Dans cet article, nous explorerons comment utiliser les requêtes DAX pour les critères de sélection de requêtes à valeurs multiples sur une base de données tabulaire dans SQL Server. Nous nous appuierons sur les connaissances acquises dans notre précédent article sur le langage DAX et la construction de requêtes.

Commencer

Tout d’abord, nous devons créer un nouveau “Projet de services d’analyse tabulaire” dans SQL Server Data Tools. Ce projet servira d’espace de travail pour notre base de données de services d’analyse.

Une fois le projet créé, nous configurons notre modèle en important des données à partir d’une source de données. Dans ce cas, nous sélectionnons “Microsoft SQL Server” comme source de données et spécifions les détails de connexion nécessaires. Nous choisissons ensuite les tables et les vues que nous voulons importer dans notre modèle de données.

Une fois les données importées, nous pouvons les comprendre en ajoutant des champs calculés à nos tables. Ces champs calculés sont définis à l’aide d’expressions DAX. Par exemple, nous pouvons créer une colonne “Revenu” en multipliant les colonnes “Quantité expédiée” et “Prix unitaire”.

Création de mesures

En plus des champs calculés, nous pouvons également créer des mesures dans notre modèle de données. Les mesures sont des colonnes ou des sommes de champs numériques. Par exemple, nous pouvons créer des mesures pour “Revenu total”, “Coût total” et “Marge totale” en additionnant les champs correspondants.

Une fois notre modèle configuré, nous définissons les relations entre les tables en créant des jointures internes. Cela nous permet d’établir les connexions nécessaires entre les données.

Création de rapports informatifs

Maintenant que notre base de données de services d’analyse est configurée, nous pouvons créer des rapports informatifs basés sur les données. Dans cet exemple, nous créerons un “Rapport de commission de vente” à l’aide de SQL Server Reporting Services.

Nous commençons par créer un nouveau projet Reporting Services dans SQL Server Data Tools. Nous ajoutons un nouveau rapport au projet et le configurons pour récupérer les données à partir de notre modèle tabulaire. Nous activons l’option “Multi-sélection” pour nos arguments de rapport, ce qui permet aux utilisateurs de sélectionner plusieurs valeurs pour les noms de clients et les années.

Une fois le rapport configuré, nous créons un jeu de données pour contenir les noms de clients distincts à l’exécution. Nous créons également des paramètres pour les clients et les années souhaités sélectionnés par l’utilisateur.

Pour extraire les données financières pour les clients et la période sélectionnés, nous écrivons du code DAX dans le jeu de données. Nous utilisons les fonctions FILTER et SUMMARIZE pour filtrer et agréger les données en fonction des sélections de l’utilisateur.

Enfin, nous concevons le rapport en ajoutant des éléments visuels tels que des graphiques et des matrices. Nous configurons ces éléments pour afficher les données pertinentes de notre jeu de données.

Gestion des requêtes complexes

Dans certains cas, des requêtes plus complexes peuvent être nécessaires. Par exemple, nous pouvons avoir besoin de comparer les ventes quotidiennes avec le même jour de l’année précédente. Dans ce scénario, nous pouvons utiliser une approche hybride en combinant du code DAX avec du T-SQL.

Nous créons un serveur lié à notre base de données de services d’analyse et utilisons une “Requête ouverte” pour extraire les données. Nous modifions le code DAX pour gérer les exigences spécifiques, telles que la comparaison des ventes totales d’années différentes.

En utilisant ces techniques, nous pouvons créer des rapports puissants et informatifs qui fournissent des informations précieuses sur nos données.

Conclusion

Travailler avec des requêtes DAX et des bases de données de services d’analyse dans SQL Server nous permet de tirer parti de la puissance des modèles tabulaires et de fournir des rapports significatifs à nos utilisateurs. En combinant des expressions DAX, des mesures et des requêtes SQL, nous pouvons gérer différents scénarios et extraire des informations précieuses de nos données.

N’oubliez pas de partager toujours vos connaissances et compétences avec les autres, car cela contribue à favoriser une communauté collaborative et solidaire. Bonne programmation !