Dies liefert eine Tabelle mit einer Spalte („[Value]“) und einer Zeile, die den Wert 1 hat.<\/p>\n\n\n\n
Um diese Abfrage in den neuen Cube zu laden, gehen wir ganz normal im Visual Studio vor – genauso wie man es in Power BI auch machen w\u00fcrde:<\/p>\n\n\n\n
Wir definieren eine neue Datenquelle vom Typ „SQL Server Analysis Services-Datenbank“:<\/p>\n\n\n\n Um diese Daten als Tabelle im Cube zu haben, muss man auf der Datenquelle rechte Maustaste > „Import New Tables“anklicken. Das Power-Query-Fenster \u00f6ffnet sich:<\/p>\n\n\n\n \u00dcber „Import“ wird diese Abfrage automatisch ausgef\u00fchrt und man erh\u00e4lt eine neue Tabelle mit Namen „Table“, die nur eine Spalte „[Value]“ hat und dort eine Zeile mit 1:<\/p>\n\n\n\n Versucht man aber nun analog eine zweite Abfrage (mit Es ist nicht m\u00f6glich, zwei unterschiedliche DAX-Abfragen auf dieselbe Quelle abzufeuern<\/p>\n\n\n\n Man muss es also anders probieren.<\/p>\n\n\n\n Bei meinem Blogeintrag <\/a>zur Datumsdimension in SSAS hatte ich bereits die M-Syntax Dazu gehen wir wie folgt vor:<\/p>\n\n\n\n Zun\u00e4chst l\u00f6schen wir die Datenquelle mit dem DAX-Statement und erstellen eine neue, allerdings ohne Eingabe eines DAX-Statements.<\/p>\n\n\n\n Im zweiten Fenster geben wir nur die Connection an:<\/p>\n\n\n\n Um auszuprobieren, ob sie funktioniert, gehen wir mit der rechten Maustaste auf diese Verbindung und klicken auf „Import new tables“:<\/p>\n\n\n\n Wir sollten darauf achten, dass wir eine kleine Tabelle ausw\u00e4hlen. Dann klicken wir auf „Load“.<\/p>\n\n\n\n Damit wird eine neue Tabelle namens „Model“ mit dieser Struktur angelegt. Das M hinter der Abfrage finden wir in den Eigenschaften bei Source Data:<\/p>\n\n\n\n Das M-Statement sieht so aus:<\/p>\n\n\n\n Wenn wir das Statement nun so ab\u00e4ndern, haben wir die Problemstellung gel\u00f6st:<\/p>\n\n\n\n Nach dem L\u00f6schen der alten zwei Spalten und einem Refresh, sieht das Ergebnis wie gew\u00fcnscht aus:<\/p>\n\n\n\n Um nun zu zeigen, dass die zweite Abfrage auch funktioniert, erstellen wir einfach eine zweite Partition mit der gleichen M-Abfrage, wobei wir nur 1 durch 2 ersetzen:<\/p>\n\n\n\n Nach einem Refresh auf die Tabelle haben wir das Ergebnis:<\/p>\n\n\n\n Damit sind wir fertig!<\/p>\n\n\n\n Ich habe absichtlich das Beispiel der Partitionen verwendet, da dies ein klassisches Anwendungsszenario ist, bei dem mehrere Abfragen auf die gleiche Quelle abgefeuert werden m\u00fcssen.<\/p>\n\n\n\n Der Nachteil an dieser Implementierung ist, dass das DAX-Statement immer komplett geschrieben werden muss.<\/p>\n\n\n\n Wenn man sich aber nun vorstellt, dass es ein kompliziertes DAX-Statement ist, das sich je Partition nur um eine Zahl unterscheidet (in unserem Beispiel eine Zahl von 0 bis 99), dann m\u00f6chte man das DAX-Statement nicht 100x schreiben – weil das nat\u00fcrlich sehr schlecht zu warten ist.<\/p>\n\n\n\n Deswegen sehen bei uns die M-Befehle so aus:<\/p>\n\n\n\n Wir sehen, dass wir zwei Variablen (Vorne und Hinten) verwenden. In der gezeigten Partition wird dann die Zahl 1 zwischen Vorne und Hinten eingetragen.<\/p>\n\n\n\n In unserem Beispiel aus dem Blog w\u00e4re<\/p>\n\n\n\n und<\/p>\n\n\n\n Jetzt ist nur noch die Frage, wo wir diese Variablen hinterlegen k\u00f6nnen. Das sind die Expressions:<\/p>\n\n\n\n Um diese zu erstellen, klicken wir mit der rechten Maustaste auf „Expressions“ und dann auf „Edit Expressions“:<\/p>\n\n\n\n Dann legen wir eine leere Query an:<\/p>\n\n\n\n Die Query k\u00f6nnen wir umbenennen \u00fcber die Name-Property. Den Wert der Variablen tippen wir oben einfach ein:<\/p>\n\n\n\n In unserem echten Anwendungsfall haben wir den Text (hier Motivation In der Regel lesen Cubes (tabulare Modelle) Daten aus einem DWH, also meist relationalen Datenbanken. Es kann aber sinnvoll sein, das Ergebnis eines Cubes als Quelle f\u00fcr einen anderen Cube zu verwenden. In einem Kundenprojekt ben\u00f6tigten wir das, weil die Preisberechnung in einem Cube implementiert war und in einem anderen Cube verwendet werden sollte. … mehrere DAX-Statements als Quelle in Cubes<\/span> weiterlesen ![\"\"](\"https:\/\/www.csopro.de\/biblog\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/grafik-2.png\")
<\/a><\/a><\/a>evaluate {2}<\/code>) auszuf\u00fchren, scheint es zun\u00e4chst zu funktionieren. Allerdings wird keine zweite Datenquelle angelegt, sondern die bestehende ver\u00e4ndert, so dass bei einem Refresh die oben gezeigte Tabelle eine 2 statt einer 1 zeigt.<\/p>\n\n\n\nL\u00f6sungsidee<\/h2>\n\n\n\n
Value.NativeQuery<\/code> verwendet. Dies werden wir hier mit der Datenquelle SSAS verwenden. <\/p>\n\n\n\n<\/a><\/a><\/a><\/a>let\n Source = #\"Name der Datenquelle\",\n Model1 = Source{[Id=\"Model\"]}[Data],\n Model2 = Model1{[Id=\"Model\"]}[Data],\n #\"Added Items\" = Cube.Transform(Model2,\n {\n {Cube.AddAndExpandDimensionColumn, \"[DimChannel]\", {\"[DimChannel].[ChannelDescription].[ChannelDescription]\", \"[DimChannel].[ChannelKey].[ChannelKey]\"}, {\"DimChannel.ChannelDescription\", \"DimChannel.ChannelKey\"}}\n })\nin\n #\"Added Items\"<\/pre>\n\n\n\nlet\n Source = #\"Name der Datenquelle\",\n Tabelle = Value.NativeQuery(Source, \"evaluate {1}\")\nin\n Tabelle<\/pre>\n\n\n\n<\/a><\/a><\/a>Optimierungen<\/h2>\n\n\n\n
let\n Source = #\"Name der Datenquelle\",\n\tP = Value.NativeQuery(\n Source, Text.Combine({Vorne, \"1\", Hinten}, \"\")\n\t)\nin\n P<\/pre>\n\n\n\nVorne = \"evaluate {\"<\/pre>\n\n\n\nHinten = \"}\"<\/pre>\n\n\n\n
<\/a><\/a><\/a>evaluate {<\/code><\/em> ) nicht einfach eingetragen, sondern mit = zugewiesen, also = \"evaluate {\"<\/code><\/em> geschrieben. Dann muss man Anf\u00fchrungszeichen, die in dem DAX-Statement vorkommen, verdoppeln, da der Interpreter sonst denkt, der String w\u00e4re zu Ende.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"