Verbinden von Power BI mit Azure SQL
Nachdem Ihre Dataverse-Daten mit Azure SQL synchronisiert wurden, können Sie Power BI direkt mit Ihrer Datenbank verbinden, um schnelle und effiziente Berichte zu erstellen, ohne Ihre Dataverse-Umgebung zu beeinträchtigen.
So verbinden Sie Power BI Desktop mit Ihrer Azure SQL-Datenbank:
1. Öffnen Sie Power BI Desktop und wählen Sie „Daten abrufen“ → „Azure“ → „Azure SQL-Datenbank“.
2. Geben Sie Ihren Servernamen ein (z. B. yourserver.database.windows.net).
3. Geben Sie Ihren Datenbanknamen ein.
4. Wählen Sie Ihre Authentifizierungsmethode (Microsoft-Konto oder Datenbank-Anmeldeinformationen).
5. Wählen Sie die Tabellen aus, die Sie importieren möchten, oder verwenden Sie DirectQuery
Importieren vs. DirectQuery
Power BI bietet zwei Verbindungsmodi:
| Modus | Beschreibung |
| Import | Die Daten werden in die In-Memory-Engine von Power BI geladen. Am besten geeignet für kleinere Datensätze, komplexe Berechnungen und den Offline-Zugriff. Manuelle oder zeitgesteuerte Aktualisierung. |
| DirectQuery | Abfragen werden direkt in Echtzeit gegen Azure SQL ausgeführt. Am besten geeignet für große Datensätze und wenn Sie die neuesten Daten benötigen. Erfordert eine ständig aktive Datenbankverbindung. |
| 💡 Tipp: Beginnen Sie mit dem Importmodus für Entwicklung und Tests. Wechseln Sie zu DirectQuery, wenn Sie Echtzeitdaten benötigen oder Ihr Datensatz die Speichergrenzen von Power BI überschreitet. | |
Filtern gelöschter Datensätze
Wenn Sie den Soft-Delete-Modus verwenden, denken Sie daran, gelöschte Datensätze in Ihren Power BI-Abfragen herauszufiltern:
• In Power Query: Filtern Sie die Spalte „IsDeleted”, um nur „FALSE”-Werte anzuzeigen.
• In DAX: Verwenden Sie FILTER(Tabelle, Tabelle[IsDeleted] = FALSE).
• In SQL (DirectQuery): Fügen Sie WHERE IsDeleted = 0 zu Ihren benutzerdefinierten Abfragen hinzu.
Verwenden von operativen Spalten
Die von Data Mission Sync hinzugefügten operativen Spalten sind für die Power BI-Berichterstellung sehr wertvoll:
• _updated_utc: Erstellen Sie „Zuletzt aktualisiert”-Indikatoren oder filtern Sie nach kürzlich geänderten Datensätzen.
• _created_utc: Verfolgen Sie, wann Datensätze zum ersten Mal in Ihrer Berichtsdatenbank erschienen sind
• _deleted_utc: Analysieren Sie Löschmuster oder erstellen Sie Berichte zu „Kürzlich gelöschten“ Datensätzen
Beispielabfragen
Aktive Konten, die diesen Monat erstellt wurden:
SELECT * FROM dbo.account WHERE IsDeleted = 0 AND _created_utc >= DATEADD(month, DATEDIFF(month, 0, GETUTCDATE()), 0)
In den letzten 24 Stunden aktualisierte Datensätze:
SELECT * FROM dbo.contact WHERE _updated_utc >= DATEADD(hour, -24, GETUTCDATE())
Bewährte Verfahren
• Planen Sie Power BI-Aktualisierungen so, dass sie nach Ihrem Data Mission Sync-Zeitplan ausgeführt werden, um konsistente Daten zu gewährleisten.
• Verwenden Sie die Spalten _label für Optionssätze in Ihren Berichten, um menschenlesbare Werte zu erhalten
• Erstellen Sie eine Datumsdimensionstabelle und verknüpfen Sie diese mit _created_utc oder _updated_utc für zeitbasierte Analysen.
• Erwägen Sie die Erstellung von Ansichten in Azure SQL, um gelöschte Datensätze vorab zu filtern und Power BI-Modelle zu vereinfachen.