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Diretrizes de relação um-para-um

Este artigo destina-se aos modeladores de dados que trabalham com o Power BI Desktop. Ele fornece diretrizes sobre como trabalhar com relações de modelo um-para-um. Uma relação um-para-um pode ser criada quando ambas as tabelas contêm uma coluna de valores comuns e exclusivos.

Observação

Este artigo não inclui nenhuma introdução às relações de modelo. Se você não estiver totalmente familiarizado com essas relações, as respectivas propriedades e como configurá-las, recomendamos que leia primeiro o artigo Relações de modelo no Power BI Desktop.

Também é importante que você compreenda o design em esquema em estrela. Para obter mais informações, confira Entender o esquema em estrela e a importância dele para o Power BI.

Há dois cenários que envolvem relações um-para-um:

  • Dimensões de degeneração: você pode derivar uma dimensão de degeneração de uma tabela do tipo fato.

  • Os dados de linha se estendem pelas tabelas: uma única entidade de negócios ou entidade é carregada como duas (ou mais) tabelas de modelo, possivelmente porque os dados delas são provenientes de diferentes armazenamentos de dados. Esse cenário pode ser comum para tabelas do tipo dimensão. Por exemplo, os detalhes do produto mestre são armazenados em um sistema de vendas operacionais, e os detalhes do produto suplementar são armazenados em outra fonte.

    No entanto, é incomum que você relacione duas tabelas do tipo fato com uma relação um-para-um. Isso ocorre porque as duas tabelas do tipo fato precisariam ter a mesma dimensionalidade e granularidade. Além disso, cada tabela do tipo fato precisaria de colunas exclusivas para permitir a criação da relação de modelo.

Dimensões de degeneração

Quando colunas de uma tabela do tipo fato são usadas para filtrar ou agrupar, considere disponibilizá-las em uma tabela separada. Dessa forma, você separa as colunas usadas para filtragem ou agrupamento dessas colunas usadas para resumir linhas de fatos. Essa separação pode:

  • Reduzir o espaço de armazenamento
  • Simplificar os cálculos do modelo
  • Contribuir para o desempenho aprimorado da consulta
  • Entregar uma experiência mais intuitiva do painel Dados para seus autores de relatório

Considere uma tabela de vendas de origem que armazena os detalhes do pedido de venda em duas colunas.

Linhas de uma tabela de vendas.

A coluna OrderNumber armazena o número do pedido, e a coluna OrderLineNumber armazena uma sequência de linhas no pedido.

No diagrama de modelo a seguir, observe que as colunas de número do pedido e número da linha do pedido não foram carregadas na tabela Sales. Em vez disso, os valores foram usados ​​para criar uma coluna de chave alternativa denominada SalesOrderLineID. (O valor da chave é calculado multiplicando o número do pedido por 1000 e adicionando o número da linha do pedido.)

Diagrama de modelo contendo duas tabelas: Sales e Sales Order. As colunas SalesOrderLineID estão vinculadas por uma relação um a um.

A tabela Sales Order fornece uma experiência avançada para autores de relatórios com três colunas: Sales Order, Sales Order Line e Line Number. Também inclui uma hierarquia. Esses recursos de tabela dão suporte a designs de relatório que precisam filtrar, agrupar ou fazer uma busca detalhada em pedidos e linhas de pedidos.

Como a tabela Sales Order é derivada dos dados de vendas, deve haver exatamente o mesmo número de linhas em cada tabela. Além disso, deve haver valores correspondentes entre cada coluna de SalesOrderLineID.

Os dados de linha se estendem pelas tabelas

Considere um exemplo envolvendo tabelas do tipo dimensão com relação um-para-um: Product e Product Category. Cada tabela representa dados importados e tem uma coluna de SKU (unidade de manutenção de estoque) que contém valores exclusivos.

Confira abaixo um diagrama de modelo parcial das duas tabelas.

Diagrama de modelo que contém duas tabelas. O design é descrito no parágrafo a seguir.

A primeira tabela é denominada Product e contém três colunas: Color, Product e SKU. A segunda tabela é denominada Product Category e contém duas colunas: Category e SKU. Uma relação um-para-um associa as duas colunas de SKU. A relação é filtrada em ambas as direções, que é sempre o caso para relações um-para-um.

Para ajudar a descrever como funciona a propagação do filtro de relações, o diagrama de modelo foi modificado para revelar as linhas de tabela. Todos os exemplos deste artigo se baseiam nesses dados.

Observação

Não é possível exibir linhas de tabela no diagrama de modelo do Power BI Desktop. Isso é feito neste artigo a fim de contribuir com a discussão, fornecendo exemplos claros.

O diagrama de modelo agora revela as linhas da tabela. Os detalhes das linhas são descritos no parágrafo a seguir.

Os detalhes de linha para as duas tabelas são descritos na seguinte lista com marcadores:

  • A tabela Product tem três linhas:
    • SKU CL-01, Product T-shirt, Color Green
    • SKU CL-02, Product Jeans, Color Blue
    • SKU AC-01, Product Hat, Color Blue
  • A tabela Product Category tem duas linhas:
    • SKU CL-01, Category Clothing
    • SKU AC-01, Category Accessories

Observe que a tabela Product Category não inclui uma linha para a SKU de produto RO-02. Discutiremos as consequências dessa linha ausente mais adiante neste artigo.

No painel Dados, os autores do relatório encontrarão campos relacionados ao produto em duas tabelas: Produto e Categoria de Produto.

O painel Dados mostra ambas as tabelas expandidas e as colunas são listadas como campos, com Produto e Categoria de produtos destacados.

Vejamos o que acontece quando os campos de ambas as tabelas são adicionados a um visual de tabela. Neste exemplo, a coluna SKU é originada da tabela Product.

Visual de tabela com quatro colunas: SKU, Product, Color, e Category. O valor Category para o produto SKU CL-02 está BRANCO.

Observe que o valor Category para a SKU do produto RO-02 está em BRANCO. Isso porque não há nenhuma linha na tabela Product Category para esse produto.

Recomendações

Quando possível, recomendamos que você evite criar relações de modelo um-para-um quando os dados de linha se estendem pelas tabelas de modelo. Isso porque esse design pode:

  • Contribuem para a desordem do painel Dados, listando mais tabelas do que o necessário.
  • Dificultam a localização de campos relacionados por autores de relatório, pois são distribuídos em várias tabelas.
  • Limita a capacidade de criar hierarquias, pois seus níveis devem ser baseados em colunas da mesma tabela.
  • Gera resultados inesperados quando não há uma correspondência completa de linhas entre as tabelas.

As recomendações específicas diferem dependendo se a relação um-para-um é interna ao grupo de origem ou entre grupos de origem. Para obter mais informações sobre a avaliação de relação, confira Relações de modelo no Power BI Desktop (avaliação de relação).

Relação um-para-um interna ao grupo de origem

Quando existe uma relação um-para-um interna ao grupo de origem entre as tabelas, recomendamos consolidar os dados em uma única tabela de modelo. Isso é feito por meio da mesclagem das consultas do Power Query.

As etapas a seguir apresentam uma metodologia para consolidar e modelar os dados com relação um-para-um:

  1. Mesclar consultas: ao combinar as duas consultas, considere a integridade dos dados em cada consulta. Se uma consulta contiver um conjunto completo de linhas (como uma lista mestra), mescle a outra consulta com ela. Configure a transformação de mesclagem para usar uma junção externa esquerda, que é o tipo de junção padrão. Esse tipo de junção garante que você mantenha todas as linhas da primeira consulta e as complete com as linhas correspondentes da segunda consulta. Expanda todas as colunas necessárias da segunda consulta na primeira consulta.

  2. Desabilitar o carregamento de consulta: certifique-se de desabilitar o carregamento da segunda consulta. Dessa forma, não haverá o carregamento de seu resultado como uma tabela de modelo. Essa configuração reduz o tamanho do armazenamento do modelo de dados e ajuda a organizar o painel Dados.

    Em nosso exemplo, os autores de relatório agora encontram uma única tabela chamada Produto no painel Dados. Contém todos os campos relacionados ao produto.

    O painel Dados mostra ambas as tabelas expandidas e as colunas são listadas como campos com Produto destacado.

  3. Substituir valores ausentes: se a segunda consulta tiver linhas não compatíveis, os valores nulos aparecerão nas colunas introduzidas nela. Quando apropriado, considere substituir os valores nulos por um valor de token. A substituição de valores ausentes é especialmente importante quando os autores de relatório filtram ou agrupam pelos valores de coluna, pois os valores em BRANCO podem aparecer em visuais de relatório.

    No visual da tabela a seguir, observe que a categoria de SKU do produto RO-02 agora exibe [Undefined] . Na consulta, as categorias nulas foram substituídas por esse valor de texto de token.

    Visual de tabela com quatro colunas: SKU, Product, Color, e Category. O valor Category para o produto SKU CL-02 está rotulado agora como “Indefinido”.

  4. Criar hierarquias: se houver relações entre as colunas da tabela agora consolidada, considere a criação de hierarquias. Dessa forma, os autores de relatório identificarão rapidamente as oportunidades de fazer drilling no visual do relatório.

    Em nosso exemplo, os autores de relatório agora podem usar uma hierarquia que tem dois níveis: Category e Product.

    O painel Dados mostra as duas tabelas expandidas e as colunas são listadas como campos com Produtos destacado.

Caso você goste de como as tabelas separadas ajudam a organizar seus campos, ainda é recomendável consolidar em uma única tabela. Você ainda pode organizar seus campos, mas usando pastas de exibição em vez disso.

Em nosso exemplo, os autores de relatório podem encontrar o campo Category na pasta de exibição Marketing.

O painel Dados mostra o campo Categoria dentro de uma pasta de exibição chamada Marketing.

Se você ainda decidir definir relações um-para-um internas ao grupo de origem em seu modelo, quando possível, verifique se há linhas correspondentes nas tabelas relacionadas. A medida que uma relação um-para-um interna ao grupo de origem é avaliada como uma relação regular, problemas de integridade de dados podem surgir nos visuais do relatório como valores em branco. (Você pode ver um exemplo de um agrupamento EM BRANCO no primeiro visual da tabela apresentada neste artigo.)

Relação um-para-um entre grupos de origem

Quando existe uma relação um-para-um entre grupos de origem entre as tabelas, não há design de modelo alternativo, a menos que você pré-consolide os dados nas fontes de dados. O Power BI avaliará a relação de modelo um-para-um como uma relação limitada. Portanto, garanta que haja linhas correspondentes nas tabelas relacionadas, pois as linhas não correspondentes serão eliminadas dos resultados da consulta.

Vejamos o que acontece quando os campos de ambas as tabelas são adicionados a um visual de tabela e existe uma relação limitada entre as tabelas.

Visual de tabela com quatro colunas: SKU, Product, Color, e Category. A tabela tem agora apenas duas linhas.

A tabela exibe somente duas linhas. A SKU do produto RO-02 está ausente porque não há nenhuma linha correspondente na tabela Product Category.

Para obter mais informações relacionadas a este artigo, confira os seguintes recursos: