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Sie können Daten auf drei verschiedene Arten abrufen und speichern.
Neue Daten Wenn Ihre App Daten erstellt, die noch nicht vorhanden sind, z. B. in Situationen, in denen der vorhandene Geschäftsprozess mit Papier abgeschlossen wurde, empfehlen wir, die Daten entweder in Microsoft Dataverse oder in einer benutzerdefinierten SharePoint-Liste zu speichern.
Wir besprechen dieses Thema in der Datenmodellierung: Entwerfen Ihrer Datenstruktur.
Lese-/Schreibzugriff aus einem vorhandenen System Dies ist ein Datentyp, in dem Sie die neuesten Informationen aus einer vorhandenen Datenbank oder einem vorhandenen System abrufen müssen. In diesen Fällen müssen Daten zum Zeitpunkt der Anforderung angefordert werden.
Erstellen einer Kopie der Daten In Situationen, in denen originale Daten nie geändert oder überschrieben werden sollen, können Sie die Daten in einen anderen Datenspeicher wie Dataverse kopieren. Dadurch wird sichergestellt, dass die Daten im ursprünglichen System nicht geändert werden, aber Ihre App kann damit arbeiten. Dieses Szenario ist bei der Arbeit mit Daten in Buchhaltungs- und einnahmebezogenen Systemen üblich.
Zugreifen auf vorhandene Daten
Apps, die mit Power Apps erstellt wurden, haben zwei Möglichkeiten, vorhandene Daten zu verwenden. Eine Möglichkeit ist, einen Connector zu verwenden, mit dem Sie direkt eine Verbindung zu einer Datenquelle herstellen können. Die andere verwendet einen Datenfluss, der eine Momentaufnahme der Daten kopiert.
Verwenden eines Connectors: Ein Connector ist ein Feature in Power Apps, mit dem Sie eine Verbindung mit verschiedenen Systemen und Quellen herstellen können, z. B. SharePoint, SQL Server oder Office 365, und daten direkt von ihnen abrufen oder Daten darin speichern können. Weitere Informationen: Übersicht über Canvas-App-Connectors für Power Apps
Verwenden eines Datenflusses: Dataflow ist ein Feature in Power Apps, mit dem Sie Daten aus einem anderen System in Dataverse oder Azure Data Lake-Speicher extrahieren, transformieren und laden können. Im Gegensatz zu einem Connector werden Daten in einem geplanten Batch abgerufen. Anstatt nur die Daten as-is aus der Datenquelle abzurufen, können Sie Power Query Online verwenden, um Daten zu bearbeiten, zu bereinigen und zu transformieren, bevor Sie sie im Zielspeicher speichern. Weitere Informationen: Selbstbedienungs-Datenvorbereitung mit Datenflüssen
Die von Ihnen gewählte Methode hängt von Ihren Anwendungsfällen ab und davon, wie Daten verarbeitet werden müssen. In der folgenden Tabelle sind einige Elemente aufgeführt, die zum Vergleich verwendet werden sollen.
| Elemente zum Vergleichen | Connectors | Datenfluss |
|---|---|---|
| Aktualität der Daten | Echtzeit | Statische oder Momentaufnahme |
| Richtung | Bidirektional | Eine Richtung (von Ursprung zu Dataverse) |
| Vorhandene Daten ändern? | Yes | Nein |
| Anwendungsfälle | Produktionsauftrag, Arbeitszeittabelle, Verkaufsangebot | Kundenmaster, Vergangene Rechnungen, Mitarbeiterliste |
Wir stellen im nächsten Artikel, Arbeiten mit Enterprise-Systemen, zusätzliche technische Informationen zur Verfügung.
Beispiel: Spesenabrechnungsdaten
Unser Spesenabrechnungsprojekt umfasst jeden der drei Arten von Datenspeicheranforderungen:
Neue Daten: Da die Spesenabrechnungen auf Papier waren, benötigen wir ein neues Speichersystem für die vom Mitarbeiter erstellten Daten, die die Spesenabrechnung ausfüllen. Dafür müssen wir ein Datenmodell entwerfen.
Schreiben in ein vorhandenes System: Wenn das Buchhaltungsteam die Daten aus der Spesenabrechnung in das Finanzsystem exportiert, müssen sie einen Datenkonnektor verwenden.
Kopierte Daten: Unsere Spesenabrechnungen enthalten auch einige Daten, die wir aus der Microsoft Entra-ID nachschlagen, z. B. die Mitarbeiter-ID, der Vorgesetzte und die Abteilung. Wir möchten diese Daten nicht im ursprünglichen System ändern, aber wir müssen eine Kopie davon beibehalten. Wir möchten den Vorgesetzten und die Abteilung des Mitarbeiters zum Zeitpunkt der Erstellung des Berichts aufzeichnen, nicht irgendwann in Zukunft, wenn wir den Bericht erneut betrachten. (Möglicherweise haben sie Abteilungen geändert oder sogar das Unternehmen verlassen.)