Hur man slår samman frågor i LuckyTemplates

Sammanslagning  är en annan kraftfull transformation för att optimera våra tabeller och information som vi kan få från olika källor. Att lära sig hur man slår samman frågor i LuckyTemplates är relevant eftersom denna transformation kan förenkla våra datamodeller.

Att få data från olika källor i LuckyTemplates är inte ett stort problem. Det spelar egentligen ingen roll var data kommer ifrån eftersom de bara blir en fråga. Det som verkligen betyder något är hur vi strukturerar dessa tabeller i vår modell.

Med det sagt är sammanslagning en utmärkt teknik för att skapa tabeller som är helt annorlunda än vad vi vanligtvis har eftersom vi kan kombinera många tabeller. I den här artikeln kommer du att lära dig hur du slår samman frågor i LuckyTemplates effektivt.

Innehållsförteckning

• Alternativet Merge Queries i LuckyTemplates
• Slå samman frågor i LuckyTemplates via Join Kind Options 
• Tillämpa ytterligare transformationer
• Slutsats

Alternativet Merge Queries i LuckyTemplates

Tabellen Channel Details kan till exempel vara en logisk uppslagstabell som vi kan lägga in i vår datamodell. Men vi måste lämna den som en iscensättningsfråga eftersom vi fortfarande kan använda den genom att fysiskt slå samman den med vår försäljningstabell .

För att göra det, låt oss välja  tabellen Försäljning  och klicka sedan på  alternativet Merge Queries  i menyfliksområdet   Hem   .

Tabellen från  Kanaldetaljer  förgrenar alltid alla dimensioner baserat på kanalen. Så låt oss välja och markera  kanalkolumnen  .

Låt oss sedan hitta och välja  tabellen Kanaldetaljer  här.

Detta kommer att ge oss en förhandstitt. Vi kommer att se att kolumnen Kanalnamn bryter ut Export , Distributor och Wholesale , som är de tre typerna av element i vår faktatabell ( försäljningstabell ). Låt oss välja kolumnen Kanalnamn .

Slå samman frågor i LuckyTemplates via Join Kind Options 

Det finns olika Join Kind- alternativ som vi kan använda. Jag rekommenderar starkt att utforska alternativen som du kan använda. Vi kommer inte att gå igenom alla alternativ eftersom vi helt enkelt kan använda alternativet Vänster yttre .

Det finns dock sällsynta händelser när vi kan behöva använda de andra Join Kind- alternativen. Vi behöver bara testa dem och om vi inte får rätt resultat, måste vi prova de andra Join Kind- alternativen.

I det här exemplet kommer vi att gå med i allt från vår kanalkolumn , som finns itabell, till vänster om kolumnen Kanalnamn från tabellen eller frågan kanaldetaljer .

Välj  alternativet Left Outer  , och det ger oss en förhandsvisning nedan som säger att det finns en total matchning. Klicka sedan på  OK-  knappen.  

Nu hände några saker i vår  försäljningstabell  . Det första vi skulle lägga märke till är att vi har en extra transformation inom våra  TILLÄMPDA STEG , vilket indikerar att vi har  slagit samman frågor . 

Det har dock inte gett oss alla ytterligare kolumner från   tabellen Kanaldetaljer . I det här fallet måste vi klicka på dubbelpilarna bredvid kolumnnamnet Kanaldetaljer   .

Vi kommer då att se alla olika tillgängliga alternativ, som är kolumnerna från   tabellen Kanaldetaljer . Till exempel slår vi samman tabeller, och det finns många kolumner som vi inte ville slå samman. Allt vi behöver göra är att bara välja de kolumner som vi vill ta in. Låt oss först lämna dem alla markerade och klicka på  OK  -knappen. 

Vi kommer att se att alla kolumner från den stödjande tabellen nu har dykt upp på varenda rad i vår faktatabell.  

Tillämpa ytterligare transformationer

Dessutom kan vi bara ta bort den här  kanalkolumnen  här eftersom vi redan har en liknande kolumn som lades till med den sammanslagningsteknik som vi tidigare gjorde.

Låt oss sedan byta namn på de nyligen tillagda kolumnerna i vår tabell till  Channel ,  Short Code ,  Alt. Namn ,  betydelse och  tidigare kod .  

Dessa är alla olika dimensioner som vi nu kan använda på våra modeller och visualiseringar. Vi kan enkelt skapa den här detaljerade frågan som i slutändan kommer att bli en tabell. 

Nu, om vi kollar  avsnittet TILLÄMPAD STEG  , läggs alla saker som vi har gjort till automatiskt. Vi har lagt till frågor, slagit samman, utökat, tagit bort och bytt namn på kolumner.  

Om vi ​​kontrollerar vår  avancerade redigerare indikerar M  -koden  exakt samma sak från   avsnittet TILLÄMPDA STEG . Det är de förändringar som vi tidigare har gjort. 

Slutsats

I slutändan är sammanslagning av frågor en annan kraftfull transformation som optimerar våra frågor och tabeller för datamodellerna. Det är viktigt att förstå hur vi ska använda dem och föra dem alla som en. Detta gör att vi kan skapa dessa frågor och tabeller som är helt optimerade. Vi kan sedan använda dem i vår datamodell för att göra våra DAX-beräkningar mer effektiva.  

Faktum är att transformationen av sammanslagningsfrågor är ett oumbärligt tillägg till vårt analytiska tänkande och modellutveckling i Power BI.