Relações

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Aplica-se a: SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

Em modelos tabulares, uma relação é uma conexão entre duas tabelas de dados. A relação estabelece como os dados nas duas tabelas devem ser correlacionados. Por exemplo, podem ser relacionadas às tabelas Customers e Orders para mostrar o nome do cliente associado a cada ordem.

Ao importar da mesma fonte de dados, as relações que já existem em tabelas (na fonte de dados) que você optar por importar serão recriadas no modelo. Você pode exibir relações que foram detectadas e recriadas automaticamente usando o designer de modelos na Exibição de Diagrama ou usando a caixa de diálogo Gerenciar Relações. Você também pode criar manualmente novas relações entre tabelas usando o designer de modelos na Exibição de Diagrama ou usando a caixa de diálogo Criar Relação ou Gerenciar Relações.

Após a definição de relações entre tabelas, automaticamente durante a importação ou manualmente, você poderá filtrar dados usando colunas relacionadas e pesquisar valores em tabelas relacionadas.

Dica

Se seu modelo contiver muitas relações, a Exibição de Diagrama poderá ajudá-lo a visualizar melhor e criar novas relações entre tabelas.

Benefícios

Relação é uma conexão entre duas tabelas de dados, baseada em uma ou mais colunas em cada tabela. Para saber por que as relações são úteis, imagine que você acompanhe dados para pedidos de clientes na empresa. Você poderia acompanhar todos os dados em uma única tabela com uma estrutura semelhante à seguinte:

CustomerID Nome EMail DiscountRate OrderID OrderDate Produto Quantidade
1 Ashton chris.ashton@contoso.com 0,05 256 2010-01-07 Compact Digital 11
1 Ashton chris.ashton@contoso.com 0,05 255 2010-01-03 SLR Camera 15
2 Jaworski michal.jaworski@contoso.com 0,10 254 2010-01-03 Budget Movie-Maker 27

Esta abordagem pode funcionar, mas envolve o armazenamento de muitos dados redundantes, como o endereço de email do cliente para todos os pedidos. Embora o armazenamento seja barato, você deverá ter certeza de que atualizou todas as linhas desse cliente se o endereço de email for alterado. Uma solução para esse problema é dividir os dados em várias tabelas e definir relações entre essas tabelas. Essa é a abordagem usada em bancos de dados relacionais como SQL Server. Por exemplo, um banco de dados importado para um modelo pode representar dados de pedidos usando três tabelas relacionadas:

Clientes

[CustomerID] Nome Email
1 Ashton chris.ashton@contoso.com
2 Jaworski michal.jaworski@contoso.com

CustomerDiscounts

[CustomerID] DiscountRate
1 0,05
2 0,10

Pedidos

[CustomerID] OrderID OrderDate Produto Quantidade
1 256 2010-01-07 Compact Digital 11
1 255 2010-01-03 SLR Camera 15
2 254 2010-01-03 Budget Movie-Maker 27

Se você importar essas tabelas do mesmo banco de dados, a Importação poderá detectar as relações entre as tabelas com base nas colunas que estão em [colchetes], e pode reproduzir essas relações no designer de modelo. Para obter mais informações, consulte a seção Detecção automática e inferência de relações neste artigo. Se você importar tabelas de várias fontes, poderá criar relações manualmente, conforme descrito em Criar uma relação entre duas tabelas.

Colunas e chaves

As relações se baseiam em colunas de cada tabela que contenham os mesmos dados. Por exemplo, as tabelas Customers e Orders podem estar relacionadas porque ambas contêm uma coluna que armazena uma ID do cliente. No exemplo, os nomes de coluna são os mesmos, mas isso não é um requisito. Uma pessoa poderia ser CustomerID e outra, CustomerNumber, desde que todas as linhas na tabela Orders contivessem uma ID que também é armazenada na tabela Customers.

Em um banco de dados relacional, há vários tipos de chavesque normalmente são apenas colunas com propriedades especiais. Os seguintes quatro tipos de chaves podem ser usados em bancos de dados relacionais:

  • Chave primária: identifica exclusivamente uma linha de uma tabela, como CustomerID na tabela Customers.

  • Chave alternativa (ou chave candidata): uma coluna diferente da chave primária que é exclusiva. Por exemplo, uma tabela Employees pode armazenar uma ID de funcionário e um cadastro de pessoas físicas, ambos sendo exclusivos.

  • Chave estrangeira: uma coluna que se refere a uma coluna exclusiva de outra tabela, como CustomerID na tabela Orders, que se refere a CustomerID na tabela Customers.

  • Chave composta: uma chave composta de mais de uma coluna. Não há suporte para chaves compostas em modelos de tabela. Para obter mais informações, consulte a seção Chaves compostas e colunas de pesquisa neste artigo.

Em modelos de tabela, a chave primária ou a chave alternativa é referenciada como a coluna de pesquisa relacionadaou apenas coluna de pesquisa. Se uma tabela tiver uma chave primária e uma chave alternativa, será possível usar qualquer uma delas como a coluna de pesquisa. A chave estrangeira é chamada de coluna de origem ou apenas coluna. Em nosso exemplo, uma relação seria definida entre CustomerID na tabela Orders (a coluna) e CustomerID (a coluna de pesquisa) na tabela Customers. Se você importar dados de um banco de dados relacional, o designer de modelos escolhe por padrão a chave estrangeira em uma tabela e a chave primária correspondente em outra. No entanto, é possível usar qualquer coluna com valores exclusivos para a coluna de pesquisa.

Tipos de relações

A relação entre Customers e Orders é uma relação um-para-muitos. Todo cliente pode ter várias ordens, mas uma ordem não pode ter vários clientes. Os outros tipos de relação são um-para-um e muitos-para-muitos. A tabela CustomerDiscounts, que define uma única taxa de desconto para cada cliente, está em uma relação um-para-um com a tabela Customers. Um exemplo de uma relação muitos-para-muitos é uma relação direta entre Products e Customers, na qual um cliente pode comprar muitos produtos e o mesmo produto pode ser comprado por vários clientes. O designer de modelo não oferece suporte a relações muitos para muitos na interface do usuário. Para obter mais informações, consulte a seção Relações muitos para muitos neste artigo.

A tabela a seguir mostra as relações entre as três tabelas:

Relação Tipo coluna de pesquisa Coluna
Customers-CustomerDiscounts um-para-um Customers.CustomerID CustomerDiscounts.CustomerID
Customers-Orders um-para-muitos Customers.CustomerID Orders.CustomerID

Relações e desempenho

Após a criação de uma relação, o designer de modelo normalmente deve recalcular todas as fórmulas que usam colunas de tabelas na relação recém-criada. O processamento pode ser demorado, dependendo do volume de dados e da complexidade das relações.

Requirements for relationships

O designer de modelo tem vários requisitos que devem ser seguidos durante a criação de relações:

Relação ativa única entre tabelas

Várias relações podem resultar em dependências ambíguas entre as tabelas. Para criar cálculos exatos, você precisa de um único caminho de uma tabela para a próxima. Por isso, pode haver apenas uma relação ativa entre cada par de tabelas. Por exemplo, no AdventureWorks DW 2012, a tabela, DimDate, contém uma coluna, DateKey, que está relacionada a três colunas diferentes da tabela FactInternetSales: OrderDate, DueDate e ShipDate. Se você tentar importar essas tabelas, a primeira relação será criada com êxito, mas você receberá o seguinte erro em relações sucessivas que envolvam a mesma coluna:

* Relação: table[column 1]-> table[column 2] - Status: error - Reason: Uma relação não pode ser criada entre as tabelas <tabela 1> e <tabela 2>. Só pode existir uma relação direta ou indireta entre duas tabelas.

Se tiver duas tabelas e várias relações entre elas, você precisará importar várias cópias da tabela que contém a coluna de pesquisa e criar uma relação entre cada par de tabelas.

Pode haver muitas relações inativas entre tabelas. O caminho para usar entre tabelas é especificado pelo cliente de relatório na hora da consulta.

Uma relação para cada coluna de origem

Uma coluna de origem não pode participar de várias relações. Se você já usou uma coluna como coluna de origem em uma relação, mas deseja usar essa coluna para conectar a outra coluna de pesquisa relacionada em uma tabela diferente, você poderá criar uma cópia da coluna e usá-la para a nova relação.

É fácil criar uma cópia de uma coluna que tenha exatamente os mesmos valores usando uma fórmula DAX em uma coluna calculada. Para obter mais informações, consulte Criar uma coluna calculada.

Identificador exclusivo para cada tabela

Cada tabela deve ter uma única coluna que identifica exclusivamente cada linha nessa tabela. Essa coluna geralmente é chamada de chave primária.

Colunas de pesquisa exclusivas

Os valores de dados na coluna de pesquisa devem ser exclusivos. Em outras palavras, a coluna não pode conter duplicatas. Em modelos tabulares, as cadeias de caracteres nulas e vazias equivalem a um espaço em branco, que é um valor de dados distinto. Isso significa que não pode haver vários nulos na coluna de pesquisa.

Tipos de dados compatíveis

Os tipos de dados da coluna de origem e da coluna de pesquisa devem ser compatíveis. Para obter mais informações sobre tipos de dados, consulte Tipos de dados com suporte.

Chaves compostas e colunas de pesquisa

Não é possível usar chaves compostas em um modelo de tabela; você deve sempre ter uma coluna que identifique exclusivamente cada linha da tabela. Se você tentar importar tabelas que tenham uma relação existente com base em uma chave composta, a Importação ignorará essa relação porque ela não pode ser criada no modelo tabular.

Se quiser criar uma relação entre duas tabelas no designer de modelo e houver várias colunas que definam as chaves primária e estrangeira, você deverá combinar os valores para criar uma coluna de chave única antes de criar a relação. Isso pode ser feito antes de você importar os dados, ou no designer de modelo com a criação de uma coluna calculada.

Relacionamentos de muitos para muitos

Modelos tabulares no nível de compatibilidade 1500 e superior implantados em Azure Analysis Services, SQL Server 2019 e posteriores do Analysis Services e Power BI Premium dão suporte a relações muitos para muitos.

Relações muitos para muitos são aquelas entre tabelas em que ambas as colunas não são exclusivas. Uma relação pode ser definida entre uma tabela de dimensões e uma de fatos com uma granularidade maior do que a coluna de chave da dimensão. Isso evita a necessidade de normalizar as tabelas de dimensões e pode melhorar a experiência do usuário, já que o modelo resultante tem um número menor de tabelas com colunas agrupadas logicamente.

Crie relações muitos para muitos usando o Visual Studio 2019 com projetos do Analysis Services, a API TOM (Modelo de Objeto Tabular), a TMSL (Tabular Model Scripting Language) e a ferramenta de editor tabular de software livre.

Modelos tabulares nos níveis de compatibilidade 1400 e inferiores não dão suporte a relações muitos para muitos e você não pode adicionar tabelas de junção no designer de modelo. No entanto, você pode usar funções DAX para modelar relações muitos para muitos. Você também pode tentar configurar um filtro cruzado bidirecional para ver se ele atinge a mesma finalidade. Às vezes, o requisito de relação muitos para muitos pode ser atendido por meio de filtros cruzados que persistem um contexto de filtro em várias relações de tabela. Consulte Filtros cruzados bidirecionais em modelos tabulares para obter detalhes.

Autojunções e loops

Não são permitidas autojunções em tabelas do modelo de tabela. Uma autojunção é uma relação recursiva entre uma tabela e ela mesma. Autojunções costumam ser usadas para definir hierarquias pai-filho. Por exemplo, você poderá unir uma tabela Employees a ela própria para produzir uma hierarquia que mostra a cadeia de gerenciamento em uma empresa.

O designer de modelo não permite criar loops entre relações em um modelo. Em outras palavras, o conjunto de relações a seguir é proibido.

Tabela 1, coluna a para Tabela 2, coluna f

Tabela 2, coluna f para Tabela 3, coluna n

Tabela 3, coluna n para Tabela 1, coluna a

Se você tentar criar uma relação que resulte na criação de um loop, será gerado um erro.

Inference of relationships

Em alguns casos, as relações entre as tabelas são encadeadas automaticamente. Por exemplo, se você criar uma relação entre os dois primeiros conjuntos de tabelas abaixo, uma relação será inferida como existente entre as outras duas tabelas, e uma relação será estabelecida automaticamente.

Products e Category -- criada manualmente

Category e SubCategory -- criada manualmente

Products e SubCategory -- a relação é inferida

Para que sejam encadeadas automaticamente, as relações devem seguir em uma direção, conforme mostrado acima. Se as relações iniciais fossem entre, por exemplo, Sales e Products e Sales e Customers, uma relação não seria inferida. Isso ocorre porque a relação entre Products e Customers é uma relação muitos para muitos.

Detection of relationships when importing data

Quando você importa de uma tabela de fonte de dados relacional, as relações existentes são detectadas entre tabelas com base nos dados do esquema de origem. Se as tabelas relacionadas forem importadas, essas relações serão replicadas no modelo.

Manually create relationships

Apesar de a maioria das relações entre tabelas em uma única fonte de dados relacional serem detectadas automaticamente, e criadas no modelo de tabela, também há muitas instâncias onde você deve criar relações manualmente entre tabelas modelo.

Se seu modelo contiver dados de várias origens, provavelmente você precisará criar relações manualmente. Por exemplo, você pode importar as tabelas Customers, CustomerDiscounts e Orders de uma fonte de dados relacional. As relações existentes entre essas tabelas na origem são criadas automaticamente no modelo. Você pode adicionar outra tabela de uma origem diferente; por exemplo, você importa dados de região de uma tabela Geography em uma pasta de trabalho do Microsoft Excel. Você pode criar manualmente uma relação entre uma coluna na tabela Customers e uma coluna na tabela Geography.

Para criar manualmente relações em um modelo de tabela, você pode usar o designer de modelos na Exibição de Diagrama ou usar a caixa de diálogo Gerenciar Relações. A exibição de diagrama exibe tabelas, com relações entre elas, em um formato gráfico. Você pode clicar em uma coluna em uma tabela e arrastar o cursor até outra tabela para criar facilmente uma relação, na ordem correta, entre as tabelas. A caixa de diálogo Gerenciar Relações exibe relações entre tabelas em um formato de tabela simples. Para saber como criar relações manualmente, consulte Criar uma relação entre duas tabelas.

Duplicate values and other errors

Se você escolher uma coluna que não possa ser usada na relação, um X vermelho aparecerá ao lado da coluna. Você pode pausar o cursor sobre o ícone de erro para visualizar uma mensagem que fornece mais informações sobre o problema. Os problemas que podem tornar impossível a criação de uma relação entre as colunas selecionadas incluem os seguintes:

Problema ou mensagem Resolução
Não é possível criar a relação porque as duas colunas selecionadas contêm valores duplicados. Para criar uma relação válida, pelo menos uma coluna do par selecionado deve conter somente valores exclusivos.

É possível editar as colunas para remover as duplicatas ou inverter a ordem das colunas de modo que a coluna que contenha os valores exclusivos seja usada como a Tabela de Pesquisa Relacionada.
A coluna contém um valor nulo ou vazio. Colunas de dados não podem ser unidas em um valor nulo. Para todas as linhas, deve haver um valor em ambas as colunas usadas em uma relação.

Confira também

Artigo Descrição
Criar uma relação entre duas tabelas Descreve como criar uma relação manualmente entre duas tabelas.
Excluir Relações Descreve como excluir uma relação e as ramificações de excluir relações.
Filtros cruzados bidirecionais Descreve a filtragem cruzada bidirecional para tabelas relacionadas. Um contexto de filtro de uma relação de tabela pode ser usado ao realizar a consulta em uma segunda relação de tabela se as tabelas forem relacionadas e filtros cruzados bidirecionais estiverem definidos.