Analisi dei datamarts

È possibile analizzare i datamarts con più strumenti, tra cui l'editor Datamart e il Editor di query SQL. Questo articolo descrive come analizzare i datamarts con questi strumenti e suggerimenti su come visualizzare al meglio le informazioni necessarie.

Analizzare all'interno dell'editor Datamart

L'editor Datamart offre un'interfaccia visiva semplice per analizzare i datamarts. Le sezioni seguenti forniscono indicazioni su come usare l'editor Datamart per ottenere informazioni dettagliate sui datamarts e sui dati.

Query visiva

Dopo aver caricato i dati nel datamart, è possibile usare l'editor Datamart per creare query per analizzare i dati. È possibile usare l'editor di query visuali per un'esperienza senza codice per creare le query.

Esistono due modi per accedere all'editor di query visuali:

Nella visualizzazione Griglia dati creare una nuova query usando il pulsante + Nuova query sulla barra multifunzione, come illustrato nell'immagine seguente.

In alternativa, è possibile usare l'icona della visualizzazione Struttura disponibile nella parte inferiore della finestra dell'editor Datamart, illustrata nell'immagine seguente.

Per creare una query, trascinare le tabelle da Esplora oggetti a sinistra nell'area di disegno.

Dopo aver trascinato una o più tabelle nell'area di disegno, è possibile usare l'esperienza visiva per progettare le query. L'editor datamart usa l'esperienza di visualizzazione diagramma di Power Query simile per consentire di eseguire facilmente query e analizzare i dati. Altre informazioni sulla vista diagramma di Power Query.

Quando si lavora sulla query visiva, le query vengono salvate automaticamente ogni pochi secondi. Un "indicatore di salvataggio" visualizzato nella scheda della query nella parte inferiore indica che la query è in corso di salvataggio.

L'immagine seguente mostra una query di esempio creata usando l'editor di query visuale senza codice per recuperare i principali clienti per ordini.

Esistono alcuni aspetti da tenere presenti sull'editor di Query visive:

• È possibile scrivere solo DQL (non DDL o DML)
• Sono attualmente supportati solo un subset di operazioni di Power Query che supportano la riduzione delle query
• Non è attualmente possibile aprire la query visiva in Excel

SQL Editor di query

Il Editor di query SQL fornisce un editor di testo per scrivere query usando T-SQL. Per accedere all'editor di query SQL predefinito, selezionare l'icona di visualizzazione dell'editor di query SQL nella parte inferiore della finestra dell'editor datamart.

L'editor di query SQL fornisce supporto per intellisense, completamento del codice, evidenziazione della sintassi, analisi lato client e convalida. Dopo aver scritto la query T-SQL, selezionare Esegui per eseguire la query. Quando si lavora sulla query SQL, le query vengono salvate automaticamente ogni pochi secondi. Un "indicatore di salvataggio" visualizzato nella scheda della query nella parte inferiore indica che la query è in corso di salvataggio. L'anteprima dei risultati viene visualizzata nella sezione Risultati . Il pulsante Download in Excel apre la query T-SQL corrispondente in Excel ed esegue la query, consentendo di visualizzare i risultati in Excel. I risultati del visualizzatore consentono di creare report dai risultati della query all'interno dell'editor di query SQL.

Esistono alcuni aspetti da tenere presenti sull'editor di Query visive:

• È possibile scrivere solo DQL (non DDL o DML)

Analizzare all'esterno dell'editor

I datamarts offrono un'esperienza DQL (query) SQL tramite un ambiente di sviluppo personalizzato, ad esempio SSMS o Azure Data Studio. È necessario eseguire la versione più recente degli strumenti ed eseguire l'autenticazione usando Microsoft Entra ID o MFA. Il processo di accesso è uguale al processo di accesso per Power BI.

Quando usare le query predefinite e gli strumenti SQL esterni

L'editor di query visivo senza codice e l'editor datamart sono disponibili in Power BI per il datamart. L'editor di query visivo senza codice consente agli utenti che non hanno familiarità con il linguaggio SQL, mentre l'editor datamart è utile per il monitoraggio rapido del database SQL.

Per un'esperienza di query che offre un'utilità più completa, la combinazione di un ampio gruppo di strumenti grafici con molti editor di script avanzati, SQL Server Management Studio (SSMS) e Azure Data Studio (ADS) sono ambienti di sviluppo più affidabili.

Quando usare SQL Server Management Studio e Azure Data Studio

Anche se entrambe le esperienze di analisi offrono ambienti di sviluppo estesi per l'esecuzione di query SQL, ogni ambiente è personalizzato in base a casi d'uso separati.

È possibile usare SSMS per:

• Configurazione amministrativa o della piattaforma complessa
• Gestione della sicurezza, tra cui la gestione degli utenti e la configurazione delle funzionalità di sicurezza
• Statistiche query dinamiche o statistiche client

Usare ADS per:

• Utenti macOS e Linux
• Per lo più la modifica o l'esecuzione di query
• Creazione rapida di grafici e visualizzazione dei risultati dei set

Ottenere il stringa di connessione T-SQL

Per sviluppatori e analisti con esperienza SQL, l'uso di SQL Server Management Studio o Azure Data Studio come estensione per i datamarts di Power BI può offrire un ambiente di query più completo.

Per connettersi all'endpoint SQL di un datamart con gli strumenti client, passare alla pagina delle impostazioni del modello semantico selezionando la scheda Datamarts (anteprima) in Power BI. Da qui espandere la sezione Impostazioni server e copiare il stringa di connessione, come illustrato nell'immagine seguente.

Introduzione a SSMS

Per usare SQL Server Management Studio (SSMS), è necessario usare SSMS versione 18.0 o successiva. Quando si apre SQL Server Management Studio, viene visualizzata la finestra Connessione al server. È possibile aprirlo manualmente selezionando Esplora oggetti Connessione > motore di database>.

Una volta aperta la finestra Connessione al server, incollare il stringa di connessione copiato dalla sezione precedente di questo articolo nella casella Nome server . Selezionare Connessione e procedere con le credenziali appropriate per l'autenticazione. Tenere presente che è supportato solo Microsoft Entra ID - Autenticazione MFA.

Quando la connessione è stata stabilita, Esplora oggetti visualizza il database SQL connesso dai datamarts e le rispettive tabelle e viste, tutte pronte per essere sottoposte a query.

Per visualizzare facilmente in anteprima i dati all'interno di una tabella, fare clic con il pulsante destro del mouse su una tabella e scegliere Seleziona prime 1000 righe dal menu di scelta rapida visualizzato. Una query generata automaticamente restituisce una raccolta di risultati che visualizzano le prime 1.000 righe in base alla chiave primaria della tabella.

L'immagine seguente mostra i risultati di una query di questo tipo.

Per visualizzare le colonne all'interno di una tabella, espandere la tabella all'interno di Esplora oggetti.

Quando ci si connette a datamart usando SSMS o altri strumenti client, è possibile visualizzare le visualizzazioni create nello schema del modello del datamart. La configurazione dello schema predefinita in un datamart è impostata su Modello.

Un datamart mostra due altri ruoli come amministratore e visualizzatore in sicurezza quando si è connessi tramite SSMS. Gli utenti aggiunti a un'area di lavoro in uno dei ruoli Amministrazione o Membro o Collaboratore vengono aggiunti al ruolo di amministratore nel datamart. Gli utenti aggiunti al ruolo Visualizzatore nell'area di lavoro vengono aggiunti al ruolo visualizzatore in datamart.

Metadati delle relazioni

La proprietà estesa èSaaSMetadata aggiunta in datamart indica che questi metadati vengono usati per l'esperienza SaaS. È possibile eseguire una query su questa proprietà estesa come indicato di seguito:

SELECT [name], [value] 
FROM sys.extended_properties 
WHERE [name] = N'isSaaSMetadata'

I client , ad esempio il connettore SQL, possono leggere le relazioni eseguendo una query sulla funzione con valori di tabella come segue:

SELECT * 
FROM [metadata].[fn_relationships]();

Si noti che esistono relazioni e relazioniColumns denominate viste nello schema dei metadati per mantenere le relazioni nel datamart. Le tabelle seguenti forniscono una descrizione di ognuna di esse, a sua volta:

[metadati]. [relazioni]

Nome colonna	Tipo di dati	Descrizione
RelationshipId	Bigint	Identificatore univoco per una relazione
Nome	Nvarchar(128)	Nome della relazione
FromSchemaName	Nvarchar(128)	Nome dello schema della tabella di origine "From" definito dalla relazione.
FromObjectName	Nvarchar(128)	Nome tabella/vista "Da" definito dalla relazione
ToSchemaName	Nvarchar(128)	Nome dello schema della tabella sink "A"quale relazione è definita
ToObjectName	Nvarchar(128)	Nome tabella/vista "A"quale relazione è definita
TypeOfRelationship	Tinyint	La cardinalità delle relazioni, i valori possibili sono: 0 – Nessuno 1 – OneToOne 2 – OneToMany 3 – ManyToOne 4 – ManyToMany
SecurityFilteringBehavior	Tinyint	Indica le influenze delle relazioni sulle operazioni di filtro dei dati durante la valutazione di espressioni di sicurezza a livello di riga. I valori possibili sono 1 – OneDirection 2 – BothDirections 3 – Nessuno
IsActive	Bit	Valore booleano che indica se la relazione è contrassegnata come attiva o inattiva.
RelyOnReferentialIntegrity	Bit	Valore booleano che indica se la relazione può basarsi sull'integrità referenziale o meno.
CrossFilteringBehavior	Tinyint	Indica le influenze delle relazioni sulle operazioni di filtro dei dati. I valori possibili sono: 1 – OneDirection 2 – BothDirections 3 – Automatic
CreatedAt	Datetime	Data di creazione della relazione.
AggiornatoAt	datetime	Data di modifica della relazione.
DatamartObjectId	Navrchar(32)	Identificatore univoco per datamart

[metadati]. [relationshipColumns]

Nome colonna	Tipo di dati	Descrizione
RelationshipColumnId	bigint	Identificatore univoco per la colonna di una relazione.
RelationshipId	bigint	Chiave esterna, fare riferimento alla chiave RelationshipId nella tabella Relazioni.
FromColumnName	Navrchar(128)	Nome della colonna "From"
ToColumnName	Nvarchar(128)	Nome della colonna "A"
CreatedAt	datetime	mangiato la relazione è stata creata.
DatamartObjectId	Navrchar(32)	Identificatore univoco per datamart

È possibile unire queste due visualizzazioni per ottenere relazioni aggiunte nel datamart. La query seguente unisce queste viste:

SELECT
 R.RelationshipId
,R.[Name]
,R.[FromSchemaName]
,R.[FromObjectName]
,C.[FromColumnName]
,R.[ToSchemaName]
,R.[ToObjectName]
,C.[ToColumnName]
FROM [METADATA].[relationships] AS R
JOIN [metadata].[relationshipColumns] AS C
ON R.RelationshipId=C.RelationshipId

Limiti

• I risultati visualizzati attualmente non supportano le query SQL con una clausola ORDER BY.

Contenuto correlato

Questo articolo ha fornito informazioni sull'analisi dei dati nei datamarts.

Gli articoli seguenti forniscono altre informazioni sui datamarts e Power BI:

• Introduzione ai datamart
• Informazioni sui datamarts
• Introduzione ai datamarts
• Creare report con datamarts
• Controllo di accesso in datamarts
• Amministrazione di Datamart

Per altre informazioni sui flussi di dati e sulla trasformazione dei dati, vedere gli articoli seguenti:

• Introduzione ai flussi di dati e alla preparazione dei dati self-service
• Esercitazione: Modellare e combinare i dati in Power BI Desktop