LuckyTemplates DirectQuery とは何ですか? 究極のガイド

データ愛好家や大規模なデータセットを扱う人であれば、リアルタイム レポートにアクセスすることがいかに重要であるかをおそらくご存じでしょう。そこで LuckyTemplates DirectQuery が登場します。 

LuckyTemplates DirectQuery は、事前集計を行わずに大規模なデータセットを処理できる機能で、最新の結果を確保し、LuckyTemplates データ モデルを事前に読み込む必要性を回避しながら、基になるライブ データ ソースにアクセスできるようになります。 

このガイドでは、LuckyTemplates DirectQuery の世界を深く掘り下げ、その利点や使用方法など、この革新的な機能について知っておくべきことをすべて説明します。 

データ愛好家、ビジネス アナリスト、意思決定者など、このガイドでは LuckyTemplates DirectQuery について包括的に理解し、その機能を活用して大規模なデータセットを処理し、リアルタイム レポートを提供する方法を説明します。 

したがって、LuckyTemplates DirectQuery の可能性を最大限に活用したい場合は、読み続けてください。

目次

• LuckyTemplates DirectQuery の基本
  • DirectQuery 接続モード
• LuckyTemplates DirectQuery でサポートされるデータ ソース
  • データソースの互換性
• LuckyTemplates DirectQuery の 7 つの利点
• LuckyTemplates DirectQuery のトップ 5 の制限事項
• DirectQuery のセットアップと構成
  • DirectQuery でデータ ソースに接続する 3 つのステップ
  • DirectQuery で資格情報と認証を処理する方法
  • DirectQuery でデータ ゲートウェイを使用する方法
• LuckyTemplates DirectQuery を使用したデータ モデリングと分析
  • 1. DirectQuery との関係の確立
  • 2. DirectQuery によるデータ変換
  • 3. 計算に DirectQuery を使用する
• DirectQuery のパフォーマンスに関する考慮事項とベスト プラクティス
  • 1. データの更新とスケジュール
  • 2. 事前集計と最適化
  • 3. 最高のパフォーマンスを実現するための推奨事項
• DirectQuery の高度な機能と使用例
  • 1. クラウドおよびオンプレミスのソース
  • 2. 多次元ソース
  • 3. エンタープライズ機能
• 最終的な考え

LuckyTemplates DirectQuery の基本

このセクションでは、さまざまな種類のDirectQueryモードやサポートされるデータ ソースなど 、LuckyTemplates DirectQuery の基本について説明します。

LuckyTemplates では、DirectQuery モードとインポート モードという2 つの主要なデータ接続モードから選択できます。

両者の違いを理解するために、簡単に比較します。

• DirectQuery : このモードでは、データ ソースからのリアルタイムのデータ取得が可能になり、データが LuckyTemplates に保存またはキャッシュされることはありません。代わりに、LuckyTemplates はクエリをソースに送信し、結果を直接表示します。

• インポート モード: このモードでは、LuckyTemplates はソースからデータをインポートし、データのメモリ内スナップショットを作成します。このスナップショットはレポートの作成に使用され、すべてのクエリはこのメモリ内データに対して実行されます。レポートのパフォーマンスを高速化できますが、大規模なデータセットを処理したり、リアルタイム データを必要としたりする場合には理想的ではない可能性があります。

  

DirectQuery 接続モード

LuckyTemplates で DirectQuery を適切に活用するには、その接続モードを理解する必要があります。DirectQuery には、主に 2 つの接続モードがあります。

1. 単一ソースの DirectQuery : このモードでは、LuckyTemplates は DirectQuery メカニズムを使用して単一のデータ ソースに接続します。データを LuckyTemplates にインポートしなくても、リアルタイムでデータを操作できます。リレーショナル データベースやクラウド データ サービスなど、さまざまなデータ ソースをサポートします。

   単一ソースの DirectQuery でサポートされているデータ ソースには、SQL Server、Azure SQL Database、Oracle Database、SAP HANA などがあります。

2. 複合モード: このモードでは、同じLuckyTemplates レポート内で DirectQuery モードとインポート モードの両方を使用できます。DirectQuery を使用して他のデータ ソースに直接接続しながら、複数のデータ ソースに接続してデータをインポートできます。このモードでは、ユーザーは LuckyTemplates にデータを読み込む前に、Power Query を使用してデータを整形および変換することもできます。

DirectQuery レポートを作成するには、LuckyTemplates でカスタムの計算やメジャーを作成するために使用される数式言語であるDAXの知識が必要です。DirectQuery を使用すると、DAX クエリがデータ ソースに送信され、結果がレポートに表示されます。

すべての DAX 関数が DirectQuery と互換性があるわけではなく、一部の機能は DirectQuery モードでは使用できない場合があることに注意してください。

各データ接続モードにも長所と短所があるため、LuckyTemplates で DirectQuery モードとインポート モードのどちらを選択するかを決定する際には、特定のユース ケース、データ要件、パフォーマンスの期待値を評価してください。

DirectQuery について詳しく知りたい場合は、 Power Query の機能に関する記事をご覧ください。

DirectQuery の基本を説明したので、サポートされているデータ ソースをいくつか見てみましょう。

LuckyTemplates DirectQuery でサポートされるデータ ソース

このセクションでは、LuckyTemplates DirectQuery で使用できるさまざまなデータ ソースについて明確に理解し、情報に基づいて意思決定を行い、レポート機能を最適化できるようにします。

データソースの互換性

LuckyTemplates DirectQuery は、さまざまなデータ ソースとシームレスに連携するように設計されています。DirectQuery と互換性のあるサンプル データ ソースの一部のリストを次に示します。

• SQLサーバーデータベース

• SAP ビジネス ウェアハウス

• Azure SQLデータベース

• SAP ハナ

• スノーフレーク

• Azure シナプス分析

• アマゾン赤方偏移

• Azure HDInsight Spark

• Google BigQuery

• IBM ネテッツァ

• インパラ

• テラデータデータベース

• バーティカ

DirectQuery はすべてのデータ ソースに最適であるとは限りません。そのため、DirectQuery を使用する場合は、パフォーマンスへの影響と各データ ソースの機能を考慮してください。

次に、LuckyTemplates DirectQuery の利点と制限について調べていきます。

LuckyTemplates DirectQuery の 7 つの利点

このセクションでは、パフォーマンス、スケーラビリティ、セキュリティの向上など、LuckyTemplates レポートで DirectQuery を使用する利点について説明します。

1. リアルタイム レポート: DirectQuery を使用すると、LuckyTemplates モデルにデータを事前に読み込むことなく、基になるライブ データ ソースにアクセスして最新の結果を確保できます。これは、データが絶えず変化しており、リアルタイムのレポートが必要なシナリオに最適です。

2. 大規模なデータセットの処理: DirectQuery を使用すると、事前集計なしで大規模なデータセットを操作できるため、大量のデータを処理しながら、レポートのパフォーマンスに影響を与えることなく正確な結果を得ることができます。

3. データ主権のコンプライアンス: データ主権規制が適用される状況では、DirectQuery は非常に有益です。データが LuckyTemplates にキャッシュされることはないため、データ主権法に違反することなく、常に最新のデータを使用することができます。

4. セキュリティの追加: DirectQuery は、ソースによって定義されたすべてのセキュリティ ルールが直接適用されるため、追加のセキュリティ層を提供します。これにより、許可されたユーザーのみがデータにアクセスできるようになり、不正なデータ アクセスのリスクが最小限に抑えられます。

5. ほぼリアルタイムの更新: DirectQuery を使用すると、データ ソースからほぼリアルタイムの更新を取得できるため、スケジュールされた更新や手動更新を待つ必要がなくなります。

6. メモリ使用量の削減:データが LuckyTemplates にインポートされないため、DirectQuery によってメモリ使用量が削減され、メモリ関連の問題が発生することなく大規模なデータセットを操作できるようになります。

7. ハイブリッド アプローチ: インメモリと DirectQuery を組み合わせたハイブリッド アプローチが最適なシナリオでは、DirectQuery は同じレポート内で両方のモードを統合し、パフォーマンスとデータ処理機能を最適化する柔軟性を提供します。

DirectQuery はほぼリアルタイムのレポートを提供し、事前集計なしで大規模なデータセットを処理できるようにしますが、その制限と欠点を理解しておくことが重要です。これについては次のセクションで説明します。

LuckyTemplates DirectQuery のトップ 5 の制限事項

DirectQuery には多機能性がありますが、注意すべき制限事項があります。

1. パフォーマンス: DirectQuery は、基になるデータ ソースに依存して、一般的な集計クエリの場合、対話型のクエリ結果を 5 秒以内に提供します。特にデータ サイズが大きい場合は、DirectQuery を選択する前に、データ ソースが生成されたクエリの負荷を処理できることを確認してください。

2. 行制限: クラウド データ ソースの場合、DirectQuery は返されるデータを最大 100 万行に制限します。オンプレミス ソースの場合、ペイロード制限は 1 行あたり 4 MB、またはビジュアル全体で 16 MB です。大規模なデータセットを操作していて、クエリの最適化に支援が必要な場合は、Power Query エディターに役立つさまざまな組み込み機能が用意されています。

3. 変換: 一部の変換により、DirectQuery でのクエリの折りたたみが妨げられる場合があります。その結果、特定の機能が利用できなくなる可能性があります。

4. DAX の制限: DirectQuery を使用する場合、毎年、前月比、同期間などの DAX タイム インテリジェンス関数はサポートされません。

5. データ スケジュール: DirectQuery を使用すると、レポートが 15 分ごとに更新され、最新の情報が確実に取得されます。

要約すると、LuckyTemplates DirectQuery を使用する場合は、互換性、制限事項、およびこれらの要素が選択したデータ ソースのパフォーマンスにどのような影響を与えるかを常に考慮するようにしてください。

DirectQuery のセットアップと構成

このセクションでは、LuckyTemplates DirectQuery のセットアップと構成のプロセスについて説明します。 

サポートされているデータ ソースの選択や、データ ソースに接続する際の DirectQuery 接続モードの選択など、開始するために従う必要がある手順について説明します。

このセクションを終えると、LuckyTemplates DirectQuery のセットアップと構成方法を十分に理解し、その可能性を最大限に活用して大規模なデータセットを簡単に処理できるようになります。 

それでは、早速始めてみましょう!

DirectQuery でデータ ソースに接続する 3 つのステップ

LuckyTemplates DirectQuery を設定するには、まずデータ ソースに接続する必要があります。LuckyTemplates Desktop でこれを行うには、次の手順に従います。

1. Microsoft LuckyTemplates デスクトップを起動します。

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2. [ホーム] リボンに移動し、[データの取得] を選択します。

3. SQL Server やその他の利用可能なオプションなど、目的のデータ ソースを選択します。

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データ ソースを選択すると、LuckyTemplates Desktop は、データ ソースの種類に応じて、接続文字列やサーバー アドレスなどの接続情報の入力を求めます。 

データ ソースに接続した後、データに接続するときに DirectQuery 接続モードを選択できます。

LuckyTemplates Desktop の LuckyTemplates レポートはデータをインポートし、データ分析式 (DAX) クエリを利用してソースからデータを取得します。

DirectQuery で資格情報と認証を処理する方法

DirectQuery がデータ ソースに安全にアクセスするには、必要な資格情報を提供し、適切な認証を有効にする必要があります。 

データ ソースの種類と環境に応じて、次のような異なるセキュリティ設定を構成する必要がある場合があります。

• 標準認証: データ ソースに接続するには、ユーザー名とパスワードを入力する必要があります。

• シングル サインオン (SSO) 認証: 組織の既存の ID 管理システムを活用して、シームレスで安全なエクスペリエンスを実現できます。

必要な認証情報を提供するには、次の手順を実行します。

1. LuckyTemplates Desktop で、[ホーム] タブの [クエリ] に移動し、[クエリの変換] を選択します。

2. [クエリ エディター] ウィンドウで、[データ ソース設定] をクリックします。

3. 設定したいデータソースを選択し、「権限の編集」をクリックします。

ここで、必要な資格情報を入力し、必要な認証方法を選択できます。続行する前に、データ ソースが SSO 認証をサポートしているかどうかを必ず確認してください。

DirectQuery でデータ ゲートウェイを使用する方法

オンプレミス データ ソースの場合、オンプレミス データ ゲートウェイをインストールして構成し、DirectQuery 接続を有効にする必要があります。ゲートウェイは LuckyTemplates とデータ ソース間のブリッジとして機能し、安全なデータ転送を可能にします。

オンプレミス データ ゲートウェイを設定するには、次の手順に従います。

1. LuckyTemplates Web サイトからゲートウェイ インストーラーをダウンロードします。

2. インストーラーを実行し、指示に従ってインストールを完了します。

3. LuckyTemplates サービスにログインし、[設定] メニューに移動します。

4. [ゲートウェイ] タブで、[ゲートウェイの追加] をクリックします。

5. 必要な情報を入力し、「追加」をクリックします。

ゲートウェイをセットアップして構成したら、それを使用してオンプレミス データ ソースの DirectQuery を有効にすることができます。

データ ゲートウェイは、LuckyTemplates DirectQuery を使用する場合に重要なコンポーネントです。このセクションで説明する手順に従うことで、これをセットアップして構成できるため、オンプレミスのデータ ソースに安全に接続し、DirectQuery の機能を活用できるようになります。 

次のセクションでは、LuckyTemplates DirectQuery を使用したデータ モデリングと分析のプロセスについて説明します。データ モデルのパフォーマンスを最適化する方法や効率的なクエリを作成する方法など、DirectQuery モードでデータをモデリングするためのベスト プラクティスについて説明します。 

LuckyTemplates DirectQuery を使用したデータ モデリングと分析

DirectQuery は、データ モデリングと分析を新たな高みに引き上げます。DirectQuery を使用すると、データ インポート プロセスの従来の境界を超えて、リアルタイムの大規模データ分析のまったく新しい世界が開かれます。

このセクションでは、DirectQuery を使用してデータセット間の関係を確立し、データ変換を可能にし、計算を実行する方法を説明します。

1. DirectQuery との関係の確立

LuckyTemplates DirectQuery を使用する場合、効果的なデータ分析を可能にするためにデータセット間の関係を確立する必要があります。 

テーブル間の関係を確立すると、複数のソースからのデータに依存するビジュアライゼーションを作成できます。

これらの関係は LuckyTemplates Desktop 内のモデリング ビューで管理でき、正確かつ効率的な計算には非常に重要です。

2. DirectQuery によるデータ変換

DirectQuery モードでも、さまざまなデータ変換にアクセスできます。LuckyTemplates モデルで使用される前に、クエリ エディターを使用してデータ変換を実行し、データをクリーンアップして整形することができます。 

一般的なデータ変換には次のものがあります。

• データのフィルタリングと並べ替え

• 列の分割または結合

• データ型の変更

DirectQuery を使用すると、データは元のソースに残るため、適用する変換はレポートのパフォーマンスに影響します。したがって、データ変換のニーズとレポートの応答性のバランスをとることが重要です。

3. 計算に DirectQuery を使用する

計算は、データから貴重な分析情報を抽出するのに役立ちます。また、DirectQuery モードでメジャーやその他の計算テーブルや列を使用して分析情報を作成できます。 

メジャーはクエリまたはビジュアライゼーションのコンテキストに基づく動的な計算であり、計算列は新しい列としてテーブルに追加される計算です。 

次の重要な点に留意してください。

• DAX (データ分析式) を使用して計算を作成します。

• 行レベルのセキュリティ (RLS) を適用して、モデル内の機密データを保護できます。

• 集計は、大規模なデータセットを操作する場合のパフォーマンスの向上に役立つ場合があります。

リレーションシップ、データ変換、計算に細心の注意を払うことで、LuckyTemplates DirectQuery を使用して効果的なデータ モデルを構築し、詳細なデータ分析を実行できます。 

次のセクションでは、DirectQuery のパフォーマンスに関する考慮事項とベスト プラクティスについて詳しく説明します。

DirectQuery のパフォーマンスに関する考慮事項とベスト プラクティス

DirectQuery は強力なツールですが、最適なパフォーマンスを確保するには、慎重な取り扱いが必要です。 

このセクションでは、DirectQuery を使用する際に留意すべき重要な考慮事項と、レポートをスムーズかつ効率的に実行し続けるためのベスト プラクティスについて説明します。 

いくつかの考慮事項は次のとおりです。 

1. データの更新とスケジュール

LuckyTemplates DirectQuery を使用する場合は、データ更新戦略を考慮することが重要です。

スケジュールされた更新とは異なり、DirectQuery は基になるデータ ソースへのライブ接続を維持します。つまり、常に最新のデータにアクセスできます。ただし、このリアルタイム レポート機能は、特に大規模なデータセットをクエリする場合、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

パフォーマンスの問題を回避するには、データの新鮮さとレポートの応答性のバランスを取ることが重要です。

2. 事前集計と最適化

クエリのパフォーマンスを向上させるには、基になるデータ ソースに事前集計手法を実装することを検討してください。 

例えば：

• パフォーマンスを大幅に向上させることができるため、可能であれば変換結果をリレーショナル データベース ソースに具体化します。

• たとえば、Snowflake データ ウェアハウスを使用している場合は、クエリ エンジンに渡される前に、最適化されたクエリ手法を使用してデータを集約してみてください。

• パフォーマンスを向上させるためにクエリを最適化するには、SQL Server Management Studio などのツールを使用して、遅いクエリを特定して最適化します。 

• クエリ フィルターやその他の手法を使用して、返される行と列の数を最小限に抑えると、クエリのパフォーマンスも向上します。

• メモリ効率の高いキャッシュ メカニズムを利用して、インタラクティブな速度とデータの鮮度の間の自然な緊張に対処します。

• クエリ キャッシュを活用すると、特にライブ レポート タイルを操作する場合に、パフォーマンスに顕著な違いが生じる可能性があります。

3. 最高のパフォーマンスを実現するための推奨事項

LuckyTemplates DirectQuery から最高のパフォーマンスを確実に得るための推奨事項をいくつか示します。

• DirectQuery モデル内のテーブルとリレーションシップの数を制限し、インデックスが適切に作成されていることを確認します。

• フィルターとスライサーを使用して、クエリされるデータを必要なものだけに制限し、データセットのサイズを削減します。

• 必要に応じて計算列を使用して、複雑な計算を小さなステップに分割します。

• 100 万行の制限を超えると DirectQuery のパフォーマンスが低下する可能性があるため、この制限に注意してください。

• 可能であれば、パフォーマンス向上のための専用リソースを提供するLuckyTemplates Premium容量を使用してください。

• レポートと基礎となるデータ ソースを継続的に監視および最適化し、許容可能なパフォーマンスの範囲内に確実に収まるようにします。

• ファイアウォール、暗号化、その他のセキュリティ技術などの適切なセキュリティ手段を使用してデータ ソースを保護してください。

• データ モデルを設計するときは、ビジネス要件に合わせた適切なデータ型とデータ構造を使用してください。不必要なデータ構造とテーブルの使用を避けてください。

• パフォーマンスを向上させるには、可能な限りクエリの折りたたみを使用します。クエリの折りたたみにより、LuckyTemplates はフィルターやその他の変換をデータ ソースにプッシュできるようになり、転送されるデータ量が削減されます。

これらのベスト プラクティスに従い、LuckyTemplates DirectQuery セットアップのパフォーマンスへの影響を考慮することで、レポートが最新であり、パフォーマンスが高いことを確認できます。 

LuckyTemplates DirectQuery のベスト プラクティスの詳細については、LuckyTemplates YouTube チャンネルの次のビデオをご覧ください。

DirectQuery の高度な機能と使用例

DirectQuery は、リアルタイム データ アクセスのための単なるツールではありません。データ分析プロセスを大幅に強化できるさまざまな高度な機能を提供します。 

このセクションでは、これらの高度な機能をさらに詳しく掘り下げ、それらを活用して複雑なデータの課題を解決する方法を検討します。

1. クラウドおよびオンプレミスのソース

LuckyTemplates DirectQuery を使用すると、クラウド ソースやオンプレミス ソースを含むさまざまなデータ ソースからのデータにアクセスして分析できます。

DirectQuery でサポートされる一般的なデータ ソースには次のようなものがあります。

• Azure SQL データ ウェアハウス

• SQLデータベース

• LuckyTemplates サービス

Azure SQL Data Warehouse や SQL Database などのクラウド ソースを操作する場合、PBIX ファイルはメタデータとクエリ定義のみを保存するため、軽量のままです。 

一方、オンプレミスのソースに接続する場合は、適切な構成を通じてパフォーマンスとセキュリティを確保する必要があります。

2. 多次元ソース

DirectQuery は、リレーショナル データベース モデルなどの多次元ソースへの接続をサポートします。

DirectQuery モードでは、多次元ソースを処理する DAX 関数を利用できます。ただし、パフォーマンスの問題を回避するために、一部の機能がデフォルトで制限されている場合があります。これらの機能を有効にするには、「DirectQuery による無制限の測定を許可する」オプションを選択します。

複雑なディメンション リレーションシップを持つデータベースに接続する場合、DirectQuery は、ソース モデルで定義されたリレーションシップと階層を反映することにより、LuckyTemplatesレポートの一貫性を確保します。

3. エンタープライズ機能

エンタープライズ シナリオの場合、DirectQuery は組織のニーズに応えるいくつかの機能を提供します。主要なエンタープライズ機能には次のようなものがあります。

• データ主権:データを元のソースに保持し、LuckyTemplates にインポートしないことで、データ主権制限への準拠を保証します。

• セキュリティ ルール: DirectQuery を使用すると、基になるデータ ソースからセキュリティ ルールを一貫して適用し、適切なデータ アクセス制御を確保できます。

• リアルタイム レポート:ソースから直接データをクエリするため、データの更新をスケジュールすることなく、ほぼリアルタイムのレポートを利用できます。

最終的な考え

この LuckyTemplates DirectQuery の究極のガイドによって、この機能の仕組み、その利点、およびそれを有利に使用する方法について包括的に理解していただければ幸いです。 

LuckyTemplates DirectQuery を利用すると、大規模なデータセットを簡単に処理でき、常に最新のデータを含むリアルタイムのレポートを提供できます。 

データ モデリング、パフォーマンスに関する考慮事項、セキュリティに関する考慮事項など、このガイドで説明したベスト プラクティスに留意してください。

これらのヒントを活用すると、LuckyTemplates DirectQuery の可能性を最大限に引き出し、効率的かつ効果的なレポートを作成できるようになります。 

それでは、自信を持って LuckyTemplates DirectQuery の世界を探索して、レポートを楽しんでください。