere disse relasjonene i modelleringsvisningen i LuckyTemplates Desktop, og de er avgjørende for nøyaktige og effektive beregninger.

2. Datatransformasjoner med DirectQuery

I DirectQuery-modus har du fortsatt tilgang til en rekke datatransformasjoner. Du kan utføre datatransformasjoner ved å bruke Query Editor for å rense og forme dataene dine før de brukes i LuckyTemplates-modellen. 

Vanlige datatransformasjoner inkluderer:

• Filtrering og sortering av data

• Dele eller slå sammen kolonner

• Endre datatyper

Med DirectQuery forblir dataene i den opprinnelige kilden, og alle transformasjoner du bruker vil påvirke resultatene til rapporten din. Så det er viktig å balansere behov for datatransformasjon med rapportrespons.

3. Bruke DirectQuery for beregninger

Beregninger hjelper deg med å trekke ut verdifull innsikt fra dataene dine, og du kan lage dem ved å bruke mål og andre beregnede tabeller og kolonner i DirectQuery-modus. 

Mål er dynamiske beregninger som er basert på konteksten til spørringen eller visualiseringen din, mens beregnede kolonner er beregninger som legges til tabellen som nye kolonner. 

Husk følgende hovedpunkter:

• Bruk DAX (Data Analysis Expressions) for å lage dine beregninger.

• Row-level security (RLS) kan brukes for å beskytte sensitive data i modellen din.

• Aggregasjoner kan bidra til å forbedre ytelsen når du arbeider med store datasett.

Med nøye oppmerksomhet på relasjoner, datatransformasjoner og beregninger kan du bygge en effektiv datamodell og utføre dyptgående dataanalyse ved å bruke LuckyTemplates DirectQuery. 

I den neste delen skal vi gå dypere inn i temaet ytelseshensyn og beste praksis for DirectQuery.

Ytelseshensyn og beste fremgangsmåter for DirectQuery

DirectQuery kan være et kraftig verktøy, men det krever litt gjennomtenkt håndtering for å sikre optimal ytelse. 

Denne delen vil utforske viktige hensyn du bør huske på når du bruker DirectQuery, samt beste fremgangsmåter for å holde rapportene kjøre jevnt og effektivt. 

Noen hensyn inkluderer: 

1. Dataoppdatering og tidsplan

Når du arbeider med LuckyTemplates DirectQuery, er det viktig å vurdere strategien for dataoppdatering.

I motsetning til den planlagte oppdateringen, holder DirectQuery en direkte forbindelse til den underliggende datakilden din, noe som betyr at du alltid vil ha tilgang til de nyeste dataene. Denne sanntidsrapporteringsmuligheten kan imidlertid påvirke ytelsen, spesielt når du spør etter store datasett.

For å unngå ytelsesproblemer er det avgjørende å finne en balanse mellom datafriskhet og rapportrespons.

2. Pre-aggregering og optimaliseringer

For å forbedre søkeytelsen bør du vurdere å implementere forhåndssammenslåingsteknikker i den underliggende datakilden. 

For eksempel:

• Materialiser transformasjonsresultater i relasjonsdatabasekilden hvis mulig, da dette kan forbedre ytelsen betydelig.

• Hvis du for eksempel jobber med et Snowflake-datavarehus, kan du prøve å bruke optimaliserte spørringsteknikker for å samle data før de sendes til spørringsmotoren.

• For å optimalisere spørringer for bedre ytelse, bruk verktøy som SQL Server Management Studio for å identifisere og optimalisere trege spørringer. 

• Bruk søkefiltre og andre teknikker for å minimere antallet rader og kolonner som returneres, noe som også kan forbedre søkeytelsen.

• Benytt deg av minneeffektive hurtigbuffermekanismer for å håndtere den naturlige spenningen mellom interaktiv hastighet og datafriskhet.

• Utnyttelse av spørringsbuffer kan gjøre en merkbar forskjell i ytelse, spesielt når du arbeider med live-rapportfliser.

3. Anbefalinger for beste ytelse

Her er noen anbefalinger for å sikre at du får best mulig ytelse ut av LuckyTemplates DirectQuery:

• Begrens antall tabeller og relasjoner i DirectQuery-modellen din, og sørg for at de er riktig indeksert.

• Bruk filtre og slicere for å begrense dataene som spørres til bare det som trengs, og redusere datasettstørrelsen.

• Bryt ned komplekse beregninger i mindre trinn, bruk beregnede kolonner der det er hensiktsmessig.

• Vær oppmerksom på grensen på 1 million rader, siden DirectQuerys ytelse kan forringes når denne grensen overskrides.

• Hvis mulig, bruk kapasitet, som tilbyr dedikerte ressurser for forbedret ytelse.

• Overvåk og optimaliser kontinuerlig rapporten og den underliggende datakilden for å sikre at du holder deg innenfor akseptable ytelsesgrenser.

• Sørg for at du sikrer datakildene dine med passende sikkerhetstiltak som brannmurer, kryptering og andre sikkerhetsteknikker.

• Når du utformer datamodellen din, bruk passende datatyper og datastrukturer som samsvarer med forretningskravene dine. Unngå å bruke unødvendige datastrukturer og tabeller.

• For å forbedre ytelsen, bruk søkefolding der det er mulig. Spørringsfolding lar LuckyTemplates skyve filtre og andre transformasjoner ned til datakilden, noe som reduserer mengden data som overføres.

Ved å følge disse beste fremgangsmåtene og vurdere ytelsesimplikasjonene av LuckyTemplates DirectQuery-oppsettet ditt, kan du sikre at rapportene dine både er oppdaterte og gir gode resultater. 

For å lære mer om de beste fremgangsmåtene for LuckyTemplates DirectQuery, se denne videoen fra LuckyTemplates YouTube-kanal:

Avansert funksjonalitet og brukstilfeller av DirectQuery

DirectQuery er ikke bare et verktøy for sanntidsdatatilgang; den tilbyr en rekke avanserte funksjoner som kan forbedre dataanalyseprosessene dine betydelig. 

I denne delen skal vi gå dypere inn i disse avanserte funksjonene og utforske hvordan de kan utnyttes til å løse komplekse datautfordringer.

1. Sky- og lokale kilder

LuckyTemplates DirectQuery lar deg få tilgang til og analysere data fra ulike datakilder, inkludert sky- og lokale kilder.

Noen populære datakilder som støttes av DirectQuery er:

• Azure SQL Data Warehouse

• SQL-database

• LuckyTemplates-tjeneste

Når du arbeider med skykilder som Azure SQL Data Warehouse eller SQL Database, forblir PBIX-filen din lett, siden den bare lagrer metadata og spørringsdefinisjoner. 

På den annen side, når du kobler til lokale kilder, bør du sørge for ytelse og sikkerhet gjennom riktig konfigurasjon.

2. Flerdimensjonale kilder

DirectQuery støtter tilkobling til flerdimensjonale kilder, for eksempel relasjonsdatabasemodeller.

I DirectQuery-modus kan du utnytte DAX-funksjoner som fungerer med flerdimensjonale kilder. Noen funksjoner kan imidlertid være begrenset som standard for å unngå ytelsesproblemer. Du kan aktivere disse funksjonene ved å velge alternativet "tillat ubegrensede tiltak via DirectQuery".

Når du kobler til databaser med komplekse dimensjonsrelasjoner, sikrer DirectQuery konsistens i LuckyTemplates ved å gjenspeile relasjonene og hierarkiene som er definert i kildemodellen.

3. Bedriftsfunksjoner

For bedriftsscenarier tilbyr DirectQuery flere funksjoner som tilfredsstiller organisasjoners behov. Noen viktige bedriftsfunksjoner inkluderer:

• Datasuverenitet: Den sikrer overholdelse av datasuverenitetsbegrensninger ved å holde data i den opprinnelige kilden og ikke importere dem til LuckyTemplates.

• Sikkerhetsregler: Ved å bruke DirectQuery kan du konsekvent bruke sikkerhetsregler fra den underliggende datakilden, og sikre riktig datatilgangskontroll.

• Sanntidsrapportering: Søker data direkte fra kilden, du kan dra nytte av nesten sanntidsrapportering uten å måtte planlegge dataoppdateringer.

Siste tanker

Vi håper denne ultimate guiden til LuckyTemplates DirectQuery har gitt deg en omfattende forståelse av hvordan denne funksjonen fungerer, dens fordeler og hvordan du bruker den til din fordel. 

Ved å bruke LuckyTemplates DirectQuery kan du enkelt håndtere store datasett, og gi sanntidsrapportering som alltid er oppdatert med de nyeste dataene. 

Husk de beste fremgangsmåtene vi har dekket i denne veiledningen, inkludert datamodellering, ytelseshensyn og sikkerhetshensyn.

Med disse tipsene vil du kunne låse opp det fulle potensialet til LuckyTemplates DirectQuery og lage rapporter som er både effektive og effektive. 

Så gå videre og utforsk verden av LuckyTemplates DirectQuery med selvtillit, og glad rapportering!