SnowConvert AI – Redshift – Power BI Repointing

Beschreibung

Power BI Repointing ist ein Feature, das eine einfache Möglichkeit bietet, die Verbindungen aus der Sprache M im Power Query-Editor neu zu definieren. Das bedeutet, dass die Verbindungsparameter neu definiert werden, um auf den Kontext der Snowflake-Migrationsdatenbank zu verweisen. Für Redshift ist die Methode in der Sprache M, mit der die Verbindung definiert wurde, AmazonRedshift.Database(...).. In Snowflake gibt es einen Konnektor, der von einigen anderen Parametern abhängt, und die Hauptverbindung wird durch die Snowflake.Database(...)-Methode definiert.

Beispiele für Quellmuster

Repointing-Fall: einfache Entität Tabelle

Dieser Fall bezieht sich auf Verbindungen, die kein eingebettetes SQL enthalten. Dies bedeutet, dass eine Verbindung von Power BI zu einer Tabelle hergestellt wurde.

RedShift-Verbindung im Power Query-Editor

let
    Source = AmazonRedshift.Database("your_connection","snowconvert"),
    public = Source{[Name="public"]}[Data],
    authors1 = public{[Name="authors"]}[Data]
in
    authors1
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Snowflake-Verbindung im Power Query-Editor

let
    Source = Snowflake.Databases(SF_SERVER_LINK, SF_WAREHOUSE_NAME),
    SourceSfDb = Source{[Name=SF_DB_NAME, Kind="Database"]}[Data],
    SourceSfSchema = SourceSfDb{[Name="public", Kind="Schema"]}[Data],
    SourceSfTbl = SourceSfSchema{[Name="AUTHORS", Kind="Table"]}[Data],
    authors1 = Table.RenameColumns(SourceSfTbl, {{ "AUTHOR_ID", "author_id"}, { "FIRST_NAME", "first_name"}, { "LAST_NAME", "last_name"}, { "BIRTH_YEAR", "birth_year"}})
in
    authors1
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Repointing-Fall für Entität: Ansicht

Dieser Fall bezieht sich auf Verbindungen, die kein eingebettetes SQL enthalten. Dies bedeutet, dass eine Verbindung von Power BI zu einer Ansicht hergestellt wurde.

RedShift-Verbindung im Power Query-Editor

let
    Source = AmazonRedshift.Database("your_connection","snowconvert"),
    public = Source{[Name="public"]}[Data],
    author_books_view1 = public{[Name="author_books_view"]}[Data]
in
    author_books_view1
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Snowflake-Verbindung im Power Query-Editor

let
    Source = Snowflake.Databases(SF_SERVER_LINK, SF_WAREHOUSE_NAME),
    SourceSfDb = Source{[Name=SF_DB_NAME, Kind="Database"]}[Data],
    SourceSfSchema = SourceSfDb{[Name="public", Kind="Schema"]}[Data],
    SourceSfTbl = SourceSfSchema{[Name="AUTHOR_BOOKS_VIEW", Kind="Table"]}[Data],
    author_books_view1 = Table.RenameColumns(SourceSfTbl, {{ "BOOK_TITLE", "book_title"}, { "AUTHOR_FULL_NAME", "author_full_name"}, { "PUBLICATION_YEAR", "publication_year"}, { "GENRE", "genre"}})
in
    author_books_view1
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Fall: eingebettetes SQL

Dieser Fall gilt für Verbindungen, die eingebettetes SQL enthalten. Dieses Beispiel zeigt eine einfache Abfrage, SnowConvert AI deckt jedoch eine Reihe von größeren Szenarien ab. Außerdem können je nach migrierter Abfrage Warnmeldungen, auch als EWI-PRF-FDM bezeichnet, angezeigt werden. Auf diese Weise können Benutzende Muster erkennen, die zusätzliche Aufmerksamkeit erfordern.

RedShift-Verbindung im Power Query-Editor

let
    Source = Value.NativeQuery(AmazonRedshift.Database("your_connection","snowconvert"), "SELECT * FROM authors LIMIT 5", null, [EnableFolding=true])
in
    Source
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Snowflake-Verbindung im Power Query-Editor

let
    SfSource = Value.NativeQuery(Snowflake.Databases(SF_SERVER_LINK,SF_WAREHOUSE_NAME,[Implementation="2.0"]){[Name=SF_DB_NAME]}[Data], "--** SSC-FDM-0007 - MISSING DEPENDENT OBJECT ""authors"" **
SELECT * FROM
authors
LIMIT 5", null, [EnableFolding=true]),
    Source = Table.RenameColumns(SfSource, {{ "AUTHOR_ID", "author_id"}, { "FIRST_NAME", "first_name"}, { "LAST_NAME", "last_name"}, { "BIRTH_YEAR", "birth_year"}})
in
    Source
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Sprache: Deutsch