파워 쿼리 데이터 형식 및 커넥터

이 자습서에서는 파워 쿼리 데이터 형식 및 커넥터 에 대해 설명합니다 . 데이터 유형이 무엇인지 배우고 서로 어떻게 호환되는지 확인합니다. 파워 쿼리 M 언어 의 연산자에 대해서도 알아봅니다 . 이는 쿼리가 결과와 답변을 생성하는 방법을 이해하는 데 도움이 됩니다.

목차

• 파워 쿼리의 데이터 형식
• 파워 쿼리 데이터 형식의 호환성
• 표현식 및 연산자
• 결론

파워 쿼리의 데이터 형식

M 언어에는 기본 유형 과 구조 유형의 두 가지 주요 그룹으로 나눌 수 있는 작은 내장 유형 세트가 있습니다 .

데이터 보고서에서 볼 수 있는 가장 일반적인 기본 유형은 다음과 같습니다.

Any 는 모든 값을 분류하는 타입입니다. 이는 모든 값이 any 의 하위 유형임을 의미합니다 . 또한 이미지의 세 번째 행에 시간 및 날짜 와 같은 복잡한 유형이 표시됩니다 .

반면에 다음은 가장 일반적인 구조 유형 입니다 .

유형을 지정하는 것도 가능합니다.

귀속 유형은 파워 쿼리에 서식 지정과 같은 것이 없기 때문에 기본 유형 위에 적용되는 형식이 아닙니다 . 서식 지정은 Excel 또는 LuckyTemplates와 같이 파워 쿼리에서 데이터를 받는 애플리케이션에서만 수행할 수 있는 작업입니다.

데이터 유형과 형식은 동일한 것을 참조하지 않기 때문에 차이점을 알고 있어야 합니다. 형식 은 기본 값에 영향을 주지 않고 숫자가 표시되는 방식을 제어하는 ​​반면, 데이터 유형은 설명된 유형과 일치하도록 값의 정밀도를 변경합니다.

M 엔진 은 런타임 시 유형 검사를 수행하지 않습니다. 따라서 열이 숫자 유형이고 텍스트 유형이라고 엔진에 알리면 문제가 발생하지 않습니다. 그러나 숫자 유형이 필요한 함수에서 해당 열을 호출하면 문제가 발생하기 시작합니다. M 에는 자동 유형 변환이 없기 때문입니다 .

파워 쿼리 데이터 형식의 호환성

데이터 유형 간에도 유형 호환성이 있습니다. 값의 유형과 다른 값 유형과의 호환성 사이에는 차이가 있습니다.

호환성 검사는 nullable 기본 형식 수준에서 수행됩니다. M은 첫 번째 유형을 준수하는 모든 값이 두 번째 유형도 준수하는 경우에만 다른 M 유형 과 호환됩니다 . 그렇지 않은 경우 유형 불일치 오류가 발생합니다.

이를 더 잘 설명하기 위해 다음은 데이터 유형 변환 매트릭스 의 개요입니다 .

표현식 및 연산자

녹색과 빨간색 원은 스스로 말할 수 있습니다. 반면에 파란색 원은 변환이 원래 값에 값을 추가한다는 것을 의미하고 주황색 원은 원래 값을 잘라냄을 의미합니다.

파워 쿼리 M 형식 언어에는 식에 사용할 수 있는 연산자 집합이 포함되어 있습니다. 연산자는 피연산자에 적용되어 식을 형성합니다. 연산자의 의미는 피연산자 값 유형에 따라 다를 수 있습니다.

다음은 몇 가지 샘플 표현식입니다.

첫 번째 식에서 숫자 1과 2는 피연산자이고 더하기 또는 더하기 기호는 연산자입니다. 이 식은 숫자 값 3을 생성합니다. 그러나 두 번째 및 세 번째 식에서 숫자 값에 텍스트 값을 추가하거나 두 개의 텍스트 값을 추가하는 것은 지원되지 않는 것을 볼 수 있습니다.

이것은 Excel, DAX 및 M 의 뚜렷한 차이점 중 하나입니다 . Excel 및 DAX 수식은 자동 유형 변환을 수행하지만 M 엔진은 수행하지 않습니다. 더하기 기호 대신 앰퍼샌드( & )를 사용하면 두 값이 결합됩니다.

앰퍼샌드( & )는 위 이미지의 네 번째 표현식과 같이 두 개의 텍스트 문자열을 연결하는 연산자입니다. 또한 연산자의 의미가 피연산자 값 유형에 따라 어떻게 달라질 수 있는지 보여줍니다. 이는 목록 조합과 레코드 병합도 허용하기 때문입니다.

유형 불일치 오류는 발생할 가능성이 있는 것입니다. 따라서 데이터에 문제가 있는 경우 데이터 유형을 올바르게 선언하지 않았음을 의미합니다. 이러한 오류는 M 코드를 수정하거나 작성할 때도 많이 나타납니다 .

파워 쿼리 사용자 지정 열의 M 코드 | LuckyTemplates
Power Query 편집기: 스테이징 쿼리

결론

파워 쿼리를 사용하여 데이터 보고서를 만들 때 가장 중요한 준비는 작동 방식을 이해하는 것입니다. 이렇게 하면 LuckyTemplates에서 적절한 데이터 생성 보고서를 작성하기 위해 M 코드를 올바르게 작성하고 올바른 데이터 유형을 설정하는 데 도움이 됩니다 . 기본 사항을 마스터하면 큰 이점을 얻을 수 있고 데이터 개발 기술을 향상시킬 수 있습니다.

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