SnowConvert AI - Redshift - Power BI 재포인팅¶

설명¶

Power BI 재포인팅은 파워 쿼리 편집기에서 M 언어의 연결을 쉽게 재정의할 수 있는 방법을 제공하는 기능입니다. 즉, 연결 매개 변수가 Snowflake 마이그레이션 데이터베이스 컨텍스트를 가리키도록 재정의됩니다. Redshift의 경우, 연결을 정의한 M 언어의 메서드는 AmazonRedshift.Database(...)입니다. Snowflake에는 다른 매개 변수를 사용하는 커넥터가 있으며 기본 연결은 Snowflake.Database(...) 메서드로 정의됩니다.

소스 패턴 샘플¶

엔터티 재포인팅 사례: 테이블¶

이 사례는 임베디드 SQL이 포함되지 않은 연결을 나타냅니다. 즉, 사용자가 Power BI에서 테이블로의 연결을 설정했음을 의미합니다.

파워 쿼리 편집기의 Redshift 연결

let
    Source = AmazonRedshift.Database("your_connection","snowconvert"),
    public = Source{[Name="public"]}[Data],
    authors1 = public{[Name="authors"]}[Data]
in
    authors1

파워 쿼리 편집기의 Snowflake 연결

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

엔터티 재포인팅 사례: 뷰¶

이 사례는 임베디드 SQL이 포함되지 않은 연결을 나타냅니다. 즉, 사용자가 Power BI에서 뷰로의 연결을 설정했음을 의미합니다.

파워 쿼리 편집기의 Redshift 연결

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

파워 쿼리 편집기의 Snowflake 연결

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

임베디드 SQL 사례¶

이 사례는 임베디드 SQL이 포함된 연결을 나타냅니다. 이 샘플은 간단한 쿼리를 보여주지만, SnowConvert AI는 다양한 대규모 시나리오를 다룹니다. 또한, 마이그레이션된 쿼리에 따라 EWI—PRF—FDM이라는 경고 메시지가 표시될 수 있습니다. 따라서 사용자가 추가적인 주의가 필요한 패턴을 식별하는 데 도움이 됩니다.

파워 쿼리 편집기의 Redshift 연결

let
    Source = Value.NativeQuery(AmazonRedshift.Database("your_connection","snowconvert"), "SELECT * FROM authors LIMIT 5", null, [EnableFolding=true])
in
    Source

파워 쿼리 편집기의 Snowflake 연결

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