Die Entscheidung, ob du eine berechnete Spalte im Power Query Editor oder im Datenmodell mittels DAX erstellst, hängt von mehreren Faktoren ab, darunter Performance, Flexibilität und Komplexität der Berechnungen. Beide Ansätze haben Vor- und Nachteile, die sich in verschiedenen Szenarien besser eignen.
1. Berechnete Spalten im Power Query Editor:
Vorteile:
- Datenvorbereitung: Im Power Query Editor erfolgt die Transformation der Daten vor der eigentlichen Datenmodellierung. Das bedeutet, dass die Berechnungen außerhalb des Vertipaq-Speichermodells von Power BI durchgeführt werden. Dies kann die Performance verbessern, da die Daten bereits vorab bereinigt und optimiert ins Modell geladen werden.
- Performance: Da die Berechnungen vor dem Laden in Power BI stattfinden, werden sie nur einmalig ausgeführt, und die resultierenden Werte werden in das Datenmodell geschrieben. Dies spart Speicherplatz und verbessert die Ladezeiten beim Rendern von Visualisierungen.
- Einfachere Transformation: Power Query eignet sich gut für ETL-Aufgaben (Extrahieren, Transformieren, Laden), wie das Bereinigen, Filtern und Anreichern von Daten. Transformationen im Query Editor sind oft einfacher zu warten und zu verstehen, insbesondere für Nicht-DAX-Experten.
Nachteile:
- Weniger flexibel: Berechnungen im Power Query Editor sind statisch. Das heißt, sie werden nur während des Datenimports oder einer Datenaktualisierung ausgeführt und reagieren nicht dynamisch auf Filter oder Interaktionen im Bericht.
- Keine dynamischen Berechnungen: Im Gegensatz zu DAX kannst du keine Kontexte berücksichtigen, wie z.B. Filterauswahlen in Visualisierungen, da Power Query eine Vorberechnung der Daten ist.
2. Berechnete Spalten im Datenmodell (DAX):
Vorteile:
- Dynamische Berechnungen: Berechnete Spalten in DAX können auf den Filterkontext reagieren. Das bedeutet, dass sie interaktive, kontextbezogene Berechnungen unterstützen, z.B. abhängig von der Auswahl in Datenschnitten oder anderen Visualisierungen.
- Flexibilität und Komplexität: DAX ist sehr leistungsfähig und erlaubt komplexe Berechnungen, die während der Berichtsnutzung in Echtzeit ausgeführt werden können. Dies ist besonders nützlich für Szenarien, in denen die Daten nach der Benutzerinteraktion berechnet werden müssen.
Nachteile:
- Performance: Berechnete Spalten in DAX werden in das Power BI-Modell geladen und müssen bei jedem Filtern oder Ändern des Berichtskontexts neu berechnet werden. Dies kann zu Performanceproblemen führen, insbesondere bei großen Datenmodellen.
- Speicherplatz: Berechnete Spalten in DAX benötigen zusätzlichen Speicherplatz, da sie vollständig im Datenmodell gespeichert werden. Wenn du viele berechnete Spalten erstellst, kann dies den Speicherbedarf des Modells erheblich erhöhen.
Wann ist welche Methode besser?
- Power Query bevorzugen, wenn:
- Die Berechnung oder Transformation statisch ist und nicht dynamisch auf Benutzereingaben reagieren muss.
- Die Transformation vor dem Laden ins Datenmodell durchgeführt werden soll (z.B. Datenbereinigung oder -anreicherung).
- Die Berechnung komplex, aber für jede Zeile dieselbe ist und nicht von Kontexten wie Filterungen abhängt.
- DAX bevorzugen, wenn:
- Die Berechnungen dynamisch und kontextabhängig sein müssen, z.B. wenn sie auf Filter oder Benutzerinteraktionen reagieren.
- Komplexe Berechnungen basierend auf Beziehungen zwischen Tabellen erforderlich sind, die nur zur Laufzeit verfügbar sind.
- Du die Flexibilität von DAX für komplexere Szenarien benötigst, z.B. dynamische aggregierte Berechnungen.
Wie lässt sich die bessere Vorgehensweise feststellen oder messen?
- Performance-Test (Dauer der Datenverarbeitung):
- Abfragezeiten messen: In Power BI kannst du im Performance Analyzer (Leistungsanalysator) messen, wie lange Visualisierungen brauchen, um berechnete Spalten oder Measures zu berechnen. Wenn DAX-basierte berechnete Spalten deutlich langsamer sind, könnte eine Verlagerung in Power Query die Performance verbessern.
- Datenaktualisierung: Teste die Zeit, die die Datenaktualisierung benötigt. Wenn eine Spalte in Power Query berechnet wird, sollte dies nur einmal während der Datenaktualisierung geschehen. In DAX muss sie möglicherweise jedes Mal neu berechnet werden, wenn der Filterkontext geändert wird.
- Modellgröße:
- Die Modellgröße kann durch berechnete Spalten in DAX erhöht werden.. Wenn berechnete Spalten das Modell unnötig aufblähen, ist eine Berechnung in Power Query besser. Dies lässt sich mit dem Tool „DAX Studio“ ermitteln. Daxstudio -> Advanced -> View Metrics
- Benutzerfreundlichkeit und Wartung:
- Prüfe, welche Methode leichter zu verstehen und zu warten ist. Power Query kann bei komplexen Transformationen einfacher sein, während DAX flexibler ist, aber eine steilere Lernkurve hat.
Fazit:
- Power Query ist oft die bessere Wahl für statische Berechnungen, die vor dem Laden ins Modell ausgeführt werden können.
- DAX ist ideal für dynamische Berechnungen, die auf Benutzerinteraktionen reagieren müssen.
Die beste Vorgehensweise lässt sich durch Testen der Performance und unter Berücksichtigung der Komplexität und Flexibilität ermitteln, die dein spezifisches Szenario erfordert. Für mehr Informationen zum Testen und Überprüfen der Perfomance findest du unter:
https://daxstudio.org/downloads/