POWER BI 支持一个报表连接多数据集

Posted 2023-04-07

参考技术A 打开预览窗口的Direct Query for Power BI datasets and Analysis Services (⭐)

可使用原有度量值，但不支持看见原有度量值公式（demo中用previous/new文件夹区分了）

在同样导入一千行基础数据源情况下，刷新视觉对象时间截图如下:

4）同一报表内建立关系 与 两个数据集建立关系性能对比：

(基础数据源包括：日期表'20190101' 至 '20211231'；明细表1000行)

同一报表内建立关系的页面刷新时间：4s(import)、4s（direct query）

两个数据集建立关系的页面刷新时间：6s(import)、9s（direct query）

在 Power BI 中使用 BigQuery 重复/嵌套字段

【中文标题】在 Power BI 中使用 BigQuery 重复/嵌套字段

【英文标题】：Using BigQuery repeated / nested fields in Power BI

【发布时间】：2018-04-25 07:39:34

【问题描述】：

问题：将 Power BI 连接到具有重复/嵌套字段的 BigQuery 表（使用本机 BQ 连接器）时，这些字段不会出现在 Power BI 中以用于创建报表。

示例：使用名为 bigquery-public-data:samples 的公共 BigQuery 数据集，有一个名为 github_nested 的表，其中包含重复字段，例如 payload.pages.action（见下文）

但是，当使用 Power BI 连接到此 BigQuery 表时，我只能获得少数字段（见下文）

据我了解，这是因为 Power BI Big Query 连接器不支持重复/嵌套或记录字段。

问题：在构建 Power BI 报表时，是否可以使用 BigQuery 表中的所有列/字段（无论它们是否重复/嵌套/记录），特别是使用通过本机 Power BI Big Query 连接器进行实时连接？

我在 BigQuery 中确实具有写入权限，因此如果作为解决方案的一部分需要，可以在这些表上创建具有重复/嵌套字段的视图。

一种可能的解决方法可能是在 Big Query 中创建一个视图，该视图取消嵌套重复字段，然后将 Power BI 连接到所述视图。接受任何解决方法建议。

任何帮助将不胜感激。

【问题讨论】：

好像不支持这个，有一个FR here，但目前没有太大的吸引力。

感谢@GuillemXercavins。是的，我还了解到 Power BI BigQuery 连接器不支持重复/嵌套列，但是，我想知道是否有任何解决方法可以启用这些列的报告？例如，一个想法可能是在 Big Query 中创建一个视图，该视图取消嵌套重复字段，然后将 Power BI 连接到所述视图。接受任何解决方法建议。

是的，这可能是最好的选择

感谢@GuillemXercavins，但是我不确定如何执行此操作，或者这是否确实是最好的方法。这就是我提出这些问题的原因，看看是否有人以前可能已经成功地做到了这一点，或者是否有比我更了解 BigQuery 的人可以提供帮助。

【参考方案1】：

Power BI 没有（截至 2018 年 10 月 29 日）本机 Big Query 连接器，它仅使用通用 ODBC 连接器。我建议不要将它用于生产，目前的限制是：

如果您的结算项目与数据集项目不同，则不支持 GCP 结算帐号 不支持 Google 服务帐户 不支持嵌套和重复字段 请求未优化（错误的 finops） 不支持通过 Big Query 链接到 Google 表格的数据集 某些数据类型未正确处理 无法手动编辑请求（以 BQ 标准 SQL 为例）

在这篇文章中了解更多（我是作者）：https://medium.com/@remy_david/which-bi-tool-for-big-query-d9eb838ff7ad

【参考方案2】：

products-and-stocks 表的示例架构：

[
  
    name: 'timestamp',
    type: 'TIMESTAMP'
  , 
    name: 'data',
    type: 'RECORD',
    mode: "REPEATED",
    fields: [
      
        name: 'itemId',
        type: 'STRING'
      , 
        name: 'prodId',
        type: 'STRING'
      , 
        name: 'name',
        type: 'STRING'
      , 
        name: 'stockA',
        type: 'INTEGER'
      , 
        name: 'stockB',
        type: 'INTEGER'
      , 
        name: 'stockQ',
        type: 'INTEGER'
      , 
        name: 'stockD',
        type: 'INTEGER'
      , 
        name: 'stockE',
        type: 'INTEGER'
      , 
        name: 'weight',
        type: 'INTEGER'
      , 
        name: 'size',
        type: 'RECORD',
        fields: [
          
            name: 'length',
            type: 'INTEGER'
          , 
            name: 'width',
            type: 'INTEGER'
          , 
            name: 'height',
            type: 'INTEGER'
          
        ]
      , 
        name: 'cnt',
        type: 'INTEGER'
      , 
        name: 'cntInBox',
        type: 'INTEGER'
      , 
        name: 'lifetime',
        type: 'INTEGER'
      , 
        name: 'barcode',
        type: 'STRING',
        mode: 'REPEATED',
      , 
        name: 'dateStockUpdate',
        type: 'TIMESTAMP'
      , 
        name: 'label',
        type: 'STRING'
      , 
        name: 'comment',
        type: 'STRING'
      , 
        name: 'commentPack',
        type: 'STRING'
      , 
        name: 'skuBox',
        type: 'INTEGER'
      , 
        name: 'snRuleRegularExpression',
        type: 'STRING'
      
    ]
  
]

在 BigQuery 中创建展平查询并将其保存为视图。

SELECT 
  `timestamp`, 
  repeated.*, 
  repeated.size.length as `size_length`, 
  repeated.size.width as `size_width`, 
  repeated.size.height as `size_height`, 
  ARRAY_TO_STRING(barcode, ", ") as barcodesFlat 
FROM 
  `my-project-id.my-dataset.products-and-stocks`
CROSS JOIN UNNEST(`data`) as repeated

将此视图导入 Power BI。