Agregaciones definidas por el usuario

Las agregaciones de Power BI pueden mejorar el rendimiento de las consultas en modelos semánticos de DirectQuery muy grandes. Mediante el uso de agregaciones, los datos se almacenan en caché en el nivel de agregado en memoria. Las agregaciones de Power BI se pueden configurar manualmente en el modelo de datos, como se describe en este artículo o para las suscripciones Premium, habilitando automáticamente la característica Agregaciones automáticas en la configuración del modelo.

Creación de tablas de agregación

En función del tipo de origen de datos, se puede crear una tabla de agregaciones en el origen de datos como una tabla o vista, como una consulta nativa o para obtener el máximo rendimiento, como una tabla de importación creada en Power Query. Después, use el cuadro de diálogo Administrar agregaciones de Power BI Desktop para definir agregaciones para columnas de agregación con propiedades de resumen, tabla de detalles y columna de detalles.

Los orígenes de datos dimensionales, como los almacenes de datos y data marts, pueden usar agregaciones basadas en relaciones. Los orígenes de macrodatos basados en Hadoop suelen ser agregaciones base en columnas GroupBy. En este artículo se describen las diferencias de modelado de datos habituales en Power BI para cada tipo de origen de datos.

Administración de agregaciones

En el panel Campos de cualquier vista de Power BI Desktop, haga clic con el botón derecho en la tabla de agregaciones y, después, seleccione Administrar agregaciones.

El cuadro de diálogo Administrar agregaciones muestra una fila para cada columna de la tabla, donde se puede especificar el comportamiento de la agregación. En el ejemplo siguiente, las consultas a la tabla de detalles Sales se redirigen internamente a la tabla de agregación Sales Agg.

En este ejemplo de agregación basada en relaciones, las entradas de GroupBy son opcionales. Excepto DISTINCTCOUNT, no afectan al comportamiento de la agregación y su función principal es mejorar la legibilidad. Sin las entradas GroupBy, se seguirían obteniendo agregaciones en función de las relaciones. Esto es diferente del ejemplo de macrodatos que aparece más adelante en este artículo, donde se requieren entradas GroupBy.

Validaciones

El cuadro de diálogo Administrar agregaciones aplica validaciones:

• La columna de detalles debe tener el mismo tipo de datos que la columna de agregación, excepto las funciones de Resumen de las filas Recuento y Contar filas de tabla. Recuento y Contar filas de tabla solo están disponibles para las columnas de agregación de enteros y no necesitan un tipo de datos coincidente.
• No se permiten las agregaciones encadenadas que abarcan tres o más tablas. Por ejemplo, las agregaciones en la Tabla A no pueden hacer referencia a una Tabla B que tenga agregaciones que hagan referencia a una Tabla C.
• No se permiten las agregaciones duplicadas donde dos entradas usen la misma función de Resumen y hagan referencia a la misma tabla de detalles y a la misma columna de detalles.
• La tabla de detalles debe usar el modo de almacenamiento DirectQuery, no Importar.
• No se admite la agrupación por una columna de clave externa usada por una relación inactiva, ni tampoco recurrir a la función USERELATIONSHIP para los aciertos de agregación.
• Las agregaciones basadas en columnas GroupBy pueden aprovechar las relaciones entre las tablas de agregación, pero las relaciones de creación entre tablas de agregación no se admiten en Power BI Desktop. Si es necesario, puede crear relaciones entre tablas de agregación mediante una herramienta de terceros o una solución de scripting a través de puntos de conexión XMLA.

La mayoría de las validaciones se aplican al deshabilitar los valores de la lista desplegable y mostrar texto explicativo en la información sobre herramientas.

Tablas de agregación ocultas

Los usuarios con acceso de solo lectura al modelo no pueden consultar las tablas de agregación. Esto evita problemas de seguridad cuando se usan con seguridad de nivel de fila (RLS) . Los consumidores y las consultas hacen referencia a la tabla de detalles, no a la tabla de agregación, y no necesitan saber que dicha tabla de agregación existe.

Por este motivo, las tablas de agregación están ocultas en la vista Informes. Si la tabla no está oculta, el cuadro de diálogo Administrar agregaciones la establecerá como oculta al seleccionar Aplicar todo.

Modos de almacenamiento

La característica de agregación interactúa con los modos de almacenamiento de nivel de tabla. Las tablas de Power BI pueden usar los modos de almacenamiento DirectQuery, Importar o Dual. DirectQuery consulta el back-end directamente, mientras que Importar almacena los datos en la memoria caché y envía las consultas a los datos almacenados en caché. Todos los orígenes de datos de Importar de Power BI y DirectQuery no multidimensionales funcionan con agregaciones.

Para establecer el modo de almacenamiento de una tabla agregada en Importar a fin de acelerar las consultas, seleccione la tabla agregada en la vista Modelo de Power BI Desktop. En el panel Propiedades, expanda Avanzado y, en la lista desplegable situada bajo Modo de almacenamiento, seleccione Importar. Tenga en cuenta que esta acción es irreversible.

Para obtener más información sobre los modos de almacenamiento de tablas, vea Administración del modo de almacenamiento en Power BI Desktop.

RLS para agregaciones

Para funcionar correctamente con las agregaciones, las expresiones de RLS deben filtrar la tabla de agregación y la tabla de detalles.

En el ejemplo siguiente, la expresión RLS en la tabla Geography funciona con las agregaciones, dado que Geografía se encuentra en el lado de filtrado de las relaciones con las tablas Sales y Sales Agg. RLS se aplicará correctamente tanto en las consultas que alcanzan la tabla de agregación como en las que no.

Una expresión de RLS en la tabla Product solo filtrará la tabla Sales, no la tabla agregada Sales Agg. Como la tabla de agregación es otra representación de los datos de la tabla de detalles, no sería seguro responder a las consultas de la tabla de agregación si no se puede aplicar el filtro RLS. No se recomienda filtrar solo la tabla de detalles, ya que las consultas de usuario de este rol no se beneficiarán de los aciertos de agregación.

No se permite una expresión de RLS que filtre solo la tabla de agregación Sales Agg y no la tabla de detalles Sales.

En las agregaciones basadas en columnas GroupBy, se puede usar una expresión RLS aplicada a la tabla de detalles para filtrar la tabla de agregación, ya que todas las columnas GroupBy de la tabla de agregación se incluyen en la tabla de detalles. Por otro lado, un filtro RLS en la tabla de agregación no se puede aplicar a la tabla de detalles, por lo que no se permite.

Agregación basada en relaciones

Los modelos dimensionales suelen usar agregaciones basadas en relaciones. Los modelos de Power BI de almacenes de datos y data marts se asemejan a esquemas de estrella o copo de nieve, con relaciones entre tablas de dimensiones y tablas de hechos.

En el ejemplo siguiente, el modelo obtiene datos de un único origen de datos. Las tablas usan el modo de almacenamiento DirectQuery. La tabla de hechos Sales contiene miles de millones de filas. Si se establece el modo de almacenamiento de Sales en Importar para almacenamiento en caché, se consumirá una cantidad considerable de memoria y habrá una sobrecarga de recursos.

En su lugar, cree la tabla de agregación Sales Agg. En la tabla Sales Agg, el número de filas es igual a la suma de SalesAmount, agrupadas por CustomerKey, DateKey y ProductSubcategoryKey. La tabla Sales Agg tiene una granularidad más alta que Sales, por lo que, en lugar de miles de millones, podría contener solo millones de filas, que son mucho más fáciles de administrar.

Si las siguientes tablas de dimensiones son las que se usan con más frecuencia para las consultas con un valor de negocio alto, pueden filtrar Sales Agg mediante relaciones uno a varios o varios a uno.

• Geography
• Customer
• Date (Fecha)
• Subcategoría de producto
• Categoría de productos

La siguiente imagen muestra este modelo.

En esta tabla se muestran las agregaciones para la tabla Sales Agg.

Nota:

La tabla Sales Agg, como cualquier tabla, tiene la flexibilidad de cargarse de distintas formas. Se puede realizar la agregación en la base de datos de origen mediante procesos ETL/ELT, o mediante la expresión M para la tabla. La tabla agregada puede usar el modo de almacenamiento Import, con o sin actualización incremental para modelos semánticos, o puede usar DirectQuery y optimizarse para consultas rápidas mediante índices de almacén de columnas. Esta flexibilidad permite arquitecturas equilibradas que pueden distribuir la carga de consultas para evitar cuellos de botella.

Si se cambia el modo de almacenamiento de la tabla Sales Agg agregada a Importar, se abre un cuadro de diálogo que indica que las tablas de dimensiones relacionadas pueden establecerse en el modo de almacenamiento Dual.

Al configurar las tablas de dimensiones relacionadas en Dual, pueden actuar como Importar o DirectQuery, según la subconsulta. En el ejemplo:

• De la caché en memoria se pueden devolver consultas que agregan métricas desde la tabla Sales Agg, cuyo modo es Importar, y se agrupan por atributos desde las tablas Dual relacionadas.
• Las consultas que agregan métricas desde la tabla Sales de DirectQuery, y se agrupan por atributos desde las tablas Dual, pueden devolverse en el modo DirectQuery. La lógica de consulta, incluida la operación GroupBy, se pasará a la base de datos de origen.

Para obtener más información sobre el modo de almacenamiento Dual, consulte Administración del modo de almacenamiento en Power BI Desktop.

Relaciones normales frente a limitadas

Los aciertos de agregaciones basadas en relaciones requieren relaciones normales.

Las relaciones normales incluyen las siguientes combinaciones de modo de almacenamiento, en las que ambas tablas proceden de un único origen:

Tabla en los lados de varios	Tabla en el lado de uno
Dual	Dual
Importación	Importación o dual
DirectQuery	DirectQuery o dual

El único caso en el que una relación de origen cruzado se considera normal es cuando ambas tablas se establecen en Importar. Las relaciones varios a varios siempre se consideran limitadas.

Para los aciertos de agregaciones de origen cruzado que no dependen de las relaciones, consulte Agregaciones basadas en columnas GroupBy.

Ejemplos de consulta de agregación basada en relaciones

La siguiente consulta alcanzará la agregación porque las columnas de la tabla Date están en la granularidad que les permite alcanzar la agregación. La columna SalesAmount usa la agregación SUM.

La siguiente consulta no alcanza la agregación. A pesar de solicitar la suma de SalesAmount, la consulta realiza una operación GroupBy en una columna en la tabla Product, que no está en la granularidad que puede alcanzar la agregación. Si observa las relaciones en el modelo, una subcategoría de producto puede tener varias filas Product. La consulta no podría determinar a qué producto se agrega. En este caso, la consulta revierte a DirectQuery y envía una consulta SQL al origen de datos.

Las agregaciones no son solo para cálculos sencillos que realizan una suma sencilla. También se pueden beneficiar los cálculos complejos. Conceptualmente, un cálculo complejo se desglosa en subconsultas para cada SUM, MIN, MAX y COUNT, y cada subconsulta se evalúa para determinar si puede alcanzar la agregación. Esta lógica no es verdadera en todos los casos debido a la optimización del plan de consulta, pero en general debería aplicarse. En el ejemplo siguiente se alcanza la agregación:

La función COUNTROWS puede beneficiarse de las agregaciones. La siguiente consulta alcanza la agregación porque hay una agregación Contar filas de tabla definida para la tabla Sales.

La función AVERAGE puede beneficiarse de las agregaciones. La siguiente consulta alcanza la agregación porque AVERAGE se dobla internamente en SUM dividido por COUNT. Puesto que la columna UnitPrice tiene agregaciones definidas para SUM y COUNT, se alcanza la agregación.

En algunos casos, la función DISTINCTCOUNT puede beneficiarse de las agregaciones. La siguiente consulta alcanza la agregación porque hay una entrada de GroupBy para CustomerKey, que mantiene la diferenciación de CustomerKey en la tabla de agregación. Esta técnica todavía podría alcanzar el umbral de rendimiento donde más de entre dos y cinco millones de valores distintos pueden afectar al rendimiento de las consultas. A pesar de ello, puede ser útil en escenarios donde hay miles de millones de filas en la tabla de detalles, pero entre dos y cinco millones de valores distintos en la columna. En este caso, DISTINCTCOUNT puede realizarse más rápido que si se examina la tabla con miles de millones de filas, aunque se hayan almacenado en caché en memoria.

Las funciones de inteligencia de tiempo de DAX reconocen las agregaciones. La siguiente consulta encuentra la agregación porque la función DATESYTD genera una tabla de valores de CalendarDay y la tabla de agregación se encuentra en una granularidad cubierta para las columnas de agrupación de la tabla Date. Este es un ejemplo de un filtro con valores de tabla en la función CALCULATE, que puede funcionar con agregaciones.

Agregación basada en columnas GroupBy

Los modelos de macrodatos basados en Hadoop tienen características diferentes de modelos dimensionales. Para evitar combinaciones entre tablas grandes, los modelos de macrodatos no suelen usar relaciones, sino que desnormalizan los atributos de dimensión en tablas de hechos. Estos modelos de datos tan grandes pueden desbloquearse para un análisis interactivo mediante agregaciones basadas en columnas GroupBy.

Esta tabla contiene la columna numérica Movement que se va a agregar. El resto de las columnas son atributos para GroupBy. La tabla contiene datos de IoT y un gran número de filas. El modo de almacenamiento es DirectQuery. Las consultas en la fuente de datos que se agregan a todo el modelo son lentas debido al gran volumen.

Para habilitar el análisis interactivo en este modelo, puede agregar una tabla de agregación que agrupa la mayoría de los atributos, pero excluye los atributos de cardinalidad alta, como longitud y latitud. De este modo se reduce drásticamente el número de filas y es lo suficientemente pequeña como para encajar cómodamente en una caché en memoria.

En el cuadro de diálogo Administrar agregaciones, se definen las asignaciones de agregaciones para la tabla Actividad de conductor agregada.

En las agregaciones basadas en columnas GroupBy, las entradas de GroupBy no son opcionales. Sin ellas, las agregaciones no se alcanzarán. Esto es diferente de usar agregaciones basadas en relaciones, en las que las entradas de GroupBy son opcionales.

En esta tabla se muestran las agregaciones para la tabla Driver Activity Agg.

El modo de almacenamiento de la tabla Actividad de conductor agregada se puede establecer en Importar.

Ejemplo de consulta de agregación de GroupBy

La siguiente consulta alcanza la agregación porque la tabla de agregación abarca la columna Activity Date. La función COUNTROWS usa la agregación Contar filas de tabla.

Especialmente para los modelos que contienen atributos de filtro en tablas de hechos, es buena idea usar agregaciones de Contar filas de tabla. Power BI puede enviar consultas al modelo mediante COUNTROWS en los casos en los que el usuario no lo solicite explícitamente. Por ejemplo, en el cuadro de diálogo de filtro se muestra el recuento de filas para cada valor.

Técnicas de agregación combinadas

Las técnicas de relaciones y las columnas GroupBy se pueden combinar para las agregaciones. Puede que para las agregaciones basadas en relaciones sea necesario que las tablas de dimensiones desnormalizadas se dividan en varias tablas. Si esto resulta costoso o poco práctico para algunas tablas de dimensión, se pueden replicar los atributos necesarios en la tabla de agregación para ciertas dimensiones y usar relaciones para otras.

Por ejemplo, en este modelo se replica Mes, Trimestre, Semestre y Año en la tabla Sales Agg. No hay ninguna relación entre Sales Agg y la tabla Date, pero sí que hay relaciones para Customer y Product Subcategory. El modo de almacenamiento de Sales Agg es Import.

En esta tabla se muestran las entradas establecidas en el cuadro de diálogo Administrar agregaciones para la tabla Sales Agg. Las entradas GroupBy donde Date es la tabla de detalles son obligatorias para alcanzar agregaciones para las consultas que se agrupan por atributos de tipo Date. Como se muestra en el ejemplo anterior, las entradas GroupBy para CustomerKey y ProductSubcategoryKey no afectan a los aciertos de agregaciones debido a la presencia de relaciones (a excepción de DISTINCTCOUNT).

Ejemplo de consulta de agregación combinada

Esta consulta alcanza la agregación porque CalendarMonth está cubierto por la tabla de agregación y CategoryName es accesible a través de relaciones de uno a varios. SalesAmount usa la agregación SUM.

La siguiente consulta no alcanza la agregación porque la tabla de agregación no abarca CalendarDay.

La siguiente consulta de inteligencia de tiempo no alcanzará la agregación porque la función DATESYTD genera una tabla de valores de tipo CalendarDay y la tabla de agregación no abarca CalendarDay.

Prioridad de agregación

La prioridad de agregación permite que una única subconsulta tenga en cuenta varias tablas de agregación.

El ejemplo siguiente es un modelo compuesto que contiene varios orígenes:

• La tabla Driver Activity es DirectQuery y contiene más de un billón de filas de datos de IoT procedentes de un sistema de macrodatos. Atiende consultas de obtención de detalles para ver lecturas de IoT individuales en contextos de filtro controlado.
• La tabla Drive Activity Agg es una tabla de agregación intermedia en el modo DirectQuery. Contiene más de mil millones de filas en Azure Synapse Analytics (anteriormente, SQL Data Warehouse) y está optimizada en el origen mediante índices de almacén de columnas.
• La tabla Driver Activity Agg2 es Importar y tiene una granularidad alta porque los atributos group-by son pocos y de baja cardinalidad. El número de filas podría ser de tan solo unos miles, por lo que puede adaptarse fácilmente a una caché en memoria. Estos atributos suelen usarse en un panel ejecutivo de alto perfil, por lo que las consultas que hacen referencia a ellos deben ser tan rápidas como sea posible.

Nota

Las tablas de agregación de DirectQuery que usan un origen de datos distinto al de la tabla de detalles solo se admiten si la tabla de agregación procede de un origen de SQL Server, Azure SQL o Azure Synapse Analytics (anteriormente, SQL Data Warehouse).

La superficie de memoria de este modelo es relativamente pequeña, pero desbloquea un modelo enorme. Representa una arquitectura equilibrada porque distribuye la carga de consultas a través de los componentes de la arquitectura y los usa en función de sus puntos fuertes.

El cuadro de diálogo Administrar agregaciones de Driver Activity Agg2 establece el campo Prioridad en 10, que es mayor que para Driver Activity Agg. La configuración de mayor prioridad significa que las consultas que usan agregaciones tendrán primero en cuenta Driver Activity Agg2. En su lugar, las subconsultas que no están en la granularidad a la que se puede responder mediante Driver Activity Agg2 contemplarán Driver Activity Agg. Las consultas de detalles que no se pueden responder mediante cualquier tabla de agregación se dirigirán a Driver Activity.

La tabla especificada en la columna Tabla de detalles es Driver Activity, en lugar de Driver Activity Agg porque no se permiten las agregaciones encadenadas.

En esta tabla se muestran las agregaciones para la tabla Driver Activity Agg2.

Detección de si las consultas alcanzan o no las agregaciones

SQL Profiler puede detectar si las consultas se devuelven desde el motor de almacenamiento en caché en memoria o si se insertan en el origen de datos mediante DirectQuery. Ese proceso también puede usarse para detectar si se están alcanzando las agregaciones. Para obtener más información, vea Consultas que aciertan o pierden la memoria caché.

SQL Profiler también proporciona el evento extendido Query Processing\Aggregate Table Rewrite Query.

El siguiente fragmento de código JSON muestra un ejemplo de la salida del evento cuando se usa una agregación.

• matchingResult muestra que la subconsulta ha usado una agregación.
• dataRequest muestra las columnas GroupBy y las columnas agregadas usadas por la subconsulta.
• mapping muestra las columnas en la tabla de agregación que se les asignó.

Sincronización de las cachés

Las agregaciones que combinan los modos de almacenamiento DirectQuery, Importar y Dual pueden devolver datos diferentes a menos que la caché en memoria se mantenga sincronizada con los datos de origen. Por ejemplo, la ejecución de consultas no intentará enmascarar los problemas de datos mediante el filtrado de los resultados de DirectQuery para coincidir con los valores en caché. Hay técnicas establecidas para controlar este tipo de problemas en el origen, si es necesario. Las optimizaciones de rendimiento deben usarse solo de forma que no pongan en peligro su capacidad para satisfacer los requisitos de negocio. Es su responsabilidad conocer los flujos de datos, así que conviene diseñarlos en consecuencia.

Consideraciones y limitaciones

• Las agregaciones no admiten parámetros de consulta M dinámicos.

• Debido a cambios en la funcionalidad, a partir de agosto de 2022 Power BI ignorará las tablas de agregación de modo de importación con orígenes de datos habilitados para el inicio de sesión único (SSO) debido a posibles riesgos de seguridad. Para garantizar un rendimiento óptimo de las consultas con agregaciones, se recomienda deshabilitar el inicio de sesión único para estos orígenes de datos.

Comunidad

Power BI tiene una comunidad dinámica donde MVP, profesionales de BI y colegas comparten sus experiencias en grupos de debate, vídeos, blogs, entre otros. Cuando esté aprendiendo sobre las agregaciones, asegúrese de consultar estos recursos adicionales:

• Comunidad de Power BI
• Búsqueda de "agregaciones de Power BI" en Bing

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