Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
Inhoudsopgave
LuckyTemplates SQL-query
Voor deze zelfstudie gaan we dieper in op en begrijpen we hoe query-afhankelijkheden werken in LuckyTemplates.
Query-afhankelijkheden laten zien hoe de query's aan elkaar zijn gekoppeld in LuckyTemplates. U kunt zien welke queries afhankelijk zijn van andere queries of tabellen. Dit is handig wanneer u van plan bent veel gegevenstransformaties binnen uw model uit te voeren.
Deze functie maakt al een tijdje deel uit van LuckyTemplates SQL Query, maar niet veel gebruikers weten hoe ze de functie ervan kunnen maximaliseren. Als u vaak met ingewikkelde LuckyTemplates-configuraties werkt, moet u Query Dependencies beter begrijpen .
Query-afhankelijkheden in LuckyTemplates begrijpen
Klik om te beginnen op het lint Weergeven en klik vervolgens op Query-afhankelijkheden .
Het eerste dat u in de afhankelijkheidsstructuur kunt zien, is de bronmap van de initiële query.
Onder de eerste zoekopdracht kunt u zien dat deze is vertakt in verschillende andere zoekopdrachten. U hebt de tabelquery's Klanten , Producten , Regio's en Verkoop . Alleen al door hier naar te kijken, heb je al een overzicht van hoe deze vragen met elkaar verbonden zijn.
Ik zal u een voorbeeld laten zien van hoe query-afhankelijkheden werken binnen LuckyTemplates. We hebben bijvoorbeeld al onze Channel-kolom en Channel Code-kolom .
Wat ik wil doen is hier nog een tabel van maken. Ik wil deze informatie uitsplitsen en in een andere tabel plaatsen.
Dit is een goed idee, want zoals je in deze kolommen kunt zien, is er veel repetitieve informatie, vooral als je meerdere kolommen hebt met soortgelijke dingen.
In theorie kunnen we de kolommen Kanaal en Kanaalcode afzonderlijk in een andere tabel plaatsen en vervolgens een relatie leggen tussen de tabel Kanaal en onze tabel Verkoop.
Klik hiervoor met de rechtermuisknop op de tabel Verkoop en selecteer vervolgens Referentie .
Hernoem vervolgens de gedupliceerde verkoopquery van Verkoop (2) naar de tabel Kanalen . Klik in de nieuwe tabel Kanalen op de kolom Kanaal , houd de Ctrl- toets ingedrukt en klik op de kolom Kanaalcode .
Terwijl u nog steeds op Ctrl drukt , klikt u met de rechtermuisknop op de genoemde kolommen en selecteert u Andere kolommen verwijderen .
Daarna blijven alleen de kolommen Kanaal en Kanaalcode over in de tabel Kanalen .
Nu moet u een opzoektabel maken voor al uw kanalen met behulp van de Kanalentabel . Maar eerst moet u de dubbele items verwijderen door met de rechtermuisknop te klikken en Duplicaten verwijderen te selecteren . Dit is een efficiënte manier om uw kanaalcodes te maken.
Zoals u kunt zien, zijn er nog maar drie vermeldingen over in beide kolommen. Klik nu op het lint Kolom toevoegen en selecteer vervolgens Kolom uit voorbeelden . U moet dit doen zodat u uw kanaalcodes kunt afkorten met de eerste letter.
Door dit te doen, kunt u een nieuwe kolom maken en de Channel Short Code- tabel toevoegen.
Als u terugkijkt in de weergave Queryafhankelijkheden , ziet u nu de verbinding tussen de tabel Verkoop en de tabel Kanalen .
Conclusie
Dit voorbeeld voor query-afhankelijkheden is eenvoudig. Zodra u veel gegevens uit verschillende bronnen hebt, ziet de afhankelijkheidsboom er ingewikkelder uit.
Zoals ik al zei, is deze techniek handig als er veel repetitieve informatie in verschillende kolommen staat. Zorg ervoor dat de nieuwe tabel die u hebt gemaakt nog steeds verbonden is en afhankelijk is van de initiële query.
Ik hoop dat je veel hebt geleerd van deze tutorial. Er zijn verschillende mogelijkheden om Query Dependencies te gebruiken . De sleutel is om te oefenen en te experimenteren met verschillende voorbeelden in verschillende scenario's.
Tot de volgende keer!
Wat is zelf in Python: voorbeelden uit de echte wereld
Je leert hoe je objecten uit een .rds-bestand in R opslaat en laadt. In deze blog wordt ook besproken hoe je objecten uit R naar LuckyTemplates importeert.
In deze tutorial over DAX-coderingstaal leert u hoe u de functie GENERATE gebruikt en hoe u de titel van een maat dynamisch wijzigt.
Deze zelfstudie behandelt hoe u de Multi Threaded Dynamic Visuals-techniek kunt gebruiken om inzichten te creëren op basis van dynamische gegevensvisualisaties in uw rapporten.
In dit artikel zal ik de filtercontext doornemen. Filtercontext is een van de belangrijkste onderwerpen waarover elke LuckyTemplates-gebruiker in eerste instantie zou moeten leren.
Ik wil laten zien hoe de online service LuckyTemplates Apps kan helpen bij het beheren van verschillende rapporten en inzichten die uit verschillende bronnen zijn gegenereerd.
Leer hoe u wijzigingen in uw winstmarge kunt berekenen met behulp van technieken zoals vertakking van metingen en het combineren van DAX-formules in LuckyTemplates.
Deze tutorial bespreekt de ideeën van materialisatie van datacaches en hoe deze de prestaties van DAX beïnvloeden bij het leveren van resultaten.
Als u tot nu toe nog steeds Excel gebruikt, is dit het beste moment om LuckyTemplates te gaan gebruiken voor uw zakelijke rapportagebehoeften.
Wat is LuckyTemplates Gateway? Alles wat u moet weten