Power Query エディター: クエリのステージング

Power Query エディター: クエリのステージング

このチュートリアルでは、Power Query エディターを使用したクエリのステージングについて学習します 。これは、クエリ エディターのいつ、どこで使用できるかを理解するために説明したい新しい概念です 。  

ステージング クエリを使用すると、データ ソース パラメーターを構成し、データセットのディメンション クエリとファクト テーブル クエリに公開できます。

LuckyTemplates データセットの場合、データ ソースに固有のパラメーターを定義し、それらのパラメーターを参照するステージング クエリを開発する必要があります。これは推奨されるデータ アクセス方法です。

目次

データモデルの分析

現在のモデルを見ると、必須の要素はすでに揃っていますが、まだ複雑すぎます。したがって、クエリを利用してテーブルやデータをより洗練され最適化されたモデルに統合する必要があります。Power Query エディターを使用したクエリのステージングは​​、これを達成するための中間ステップです。

Power Query エディター: クエリのステージング

ここには、  ChannelDetails、  Customers、  Products、  Regionals などのテーブルと、 2014、  2015、および 2016の一連の Sales テーブルが あります。  

Power Query エディター: クエリのステージング

将来接続する必要がある可能性のある異種のデータ ソースからデモ データがどのように見えるかを見てみましょう。このデモ データのSales Ordersテーブルを確認すると、年が異なるだけでまったく同じデータであることがわかります。このデータをモデルに取り込むために、このデータをクエリする必要があります。したがって、これらのクエリを維持しながらそれらを統合し、引き続きデータを検索できるようにする方法を見つける必要があります。

Power Query エディター: クエリのステージング

さらに、最初のクエリと同じ外観と形状のままにしておくべきではありません。このため、これらのテーブルに対してステージング領域と呼ばれる中間ステップを作成する必要があります。次に、クエリ エディター内でテーブルを最適化するか、単一のテーブルとして作成します。

Salesテーブルと、 CustomersRegionalProducts などのルックアップ テーブルがあります。また、ステージング テーブルとして使用するチャネル詳細テーブルもあります。後で、Channel Detailsテーブルをファクト テーブル ( Salesテーブル) にマージする必要があります。当面は、チャネル詳細テーブルをステージング クエリに追加します。これは、このテーブルをどのように活用できるかを示すためのものです。

Power Query エディターによるモデルのセットアップ

さて、デモモデルに戻りましょう。これら 3 つのテーブルのうち、売上のテーブルを 1 つだけ作成したいので、どのように設定することをお勧めするかを説明します。

Power Query エディター: クエリのステージング

これら 3 つのクエリを保持する必要があります。そこで、それらのために新しいグループを作成し、Staging Queries という名前を付けます。

Power Query エディター: クエリのステージング

また、 「チャネルの詳細」テーブルを「ステージング クエリ」グループ に 移動しましょう  。 

Power Query エディター: クエリのステージング

次に、 Customers、  Products、および Regional テーブルを Data Modelグループ内に移動しましょう  。

Power Query エディター: クエリのステージング

これは、テーブルを適切に整理する方法のもう 1 ���の良い例です。 

Power Query エディターによるステージング クエリの完成

ステージングに関して認識すべきもう 1 つのことは、データ ソースのクエリを継続する必要があることです。ただし、これらのテーブルをモデルに含めるべきではありません。

これを整理するには、まずSales_2014テーブルを右クリックします。この表では、 「レポート更新に含める」オプションを維持します。次に、 「ロードを有効にする」オプションのチェックを外してロードを無効にします。

Power Query エディター: クエリのステージング

[読み込みを有効にする]オプションのチェックを外して、 Sales_2015Sales_2016、およびChannelDetailsテーブルも無効にしましょう。これは、これらのクエリをモデルにコミットする前の最後のステップです。

結果として、ステージング クエリは次のようになります。彼らは引き続きクエリを実行しますが、モデルにそれらを取り込むつもりはありません。

Power Query エディター: クエリのステージング

これは、データ取得クエリからデータ ソース パラメーターを削除し、データ ソースとそのクエリの管理を容易にするためです。

結論

ステージングとは、すでにモデル内にあるクエリとステージング領域にあるクエリのいずれかを使用することであることに注意してください。次に、これらから構築したいモデルを視覚化する必要があります。テーブルを最適化、クリーンアップ、整形して、関係を構築するモデルにテーブルを組み込む必要があります。

他のチュートリアルでは、ステージング領域からこれらのテーブルを追加およびマージする方法を学習します。この概念をどのように活用できるか、クエリの観点からどのように考えるべきかについて、良いアイデアが得られれば幸いです。

ではごきげんよう、


Python における Self とは: 実際の例

Python における Self とは: 実際の例

Python における Self とは: 実際の例

RでRDSファイルを保存してロードする方法

RでRDSファイルを保存してロードする方法

R の .rds ファイルからオブジェクトを保存および読み込む方法を学習します。このブログでは、R から LuckyTemplates にオブジェクトをインポートする方法についても説明します。

最初の N 営業日の再考 – DAX コーディング言語ソリューション

最初の N 営業日の再考 – DAX コーディング言語ソリューション

この DAX コーディング言語チュートリアルでは、GENERATE 関数の使用方法とメジャー タイトルを動的に変更する方法を学びます。

LuckyTemplates のマルチスレッド動的ビジュアル手法を使用したインサイトのショーケース

LuckyTemplates のマルチスレッド動的ビジュアル手法を使用したインサイトのショーケース

このチュートリアルでは、マルチスレッド動的ビジュアル手法を使用して、レポート内の動的データ視覚化から洞察を作成する方法について説明します。

LuckyTemplates のフィルター コンテキストの概要

LuckyTemplates のフィルター コンテキストの概要

この記事では、フィルター コンテキストについて説明します。フィルター コンテキストは、LuckyTemplates ユーザーが最初に学習する必要がある主要なトピックの 1 つです。

LuckyTemplates Online Service でアプリを使用する際の最良のヒント

LuckyTemplates Online Service でアプリを使用する際の最良のヒント

LuckyTemplates Apps オンライン サービスが、さまざまなソースから生成されたさまざまなレポートや分析情報の管理にどのように役立つかを示したいと思います。

時間の経過に伴う利益率の変化を分析する – LuckyTemplates と DAX を使用した分析

時間の経過に伴う利益率の変化を分析する – LuckyTemplates と DAX を使用した分析

LuckyTemplates でのメジャー分岐や DAX 数式の結合などの手法を使用して、利益率の変化を計算する方法を学びます。

DAX Studio でのデータ キャッシュのマテリアライゼーションのアイデア

DAX Studio でのデータ キャッシュのマテリアライゼーションのアイデア

このチュートリアルでは、データ キャッシュの具体化のアイデアと、それが結果を提供する際の DAX のパフォーマンスにどのように影響するかについて説明します。

LuckyTemplates を使用したビジネス レポート

LuckyTemplates を使用したビジネス レポート

これまで Excel を使用している場合は、ビジネス レポートのニーズに合わせて LuckyTemplates の使用を開始するのに最適な時期です。

LuckyTemplates ゲートウェイとは何ですか? 知っておくべきことすべて

LuckyTemplates ゲートウェイとは何ですか? 知っておくべきことすべて

LuckyTemplates ゲートウェイとは何ですか? 知っておくべきことすべて