Funktionsweise der Analyse in Datenquellen mit mehreren Tabellen, die Beziehungen verwenden

Die Verwendung einer Datenquelle mit mehreren verknüpften Tabellen wirkt sich auf die Funktionsweise der Analyse in Tableau aus. Da mehrere verwandte Tabellen über unabhängige Wertebereiche verfügen und ihre systemeigene Detailgenauigkeit beibehalten, gilt beim Ziehen von Feldern in die Ansicht Folgendes:

  • Die Daten werden mit der ursprünglichen Detailgenauigkeit abgefragt.
  • Es werden nur Daten abgefragt, die für eine Visualisierung relevant sind.
  • Die Beziehungen zwischen den Tabellen wirken sich auf die Ergebnisse der Abfrage aus. Das Schema der Erstellung einer Visualisierung kann variieren, je nachdem, wie Tabellen von Feldern im Datenmodell miteinander zusammenhängen oder ob sie nicht direkt miteinander zusammenhängen.

Eine Übersicht über Verbesserungen bei den Datenquellen und eine Einführung in die Verwendung von Beziehungen finden Sie in diesem 5-minütigen Video.

Hinweis: Die in diesem Video und in diesem Thema gezeigte Oberfläche zum Bearbeiten von Beziehungen weicht geringfügig von der aktuellen Version ab, hat aber die gleiche Funktionalität.

Weitere Informationen zur Funktionsweise von Beziehungen finden Sie in Keine Angst vor Beziehungen und diesen Tableau-Blogbeiträgen:

Sehen Sie sich auch Video-Podcasts zu Beziehungen von Action Analytics(Link wird in neuem Fenster geöffnet) an, z. B. Why did Tableau Invent Relationships?(Link wird in neuem Fenster geöffnet). Klicken Sie in der Bibliothek(Link wird in neuem Fenster geöffnet) auf "Video-Podcast", um mehr Inhalte anzuzeigen.

Hinweis: Sie können weiterhin Datenquellen mit einer Tabelle in Tableau erstellen. Sie können eine logische Tabelle mithilfe einer Kombination aus Verknüpfungen, Vereinigungen, benutzerdefinierten SQL-Elementen usw. erstellen. Das Verhalten der Analyse von Einzeltabellen in Tableau hat sich nicht geändert. Die Analyse einer einzelnen logischen Tabelle, die eine Mischung aus Dimensionen und Kennzahlen enthält, funktioniert wie in Tableau vor 2020.2.

Überlegungen zur Analyse

Überprüfen von Beziehungen

Sie haben mehrere Analysemöglichkeiten zum Überprüfen ihres Datenmodells. Beim Erstellen des Modells für die Datenquelle wird empfohlen, zum Blatt zu gehen, die Datenquelle auszuwählen und dann eine Visualisierung zu erstellen, um Datensatzmengen, erwartete Daten, nicht übereinstimmende Werte, Nullen oder wiederholte Kennzahlwerte zu untersuchen. Versuchen Sie, mit Feldern in verschiedenen Tabellen zu arbeiten, um sicherzustellen, dass alles so aussieht, wie Sie es erwarten.

Worauf Sie achten sollten:

  • Verwenden Ihre Beziehungen im Datenmodell die richtigen übereinstimmenden Felder für ihre Tabellen?
  • Würde das Hinzufügen mehrerer übereinstimmender Feldpaare die Beziehung präzisieren?
  • Was sind die Ergebnisse des Ziehens verschiedener Dimensionen und Kennzahlen in die Ansicht?
  • Sehen Sie die erwartete Anzahl von Zeilen?
  • Wenn Sie eine der Einstellungen für die Leistungsoptionen von den Standardeinstellungen geändert haben, werden dann in der Visualisierung die erwarteten Werte angezeigt? Wenn dies nicht der Fall ist, sollten Sie die Einstellungen überprüfen oder auf die Standardeinstellung zurücksetzen.

Optionen zum Überprüfen von Beziehungen und des Datenmodells:

  • Jede Tabelle enthält eine Zählung ihrer Datensätze als Feld mit dem Namen TableName(Count) auf der Detailebene für diese Tabelle. Um die Zählung für eine Tabelle anzuzeigen, ziehen Sie das Feld "Zählung" in die Ansicht. Um die Zählung für alle Tabellen anzuzeigen, wählen Sie das Feld "Zählung" für jede Tabelle im Datenbereich aus, und klicken Sie dann auf die Texttabelle in "Zeig es mir!".
  • Klicken Sie im Datenbereich auf Daten anzeigen, um die Anzahl der Zeilen und Daten pro Tabelle anzuzeigen. Bevor Sie mit dem Erstellen von Beziehungen beginnen, kann das Anzeigen der Daten aus der Datenquelle vor oder während der Analyse nützlich sein, um Ihnen einen Eindruck vom Umfang jeder Tabelle zu geben. Weitere Informationen finden Sie unter Anzeigen von zugrunde liegenden Daten.
  • Ziehen Sie Dimensionen auf Zeilen, um die Anzahl der Zeilen in der Statusleiste anzuzeigen. Um nicht übereinstimmende Werte anzuzeigen, klicken Sie auf das Menü Analyse und wählen Sie dann Tabellenlayout > Leere Zeilen anzeigen oder Leere Spalten anzeigen aus. Sie können auch verschiedene Kennzahlen in die Ansicht ziehen, z. B. <YourTable>(Count) aus einer der Tabellen, die in Ihrer Visualisierung dargestellt werden. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Werte der Dimensionen aus dieser Tabelle angezeigt werden.

Tipp: Wenn Sie die für die Beziehungen generierten Abfragen sehen möchten, können Sie die Leistungsaufzeichnung von Tableau Desktop verwenden.

  1. Klicken Sie auf das Hilfemenü, und wählen Sie dann Einstellungen und Leistung > Leistungsaufzeichnung starten aus.
  2. Ziehen Sie Felder in die Ansicht, um Ihre Visualisierung zu erstellen.
  3. Klicken Sie auf das Hilfemenü, und wählen Sie dann Einstellungen und Leistung > Leistungsaufzeichnung beenden aus. Die Arbeitsmappe zur Leistungsaufzeichnung wird automatisch geöffnet.
  4. Klicken Sie im Dashboard "Leistungszusammenfassung" unter "Ereignisse sortiert nach Zeit" auf die Leiste "Abfrage ausführen", und zeigen Sie die Abfrage unten an.

Eine weitere fortgeschrittenere Option besteht darin, Tableau Log Viewer(Link wird in neuem Fenster geöffnet) auf GitHub zu verwenden. Mit end-protocol.query können Sie nach einem bestimmten Keyword filtern. Weitere Informationen finden Sie auf der Tableau Log Viewer-Wiki-Seite(Link wird in neuem Fenster geöffnet) auf GitHub.

Visualisierungen nur mit Dimensionen

Wenn Sie eine Datenquelle mit mehreren verbundenen Tabellen verwenden: Wenn Sie eine Visualisierung erstellen, die nur Dimensionen verwendet, benutzt Tableau interne Verknüpfungen und es wird nicht die vollständige nicht übereinstimmende Domäne angezeigt.

Um partielle Kombinationen von Dimensionswerten anzuzeigen, haben Sie folgende Möglichkeiten:

  • Verwenden Sie "Leere Zeilen/Spalten anzeigen", um alle möglichen Zeilen anzuzeigen. Klicken Sie auf das Menü Analyse und wählen Sie dann Tabellenlayout > Leere Zeilen anzeigen oder Leere Spalten anzeigen aus. Beachten Sie, dass diese Einstellung auch die Verdichtung der Felder "Datum" und "Numerische Partition" auslöst, was möglicherweise unerwünscht ist.
  • Fügen Sie der Ansicht eine Kennzahl hinzu, z. B. <YourTable>(Count) aus einer der Tabellen, die in Ihrer Visualisierung dargestellt werden. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Werte der Dimensionen aus dieser Tabelle angezeigt werden.

Weitere Informationen finden Sie auch unter Überraschendes Verhalten nicht übereinstimmender Werte und Fehlerbehebung bei der Analyse mehrerer Tabellen.

Situationen, in denen Sie LOD-Berechnungen und -Ausdrücke verwenden sollten

Da Tableau die Detailgenauigkeit (LOD) Ihrer Eingabetabellen versteht, müssen Sie keine LOD-Berechnungen mehr verwenden, um unerwünschte Duplizierungen aufgrund von Verknüpfungen zu entfernen.

Sie können weiterhin LOD-Berechnungen verwenden, um:

  • unerwünschte Duplizierungen in Ihren Quelltabellen zu verarbeiten
  • Aggregationen über mehrere Ebenen zu berechnen (z. B. den Durchschnitt über eine Summe)
  • um Kohortenanalysen durchzuführen (z. B., um das erste Bestelldatum für jeden Kunden zu berechnen)

Wenn die Dimensionalität einer LOD-Berechnung Felder aus einer einzelnen Tabelle enthält, wird diese LOD-Berechnung in der Besitzertabelle im Datenbereich angezeigt.

Beispiele für die Analyse mehrerer Tabellen

Die folgenden Beispiele zeigen, wie Daten in mehreren verknüpften Tabellen abgefragt werden können. Diese Datenquelle mit mehreren Tabellen enthält eine kurze Liste mit Auftritten von Schauspielern in verschiedenen Rollen in Filmen.

Eine Zeile in der Tabelle "Darstellungen" bedeutet, dass ein Schauspieler einen bestimmten Charakter in einem bestimmten Film gespielt hat. In diesem Datensatz kann ein Schauspieler null oder mehrere Auftritte haben.

Weitere Informationen zur Funktionsweise von Beziehungen finden Sie in diesen Tableau-Blogbeiträgen:

Beispiel 1: Analyse einer einzelnen Frage in verknüpften Daten im Vergleich zu zugehörigen Daten

Wenn Sie vor 2020.2 eine Verbindung mit Daten in Tableau hergestellt haben, kann ihre Datenquelle aus einer einzelnen Tabelle oder mehreren Tabellen bestehen, die zu einer einzelnen, denormalisierten Tabelle verknüpft oder vereinigt wurde. Ab Tableau 2020.2 erkennt und behält Tableau normalisierte Daten für Datenquellen mit mehreren Tabellen bei, bei denen die Tabellendaten getrennt bleiben und jede Tabelle ihre native Detailgenauigkeit beibehält. Die folgenden Beispiele zeigen, wie die Analyse zwischen Datenquellen mit einzelnen und mehreren Tabellen variiert.

In diesem Beispiel werden drei Tabellen mit Filmdaten angezeigt: Auftritte, Schauspieler und Filme.

Diese Tabellen können miteinander verknüpft werden, indem sie die Tabelle "Auftritte" mit der Tabelle "Schauspieler" (Schauspieler = Schauspieler) und die Tabelle "Darstellungen" mit der Tabelle "Filme" (Film = Film) verknüpfen. Wenn es sich bei den Verknüpfungen um vollständige äußere Verknüpfungen handelt, sodass keine Zeilen verloren gehen, sieht die finale Ausgabe wie folgt aus. Beachten Sie, dass Felder, die in den Verknüpfungsklauseln verwendet werden, zweimal angezeigt werden.

Daten, die auf diese Weise in einer einzigen Tabelle zusammengefasst werden, werden als denormalisiert oder vereinfacht bezeichnet.

Bei diesen verknüpften Daten handelt es sich um vereinfachte Daten. Jede Reihe besteht aus dem Auftritt eines Schauspielers als Charakter in einem Film (sodass John Rhys-Davies zwei Reihen für "Die Rückkehr des Königs" hat, weil er zwei Charaktere spielte). Daher liegt die Granularität der Daten auf der Ebene eines Charakters in einem Film. Informationen, die in mehreren Zeilen relevant sind, werden dupliziert. Das Premierendatum von "Die Rückkehr des Königs" ist zweimal vorhanden, da sich zwei Charaktere aus diesem Film im Datensatz befinden. Die Körpergröße von John Rhys-Davies wird fünfmal aufgeführt, weil es für ihn als Schauspieler fünf einzigartige Kombinationen aus Charakter/Film gibt.

Diese vereinfachten Daten haben daher einige Merkmale, die es zu beachten gilt. Wenn Sie z. B. die Körpergröße von Schauspielern anhand des durchschnittlichen Bruttowerts ihrer Filme darstellen möchten, könnten Sie annehmen, dass die "Körpergröße" in Spalten und "Brutto" in Zeilen ausgegeben und dann der Durchschnitt des Bruttowerts verwendet wird. Aber wenn Sie dies tun, scheint die Standardansicht nicht korrekt zu sein. Hier soll John Rhys-Davies 925 cm groß sein, das ist mehr als 30 Fuß!

Dies liegt daran, dass die Standardaggregation SUMME ist. In den Daten gibt es 5 Reihen für ihn, sodass wir seine wahre Körpergröße von 185 cm fünfmal erhalten. Sie können dies beheben, indem Sie die Aggregation der "Körpergröße" ändern, z. B. in "Durchschnitt" oder "Minimum". Dadurch wird der Wert effektiv nur für eine Zeile zurückgegeben (da sie alle gleich sind).

Wenn Sie die Aggregation ändern, sind die Körpergrößen viel realistischer. Nun müssen Sie jedoch auf den durchschnittlichen Bruttowert achten. Beachten Sie, dass Tableau alle fünf Zeilen für die Körpergröße von John Rhys-Davies berücksichtigt. Hinsichtlich des durchschnittlichen Bruttowerts für die Filme, in denen er mitwirkte, sollte dies nicht der Durchschnitt aus fünf Reihen sein, sondern der Durchschnitt aus drei Filmen. Sie möchten nicht, dass der Bruttowert für "Die Rückkehr des Königs" zweimal gezählt wird, nur weil er zwei Charaktere darin gespielt hat. Aber ist das auch so?

Grob überschlagen sollte der Film "Die Rückkehr des Königs" einen Durchschnittswert von (869 + 923 + 1119) / 3 oder 970,30 USD haben. Der Wert im Streudiagramm lautet jedoch 990,60 USD. Der aktuelle Durchschnitt stammt aus den fünf Zeilen (869 + 923 + 923 + 1119 + 1119)/5.

Dies ist nicht so einfach zu beheben wie das Problem mit der Körpergröße beim Ändern der Aggregation. Sie müssen einen Detailgenauigkeitsausdruck (LOD) verwenden, um die von Tableau betrachtete Detailebene zu ändern, und zwar von der Standardeinstellung – Auftritt – zur Filmebene. Sie könnten eine Berechnung für LOD Brutto als {FIXED [Film] : MIN([Brutto (Millionen USD)])} erstellen und dann den Durchschnitt dieses neuen LOD-Bruttofelds für unsere Ansicht verwenden.

Der LOD-Ausdruck kann als "Für jeden Film Brutto-Minimum zurückgeben" gelesen werden. Dadurch wird das Duplizierungsproblem beseitigt, da der Bruttowert immer pro Film zurückgegeben wird, obwohl die Ansicht mit Film und Schauspieler erstellt wurde.

Jetzt sind die Zahlen korrekt. John Rhys-Davies ist 185 cm groß, und der durchschnittliche Bruttowert für seine Filme in diesem Datensatz lautet 970,3. Sie müssen verstehen, wie Daten repliziert werden und wie Tableau die Daten für die Anzeige aggregiert hat, bevor Sie sicherstellen können, dass die richtigen Werte zurückgegeben wurden.

Normalisierte Daten in mehreren Tabellen

Das Erstellen von Beziehungen zwischen logischen Tabellen mag dem Erstellen von Verknüpfungen ähneln. Statt die Daten in einer einzigen Tabelle mit allen Replikationen zu vereinfachen, die dies mit sich bringen kann, behält Tableau die Beziehungen zwischen den Tabellen weiterhin im Auge. Die Informationen werden aus jeder Tabelle auf der entsprechenden Detailebene ausgegeben und zu anderen Daten in Beziehung gesetzt.

Auf der Seite Datenquelle wird die "vollständige" Rasteransicht der vereinfachten Tabelle nicht angezeigt. Sie existiert nicht. Tableau behält alle drei Tabellen so bei, wie sie sind, und stellt lediglich die Beziehungen her, indem die erforderlichen Daten nach Bedarf in der Ansicht zusammengezogen werden.

Um dasselbe Streudiagramm zu erstellen, ziehen Sie "Höhe" und "Brutto" in die Ansicht und legen Sie "Brutto" auf Durchschnitt fest. Das ist alles! Tableau untersucht, wie die Daten der einzelnen Tabellen mit Daten aus anderen verknüpften Tabellen in Beziehung stehen und leitet ab, wie die Körpergröße (nach Schauspieler) angezeigt und das durchschnittliche Brutto (nach Film) berechnet werden soll.

Beispiel 2: Dimension aus einer einzelnen Tabelle

Wenn die Dimensionen in Ihrer Visualisierung aus einer einzelnen Tabelle stammen, fragt Tableau nur die eine Tabelle ab und zeigt Ergebnisse für die gesamte Domäne an. Sie können Kennzahlen hinzufügen und trotzdem die gesamte Domäne anzeigen.

Wenn Sie beispielsweise die oben vorgestellte Datenquelle "Filmauftritte" verwenden, führt das Hinzufügen des Felds "Schauspieler" zur folgenden Visualisierung:

Da die einzige Dimension in der Visualisierung aus der Tabelle "Schauspieler" stammt, führt Tableau eine Abfrage nur für die Tabelle "Schauspieler" aus. Alle Schauspieler, die in der Tabelle "Schauspieler" angezeigt werden, erscheinen in der Visualisierung. Dabei ist es unerheblich, ob sie Auftritte haben.

Wenn Sie das Feld "Auftritt Schauspieler" als Kennzahl in die Ansicht einfließen lassen und dann eine COUNT-Aggregation anwenden, wird eine Ansicht erstellt, die die Anzahl der Auftritte nach Schauspielern anzeigt. Beachten Sie, dass Sigourney Weaver zwar keine Auftritte hat, ihr Name jedoch trotzdem in der Ansicht erscheint.

Beispiel 3: Dimensionen aus mehreren Tabellen

Wenn die Dimensionen in der Ansicht aus mehreren Tabellen stammen, sucht Tableau die Tabelle, die alle Dimensionen verknüpft, und zeigt die Domäne aus dieser Tabelle an. Infolgedessen ändern sich einige Dimensionswerte, die Sie in Beispiel 1 gesehen haben.

Wenn Sie beispielsweise ein Feld aus der Tabelle "Filme" in die Visualisierung ziehen, wird die Abfrage geändert. Da die Tabellen "Filme" und "Schauspieler" durch die Tabelle "Auftritte" verknüpft sind, gibt die Abfrage nur die Schauspieler/Film-Paare zurück, die in der Tabelle "Auftritte" vorhanden sind.

Da Sigourney Weaver keine Auftritte in diesem Datensatz hat (und somit nicht mit einem der Filme im Datensatz verknüpft ist), erscheint sie in der Visualisierung der Schauspieler/Film-Paare nicht:

Beispiel 4: Kennzahlen, die nicht durch eine Dimension geteilt werden können

Wenn eine Kennzahl nicht durch eine Dimension geteilt werden kann, repliziert Tableau die Kennzahl über diese Dimension hinweg.

Die nächste Visualisierung zeigt den Brutto-Gesamtbetrag nach Film. Da beide Felder aus der Tabelle "Filme" stammen, fragt Tableau nur die Tabelle "Filme" ab.

Die Tabelle "Filme" enthält die bereits aggregierten Bruttoeinnahmen für die einzelnen Filme, wie in der folgenden Visualisierung dargestellt (der Bruttowert für "Infinity War" war zum Zeitpunkt der Erstellung dieses Datensatzes nicht verfügbar und wird mit null angezeigt).

Wenn Sie dieser Visualisierung "Schauspieler" hinzufügen, weiß Tableau, dass die Brutto-Filmeinnahmen nicht nach Schauspieler aufgeschlüsselt werden können, da diese detaillierteren Informationen im Datenmodell nicht verfügbar sind. Stattdessen zeigt Tableau die Brutto-Filmeinnahmen für jeden Film an, die schauspielerübergreifend repliziert sind.

Beispiel 5: Dimension, die nicht hierarchisch mit einer Kennzahl verknüpft ist

Beim Entfernen der Dimension "Film" aus der vorherigen Visualisierung wird die Summe der Kennzahl "Filmbrutto" für jeden Schauspieler abgefragt. Das Ergebnis ist der aggregierte Wert "Filmbrutto" für jeden Film, in dem der Schauspieler mitwirkte.

In diesem Fall besteht keine hierarchische Beziehung zwischen der Dimension, dem Schauspieler und der Kennzahl "Filmbrutto" – mehrere Schauspieler sind möglicherweise im selben Film aufgetreten. So hatten beispielsweise Benedict Cumberbatch und Chris Hemsworth einen Auftritt in "Dr. Strange". In diesem Fall bezieht Tableau den Wert "Filmbrutto" für "Dr. Strange" in die Gesamtsummen beider Schauspieler ein.

Da derselbe Filmbrutto-Wert in den Gesamtwerten mehrerer Schauspieler enthalten ist, kann Tableau diese Werte nicht direkt summieren.

Wenn jedoch Summen für diese Visualisierung angezeigt werden, beachten Sie, dass Tableau die Gesamtsumme für "Filmbrutto" korrekt berechnet, ohne doppelte Filme einzubeziehen.

 

Fehlerbehebung bei der Analyse mehrerer Tabellen

Die folgenden Situationen sind mit verbundenen Mehrfachtabellen möglich. In dieser Tabelle werden bekannte Szenarien und allgemeine Beschreibungen zur Fehlerbehebung bei der Analyse beschrieben.

Analysesituation Beschreibung
Innere Verknüpfung für ausschließliche Dimensionsvisualisierungen Möglicherweise werden nicht sofort alle erwarteten Werte angezeigt, wenn Sie derselben Ansicht mehrere Dimensionen hinzufügen. Möglicherweise stellen Sie aber auch fest, dass das Hinzufügen einer neuen Dimension zur Visualisierung aus einer anderen Tabelle dazu führt, dass einige Werte aus der Visualisierung verschwinden.

Tableau verwendet Abfragen, welche die Kombination von Werten beibehalten, die tatsächlich in den Daten vorhanden sind. Dies bedeutet, dass Sie Zeilen sehen, die durch eine innere Verknüpfung der Tabellen erzeugt werden, die Dimensionen für die Visualisierung bereitstellen.

Wenn Sie Teilkombinationen der Dimensionswerte anzeigen möchten, können Sie entweder "Leere Zeilen einblenden"/"Leere Spalten einblenden" aktivieren, um alle möglichen Zeilen anzuzeigen. Alternativ können Sie eine Kennzahl, beispielsweise <MyTable>(Anzahl) aus einer der in der Ansicht dargestellten Tabellen hinzufügen, um sicherzustellen, dass alle Werte der Dimensionen aus dieser Tabelle angezeigt werden.
Konstanten in Berechnungen In einer Datenquelle mit mehreren Tabellen verhalten sich konstante Werte so, als stammten sie aus ihrer eigenen Tabelle mit einer einzigen Zeile. Wenn Sie einen konstanten Wert aggregieren, verhält er sich so, als ob sich das Aggregat in einer einzelnen Zeile befände. "Summe(10)" entspricht immer 10. "Durchschn.(10)" ist auch immer gleich 10. "Anzahl(10)" ist immer gleich 1.

Um die Abwärtskompatibilität sicherzustellen, verhalten sich konstante Werte in einer Datenquelle einer einzelnen logischen Tabelle so, als ob der konstante Wert für jeden Wert in der Tabelle repliziert wird.

Von Konstanten in Berechnungen auf Zeilenebene wird die Detailgenauigkeit der Zeile der Berechnung nicht geändert. Die Berechnung [Umsatz] + 10 verhält sich so, als stamme sie aus derselben Tabelle wie das Feld [Umsatz].
Erzwingen der äußeren Verknüpfung Tableau stellt sicher, dass alle Kennzahlwerte in der Visualisierung dargestellt werden (zusammen mit allen Kombinationen von Dimensionswerten, die tatsächlich in den Daten vorkommen). Wenn Sie also sicherstellen möchten, dass Sie alle möglichen Werte, darunter "nicht übereinstimmende NULL-Werte", in Ihren Daten sehen, können Sie dies erledigen, indem Sie aus jeder Tabelle im Arbeitsblatt Kennzahlen in die Ansicht bringen.
Ich kann die Kennzahlwerte nicht sehen, die ich in einer tabellenübergreifenden Berechnung erwarten würde Der Wertebereich einer Berechnung ist die innere Verknüpfung ihrer Eingaben. Wenn aus allen Eingaben der Kennzahlberechnung keine übereinstimmenden Werte vorhanden sind, werden sie nicht in die Berechnung der Kennzahl einbezogen.

Führen Sie ggf. eine LOD-Berechnung durch, um die Kennzahlwerte auf dasselbe Objekt zu verschieben, bevor Sie die Berechnung auf Zeilenebene erstellen.
Berechnung zum Wechseln zwischen Feldern aus verschiedenen logischen Tabellen liefert unerwartete Ergebnisse Wenn in einer Berechnung zwischen Feldern auf Zeilenebene gewechselt wird, entweder mit einer CASE-Anweisung, einer IF-Anweisung oder einer Funktion wie "IFNULL", werden möglicherweise unerwartete Ergebnisse angezeigt, da diese Berechnung für jede Zeile durchgeführt wird, wobei die Zeile die innere Verknüpfung zwischen den Eingaben der Berechnung ist.

Ein besserer Ansatz besteht darin, zwischen aggregierten Werten zu wechseln, statt innerhalb der Berechnung der Zeilenebene zu wechseln. Dies führt auch zu einer besseren Leistung in Szenarien mit einzelnen Tabellen.

Alternativ ist dies nur für tabellenübergreifende Berechnungen problematisch, sodass die Verwendung von LOD-Berechnungen, um alle Felder in dieselbe Tabelle zu bringen, ebenfalls funktioniert.

Gehen Sie nicht wie folgt vor:
SUM( IF [Parameter] == "Foo" THEN [Field 1] ELSE [Field 2] END )

Gehen Sie folgendermaßen vor:
IF [Parameter] == "Foo" THEN SUM([Field 1]) ELSE SUM([Field 2]) END
Unerwartete nicht übereinstimmende NULL-Werte Möglicherweise werden Kennzahlwerte angezeigt, die einem nicht erwarteten NULL-Dimensionswert zugeordnet sind. Dies kann möglicherweise ein Zeichen dafür sein, dass die Beziehungen in der Datenquelle falsch konfiguriert wurden. Es kann auch darauf hinweisen, dass tatsächlich nicht übereinstimmende Werte aus der Tabelle vorhanden sind, welche die Kennzahl enthalten, die keine entsprechende Zeile in der Dimensionstabelle aufweisen.

In der Vergangenheit sind diese Daten möglicherweise verloren gegangen, wenn der falsche Verknüpfungstyp ausgewählt wurde. Wenn Sie Beziehungen verwenden, werden diese nicht übereinstimmenden Werte beibehalten. Wenn Sie die nicht übereinstimmenden Werte nicht anzeigen möchten, können Sie sie mithilfe eines Filters ausschließen.
Falsche Aggregatwerte Verwenden Sie Beziehungen oder Verknüpfungen? Bei Beziehungen werden Aggregate standardmäßig korrekt berechnet. Bei der Verwendung von Verknüpfungen müssen Sie möglicherweise LOD-Berechnungen schreiben, um Werte zu duplizieren.

Haben Sie Leistungsoptionen für Beziehungen falsch festgelegt? Versuchen Sie, die Leistungsoptionen auf den Standardwert zurücksetzen, und prüfen Sie, ob dadurch die richtigen Aggregationen erstellt werden.
Dimensionen replizieren Kennzahlwerte, statt sie zu partitionieren.

Kennzahlen werden von Dimensionsfiltern nicht untergeordnet.
 Überprüfen Sie, ob die Felder, die zum Definieren von Beziehungen verwendet werden, korrekt sind.
Tableau generiert zu viele Abfragen oder Abfragen mit vielen linken Verknüpfungen Überprüfen Sie die Protokolle oder die Leistungsaufzeichnung, um festzustellen, wie viele Abfragen generiert und wie viele linke Verknüpfungen verwendet werden. Mit den neuen Datenmodellierungsfunktionen generiert Tableau Abfragen mit linken Verknüpfungen bzw. zusätzlichen Abfragen, um sicherzustellen, dass nicht übereinstimmende Kennzahlwerte immer in der Visualisierung enthalten sind. Wenn Sie die nicht übereinstimmenden Werte nicht anzeigen müssen, verwenden Sie Filter, um die nicht übereinstimmenden (NULL)-Werte aus Ihrer Visualisierung zu entfernen. Dies sollte zu weniger Abfragen führen.

Wenn Sie wissen, dass Ihre Daten keine nicht übereinstimmenden Werte aufweisen, können Sie die Einstellung für die referenzielle Integrität für jede Beziehung in den Leistungsoptionen auf "Alle Werte stimmen überein" festlegen. Dies führt auch zu weniger Abfragen.

Sie können auch die Komplexität Ihrer Visualisierung reduzieren, um die Anzahl der generierten Abfragen zu reduzieren. Zur Vereinfachung von Abfragen für verbundene Daten aus mehreren Tabellen können Sie Kennzahlen entfernen und Filtersteuerungen ausblenden.
Abfragen haben viele Teilabfragen Überprüfen Sie die Protokolle oder die Leistungsaufzeichnung, um die Komplexität der von Tableau generierten Abfragen zu sehen.

Tableau generiert automatisch Teilabfragen, um Daten bei Bedarf zu duplizieren, um korrekte Aggregate zu generieren. Dies ist vergleichbar mit Abfragen, die von LOD-Berechnungen generiert werden.

Wenn Sie wissen, dass die Beziehungen zwischen den logischen Tabellen in Ihren Daten eine Many-to-one- oder One-to-one-Kardinalität aufweisen, können Sie diese Kardinalitätsinformationen in den Leistungsoptionen der Beziehung festlegen. Auf diese Weise kann Tableau unnötige Teilabfragen eliminieren, da so bekannt ist, dass keine Duplizierung auftreten kann.
Ich habe Verknüpfungen verwendet, um Daten zu filtern In Version 2020.2 wird Tableau hart daran arbeiten, nicht übereinstimmende Werte wiederherzustellen. Manchmal bedeutet dies, dass eine linke Verknüpfung verwendet wird, in der Sie möglicherweise eine innere Verknüpfung angegeben haben, um Daten absichtlich herauszufiltern.

Wenn Sie die nicht übereinstimmenden Werte herausfiltern, die durch diese Verknüpfung eingebracht werden, kann Tableau die Abfrage wieder zu einer inneren Verknüpfung optimieren.

Je nach Szenario kann es sinnvoll sein, diese innere Verknüpfung als physische Verknüpfung innerhalb einer logischen Tabelle zu modellieren. Dies ist besonders leistungsfähig, wenn eine Tabelle mit Kennzahlen zum Filtern einer Dimensionstabelle verwendet wird, da dies keine zusätzliche Kennzahlreplikation verursacht.
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