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  • ❌ Tabular Editor 2
  • Tabular Editor 3
    ✔ Desktop
    ✔ Business
    ✔ Enterprise

Tabular Editor 3 内置 表导入向导，可帮助你在模型中创建数据源，并从 SQL Server 数据库等关系型数据源导入表/视图。

表导入向导

TOM 数据源类型

根据你使用的 Analysis Services 版本，在模型元数据中定义数据源的方式也不同：

  • 提供程序（又称旧版）：在所有 Analysis Services 版本和所有兼容级别中均可用。 支持的数据源范围有限，主要通过 OLE DB/ODBC 驱动程序访问关系型数据源。 分区通常使用 SQL 语句定义，并以原生方式在数据源上执行。 凭据在 Tabular Object Model 的 Provider数据源对象中进行管理，并在服务器端存储和加密。
  • 结构化（又称 Power Query）：自 SQL Server 2017 起可用（兼容级别 1400+）。 支持的数据源范围比旧版提供程序更广。 分区通常使用 M（Power Query）表达式定义。 凭据在 Tabular Object Model 的 Structured数据源对象中进行管理，并且每次部署到 Analysis Services 时都需要指定。
  • 隐式数据源：仅用于 Power BI 语义模型。 模型中不会创建显式的数据源对象。 取而代之的是，M（Power Query）表达式会隐式定义数据源。 凭据不存储在 Tabular Object Model 中，而是由 Power BI Desktop 或 Power BI 服务进行管理。
Note

Tabular Editor 2.x 的“表导入向导”和“更新表架构”功能仅支持包含 SQL 分区的旧版数据源。 换句话说，不支持 Power Query 分区。 因此，通常建议使用 Legacy 旧版数据源，因为它们能在各类开发者工具之间实现最高程度的互操作性。

导入新表

在导入表时（模型菜单 > 导入表...），Tabular Editor 会显示上面提到的选项（用于创建新的数据源），以及模型中已存在的数据源列表。 如果要导入的表在模型中已指定的某个数据源中可用，请避免创建新的数据源。

Tip

语义模型通常被视为关系型 Warehouse 中经过优化、驻留内存的语义缓存。 因此，理想情况下，一个模型最好只包含一个数据源，这个数据源指向基于 SQL 的 Warehouse 或数据集市。

创建新的数据源

如果你需要创建新的数据源，Tabular Editor 会提供一份受支持的数据源列表：

创建新数据源

请注意，尤其是 Power BI，Analysis Services 和 Power BI 支持的数据源范围要广得多；不过，上面截图中列出的数据源，才是 Tabular Editor 为了自动导入表元数据(即列名和数据类型)而能够连接的数据源。 对于不在此列表中的数据源，Tabular Editor 3 仍然可以利用 Analysis Services 更新表架构。

目前，Tabular Editor 3 原生支持以下数据源：

  • SQL Server 数据库
  • Azure SQL 数据库
  • Azure Synapse Analytics（SQL 池和无服务器 SQL 池）
  • Oracle
  • ODBC
  • OLE DB
  • Snowflake*
  • Power BI Dataflow*
  • Databricks*
  • Fabric Lakehouse*
  • Fabric Warehouse*
  • Fabric SQL 数据库*
  • Fabric 镜像数据库*

*=这些数据源仅在 Power BI Data model 中作为隐式数据源受到支持。 它们在 SSAS / Azure AS 中不可用。

Tip

想了解如何连接到 Azure Databricks 的更多信息，可以看看 连接到 Azure Databricks。

从列表中选择某个数据源后，Tabular Editor 会显示一个连接详细信息对话框，让你指定服务器地址、凭据等与要创建的数据源相关的设置。 你指定的设置应该是 Tabular Editor 用来建立到该源的本地连接时要用的设置。 这些设置会保存在你的 用户选项（.tmuo）文件 中。

Sql Auth

如果你希望 Analysis Services 在连接时使用不同的凭据，可以在导入表之后，通过编辑 Tabular Object Model 中的数据源属性来指定。

选择要导入的对象

定义好数据源后，你可以从列表中选择表/视图，或指定要对该源执行的原生查询。

Source Options

如果你选择第一个选项，Tabular Editor 将连接到该源并显示表和视图列表，你可以在下一页预览：

Choose Source Objects

你可以在左侧勾选，以一次导入多个表/视图。 对于每个表/视图，你都可以取消勾选或勾选要导入的列。

Tip

如果你能控制源系统，我们建议始终在要导入的表之上创建一个视图。 在该视图中，确保更正将在语义模型中使用的名称、拼写等，并移除语义模型不需要的列（系统列、时间戳等）。

然后，在模型中从该视图导入所有列（本质上会生成一条 SELECT * FROM ... 语句）。 这样更易于维护，因为你只需在 Tabular Editor 中运行 Schema Update，就能判断源端是否有任何更改。

Advanced Import

如果你使用左上角的下拉列表将预览模式切换为“Schema only”，就可以为每个源列更改导入的数据类型和列名。 例如，如果源数据使用浮点值，但你希望将数据以定点小数的形式导入，这会很有用。

Confirm Selection

在最后一页，确认你的选择，并选择要创建哪种类型的分区。 对于 Provider数据源，默认创建的分区类型是 SQL；而对于 Structured数据源，默认则为 M。

Confirm Selection Direct Lake

对于 Fabric 数据源，最后一页会显示一个下拉列表，供你选择将所选内容创建为 Direct Lake 或导入模式。

此时，你应该能看到表已导入，并且所有列、数据类型以及源列映射都已应用：

Import Complete

更新表架构

如果源中新增或更改了列，或者你最近修改了分区表达式或查询，你可以使用 Tabular Editor 的 更新表架构 功能来更新模型中的列元数据。

Update Table Schema

此菜单项既可在模型级别调用，也可对一组表甚至单个表分区调用。

使用此选项时，Tabular Editor 会连接到所有相关数据源（按需提示你输入凭据），以确定是否需要新增列，或修改或删除现有列。

Important

如果之前导入到语义模型中的某个列在源中被删除或重命名，则必须更新语义模型中的表架构。 否则，数据刷新操作可能会失败。

Schema Compare Dialog

在上面的截图中，Tabular Editor 检测到几列新增列、一处数据类型变更，以及两列在源中被重命名。 注意，列重命名的检测只对简单更改有效。 在其他情况下，名称更改通常会导致 Tabular Editor 将其检测为“删除了一列”并“新增了一列”。下面的 Tax Amount 列就是这种情况：它似乎在源中被重命名为 TaxAmt。

为避免破坏依赖 [Tax Amount] 列的现有 DAX 公式，你可以按住 Ctrl 键并单击“架构更改”对话框中的两行，然后右键单击，将“删除列”和“新增列”合并为一次 SourceColumn 更新操作：

Combine Sourcecolumn Update

如果你不希望将名称更改传播到已导入的列（而只是想更新 SourceColumn 属性，以反映数据源中已更改的名称），你可以在下拉列表中取消选择 Name 更新操作：

Deselect Name

通过 Analysis Services 更新表架构

默认情况下，Tabular Editor 3 会尝试直接连接到数据源，以便更新已导入表的架构。 当然，这只在 Tabular Editor 3 支持该数据源时才有效。 如果你需要更新从 Tabular Editor 3 不支持的数据源导入的表的架构，可以在 工具 > 偏好 > 架构比较 下启用 使用 Analysis Services 进行更改检测 选项。 当某个分区或共享表达式的 M 表达式过于复杂，以至于 Tabular Editor 3 的内置架构检测功能无法处理时，也同样适用。 例如，内置架构检测不支持某些 M 函数。

通过 As 更新表架构

启用此选项后，当 Tabular Editor 3 连接到 Analysis Services 或 Power BI XMLA endpoint 时，即可更新从 Analysis Services 或 Power BI 支持的任何数据源导入的表的架构。

Note

使用 Analysis Services 进行更改检测 选项仅在 Tabular Editor 3 连接到 Analysis Services 或 Power BI XMLA endpoint 时才会生效。 因此，建议你在开发模型时始终使用工作区模式。

启用“使用 Analysis Services 进行更改检测”选项后，当请求更新架构时，Tabular Editor 3 将使用以下技术：

  1. 针对已连接的 Analysis Services 实例创建一个新的事务
  2. 向模型添加一个新的临时表。 该表使用一个 Power Query 分区表达式，用于返回原始表达式的架构，而该原始表达式已请求更新架构。 这是通过 Table.Schema M 函数实现的。
  3. Analysis Services 刷新该临时表。 Analysis Services 负责连接到数据源，以检索更新后的架构。
  4. Tabular Editor 3 查询临时表的内容，以获取架构元数据。
  5. 回滚该事务，使 Analysis Services 数据库或 Power BI 语义模型回到步骤 1 之前的原始状态。
  6. 如果存在任何架构更改，Tabular Editor 3 会显示如上所示的“应用架构更改”对话框。

借助该技术，无论表背后的 M 查询有多复杂、使用了哪些函数，Tabular Editor 3 都可以从原本不受支持的数据源导入并更新表。

Note

如果你的 M 表达式通过 M Table.NestedJoin 函数等方式组合了多个来源的数据，你可能需要在 Power BI 服务中的语义模型里，将隐私级别从“私有”更改为“组织”。 否则，你可能会看到一条错误提示：<Query> references other queries or steps, so it may not directly access a 数据源。 请重建此数据组合。 即使未启用“使用 Analysis Services 进行更改检测”，也可能出现此错误，因为当 M 表达式复杂到超出 Tabular Editor 3 内置架构检测能力时，Tabular Editor 3 会自动回退到该检测机制。

通过 Analysis Services 导入新表

若要从原本不受支持的数据源导入表，你只要复制该数据源中的现有表，修改复制出来的表的分区查询里的 M 表达式，然后把更改保存到 Workspace 数据库，并按上文所述更新表架构。