结合 Power BI 使用 SQL

4. 连接到 SQL Server

下面通过一个示例演示如何将 SQL Server 数据库连接到 Power BI Desktop，并使用其分析数据库。

示例数据库

为了演示，我们将使用 AWS 上可公开访问的 SQL Server 实例，以及基于 Superstore 数据集创建的数据库。

该数据集包含有关产品、销售、利润等信息。作为数据分析师，我们的目标是分析这些数据，并在这家虚构公司中发现关键改进点。此 SQL Server 实例由 Ken Flerlage 托管。

访问示例数据库

• 安装 SQL Server Management Studio（SSMS）。SSMS 是一个免费的集成环境，用于管理任何 SQL 基础架构。借助 SSMS，您可以部署、监控和升级应用所用的数据层组件，并编写查询与脚本。
• 在系统上下载并安装后，您将看到如下界面，提示输入特定凭据。

输入以下凭据：

Server Name: ec2-52-14-205-70.us-east-2.compute.amazonaws.com
Authentication: SQL Server Authentication
Login: SQL
Password: SQL
技术支持

您现在将获得对“SuperStoreUS”数据库的“只读”访问权限。

在我们的示例中，ec2–52–14–205–70.us-east-2.compute.amazonaws.com 是实例名称，SuperstoreUS 和 Test 是数据库，而 Orders、Customer 等是 SuperstoreUS 数据库中的表。因此，可以有多个实例，每个实例下又包含多个数据库，而每个数据库还可以包含多张表。

5. 将 SQL 数据导入 Power BI

Power BI Desktop 会将数据组织为查询。这意味着所有数据都会以类似表格的结构呈现。

设置连接

打开 Power BI Desktop 并进入起始界面。此处的 Get Data 选项卡提供了可连接到 Power BI Desktop 的多种数据源。我们将连接到 SQL Server。

单击 SQL Server 选项后，会打开一个新界面，要求输入要让 Power BI Desktop 连接的服务器。输入相关信息即可完成。

现在即可点击所需的表并查看其内容。要加载某张表，只需勾选其旁边的复选框并加载。

数据连接模式

SQL 数据库可通过两种方式连接到 Power BI Desktop，这两个选项会出现在主界面。

导入（Import）

顾名思义，导入方法会将所选表“导入”到 Power BI Desktop。随后 Power BI 使用这些导入的数据来创建可视化或进行任意操作。若要查看底层数据的任何更改，需要刷新数据，从而重新导入整个数据集。

DirectQuery

如果选择 DirectQuery 选项，Power BI Desktop 不会导入或复制任何数据。在通过可视化创建或交互数据时，Power BI Desktop 会查询底层数据源，这意味着我们始终在处理最新数据。不过，与导入方法不同，此方式在数据操作方面有一定限制。

这里有一篇文章对 DirectQuery 方法进行了深入介绍。

6. 查询编辑器

所有选定的表将被加载到 Power BI Desktop 中，并在 Data view 中以独立数据集的形式显示。

在这里，我们可以修改数据集。为此我们将借助查询编辑器。无论数据源为何，查询编辑器都可用于修改数据集。我们可以在查询编辑器中进行诸如重命名数据集、删除单列或多列等操作。

左侧窗格显示活动查询的数量，右侧窗格称为查询设置窗格，显示与查询相关的所有步骤。

高级编辑器

高级编辑器显示针对数据源执行的查询代码。其语法对应于 M（Power Query 公式语言）。也可以自行编写代码。

保存您的工作

在查询编辑器中对数据进行必要修改后，从查询编辑器的“文件”菜单中选择关闭并应用（Close & Apply）。这会将更改应用到 Power BI Desktop 中的数据。

7. 合并数据集

当我们希望将一个或多个数据集合并为一个时，合并数据集就派上用场了。合并同样通过查询编辑器完成。这次我们将从 SuperstoreUS 数据库加载三张表：Orders、Customers 和 Returns。

“字段”列已填入这三张选定的表。现在，点击 Edit Queries 按钮并进入 Combine 选项，其下拉菜单中会显示 Merge。我们将通过合并现有查询来创建一个新查询。

“合并”对话框会打开（如下图所示），我们选择要合并的表以及所需的连接类型。需要选择两个表中都存在的列。

让我们创建一个新查询，并将其命名为 Orders and customers. 我们将通过该查询合并 Orders 与 Customers 表。

这个新查询包含来自 orders 表的所有主列，以及来自 customers 表的关系列。删除所有关系列，仅保留最后一个（代表 Customers 查询）。然后从 Customers 查询中选择要添加到新合并查询的列。

下面的演示将使该过程更加清晰。

该合并查询由一个包含所有所需列的单一数据集组成。现在我们可以更轻松地处理这个单一数据集，而无需在多个数据源之间切换，从而避免混淆。

8. 构建与发布仪表板

当数据集准备就绪且所有处理完成后，我们即可开始仪表板的创建过程。Power BI 仪表板（也称为画布）是在单个页面上放置多个可视化，以帮助讲述一个故事。这些可视化称为磁贴，从报告中固定到仪表板上。

现在，让我们通过 Superstore 数据集来了解可以获得哪些洞察（来源：Power BI Dashboard）：

• 各州利润

• 按细分的销售额与利润

• 按区域的销售额与利润

• 按子类别的销售额

• 各区域利润

• 数量

在调整大小、外观和颜色后，我们将得到如下所示的仪表板。

Superstore 仪表板

发布

数据只有在能够在人群或组织间共享时才真正有用。生成的仪表板或报告可以通过发布到 Power BI 服务来共享。随后我们可以使用 Power BI 应用查看或与这些仪表板/报告交互。

9. 结论

将 SQL 与 Power BI 结合使用可以将数据分析提升到新水平。我们可以轻松将 SQL Server 连接到 Power BI，并将数据直接提取到其中。Power BI 使用户只需点击即可切换连接，将内存中查询应用于更大的数据集。SQL 是一款非常实用的工具，与 Power BI 的专长结合使用，可帮助分析更具力度与洞察力。

参考资料

• What is Power BI Desktop?
• Power BI Dashboard – Creating Dashboard In Power BI From A Report (By Vishal Padghan,edureka)