在 Power BI Desktop 中应用多对多关系

使用 Power BI Desktop 中具有多对多基数的关系，可以联接使用多对多基数的表。 此外，还能更轻松、更直观地创建包含两个或多个数据源的数据模型。 具有多对多基数的关系是 Power BI Desktop 中大型“复合模型”功能的一部分。

Power BI Desktop 中的具有多对多基数的关系由三个相关功能组成：

• 复合模型：“复合模型”允许报表有任意组合的两个或多个数据连接，包括 DirectQuery 连接或导入 。 有关详细信息，请参阅在 Power BI Desktop 中使用复合模型。

• 具有多对多基数的关系：借助复合模型，可以在表之间建立具有多对多基数的关系。 这种方法删除了对表中唯一值的要求。 它还删除了旧解决办法，如为建立关系而仅引入新表。 本文进一步介绍了此功能。

• 存储模式：现在可以指定哪些视觉对象需要查询后端数据源。 导入的是不需要查询的视觉对象，即使基于 DirectQuery，也不例外。 此功能有助于提升性能，并减少后端负载。 以前，即使是切片器等简单视觉对象，也会启动发送至后端源的查询。 有关详细信息，请参阅 Power BI Desktop 中的存储模式。

具有多对多基数的关系可解决的问题

在具有多对多基数的关系推出之前，两个表之间的关系是在 Power BI 中定义的。 关系中涉及的至少一个表列必须包含唯一值。 不过，通常没有列包含唯一值。

例如，两个表可能有一个列标记为 CountryRegion。 但在任何一个表中，CountryRegion 的值都不是唯一的。 若要联接此类表，必须创建一个解决方法。 一种解决方法是引入包含所需唯一值的附加表。 借助具有多对多基数的关系，你可以在使用具有多对多基数的关系的情况下直接联接此类表。

使用具有多对多基数的关系

在 Power BI 中定义两个表之间的关系时，必须定义关系基数。 例如，ProductSales 和 Product 之间的关系（使用列 ProductSales[ProductCode] 和 Product[ProductCode]）定义为“多对一”。 之所以这样定义关系是因为，每个产品都会有很多销售额，而且 “Product”表中的 (ProductCode) 列是唯一的。 当你将关系基数定义为“多对一”、“一对多”或“1 对 1”后，Power BI 对其进行验证，使选定基数与实际数据匹配 。

例如，请查看此图中的简单模型：

现在，假设“Product” 表只显示两行，如下所示：

此外，假设“Sales”表只有四行，其中产品 C 占一行。由于出现了引用完整性错误，因此“Product”表中没有产品 C 对应的行 。

“ProductName”和“Price”（来自“Product”表），以及每个产品的总“Qty”（来自“ProductSales”表）如下图所示 ：

如上图所示，一个空白“ProductName”行与产品 C 的销售额相关联。此空行说明以下信息 ：

• “ProductSales”表中任何与“Product”表没有对应关系的行。 此处反应的是引用完整性问题，就像此示例中的产品 C 一样。

• “ProductSales” 表中所有外键列是空的行。

因此，在这两种情况下，空白行表示 ProductName 和 Price 未知的销售。

有时，表是通过两个列联接起来，但这两个列都不是由唯一值构成的。 例如，考虑以下两个表：

• “Sales” 表按“State” 显示销售额数据，其中每一行都包含相应州采用的销售类型对应的销售额。 州包括“CA”、“WA”和“TX”。

  

• “CityData”表显示城市数据，包括人口和州（例如“CA”、“WA”和“New York”） 。

  

现在，这两个表中都有 State 列 。 要按州来报告总销售额和各州的总人口，这是合理的。 但是，存在一个问题：State 列在两个表中都不是唯一的 。

旧解决办法

在 2018 年 7 月之前发布的 Power BI Desktop 版本中，用户无法在这些表之间建立直接关系。 常见解决办法是：

• 创建仅包含唯一 State ID 的第三个表。 该表可为以下任意一项或所有项：

• 计算表（使用数据分析表达式 [DAX] 定义）。

• 基于 Power Query 编辑器中定义的查询的表，可显示从表之一中提取的唯一 ID。

• 组合的完整集。

• 然后，使用常见的多对一关系，将这两个原始表关联到此新表 。

可以使解决方法表保持可见。 或者，你可以隐藏解决方法表，这样它就不会出现在“字段”列表中 。 如果隐藏此表，多对一关系通常会设置为在两个方向上进行筛选，并且两个表中的“State”字段都可以使用 。 之后的交叉筛选会传播到另一个表。 这种方法如下图所示：

显示“State” （来自“CityData” 表）以及总“Population” 和总“Sales” 的视觉对象如下所示：

备注

因为此解决办法使用了“CityData”表中的州，所以只会列出这个表中的州（因此不包括“TX”） 。 此外，与多对一关系不同，虽然总计行包含所有“Sales”（包括 TX 的销售额），但详细信息中并没有一个空白行来对应不匹配行信息 。 同样，也没有空白行来对应 State 值为 Null 的 Sales。 。

假设你还将“City”添加到该视觉对象。 尽管每个城市的人口是已知的，但针对“City”显示的“Sales”只会重复相应“State”的“Sales” 。 这种情况通常发生在列分组与某些聚合度量无关的情况下，如下所示：

假设将新的 Sales 表定义为此处所有 State 的组合，并使其在字段列表中可见 。 同一视觉对象将显示 State（在新表上）、Population 总数和 Sales 总额 ：

可以看到，表中 TX 的“Sales”数据已知，但“Population”数据未知，而表中 New York 的“Population”数据已知，但“Sales”数据未知。 这种解决办法并不是最佳的，也存在很多问题。 对于具有多对多基数的关系，可以解决所产生的问题，如下一部分所述。

有关实现此解决方法的详细信息，请参阅多对多关系指南。

使用具有多对多基数的关系，而非该解决办法

可以直接关联表（如之前所述的表），而不用必须采用类似的解决办法。 现在可以将关系基数设置为“多对多” 。 此设置表明，两个表都不包含唯一值。 对于此类关系，你仍然可以控制哪个表筛选另一个表。 或者，你可以应用双向筛选，使两个表相互进行筛选。

在 Power BI Desktop 中，当两个表中的关系列都不包含唯一值时，默认基数会被设置为“多对多” 。 在这种情况下，会出现一条警告消息，确认你确实想要设置关系，且此更改并不是数据问题的非预期效应。

例如，如果直接在“CityData”和“Sales”之间建立关系（其中筛选器应从“CityData”流向“Sales”），Power BI Desktop 会显示“编辑关系”对话框：

随即生成的“关系”视图 显示两个表之间的直接多对多关系。 表在“字段”列表中的外观以及表在视觉对象创建时的后续行为，都与应用解决办法时相似 。 在解决办法中，显示唯一“State”数据的附加表不可见。 如前文所述，显示 State、City Population 和 Sales 数据的视觉对象将显示为 ：

具有多对多基数的关系与更典型的多对一关系的主要区别如下：

• 显示的值不包括说明另一个表中存在不匹配行的空白行， 此外，该值也不包括在另一个表的关系中使用的列为 Null 的行。

• 无法使用 RELATED() 函数，因为可以关联多行。

• 对一个表使用 ALL() 函数不会删除通过多对多关系应用于其他相关表的筛选器。 在前面的示例中，此处定义的度量值不会删除对相关“CityData”表中列应用的筛选器：

  

  显示“State” 、“Sales” 和“Sales total” 数据的视觉对象将生成此图：

  

在注意到上述差异的同时，请确保使用 ALL(

) 的计算（如在总计中所占的百分比）返回的结果符合预期 。

注意事项和限制

此版本的具有多对多基数的关系和复合模型存在一些限制。

以下 Live Connect（多维）源不能用于复合模型：

• SAP HANA

• SAP Business Warehouse

• SQL Server Analysis Services

• Power BI 数据集

• Azure Analysis Services

使用 DirectQuery 连接到这些多维数据源时，既无法同时连接到另一个 DirectQuery 源，也无法将它与导入数据相结合。

使用具有多对多基数的关系时，仍要遵守现有的 DirectQuery 使用限制。 现在每个表都要遵循许多限制，具体视表的存储模式而定。 例如，导入表中的计算列可以引用其他表，但 DirectQuery 表中的计算列仍只能引用同一表中的列。 如果模型中的任意表都是 DirectQuery，其他限制适用于整个模型。 例如，如果模型中任意表的存储模式为“DirectQuery”，QuickInsights 和问答功能在该模型上不可用。