SnowConvert AI - PostgreSQL - Repointage Power BI¶

Description¶

Le repointage Power BI est une fonctionnalité qui fournit un moyen simple de redéfinir les connexions du langage M dans l’éditeur Power Query. Cela signifie que les paramètres de connexion seront redéfinis pour pointer vers le contexte de la base de données de migration Snowflake. Pour Postgres, la méthode en langage M qui a défini la connexion est PostgreSQL.Database(...). Dans Snowflake, il existe un connecteur qui dépend d’autres paramètres et la connexion principale est définie par la méthode Snowflake.Database(...).

Exemples de modèle source¶

Cas de repointage de l’entité : Table¶

Ce cas fait référence aux connexions qui ne contiennent pas de code SQL intégré. Cela signifie que l’utilisateur a établi une connexion à partir de Power BI vers une table.

Connexion PostgreSQL dans l’éditeur Power Query

let
    Source = PostgreSQL.Database("your_connection", "mydatabase"),
    public_products = Source{[Schema="public",Item="products"]}[Data]
in
    public_products

Connexion Snowflake dans l’éditeur Power Query

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="PRODUCTS", Kind="Table"]}[Data],
    public_products = Table.RenameColumns(SourceSfTbl, {{ "PRODUCT_ID", "product_id"}, { "PRODUCT_NAME", "product_name"}, { "PRICE", "price"}, { "STOCK_QUANTITY", "stock_quantity"}})
in
    public_products

Cas de repointage de l’entité : Vue¶

Ce cas fait référence aux connexions qui ne contiennent pas de code SQL intégré. Cela signifie que l’utilisateur a établi une connexion à partir de Power BI vers une vue. La vue utilise le même modèle que les tables. Elle ne sera validée qu’avec la table des symboles ; sinon, elle sera convertie en table. Les DDLs sont importants pour ce modèle.

Connexion PostgreSQL dans l’éditeur Power Query

let
    Source = PostgreSQL.Database("your_connection", "mydatabase"),
    public_expensive_products = Source{[Schema="public",Item="expensive_products"]}[Data]
in
    public_expensive_products

Connexion Snowflake dans l’éditeur Power Query

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="EXPENSIVE_PRODUCTS", Kind="View"]}[Data],
    public_expensive_products = Table.RenameColumns(SourceSfTbl, {{ "PRODUCT_ID", "product_id"}, { "PRODUCT_NAME", "product_name"}, { "PRICE", "price"}})
in
    public_expensive_products

Cas SQL intégré¶

Ce cas fait référence aux connexions qui contiennent du code SQL intégré. Cet exemple montre une requête simple, mais SnowConvert AI couvre un éventail de scénarios plus large. En outre, selon la requête migrée, il peut y avoir des messages d’avertissement appelés EWI—PRF—FDM. Cela aidera l’utilisateur à identifier les modèles qui nécessitent une attention supplémentaire.

Connexion PostgreSQL dans l’éditeur Power Query

let
    Source = Value.NativeQuery(PostgreSQL.Database("your_connection", "mydatabase"), "SELECT * FROM expensive_products", null, [EnableFolding=true])
in
    Source

Connexion Snowflake dans l’éditeur Power Query

let
    SfSource = Value.NativeQuery(Snowflake.Databases(SF_SERVER_LINK,SF_WAREHOUSE_NAME,[Implementation="2.0"]){[Name=SF_DB_NAME]}[Data], "SELECT * FROM
expensive_products", null, [EnableFolding=true]),
    Source = Table.RenameColumns(SfSource, {{ "PRODUCT_ID", "product_id"}, { "PRODUCT_NAME", "product_name"}, { "PRICE", "price"}})
in
    Source