Vad är LuckyTemplates DirectQuery? Den ultimata guiden

Om du är en dataentusiast eller någon som arbetar med stora datamängder är du förmodligen medveten om hur avgörande det är att ha tillgång till realtidsrapportering, och det är där LuckyTemplates DirectQuery kommer in i bilden! 

LuckyTemplates DirectQuery är en funktion som låter dig hantera stora datamängder utan pre-aggregering, vilket gör att du kan komma åt den levande underliggande datakällan samtidigt som du säkerställer uppdaterade resultat och undviker behovet av att ladda en datamodell i förväg . 

Den här guiden tar dig med på en djupdykning i LuckyTemplates DirectQuerys värld och förklarar allt du behöver veta om denna spelförändrande funktion, inklusive dess fördelar och hur du använder den. 

Oavsett om du är en dataentusiast, en affärsanalytiker eller en beslutsfattare, kommer den här guiden att ge dig en omfattande förståelse för LuckyTemplates DirectQuery och hur du kan utnyttja dess kraft för att hantera stora datamängder och tillhandahålla realtidsrapportering. 

Så om du vill låsa upp den fulla potentialen hos LuckyTemplates DirectQuery, fortsätt läsa!

Innehållsförteckning

• LuckyTemplates DirectQuery Basics
  • DirectQuery-anslutningslägen
• Datakällor som stöds i LuckyTemplates DirectQuery
  • Datakälla kompatibilitet
• 7 fördelar med LuckyTemplates DirectQuery
• Topp 5 begränsningar för LuckyTemplates DirectQuery
• Konfigurera och konfigurera DirectQuery
  • 3 steg för att ansluta till datakällor i DirectQuery
  • Hur man hanterar inloggningsuppgifter och autentisering i DirectQuery
  • Hur man använder Data Gateway i DirectQuery
• Datamodellering och analys med LuckyTemplates DirectQuery
  • 1. Etablera relationer med DirectQuery
  • 2. Datatransformationer med DirectQuery
  • 3. Använda DirectQuery för beräkningar
• Prestandaöverväganden och bästa praxis för DirectQuery
  • 1. Datauppdatering och schema
  • 2. Pre-aggregering och optimeringar
  • 3. Rekommendationer för bästa prestanda
• Avancerad funktionalitet och användningsfall av DirectQuery
  • 1. Moln och lokala källor
  • 2. Flerdimensionella källor
  • 3. Företagsfunktioner
• Slutgiltiga tankar

LuckyTemplates DirectQuery Basics

I det här avsnittet kommer vi att täcka grunderna i LuckyTemplates DirectQuery, inklusive de olika typerna av DirectQuery- lägen och de datakällor som stöds. 

I LuckyTemplates kan du välja mellan två huvudsakliga dataanslutningslägen: DirectQuery och Importläge .

Här är en kort jämförelse för att hjälpa dig förstå deras skillnader:

• DirectQuery : Detta läge möjliggör datahämtning i realtid från datakällan, och data lagras eller cachelagras aldrig i LuckyTemplates. Istället skickar LuckyTemplates frågor till källan och visar resultaten direkt.

• Importläge : I det här läget importerar LuckyTemplates data från källan och skapar en ögonblicksbild i minnet av data. Den här ögonblicksbilden används för att skapa rapporter, och alla frågor körs mot denna data i minnet. Det kan påskynda rapportprestanda men kanske inte är idealiskt för att hantera stora datamängder eller kräva realtidsdata.

  

DirectQuery-anslutningslägen

För att kunna utnyttja DirectQuery korrekt i LuckyTemplates måste du förstå dess anslutningslägen. Det finns två huvudsakliga anslutningslägen för DirectQuery:

1. Enskild källa DirectQuery : I det här läget ansluter LuckyTemplates till en enda datakälla med DirectQuery-mekanismen. Du kan arbeta med data i realtid utan att behöva importera den till LuckyTemplates. Den stöder en rad datakällor, inklusive relationsdatabaser och molndatatjänster.

   Några av de datakällor som stöds för DirectQuery med en enda källa inkluderar SQL Server, Azure SQL Database, Oracle Database och SAP HANA.

2. Sammansatt läge : Detta läge gör att du kan använda både DirectQuery och importläge inom samma. Du kan ansluta till flera datakällor och importera data samtidigt som du ansluter till andra datakällor direkt med DirectQuery. I det här läget kan användare också använda Power Query för att forma och transformera data innan de laddas in i LuckyTemplates.

Att skapa en DirectQuery-rapport kräver kunskap om , ett formelspråk som används i LuckyTemplates för att skapa anpassade beräkningar och mått. När du använder DirectQuery skickas DAX-frågor till datakällan och resultaten visas i rapporten.

Observera att inte alla DAX-funktioner är kompatibla med DirectQuery, och vissa funktioner kanske inte är tillgängliga i DirectQuery-läge.

Varje dataanslutningsläge har också sina fördelar och nackdelar, så utvärdera ditt specifika användningsfall, datakrav och prestandaförväntningar när du väljer mellan DirectQuery och Import-läge i LuckyTemplates.

Om du vill lära dig mer om DirectQuery kan du kolla in vår artikel på .

Nu när vi har täckt grunderna i DirectQuery, låt oss ta en titt på några datakällor som stöds.

Datakällor som stöds i LuckyTemplates DirectQuery

Det här avsnittet ger dig en tydlig förståelse för de olika datakällorna du kan använda med LuckyTemplates DirectQuery, så att du kan fatta välgrundade beslut och optimera dina rapporteringsmöjligheter.

Datakälla kompatibilitet

LuckyTemplates DirectQuery är utformad för att fungera sömlöst med olika datakällor. Här är en lista över några exempeldatakällor som är kompatibla med DirectQuery:

• SAP Business Warehouse

• Azure SQL-databas

• SAP HANA

• Snöflinga

• Azure Synapse Analytics

• Amazon Redshift

• Azure HDInsight Spark

• Google BigQuery

• IBM Netezza

• Impala

• Teradata databas

• Vertica

DirectQuery kanske inte passar för alla datakällor, så tänk på prestandakonsekvenserna och kapaciteten hos din respektive datakälla när du använder DirectQuery.

Vi kommer nu att fortsätta att utforska fördelarna och begränsningarna med LuckyTemplates DirectQuery.

7 fördelar med LuckyTemplates DirectQuery

I det här avsnittet kommer vi att utforska fördelarna med att använda DirectQuery i dina LuckyTemplates-rapporter, inklusive förbättrad prestanda, skalbarhet och säkerhet.

1. Realtidsrapportering: Med DirectQuery kan du komma åt den levande underliggande datakällan, vilket säkerställer uppdaterade resultat utan att behöva förladda data i din LuckyTemplates-modell. Detta är idealiskt för scenarier där din data ständigt förändras och du behöver rapportering i realtid.

2. Hantering av stora datauppsättningar : DirectQuery låter dig arbeta med stora datauppsättningar utan föraggregation, vilket gör att du kan hantera enorma datavolymer och ändå få korrekta resultat utan att påverka rapportprestanda.

3. Överensstämmelse med datasuveränitet : I situationer där regleringar om datasuveränitet kommer in, kan DirectQuery vara mycket fördelaktigt. Eftersom data aldrig cachelagras i LuckyTemplates kan du se till att du alltid använder den mest uppdaterade informationen utan att bryta mot datasuveränitetslagar.

4. Extra säkerhet : DirectQuery erbjuder ett extra lager av säkerhet eftersom alla säkerhetsregler som definieras av källan gäller direkt. Detta säkerställer att endast auktoriserade användare kan komma åt data, vilket minimerar risken för obehörig dataåtkomst.

5. Nästan realtidsuppdateringar : DirectQuery gör att du kan få nästan realtidsuppdateringar från din datakälla, vilket eliminerar behovet av att vänta på schemalagda uppdateringar eller manuella uppdateringar.

6. Minskad minnesanvändning: Eftersom data inte importeras till LuckyTemplates, minskar DirectQuery minnesanvändningen, vilket gör att du kan arbeta med stora datamängder utan att stöta på minnesrelaterade problem.

7. Hybrid tillvägagångssätt : I scenarier där en hybrid metod som kombinerar In-Memory och DirectQuery är optimal, ger DirectQuery flexibiliteten att integrera båda lägena i samma rapport, vilket optimerar prestanda och datahanteringsmöjligheter.

Medan DirectQuery tillhandahåller nästan realtidsrapportering och låter dig hantera stora datamängder utan föraggregation, är det viktigt att förstå dess begränsningar och nackdelar, vilket är vad vi kommer att ta upp i nästa avsnitt

Topp 5 begränsningar för LuckyTemplates DirectQuery

Trots dess mångsidighet kommer DirectQuery med vissa begränsningar som du bör vara medveten om.

1. Prestanda : DirectQuery förlitar sig på den underliggande datakällan för att tillhandahålla interaktiva frågeresultat på mindre än 5 sekunder för en typisk aggregerad fråga. Se till att din datakälla kan hantera den genererade frågebelastningen innan du väljer DirectQuery, särskilt för stora datastorlekar.

2. Radgränser : För molndatakällor begränsar DirectQuery data som returneras till maximalt 1 miljon rader. För lokala källor finns en nyttolastgräns på 4 MB per rad eller 16 MB för hela bilden. Om du arbetar med stora datamängder och behöver hjälp med att optimera dina frågor, har den en mängd inbyggda funktioner som hjälper dig.

3. Transformationer : Vissa transformationer kan förhindra frågevikning i DirectQuery. Som ett resultat kanske vissa funktioner inte är tillgängliga.

4. DAX-begränsningar : DAX-tidsintelligensfunktioner som varje år, månad över månad och samma period stöds inte när du arbetar med DirectQuery.

5. Dataschemaläggning : När du använder DirectQuery uppdateras din rapport var 15:e minut för att säkerställa att du får den mest uppdaterade informationen.

Sammanfattningsvis, ta dig alltid tid att överväga kompatibiliteten, begränsningarna och hur dessa faktorer kommer att påverka prestandan för din valda datakälla när du arbetar med LuckyTemplates DirectQuery.

Konfigurera och konfigurera DirectQuery

I det här avsnittet kommer vi att utforska processen för att ställa in och konfigurera LuckyTemplates DirectQuery. 

Vi kommer att diskutera stegen du behöver följa för att komma igång, inklusive att välja en datakälla som stöds och att välja anslutningsläge för DirectQuery när du ansluter till datakällan.

I slutet av det här avsnittet har du en god förståelse för hur du ställer in och konfigurerar LuckyTemplates DirectQuery, så att du kan utnyttja dess fulla potential och hantera stora datamängder med lätthet. 

Så låt oss dyka in och komma igång!

3 steg för att ansluta till datakällor i DirectQuery

För att ställa in LuckyTemplates DirectQuery måste du först ansluta din datakälla. För att göra detta i LuckyTemplates Desktop, följ dessa steg:

1. Starta Microsoft LuckyTemplates Desktop.

1.  

2. Navigera till menyfliksområdet Hem och välj Hämta data.

3. Välj önskad datakälla, såsom SQL Server eller något annat tillgängligt alternativ.

1.  

När du har valt din datakälla kommer LuckyTemplates Desktop att fråga dig om anslutningsinformation, såsom en anslutningssträng eller serveradress, beroende på datakällans typ. 

När du har anslutit till din datakälla kan du välja DirectQuery-anslutningsläget när du ansluter till dina data.

Din LuckyTemplates-rapport i LuckyTemplates Desktop kommer att importera data och sedan använda Data Analysis Expression (DAX)-frågor för att hämta data från källan.

Hur man hanterar inloggningsuppgifter och autentisering i DirectQuery

För att DirectQuery ska komma åt din datakälla på ett säkert sätt måste du tillhandahålla de nödvändiga referenserna och aktivera korrekt autentisering. 

Beroende på din datakällas typ och miljö kan du behöva konfigurera olika säkerhetsinställningar, till exempel:

• Standardautentisering : Kräver att du tillhandahåller ett användarnamn och lösenord för att ansluta till din datakälla.

• Single Sign-On (SSO) Authentication : Låter dig utnyttja din organisations befintliga identitetshanteringssystem för en sömlös och säker upplevelse.

Så här tillhandahåller du nödvändiga referenser:

1. I LuckyTemplates Desktop, gå till fliken Hem, under Queries och välj Transform Queries

2. I fönstret Query Editor klickar du på Data Source settings.

3. Välj den datakälla du vill konfigurera och klicka på Redigera behörigheter

Här kan du ange nödvändiga referenser och välja önskad autentiseringsmetod. Kom ihåg att kontrollera om din datakälla stöder SSO-autentisering innan du fortsätter!

Hur man använder Data Gateway i DirectQuery

För lokala datakällor måste du installera och konfigurera en lokal datagateway för att aktivera en DirectQuery-anslutning. Gatewayen fungerar som en brygga mellan LuckyTemplates och din datakälla, vilket möjliggör säker dataöverföring.

Följ dessa steg för att konfigurera en lokal datagateway:

1. Ladda ner gateway-installationsprogrammet från LuckyTemplates webbplats.

2. Kör installationsprogrammet och följ instruktionerna för att slutföra installationen.

3. Logga in på tjänsten LuckyTemplates och gå till menyn Inställningar.

4. Under fliken Gateways klickar du på Lägg till en gateway.

5. Ange den information som krävs och klicka på Lägg till.

När gatewayen är konfigurerad och konfigurerad kan du använda den för att aktivera DirectQuery för dina lokala datakällor.

Data Gateway är en avgörande komponent när du arbetar med LuckyTemplates DirectQuery. Genom att följa stegen som beskrivs i det här avsnittet kan du konfigurera och konfigurera det, så att du kan ansluta säkert till dina lokala datakällor och dra nytta av kraften i DirectQuery. 

I nästa avsnitt kommer vi att utforska processen för datamodellering och analys med LuckyTemplates DirectQuery. Vi kommer att diskutera bästa praxis för att modellera data i DirectQuery-läge, inklusive hur man optimerar datamodeller för prestanda och hur man skapar effektiva frågor. 

Datamodellering och analys med LuckyTemplates DirectQuery

DirectQuery tar datamodellering och analys till nya höjder. Med DirectQuery går vi bortom de traditionella gränserna för dataimportprocesser, vilket öppnar upp en helt ny värld av storskalig dataanalys i realtid.

I det här avsnittet kommer vi att utforska hur DirectQuery låter dig upprätta relationer mellan datamängder, möjliggör datatransformationer och utför beräkningar.

1. Etablera relationer med DirectQuery

När du arbetar med LuckyTemplates DirectQuery måste du upprätta relationer mellan dina datauppsättningar för att möjliggöra effektiv dataanalys. 

Genom att upprätta relationer mellan tabeller kan du skapa visualiseringar som är beroende av data från flera källor.

Du kan hantera dessa relationer i modelleringsvyn i LuckyTemplates Desktop, och de är avgörande för korrekta och effektiva beräkningar.

2. Datatransformationer med DirectQuery

I DirectQuery-läge har du fortfarande tillgång till en rad datatransformationer. Du kan utföra datatransformationer med hjälp av frågeredigeraren för att rensa och forma din data innan den används i din LuckyTemplates-modell. 

Vanliga datatransformationer inkluderar:

• Filtrera och sortera data

• Dela eller slå samman kolumner

• Ändra datatyper

Med DirectQuery förblir data i sin ursprungliga källa, och alla omvandlingar du tillämpar kommer att påverka resultatet för din rapport. Så det är viktigt att balansera datatransformationsbehov med rapportlyhördhet.

3. Använda DirectQuery för beräkningar

Beräkningar hjälper dig att extrahera värdefulla insikter från dina data, och du kan skapa dem med hjälp av mått och andra beräknade tabeller och kolumner i DirectQuery-läge. 

Mått är dynamiska beräkningar som är baserade på sammanhanget för din fråga eller visualisering, medan beräknade kolumner är beräkningar som läggs till i din tabell som nya kolumner. 

Tänk på följande huvudpunkter:

• Använd DAX (Data Analysis Expressions) för att skapa dina beräkningar.

• Row-level security (RLS) kan användas för att skydda känsliga data i din modell.

• Aggregeringar kan hjälpa till att förbättra prestandan när du arbetar med stora datamängder.

Med noggrann uppmärksamhet på relationer, datatransformationer och beräkningar kan du bygga en effektiv datamodell och utföra djupgående dataanalyser med hjälp av LuckyTemplates DirectQuery. 

I nästa avsnitt kommer vi att fördjupa oss i ämnet prestandaöverväganden och bästa praxis för DirectQuery.

Prestandaöverväganden och bästa praxis för DirectQuery

DirectQuery kan vara ett kraftfullt verktyg, men det kräver en viss genomtänkt hantering för att säkerställa optimal prestanda. 

Det här avsnittet kommer att utforska viktiga överväganden du bör tänka på när du använder DirectQuery, samt bästa praxis för att hålla dina rapporter igång smidigt och effektivt. 

Några överväganden inkluderar: 

1. Datauppdatering och schema

När du arbetar med LuckyTemplates DirectQuery är det viktigt att överväga din datauppdateringsstrategi.

Till skillnad från den schemalagda uppdateringen behåller DirectQuery en aktiv anslutning till din underliggande datakälla, vilket innebär att du alltid har tillgång till den senaste informationen. Den här realtidsrapporteringsmöjligheten kan dock påverka prestandan, särskilt när man söker efter stora datamängder.

För att undvika prestandaproblem är det avgörande att hitta en balans mellan dataaktuellhet och rapportrespons.

2. Pre-aggregering och optimeringar

För att förbättra frågeprestanda, överväg att implementera föraggregationstekniker i din underliggande datakälla. 

Till exempel:

• Materialisera transformationsresultat i relationsdatabasens källa om möjligt, eftersom detta kan förbättra prestandan avsevärt.

• Om du till exempel arbetar med ett Snowflake-datalager kan du prova att använda optimerade frågetekniker för att aggregera data innan den skickas till frågemotorn.

• För att optimera frågor för bättre prestanda, använd verktyg som SQL Server Management Studio för att identifiera och optimera långsamma frågor. 

• Använd frågefilter och andra tekniker för att minimera antalet returnerade rader och kolumner, vilket också kan förbättra frågeprestanda.

• Använd minneseffektiva cachningsmekanismer för att hantera den naturliga spänningen mellan interaktiv hastighet och datafriskhet.

• Att utnyttja frågecache kan göra en märkbar skillnad i prestanda, särskilt när man arbetar med live-rapportrutor.

3. Rekommendationer för bästa prestanda

Här är några rekommendationer för att säkerställa att du får ut det bästa resultatet av LuckyTemplates DirectQuery:

• Begränsa antalet tabeller och relationer i din DirectQuery-modell och se till att de indexeras på rätt sätt.

• Använd filter och skivare för att begränsa den efterfrågade informationen till bara det som behövs, vilket minskar datauppsättningsstorleken.

• Dela upp komplexa beräkningar i mindre steg, med hjälp av beräknade kolumner där så är lämpligt.

• Tänk på gränsen på 1 miljon rader, eftersom DirectQuerys prestanda kan försämras när denna gräns överskrids.

• Om möjligt, använd kapacitet, som erbjuder dedikerade resurser för förbättrad prestanda.

• Övervaka och optimera kontinuerligt din rapport och underliggande datakälla för att säkerställa att du håller dig inom acceptabla prestandagränser.

• Se till att du säkrar dina datakällor med lämpliga säkerhetsåtgärder som brandväggar, kryptering och andra säkerhetstekniker.

• När du utformar din datamodell, använd lämpliga datatyper och datastrukturer som passar dina affärskrav. Undvik att använda onödiga datastrukturer och tabeller.

• För att förbättra prestanda, använd frågevikning där det är möjligt. Frågevikning tillåter LuckyTemplates att trycka filter och andra transformationer ner till datakällan, vilket minskar mängden data som överförs.

Genom att följa dessa bästa praxis och överväga prestandakonsekvenserna av din LuckyTemplates DirectQuery-installation kan du säkerställa att dina rapporter är både uppdaterade och prestanda. 

För att lära dig mer om de bästa metoderna för LuckyTemplates DirectQuery, titta på den här videon från LuckyTemplates YouTube-kanal:

Avancerad funktionalitet och användningsfall av DirectQuery

DirectQuery är inte bara ett verktyg för dataåtkomst i realtid; den erbjuder en rad avancerade funktioner som avsevärt kan förbättra dina dataanalysprocesser. 

I det här avsnittet går vi djupare in i dessa avancerade funktioner och utforskar hur de kan utnyttjas för att lösa komplexa datautmaningar.

1. Moln och lokala källor

LuckyTemplates DirectQuery låter dig komma åt och analysera data från olika datakällor, inklusive moln och lokala källor.

Några populära datakällor som stöds av DirectQuery är:

• Azure SQL Data Warehouse

• SQL-databas

• LuckyTemplates Service

När du arbetar med molnkällor som Azure SQL Data Warehouse eller SQL Database förblir din PBIX-fil lätt, eftersom den bara lagrar metadata och frågedefinitioner. 

Å andra sidan, när du ansluter till lokala källor bör du säkerställa prestanda och säkerhet genom korrekt konfiguration.

2. Flerdimensionella källor

DirectQuery stöder anslutning till flerdimensionella källor, såsom relationsdatabasmodeller.

I DirectQuery-läge kan du utnyttja DAX-funktioner som fungerar med flerdimensionella källor. Vissa funktioner kan dock vara begränsade som standard för att undvika prestandaproblem. Du kan aktivera dessa funktioner genom att välja alternativet "tillåt obegränsade åtgärder via DirectQuery".

När du ansluter till databaser med komplexa dimensionsrelationer säkerställer DirectQuery konsistens i dina LuckyTemplates genom att återspegla de relationer och hierarkier som definieras i källmodellen.

3. Företagsfunktioner

För företagsscenarier erbjuder DirectQuery flera funktioner som tillgodoser organisationers behov. Några viktiga företagsfunktioner inkluderar:

• Datasuveränitet: Den säkerställer överensstämmelse med datasuveränitetsbegränsningar genom att behålla data i den ursprungliga källan och inte importera den till LuckyTemplates.

• Säkerhetsregler: Genom att använda DirectQuery kan du konsekvent tillämpa säkerhetsregler från den underliggande datakällan, vilket säkerställer korrekt dataåtkomstkontroll.

• Realtidsrapportering: Söker efter data direkt från källan, du kan dra nytta av nästan realtidsrapportering utan att behöva schemalägga datauppdateringar.

Slutgiltiga tankar

Vi hoppas att den här ultimata guiden till LuckyTemplates DirectQuery har gett dig en omfattande förståelse för hur den här funktionen fungerar, dess fördelar och hur du använder den till din fördel. 

Genom att använda LuckyTemplates DirectQuery kan du hantera stora datamängder med lätthet, vilket ger realtidsrapportering som alltid är uppdaterad med den senaste informationen. 

Tänk på de bästa metoderna som vi har täckt i den här guiden, inklusive datamodellering, prestandaöverväganden och säkerhetsöverväganden.

Med dessa tips kommer du att kunna låsa upp den fulla potentialen hos LuckyTemplates DirectQuery och skapa rapporter som är både effektiva och effektiva. 

Så gå vidare och utforska världen av LuckyTemplates DirectQuery med självförtroende och glad rapportering!