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Multi-Fakten-Beziehungen ermöglichen Ihnen das Erstellen von Datenquellen mit mehr als einer Basistabelle. Durch die Verwendung mehrerer Basistabellen in Ihrem Datenmodell können Sie in Tableau Multi-Fakten-Analysen durchführen.

Durch das Aufstellen von Bäumen aus Tabellen, deren Wurzel eine Basistabelle ist, können Sie Datenstrukturen mit unterschiedlichen konzeptionellen Domänen modellieren und deren gemeinsame Merkmale verwenden, um diese zu verbinden. Diese Art der Analyse wird oft als Multi-Fakten-Analyse, gleichlautende oder gemeinsame Dimensionen bezeichnet. In Tableau bezeichnen wir dies als ein Datenmodell mit Multi-Fakten-Beziehungen, weil Sie Beziehungen verwenden, um es zu erstellen. Ein Datenmodell mit Multi-Fakten-Beziehungen enthält immer mehrere Basistabellen. Basistabellen sind die Tabellen, die im Datenmodell ganz links stehen. Wie Sie entscheiden, welche Tabellen als Basistabellen zu verwenden sind, erfahren Sie unter Wann Sie ein Multi-Fakten-Beziehungsmodell verwenden sollten.

Ein Datenmodell mit mehreren Basistabellen, wobei der Baum einer Basistabelle hervorgehoben ist

Zusammengehörigkeit

Datenmodelle mit mehreren Basistabellen verfügen über eine große Flexibilität hinsichtlich der Art und Weise, wie Teile von Daten sich aufeinander beziehen können (oder nicht).

Hinweis: Zusammengehörigkeit auf allen Ebenen ist nur in Datenmodellen mit mehreren Basistabellen relevant. Vor Datenmodellen mit Multi-Fakten-Beziehungen gehörte entweder alles irgendwie zusammen (innerhalb einer einzelnen Datenquelle) oder nichts (Vermischung über mehrere Datenquellen hinweg).

Zuordbarkeit im Datenmodell

Tabellen sind entweder verwandt, nicht verwandt oder werden gemeinsam genutzt – je nach der Struktur des Datenmodells. In einer Datenquelle ist der Verwandschaftsgrad von Tabellen eine Konstante. Ein kurzer Überblick dazu: 

• Verwandte Tabellen befinden sich im selben Baum.
  • Vor der Version 2024.2 handelte es sich bei allen Datenquellen um Datenquellen mit einer einzigen Basistabelle, aus einem einzelnen Baum bestehend, und in einer Datenquelle mit einer einzigen Basistabelle sind alle Tabellen miteinander verwandt.
• Nicht verwandte Tabellen befinden in unterschiedlichen Bäumen. Basistabellen sind immer miteinander nicht verwandt (d. h. sie stehen in keiner Beziehung zueinander). Tabellen, die exakt einer Basistabelle nachgelagert sind, sind auch nicht mit Tabellen in anderen Bäumen verwandt.
• Gemeinsam genutzte Tabellen haben mehrere Beziehungen in Eingangsrichtung und gehören zu mehr als einem Baum.
  • Tabellen, die einer Tabelle mit mehreren Beziehungen in Eingangsrichtung nachgelagert sind, werden auch als gemeinsam genutzt betrachtet.

Zuordbarkeit während der Analyse

Felder können einander zugeordnet, nicht zugeordnet, noch nicht zugeordnet, mehrdeutig einander zugeordnet sein oder als „zusammengeheftete“ Felder dienen. Die Zuordbarkeit bei einer Gruppe von Feldern wird bei jedem Blatt spezifisch ermittelt, basierend darauf, wie die Struktur des Datenmodells aussieht, welche Felder aktiv in Gebrauch sind (d. h. welche Felder in Containern als Felder dienen) und ob es sich bei diesen Feldern um Dimensionen oder Kennzahlen handelt.

Um eine Visualisierung mit Feldern aus mehreren Tabellen zu erstellen, muss Tableau im Hintergrund Verknüpfungen durchführen, um die Werte zu berechnen. Die Art der Verknüpfung richtet sich nach der Zusammengehörigkeit der Felder. Ein kurzer Überblick dazu: 

• Wenn zusammengehörige Felder in einer Visualisierung verwendet werden, werden Dimensionen per innerer Verknüpfung verbunden und Kennzahlwerte nach den Dimensionen aufgeschlüsselt.
  • Es ist ein wenig komplizierter als das – hinter den Kulissen könnten weitere Verknüpfungen erforderlich sein, um sicherzustellen, dass keine Kennzahlwerte weggelassen werden. In einer Nur-Dimensionen-Visualisierung jedoch werden zusammengehörige Dimensionen per innerer Verknüpfung verbunden, und das ist hier das Hauptkonzept.
  • Dies ist das gleiche Verhalten wie bei Modellen mit einer einzigen Basistabelle.
• Wenn nicht zugeordnete Felder in einer Visualisierung verwendet werden, werden Dimensionen per Cross Join („über Kreuz“) verknüpft. Kennzahlwerte sind tabellenbezogen (d. h. sie werden lokal zu einem einzigen Wert für die gesamte Tabelle aggregiert) und wiederholt.
  • Es ist auch möglich, dass Felder noch nicht oder mehrdeutig zugeordnet sind, was bedeutet, dass es für die Kombination aktiver Felder mehr als eine Möglichkeit gibt, die Beziehungen zwischen ihren Tabellen aufzulösen. Wenn Tableau auf Unklarheiten stößt, werden die Felder als nicht zugeordnet behandelt.
• Wenn Felder basierend auf einem gemeinsam genutzten Feld zusammengeheftet sind, werden Dimensionen per äußerer Verknüpfung (Outer Join) miteinander verbunden. Kennzahlwerte werden auf der Ebene jeglicher Dimensionen aggregiert, nach denen sie aufgeschlüsselt werden können, und können sich dabei auch wiederholen.
  • Zusammengeheftete Dimensionen ähneln dem Verknüpfen von Feldern beim Verschmelzen von Daten. Die Ergebnisse werden für jedes Paar zusammengehöriger Felder berechnet. Anschließend werden die nicht zugeordneten Werte über die gemeinsamen Werte der von ihnen gemeinsam genutzten Dimension hinweg zusammengeheftet.

All diese Konzepte und Definitionen werden später in diesem Thema ausführlicher erläutert.

Indikatoren für die Zugehörigkeit auf Feldebene

Es gibt mehrere visuelle Hinweise, die Ihnen dabei helfen können, den Grad der Zugehörigkeit von Feldern zu verstehen, die Sie in einer Analyse verwenden.

Indikatoren für die Zugehörigkeit auf einem Arbeitsblatt

• Symbol Nicht zugeordnet: Tableau verwendet das Symbol , um anzuzeigen, dass nicht alles in der Ansicht miteinander in einer Beziehung steht. Wenn Sie in der Ansicht oder im Datenbereich auf einem Feld ein Symbol vom Typ „Nicht zugeordnet“ sehen, können Sie den Mauszeiger über das Symbol bewegen, um weitere Informationen zu erhalten.
  • Das zugehörige Symbol zeigt an, dass das Feld dazu dient, nicht zugeordnete Felder zusammenzufügen.
• Hellgraue Feldnamen: Feldnamen werden im Datenbereich in hellgrauem Text angezeigt, wenn sie mit keinem der in Containern verwendeten Feldern in einer Beziehung stehen. Sie können diese Felder weiterhin für Analysen in dieser Visualisierung verwenden, aber nicht zugeordnete Felder werden in Analysen anders ausgewertet als Felder, die zugeordnet sind. Wenn Sie mit der Maus auf diese Felder zeigen, wird ein Symbol für „Nicht zugeordnet“ angezeigt.

Hinweis: In früheren Versionen von Tableau bedeuteten hellgraue Feldnamen, dass die Felder ausgeblendet wurden und die Option Ausgeblendete Felder anzeigen aktiviert war. Ausgeblendete Felder werden nun, wenn sie angezeigt werden, mit einem anklickbaren Augensymbol gekennzeichnet.

Warndialogfeld „Fehlende Zuordnung“

Wenn nicht zugeordnete Felder gemeinsam in einer Visualisierung verwendet werden, zeigt Tableau ein Warndialogfeld an, um Sie darauf hinzuweisen, dass zwischen den Feldern keine Beziehung besteht. Diese Warnung wird jedes Mal angezeigt, wenn Sie ein nicht zugeordnetes Feld hinzufügen, um versehentliche „Überkreuzverknüpfungen“ (Cross Joins) zu verhindern, die die Leistung beeinträchtigen könnten.

• Wenn Sie nicht zugeordnete Felder verwenden möchten, ohne diese zusammenzuheften, klicken Sie auf Hinzufügen um mit dem Hinzufügen des Feldes zur Visualisierung fortzufahren.
• Wenn Sie nicht zugeordnete Felder zusammenheften möchten, empfiehlt es sich, das für das Zusammenheften verwendete Feld vor einem Feld anzuzeigen, das ansonsten nicht zugeordnet ist. Das Dialogfeld wird nicht angezeigt, wenn das zum Zusammenheften dienende Feld bereits verwendet wird. Weitere Informationen darüber, wie ein Zusammenheften Überkreuzverknüpfungen verhindert, finden Sie unter So werden Verknüpfungen für die einzelnen Verwandschaftsebenen verwendet.

Wenn mehrere Felder einer Ansicht hinzugefügt werden oder in der Ansicht bereits vorhanden sind, wird im Dialogfeld der Bereich Details angezeigt. Erweitern Sie den Bereich, um weitere Informationen zu den Beziehungen aller verwendeten Felder anzuzeigen und um festzustellen, woher das Beziehungsproblem kommt.

Wenn Sie möchten, dass die Warnmeldung nicht mehr ständig eingeblendet wird, aktivieren Sie die Option Nicht noch einmal anzeigen. Sie können diese Warnmeldungen jederzeit wieder aktivieren, indem Sie sie wieder einschalten:

• In Tableau Desktop öffnen Sie das Menü Hilfe > Einstellungen und Leistung > Ignorierte Meldungen zurücksetzen.
• In einem Browser löschen Sie einfach Ihre zwischengespeicherten Daten. Beispiel: In Chrome öffnen Sie das Menü Einstellungen und klicken dann auf Browserdaten löschen.... Dann wählen Sie Bilder und Dateien im Cache aus und klicken anschließend auf die Schaltfläche Daten löschen.

Verwandschaft auf Tabellenebene im Datenmodell

In einem Datenmodell mit mehreren Basistabellen definiert jede Basistabelle eines Satz von Tabellen, die miteinander in Beziehung stehen und einen konzeptionellen Baum bilden. Diese Bäume müssen durch mindestens eine gemeinsam genutzte Tabelle verbunden sein, um sicherzustellen, dass die Gesamtdatenquelle eine einzige Entität bildet.

Was früher möglicherweise zwei Datenquellen waren, die mithilfe von Verknüpfungsfeldern verschmolzen werden konnten, kann jetzt eine einzelne Datenquelle mit zwei Bäumen sein, die durch die gemeinsam genutzten Tabellen verbunden sind, in denen sich deren gemeinsamen Felder befinden.

Tipp: Die Art und Weise, wie Tabellen in dem Datenmodell verbunden sind, wirkt sich darauf aus, wie ihre Felder in der Analyse verknüpft werden können. Es kann hilfreich sein, während der Analyse auf die Registerkarte „Datenquelle“ zurückzugreifen, um zu sehen, wie eine Tabelle in das Gesamtdatenmodell passt.

Lassen Sie uns anhand dieser Beispieldatenquelle durchgehen, welche Tabellen verwandt, nicht verwandt oder gemeinsam genutzt sind. Es gibt zwei Bäume – der eine wird durch die Basistabelle A und der andere durch die Basistabelle B gebildet.

Nicht verwandte Tabellen

Basistabellen sind grundsätzlich nicht verwandt. Ebenso sind alle Tabellen, die ausschließlich in einem einzigen Baum vorhanden sind, nicht verwandt mit Tabellen in anderen Bäumen.

Tabelle A und Tabelle X sind nicht verwandt	Tabelle B und Tabelle X sind nicht verwandt

Verwandte Tabellen

Tabellen, die sich im selben Baum befinden, werden als verwandt betrachtet.

Tabelle A und Tabelle S sind verwandt	Tabelle B und Tabelle S sind verwandt (über Tabelle A)

Gemeinsam verwendete Tabellen

Gemeinsam verwendete Tabellen haben mehrere Beziehungen in Eingangsrichtung. Diese Tabellen gehören zu mehreren Bäumen und werden über diese hinweg gemeinsam verwendet.

Tabelle S und Tabelle T werden gemeinsam genutzt.

Verwandschaft auf Feldebene in der Analyse

Die Verwandtschaft zwischen Feldern wird bei jedem Blatt spezifisch ermittelt, basierend darauf, wie die Struktur des Datenmodells aussieht, welche Felder aktiv in Gebrauch sind (d. h. welche Felder in der Visualisierung als Felder in Containern dienen) und ob es sich bei diesen Feldern um Dimensionen oder Kennzahlen handelt. Wie sich die Feldverwandtschaft auf die Ergebnisse einer Visualisierung auswirkt, wird im nächsten Abschnitt behandelt.

Lassen Sie uns einige Szenarien unter Verwendung derselben Beispieldatenquelle durchgehen. Der Name jedes Feldes gibt an, aus welcher Tabelle es stammt (so stammt z. B. FeldB aus der Tabelle B). Felder können Dimensionen oder Kennzahlen sein, sofern nicht anders angegeben.

Verwandte Felder

Ganz allgemein gesagt, Felder sind dann verwandt, wenn Tableau anhand eines Beziehungspfads innerhalb eines einzelnen Baums eindeutig bestimmen kann, wie die Felder zusammen ausgewertet werden.

Beispiel: FieldB (aus der Tabelle B) und FieldS (aus der Tabelle S) sind verwandt.

Nicht verwandte Felder

Ganz allgemein gesagt, Felder sind unverwandt, wenn sie nicht verwandt sind. Dies kann zum Beispiel daran liegen, dass die Felder aus nicht verwandten Tabellen stammen, wie zum Beispiel, wenn Felder aus zwei Basistabellen verwendet werden. In diesem Fall sind Felder aus unterschiedlichen Basistabellen grundsätzlich nicht verwandt.

Beispiel: FeldA und FeldX sind nicht verwandt.

Oder Felder können als zu einem bestimmten Zeitpunkt nicht zugeordnet behandelt werden – etwa in Fällen, in denen sie mehrdeutig oder noch nicht zugeordnet sind. In den meisten Fällen können Sie sich darauf verlassen, dass Verwandschaftsindikatoren Sie warnen, wenn Felder im Kontext einer Visualisierung nicht miteinander verwandt sind.

Zusammenheftungsdimension

Beim Zusammenheften wertet Tableau während der Analyse Felder aus nicht verwandten Tabellen in einem Multi-Fakten-Datenmodell aus. In einer Visualisierung werden durch die Verwendung einer Dimension aus einer gemeinsam verwendeten Tabelle Felder, die ansonsten nicht verwandt sind, zusammenheftet und können gleichzeitig in derselben Visualisierung ausgewertet werden. Stellen Sie sich das so vor, als würden die Ergebnisse aus zwei Bäumen auf Grundlage einer gemeinsamen Dimension nebeneinander gestellt werden.

Wenn beispielsweise eine Visualisierung mit FeldA und FeldX erstellt wird, sind diese beiden Feldern nicht verwandt. Durch das Hinzufügen von DimensionS wird ein zusammengeheftetes Feld gebildet.

• FieldA und DimensionS werden zusammen ausgewertet.
• FieldX und DimensionS werden zusammen ausgewertet.
• Diese Zwischenergebnisse werden auf Grundlage der Werte von DimensionS zusammengeführt.
• FieldA und FieldX sind jetzt zusammengeheftet.

Tipp: Eine Best Practice besteht darin, in der Visualisierung ein Zusammenheftungs-Feld zu verwenden, bevor es zu einem nicht verwandten Feld kommt. Ziehen Sie beispielsweise DimensionS zuerst heraus, oder FieldA, dann DimensionS und dann FieldX, anstatt FieldA, dann FieldX und dann DimensionS. Durch Hinzufügen des Zusammenheft-Feldes wird sichergestellt, dass Tableau immer weiß, wie die Beziehungen ausgewertet werden sollen. So werden potenzielle Leistungsprobleme vermieden, die auftreten, wenn nicht zugeordnete Dimensionen per Überkreuzverknüpfung zusammen ausgewertet werden.

Für das Zusammenheften es erforderlich, dass eine Dimension aus einer gemeinsamen Tabelle in der Visualisierung aktiv ist. Felder, die im Filter-Container oder in der Quickinfo-Eigenschaft der Markierungskarte abgelegt sind, gelten im Context des Zusammenheftens nicht als aktiv.

Noch nicht zugeordnete Felder

Felder könnten auf mehrere verschiedene Weisen einander zugeordnet werden, sie sind es aber noch nicht. Dies kommt vor, wenn es zwischen zwei gemeinsam genutzten Tabellen (oder nachgelagert gemeinsam genutzten Tabellen) mehr als eine mögliche Beziehung gibt.

Betrachten Sie FeldS und FeldT. Deren Tabellen sind sowohl über den von der Basistabelle A definierten Baum als auch über den von der Basistabelle X definierten Baum miteinander verwandt.

In einer Visualisierung, die nur FeldS und FeldT enthält, besteht Unklarheit darüber, welcher Baum verwendet werden soll, um die Tabellen einander zuzuordnen. Ohne zusätzliche Informationen kann Tableau nicht beurteilen, ob diese Felder über den Baum der Basistabelle A oder den Baum der Basistabelle B verknüpft werden sollen.

FeldS und FeldT werden als nicht zugeordnet behandelt, obwohl es mehrere mögliche Beziehungen gibt.

Solche Felder, die einander zugeordnet sein könnten, es aber noch nicht sind, werden als nicht zugeordnete Felder ausgewertet, da Tableau ihren Zuordbarkeitspfad nicht eindeutig bestimmen kann. Im Gegensatz zu real nicht zugeordneten Feldern, die nur zusammengeheftet werden können, können noch nicht zugeordnete Felder aufgelöst werden und die Felder können direkt einander zugeordnet sein.

Mehrdeutig verwandte Felder

Felder können auch mehrdeutig verwant sein. Dies kommt vor, wenn es zwischen gemeinsam genutzten Tabellen (oder nachgelagert gemeinsam genutzten Tabellen) mehr als eine aktiv mögliche Beziehung gibt. Im Gegensatz zu noch nicht zugeordneten Feldern, die als unter- oder unzureichend zugeordnet angesehen werden können, sind mehrdeutig zugeordnete Felder hyper- oder überzugeordnet.

Betrachten Sie FeldS und FeldT. Deren Tabellen sind sowohl über den von der Basistabelle A definierten Baum als auch über den von der Basistabelle X definierten Baum miteinander verwandt.

In einer Visualisierung, die FeldA, FeldX, FeldS und FeldT enthält, gibt es zu viele Informationen darüber, welcher Baum verwendet werden soll, um alles einander zuzuordnen. Ohne Informationen wegzulassen, kann Tableau nicht beurteilen, ob diese Felder über den Baum der Basistabelle A oder den Baum der Basistabelle B verknüpft werden sollen.

Obwohl es mehrere aktive Beziehungen gibt, werden FeldS und FeldT als nicht zugeordnet behandelt.

Solche mehrdeutig zugeordneten Felder werden als nicht zugeordnet ausgewertet, da Tableau ihren Beziehungspfad nicht eindeutig bestimmen kann. Im Gegensatz zu real nicht zugeordneten Feldern, die nur zusammengeheftet werden können, können mehrdeutig zugeordnete Felder aufgelöst werden und die Felder können direkt einander zugeordnet sein.

Kennzahl aus einer gemeinsam genutzten Tabelle

Wenn eine Dimension aus einer gemeinsam genutzten Tabelle verwendet wird, heften sie Felder aus Tabellen zusammen, die ihr vorgelagert nicht zugeordnet sind. Kennzahlen können allerdings nicht zusammengeheftet werden, und der Wert einer Kennzahl hängt von ihren zugeordneten Dimensionen ab.

In einer Visualisierung mit DimensionA und DimensionX sind diese beiden Dimensionen nicht zugeordnet. Wenn KennzahlS aus TabelleS entnommen wird, ist sie zu der Kombination von DimensionA und DimensionX nicht zugeordnet. Obwohl sie jeder von beiden unabhängig voneinander zugeordnet werden könnte, ist es nicht möglich, sie gleichzeitig beiden in derselben Weise zuzuordnen.

Eine gemeinsam genutzte Kennzahl kann als eine Art von Mehrdeutigkeit oder Überzuordbarkeit betrachtet werden und wird auf die gleiche Weise aufgelöst.

Auflösen unklarer Beziehungen zwischen Feldern

Wenn Unklarheiten darüber bestehen, wie Felder zugeordnet sein könnten, trifft Tableau keine willkürliche Entscheidung, sondern behandelt diese stattdessen als nicht zugeordnet. Es ist oft besser, solche Felder einander zuzuordnen, indem man die Unklarheit ausräumt, welcher Baum verwendet werden soll.

Das Auflösen noch nicht zugeordneter Felder wird vorgenommen, indem ein Feld hinzugefügt wird, um festzulegen, welcher Baum verwendet werden soll. Das Auflösen mehrdeutig verknüpfter Felder wird vorgenommen, indem Felder entfernt werden, sodass klar wird, welcher Baum verwendet werden soll.

Beispiel:

Lösung für noch nicht zugeordnete Elemente: Fügen Sie ein Feld hinzu.

• Wenn in einer Visualisierung von FeldS und FeldT ein Feld aus Tabelle A, B oder C zur Visualisierung hinzugefügt wird, wird der Baum der Basistabelle A aktiviert und der gewünschte Pfad zwischen FeldS und FeldT wird aufgelöst.
• Alternativ dazu kann durch die Verwendung eines Feldes aus Tabelle X das Problem mit dem gewünschten Pfad zwischen FeldS und FeldT auf Verwendung des Baumes von Basistabelle X gelöst werden.

Lösung für mehrdeutig zugeordnete Elemente: Entfernen Sie ein oder mehrere Felder.

• In einer Visualisierung von FeldA, FeldX, FeldS und FeldT wird durch das Entfernen von FeldX bewirkt, dass nur der Baum der Basistabelle A aktiv ist und der gewünschte Pfad zwischen FeldS und FeldT aufgelöst.
• Alternativ wird durch Entfernen von FeldA der gewünschte Pfad zwischen FeldS und FeldT über den Baum der Basistabelle X aufgelöst.

Lösung für eine gemeinsam genutzte Kennzahl: Entfernen Sie ein oder mehrere Felder.

• In einer Visualisierung von DimensionA, DimensionX und KennzahlS wird durch Entfernen von DimensionX nur der Baum der Basistabelle A aktiviert und der gewünschte Pfad zwischen DimensionA und KennzahlS aufgelöst.
• Alternativ wird durch Entfernen von DimensionA der gewünschte Pfad zwischen DimensionX und KennzahlS über den Baum der Basistabelle X aufgelöst.

Noch nicht verwandt	Mehrdeutig verwandt	Zuordbarkeit zu einem einzigen Baum aufgelöst
		Verwandt durch Basistabelle A	Verwandt durch Basistabelle X

Das Beheben von Unklarheiten ähnelt der Verwendung eines FIXED LOD-Ausdrucks (Level of Detail, Detailgenauigkeit). In einem FIXED LOD-Ausdruck teilen Sie Tableau mit, mit welcher Detailgenauigkeit aggregiert werden soll, indem Sie die Dimensionsdeklaration definieren. Unklarheiten werden behoben, indem die Struktur der Visualisierung so geändert wird, dass nur ein Baum aktiv ist. Auf diese Weise wird Tableau mitgeteilt, welche Beziehungspfade beim Durchführen der Analyse zu berücksichtigen sind.

Vergleich von Zusammenheften und Auflösen von Unklarheiten

Sowohl das Zusammenheften („Stitching“) als auch das Auflösen von Unklarheiten sind Möglichkeiten, mit fehlenden Zusammenhängen umzugehen. Sie führen jedoch zu unterschiedlichen Ergebnissen:

Zusammenheftung	Auflösen von Unklarheiten
Nicht verwandtes FeldA und FeldX per DimensionS zusammengeheftet	FeldS und FeldT werden anhand des Baumes ausgewertet, der von der Basistabelle A definiert wird.
Stellt nicht verwandte Felder auf Grundlage gemeinsamer Attribute einander gegenüber	Grenzt ein, welcher Beziehungspfad verwendet werden soll, wenn es mehrere Möglichkeiten (Mehrdeutigkeit oder gemeinsam verwendete Kennzahl) gibt, oder gibt einen Beziehungspfad vor, wenn keiner vorhanden war (noch nicht zugeordnet).
Verwendet eine Logik mit mehreren Basistabellen zur Berechnung von Ergebnissen	Verwendet eine Logik mit einer einzigen Basistabelle zur Berechnung von Ergebnissen
Bei einer Analyse sind Tabellen involviert, die nicht gemeinsam verwendet werden	Bei einer Analyse sind gemeinsam verwendete Tabellen involviert

So werden Verknüpfungen für die einzelnen Verwandschaftsebenen verwendet

Nachdem die Verwandtschaft auf Feldebene ermittelt wurde, muss Tableau die Ergebnisse auswerten, um die eigentliche Visualisierung zu erstellen. Die zum Berechnen der in einer Visualisierung angezeigten Werte verwendeten Abfragen basieren auf Verknüpfungen. Ob die Felder verwandt, nicht verwandt oder zusammengeheftet sind, hat unterschiedliche Auswirkungen darauf, welche Verknüpfungen durchgeführt werden. Bedenken Sie, dass mehrdeutig zugeordnete Felder und noch nicht zugeordnete Felder in diesem Kontext als nicht zugeordnet behandelt werden.

Um Verwandtschaftsverhältnisse und Verknüpfungen zu erklären, behandelt dieser Abschnitt Tabellen und deren Felder sowie die Werte in diesen Feldern. Betrachten Sie das folgende Datenmodell mit zwei Basistabellen, „Klassen“ und „Kurse“, und einer gemeinsamen Tabelle, „Schüler“.

Classes	Clubs	Students
Felder: Class, (Klasse), eine Dimension mit den Werten „Grundlagen des Nestbaus“, „Lieder für Fortgeschrittene“, „Fliegen für Jungvögel“ und „Alarmrufe 101“ Length (Länge), eine Kennzahl Student (Schüler), eine Dimension, über die eine Verknüpfung mit der Schüler-Tabelle hergestellt wird	Felder: Club (Kurs), eine Dimension mit den Werten „Fotografie“, „Reisen“, „Jonglieren“, „Kunst“ und „Erste Hilfe“ Dues (Gebühren), eine Kennzahl Student, (Schüler), eine Dimension, über die eine Verknüpfung mit der Schüler-Tabelle hergestellt wird	Felder: Bus-Fahrgast (Bus-Fahrgast), eine Dimension mit den Werten „Ja“ oder „Nein“ Student (Schüler), eine Dimension mit den Werten „Fink“, „Kardinal“, „Spatz“, „Rotkehlchen“ und „Eichelhäher“. Wird verwendet, um eine Verknüpfung zu den anderen beiden Tabellen herzustellen Age (Alter), eine Kennzahl

Dieses sehr einfache Modell zeigt ganz allgemein, wie die Verknüpfungslogik für Datenmodelle mit Multi-Fakten-Beziehungen berechnet wird. Weitere Informationen zu den Grundlagen von Verknüpfungen in Datenmodellen mit einer einzigen Basistabelle, die auf Beziehungen basieren, finden Sie unter Funktionsweise der Analyse für Datenquellen mit mehreren Tabellen, die Beziehungen verwenden.

Verwandte Dimensionen verwenden Inner Joins (innere Verknüpfungen)

Zusammengehörige Dimensionen werden innen verknüpft. Bei inneren Verknüpfungen fallen alle Dimensionswerte weg, die nicht in beiden Tabellen gemeinsam verwendet werden.

• Tableau verwendet zusätzliche Logik, um sicherzustellen, dass keine Kennzahlwerte verloren gehen. In diesem Abschnitt werden Dimensionen nur verwendet, um grundlegend vorzuführen, wie Tableau innere Verknüpfungen auf verwandte Dimensionen anwendet.

Das folgende Beispiel zeigt, wie verwandte Dimensionen nur Zeilen zurückgeben, die in den Daten vorhanden sind. Da es in dem Kurs „Alarmrufe 101“ keine Schüler gibt, ist dieser Kurs auch nicht in den Ergebnissen enthalten. „Kardinal“ und „Eichelhäher“ sind in keinem Kurs vorhanden und tauchen daher auch nicht in den Ergebnissen auf.

Nicht verwandte Dimensionen verwenden Cross Joins (Überkreuzverknüpfungen)

Nicht verwandte Dimensionen (eigenständige, ohne Zusammenheftungs-Dimension) werden über Kreuz („Cross Join“) verknüpft.

Bei einem Cross Join wird jeder Wert einer Dimension mit jedem Wert der anderen Dimension kombiniert, auch wenn eine daraus resultierende Kombination in den Daten eigentlich nicht vorhanden ist. In diesem Beispiel fügt der Cross Join für jede mögliche Kombination aus „Klasse“ und „Kurs“ eine Zeile hinzu.

Es ist wichtig zu erkennen, wenn es in Ihrer Analyse zu einem Cross Join kommt. Obwohl in der Ergebnistabelle für den Cross Join eine Zeile für „Gesang für Fortgeschrittene“ plus „Erste Hilfe“ vorhanden ist, gibt es in dieser Kombination von Aktivitäten in Wahrheit keine Schüler (einen Beweis dafür wird im nächsten Abschnitt in dem Beispiel zum Zusammenheften gezeigt).

Warum ist es wichtig zu erkennen, dass nicht alle Ergebnisse eines Cross Joins auf den Daten basieren? Stellen Sie sich vor, Sie möchten einen Stundenplan für Klassen und Kurse erstellen, damit es für keinen Schüler zu Konflikten kommt. Es gibt keine Schüler in den Kursen „Gesang für Fortgeschrittene“ und „Erste Hilfe“, daher können Sie dieses Ergebnis ignorieren und die Klasse und den Kurs gleichzeitig planen. Der Cross Join stellt keine Kombinationen von Werten dar, die in den Daten tatsächlich vorhanden sind.

Darüber hinaus können Cross Joins, wenn es eine hohe Kardinalität gibt (eine großen Anzahl eindeutiger Werte), die Leistung beeinträchtigen. Stellen Sie sich vor, Sie könnten jede einzelne Telefonnummer mit jeder einzelnen E-Mail-Adresse in Ihren Kontakten verknüpfen. Das Ergebnis wäre eine gewaltige Anzahl an Kombinationen, und der ganze Vorgang wäre wahrscheinlich außerordentlich zeit- und ressourcenaufwändig.

Zusammengeheftete Dimensionen verwenden äußere Verknüpfungen

Nicht verwandte Dimensionen werden – bei Vorhandensein einer Zusammenheftungs-Dimension – per äußerer Verknüpfung verknüpft.

In diesem Beispiel stehen sowohl die Tabelle „Klassen“ als auch die Tabelle „Kurse“ zu der gemeinsam verwendeten Tabelle „Schüler“ in einer Beziehung, jedoch nicht miteinander – daher sind die Felder „Klasse“ und „Kurs“ auch nicht verwandt. Durch das Hinzufügen der Dimension „Schüler“ erkennt Tableau, welche Werte aus „Klasse“ und welche Werte aus „Kurs“ in der Analyse gegenübergestellt werden sollen. Dieses Verhalten einer äußeren Verknüpfung bezeichnen wir als Zusammenheften („Stitching“).

Das Zusammenheften ähnelt einer Datenverschmelzung dahingehend, dass es Zwischenergebnisse gibt, die zusammen zurückgegeben werden, um das Gesamtergebnis zu erhalten. Im Gegensatz zum Verschmelzen handelt es sich beim Zusammenheften allerdings um eine äußere Verknüpfung, nicht um einen Left Join, und es werden auf keiner Seite Werte weggelassen. Wenn es sich um eine einzige Datenquelle handelt, gibt es kein Konzept von primären oder sekundären Datenquellen. Daher wird beiden nicht miteinander in Zusammenhang stehenden Feldern die gleiche Priorität eingeräumt.

Zwischenergebnisse werden per äußerer Verknüpfung verbunden

Was geht in die äußere Verknüpfung für zusammengeheftete Felder ein? Für jedes der nicht verwandten Felder und das Zusammenheftungs-Feld wird wiederum eine unmittelbare innere Verknüpfung berechnet. Anschließend werden diese Zwischenergebnisse basierend auf den Werten der Zusammenheftungs-Dimension per äußerer Verknüpfung verbunden.

Beispiel

Eine innere Verknüpfung für Schüler und Klasse...

... und eine innere Verknüpfung für „Schüler“ und „Kurs“...

...werden dann in „Schüler“ per äußerer Verknüpfung verbunden.

Zusätzliche Verknüpfungen, damit Kennzahlen beibehalten werden

Zusätzlich zur Verknüpfungslogik für Dimensionen können Kennzahlen weitere Verknüpfungen mit sich bringen. Als Beziehungen erstmals in Tableau eingeführt wurden, war eines der Grundprinzipien, dass Kennzahlwerte nicht verloren gehen. Dies wird auch in Datenmodellen mit Multi-Fakten-Beziehungen so beibehalten.

Die wichtigsten Details lauten:

• Kennzahlwerte werden nur nach verwandten Dimensionen aufgeschlüsselt.
• Kennzahlwerte werden bei nicht verwandten Dimensionen wiederholt.
• Dimensionswerte, die in Visualisierungen, die nur Dimensionen enthalten, wegfallen würden, können zurückgegeben werden, wenn es relevante Kennzahlwerte gibt, die ihnen zugeordnet sind.

Hinweis: Denken Sie daran, dass Kennzahlen Aggregationen sind. Sie werden auf der Detailgenauigkeitsebene (Granularität) berechnet, die durch die Kombination der Dimensionen in der Visualisierung festgelegt wird. Dies wird als eine Kennzahl bezeichnet, die durch eine Dimension aufgeschlüsselt wird. Wenn eine Kennzahl ohne Dimensionen verwendet wird, spricht man von tabellenbezogen. Das bedeutet, dass der Wert der Kennzahl der vollständig aggregierte Wert ist. Sobald wir eine Dimension in der Visualisierung verwenden, wird die Kennzahl basierend auf den Dimensionswerten detaillierter aufgeschlüsselt. Der Wert einer Kennzahl in einer Analyse hängt daher vom Kontext der Dimensionen ab.

Verwandte Kennzahlen

Betrachten Sie die Teilmenge der Dimensionswerte, die bei einer inneren Verknüpfung der verwandten Dimensionen Schüler und Klasse zurückgegeben werden. Es gibt drei Schüler-Werte: „Fink“, „Rotkehlchen“ und „Spatz“, und drei Klassen-Werte: „Gesang für Fortgeschrittene“, „Grundlagen des Nestbaus“ und „Fliegen für Jungvögel“.

Wenn wir die Kennzahl Länge aus der Tabelle „Klasse“ hinzufügen, sehen wir, dass alle vier Kurse angezeigt werden und für „Schüler“ eine Null steht. Die Länge jeder Klasse wird angezeigt, auf der Ebene von Klasse.

Wenn wir stattdessen die Kennzahl Alter aus der Tabelle „Schüler“ hinzufügen, sehen wir, dass alle fünf Schüler angezeigt werden und dass es zwei Null-Werte für „Klasse“ gibt. In den Ergebnissen sind alle Schüler enthalten, auch wenn sie in keiner Klasse sind. Das Alter jedes Schülers wird angezeigt, auf der Ebene von Schüler.

Nicht verwandte Kennzahlen

Kennzahlwerte werden bei nicht verwandten Dimensionswerten wiederholt.

Wenn uns die Kennzahl Länge aus der Tabelle „Klasse“ und die nicht verwandte Dimension Kurs anschauen, ist die Kennzahl tabellenbezogen und wird über alle Dimensionswerte von Kurs wiederholt.

Bei Vorhandensein einer Zusammenheftungs-Dimension können Kennzahlen sowohl aufgeschlüsselt als auch wiederholt werden.

Hier kommt die Kennzahl Alter aus der Tabelle „Schüler“ und wird auf Ebene von „Schüler“ aufgeschlüsselt. Jedes Mal, wenn ein Schüler basierend auf den Dimensionen für Klasse und Kurs wiederholt wird, wird der Wert für Alter wiederholt.

Problembehebung

Aspekte beim Arbeiten mit Datenmodellen mit Multi-Fakten-Beziehungen

Tabellenbezogene Extraktfilter

Alle Extraktfilter für einen Extrakt eines Datenmodells mit Multi-Fakten-Beziehungen beziehen sich auf eine bestimmte Tabelle (d. h. sie sind nicht global). Aus diesem Grund können die Filterergebnisse zwischen Direkt- und Extraktverbindung unterschiedlich ausfallen.

Berechnungen auf Zeilenebene

Berechnungen auf Zeilenebene können sich nur auf Felder beziehen, die dieselbe vorgelagerte Basistabelle verwenden. Das heißt, dass Berechnungen auf Zeilenebene nicht über mehrere Bäume hinweg durchgeführt werden können.

Kombinierte Felder

Alle Felder in einem kombinierten Feld müssen eine vorgelagerte Tabelle gemeinsam verwenden. Das heißt, Sie können ein kombiniertes Feld nicht mit Feldern erstellen, die sich in unterschiedlichen Bäumen befinden.

Sätze

Sätze können nur mit einer Definition erstellt werden, die Felder beinhaltet, die dieselbe vorgelagerte Basistabelle verwenden. Allerdings kann in einer Visualisierung die Option „Zum Satz hinzufügen“ von einer Markierung aus verfügbar sein, wenn diese Markierung durch Felder definiert ist, die keinen Bezug zu den zum Feldern haben, die zum Definieren des Satzes verwendet wurden. Wenn Sie „Zum Satz hinzufügen“ auswählen, fügt Tableau der Satzdefinition nur die zugehörigen Felder hinzu. Dies unterscheidet sich vom Verhalten der Option „Zum Satz hinzufügen“ in Datenquellen mit einer einzigen Basistabelle, wo „Zum Satz hinzufügen“ alles hinzufügt, was die Markierung definiert.

Validieren von Detailgenauigkeitsausdrücken vom Typ INCLUDE

INCLUDE-LOD-Ausdrücke können nicht über nicht verwandte Felder hinweg ausgewertet werden. Da die Verwandtschaft zwischen Feldern Blatt für Blatt ausgewertet wird, ist es möglich, dass im Datenbereich oder im Berechnungseditor ein gültiger LOD-Ausdruck vorhanden ist, der im Kontext einer bestimmten Visualisierung (bei Vorhandensein einer nicht zugehörigen Dimension) ungültig wird. Wenn dies geschieht, wird das LOD-Feld rot angezeigt. Sie können den LOD-Ausdruck so ändern, dass Konflikte aufgrund nicht zugehöriger Felder beseitigt werden, oder die Struktur der Visualisierung ändern oder den LOD-Ausdruck aus der Visualisierung zu entfernen.

Aktualisieren veröffentlichter Datenquellen

Erstellen Sie am Besten eine Kopie einer vorhandenen veröffentlichten Datenquelle, wenn Sie beabsichtigen, diese auf ein Datenmodell mit Multi-Fakten-Beziehungen umzustellen, und nicht alle damit verbundenen Arbeitsmappen das neue Datenmodell benötigen. Die vorhandene Version der Datenquelle sollten Sie nur dann ändern, wenn all ihre Arbeitsmappen die neuen Tabellen benötigen. Veröffentlichen Sie die geänderte Datenquelle als neue Datenquelle und erstellen Sie daraus neue Arbeitsmappen. Dadurch wird verhindert, dass die vorhandenen Arbeitsmappen zur Verwendung von VDS anstelle des Datenservers konvertiert werden, wenn sie die Funktionalität nicht benötigen. Dadurch werden mögliche Leistungseinbußen vermieden.

Behobene Probleme

Bekannte Probleme in 2024.2

Verwandtschaftsindikatoren mit mehreren Markierungskarten

Wenn eine Visualisierung mit mehreren Kennzahlen im Zeilen- oder Spalten-Container erstellt wird, erhält jede Kennzahl ihre eigene Markierungskarte. Die Logik, die zur Ermittlung der Zugehörigkeitsindikatoren (das Symbol „Nicht verwandt“, der Text in Quickinfos und das Warndialogfeld „Fehlende Zuordnung“) verwendet wird, liefert möglicherweise nicht die erwarteten Ergebnisse, je nachdem, welche Markierungskarte geöffnet ist. Die Visualisierung selbst wird jedoch basierend auf der Zusammengehörigkeit jedes einzelnen Feldpaares korrekt berechnet. Für dieses Verhalten ist eine Lösung geplant.

BatchQueryProcessor

Zur Unterstützung von Datenmodellen mit Multi-Fakten-Beziehungen muss BatchQueryProcessor aktiviert werden. Dies ist ein erwartetes Verhalten und derzeit ist keine Lösung geplant.

Tableau Pulse

Pulse funktioniert möglicherweise nicht mit Datenmodellen mit Multi-Fakten-Beziehungen. Möglicherweise können Sie keine Metrikdefinition erstellen, oder erstellten Metriken sind möglicherweise leer. Dies ist kein erwartetes Verhalten, es ist jedoch derzeit noch keine Lösung geplant.

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