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Instrucciones de plegado de consultas en Power BI Desktop

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Este artículo se dirige a los modeladores de datos que desarrollan modelos en Power BI Desktop. Proporciona instrucciones de procedimientos recomendados sobre cuándo y cómo lograr el plegado de consultas de Power Query.

El plegado de consultas es la capacidad de una consulta de Power Query de generar una instrucción de consulta única que recupera y transforma los datos de origen. Para obtener más información, vea Plegado de consultas de Power Query.

Instrucciones

Las instrucciones sobre plegado de consultas difieren en función del modo de modelo.

Para una tabla del modo de almacenamiento DirectQuery o Dual, la consulta de Power Query debe lograr el plegado de consultas.

En el caso de una tabla de Importación, es posible que se pueda conseguir el plegado de consultas. Cuando la consulta se basa en un origen relacional, y si se puede construir una sola instrucción SELECT, el mejor rendimiento de la actualización de datos se consigue asegurándose de que se produce el plegado de consultas. Si el motor de mashup de Power Query sigue siendo necesario para procesar transformaciones, debe esforzarse por minimizar el trabajo que necesita hacer, especialmente para modelos semánticos de gran tamaño.

En la siguiente lista con viñetas se proporcionan instrucciones concretas.

  • Delegar todo el procesamiento que sea posible en el origen de datos: cuando no se puedan plegar todos los pasos de una consulta de Power Query, descubra qué paso impide el plegado de consultas. Cuando sea posible, adelante los pasos finales en la secuencia, para que se puedan factorizar en el plegado de consultas. Tenga en cuenta que el motor de mashup de Power Query puede ser lo suficientemente inteligente como para reordenar los pasos de la consulta al generar la consulta de origen.

    En el caso de un origen de datos relacional, si el paso que impide el plegado de consultas se puede lograr con una sola instrucción SELECT, o bien dentro de la lógica de procedimiento de un procedimiento almacenado, considere la posibilidad de usar una consulta SQL nativa, como se describe a continuación.

  • Usar una consulta SQL nativa: cuando una consulta de Power Query recupera datos de un origen relacional, algunos orígenes pueden usar una consulta SQL nativa. En realidad, la consulta puede ser cualquier instrucción válida, incluida la ejecución de un procedimiento almacenado. Si la instrucción genera varios conjuntos de resultados, solo se devolverá el primero. Los parámetros se pueden declarar en la instrucción y se recomienda usar la función de M Value.NativeQuery. Esta función se ha diseñado para pasar valores de parámetro de manera segura y cómoda. Es importante comprender que el motor de mashup de Power Query no puede plegar pasos de consulta posteriores, por lo que debe incluir toda la lógica de transformación (o la mayor parte posible) en la instrucción de consulta nativa.

    Existen dos consideraciones importantes que se deben tener en cuenta al usar consultas SQL nativas:

    • En el caso de una tabla del modelo de DirectQuery, la consulta debe ser una instrucción SELECT y no puede usar expresiones de tabla comunes (CTE) ni un procedimiento almacenado.
    • La actualización incremental no puede usar una consulta SQL nativa. Por tanto, obligaría al motor de mashup de Power Query a recuperar todas las filas de origen y, después, aplicar filtros para determinar los cambios incrementales.

    Importante

    Una consulta SQL nativa puede hacer más que recuperar datos. Se puede ejecutar cualquier instrucción válida (y posiblemente varias veces), incluida una que modifica o elimina datos. Es importante aplicar el principio de privilegios mínimos para asegurarse de que la cuenta usada para acceder a la base de datos solo tiene permiso de lectura en los datos necesarios.

  • Preparar y transformar los datos en el origen: al identificar que determinados pasos de la consulta de Power Query no se pueden plegar, es posible aplicar las transformaciones en el origen de datos. Las transformaciones se podrían lograr si se escribe una vista de base de datos que transforme de forma lógica los datos de origen. O bien, mediante la preparación física y la materialización de los datos, antes de que Power BI los consulte. Un almacenamiento de datos relacional es un excelente ejemplo de datos preparados, normalmente compuesto por orígenes de datos de la organización integrados previamente.

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