Tableau Desktop และความช่วยเหลือในการเขียนเว็บ

ทุกแหล่งข้อมูลที่คุณสร้างในTableau จะมีแบบจำลองข้อมูล คุณสามารถคิดถึงแบบจำลองข้อมูลเป็นแผนผังที่บอกให้ Tableau ทราบวิธีค้นหาข้อมูลในตารางฐานข้อมูลที่เชื่อมต่อ

ตารางที่คุณจะเพิ่มไปยังแคนวาสในหน้า แหล่งข้อมูล เพื่อสร้างโครงสร้างแบบจำลองข้อมูล แบบจำลองข้อมูลสามารถเป็นแบบง่าย เช่น ตารางเดียว หรืออาจเป็นแบบซับซ้อน มีหลายตารางที่ใช้การรวมกันของความสัมพันธ์ การรวม และการผนวกเป็นหนึ่งเดียว

แบบจำลองข้อมูลมีสองชั้น:

• มุมมองเริ่มต้นที่คุณจะเห็นครั้งแรกในหน้าแหล่งข้อมูลคือเลเยอร์เชิงตรรกะ ของแหล่งข้อมูล คุณจะผนวกรวมข้อมูลในเลเยอร์เชิงตรรกะโดยใช้ความสัมพันธ์ (หรือนูเดิล) คิดถึงชั้นนี้เป็นแคนวาสความสัมพันธ์ในหน้าแหล่งข้อมูล หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูใช้ความสัมพันธ์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลหลายตาราง(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)
• ชั้นถัดไปคือเลเยอร์ทางกายภาพ คุณจะรวมข้อมูลระหว่างตารางที่เลเยอร์ทางกายภาพโดยใช้การรวม(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่) และการผนวก แต่ละตารางเชิงตรรกะจะมีอย่างน้อยหนึ่งตารางภายภาพในชั้นนี้ คิดถึงเลเยอร์ทางกายภาพเป็นแคนวาสการรวม/การผนวกในหน้าแหล่งข้อมูล ดับเบิลคลิกที่ตารางเชิงตรรกะเพื่อดูหรือเพิ่มการรวมและการผนวก
  
  

เลเยอร์เชิงตรรกะ		เลเยอร์ทางกายภาพ
นูเดิล = ความสัมพันธ์		แผนผัง Venn = การรวม
มุมมองระดับบนของแหล่งข้อมูลที่มีหลายตารางที่เชื่อมโยง นี่คือเลเยอร์เชิงตรรกะ ตารางเชิงตรรกะสามารถผนวกรวมกันโดยใช้ความสัมพันธ์ (นูเดิล) ซึ่งจะไม่ใช้ประเภทการรวม แต่จะทำหน้าที่เหมือนคอนเทนเนอร์สำหรับตารางกายภาพ		ดับเบิลคลิกตารางเชิงตรรกะนี้เพื่อเปิดและดูตารางกายภาพที่เกี่ยวข้อง ตารางกายภาพอาจถูกรวมโดยใช้การรวมหรือการผนวก ในตัวอย่างนี้ ตารางเชิงตรรกะของหนังสือประกอบด้วยสามตารางกายภาพที่รวมกัน (Book, Award, Info)

ชั้นของแบบจำลองข้อมูล

มุมมองระดับบนที่คุณเห็นของแหล่งข้อมูลคือ เลเยอร์เชิงตรรกะของแบบจำลองข้อมูล นอกจากนี้คุณสามารถคิดถึงเป็นแคนวาสความสัมพันธ์ เนื่องจากคุณผสานรวมตารางที่นี่โดยใช้ความสัมพันธ์แทนการรวม

เมื่อคุณผนวกรวมข้อมูลจากหลายตาราง แต่ละตารางที่คุณลากไปยังแคนวาสในเลเยอร์เชิงตรรกะจะต้องมีความสัมพันธ์กับตารางอื่น คุณไม่จำเป็นต้องระบุประเภทการรวมสำหรับความสัมพันธ์ Tableau จะเลือกประเภทการรวมที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติระหว่างการวิเคราะห์ โดยจะเลือกตามฟิลด์และบริบทของการวิเคราะห์ในเวิร์กชีต

เลเยอร์ทางกายภาพ ของแบบจำลองข้อมูลที่คุณสามารถผสานรวมข้อมูลโดยใช้การรวมและการผนวก คุณสามารถใช้ Pivot เท่านั้นในแคนวาสนี้ คุณสามารถคิดถึงเป็นแคนวาสการรวม/การผนวก ในเวอร์ชันก่อนหน้าของ Tableau เลเยอร์ทางกายภาพจะเป็นชั้นเดียวเท่านั้นในแบบจำลองข้อมูล แต่ละตารางเชิงตรรกะสามารถมีตารางกายภาพหนึ่งตารางหรือมากกว่าได้

สำคัญ: คุณยังสามารถสร้างแหล่งข้อมูลตารางเดียวใน Tableau ได้ซึ่งจะใช้การรวมและการผนวก พฤติกรรมของการวิเคราะห์แบบตารางเดียวใน Tableau ยังไม่มีการเปลี่ยนแปลง เวิร์กบุ๊กที่อัปเกรดของคุณจะทำงานเหมือนกับที่ทำได้ในรุ่นก่อน 2020.2

การทำความเข้าใจกับแบบจำลองข้อมูล

ใน Tableau เวอร์ชันก่อนหน้านี้ (ก่อน 2020.2) แบบจำลองข้อมูลจะเป็นเลเยอร์กายภาพเท่านั้น ใน Tableau 2020.2 และใหม่กว่า แบบจำลองข้อมูลจะมีชั้นทางตรรกะ (ความหมาย) และเลเยอร์ทางกายภาพ ซึ่งให้ตัวเลือกเพิ่มเติมสำหรับการผนวกรวมข้อมูลโดยใช้สคีมาให้เหมาะกับการวิเคราะห์ของคุณ

ใน Tableau 2020.2 และใหม่กว่า เลเยอร์เชิงตรรกะถูกเพิ่มลงในแหล่งข้อมูล แต่ละตารางเชิงตรรกะจะมีตารางภายภาพในเลเยอร์ทางกายภาพ

ใน Tableau เวอร์ชันก่อนหน้านี้ (ก่อน 2020.2) แบบจำลองข้อมูลในแหล่งข้อมูลประกอบด้วยเลเยอร์ทางกายภาพชั้นเดียวที่คุณสามารถระบุการรวมและการผนวกได้ ตารางที่เพิ่มลงในเลเยอร์ทางกายภาพ (รวมหรือผนวก) จะสร้างตารางเดี่ยวที่แบนลง (ดีนอร์มัลไลซ์) สำหรับการวิเคราะห์

เวอร์ชันก่อนหน้า		2020.2 และใหม่กว่า
ในเวอร์ชัน Tableau ก่อนรุ่น 2020.2 แบบจำลองจะมีเพียงเลเยอร์ทางกายภาพเท่านั้น		ในรุ่น 2020.2 และใหม่กว่า แบบจำลองข้อมูลมีสองเลเยอร์ คือเลเยอร์เชิงตรรกะและเลเยอร์ทางกายภาพ

ใน Tableau 2020.2 ขึ้นไป แบบจำลองข้อมูลในแหล่งข้อมูลของคุณจะรวมเลเยอร์ความหมายใหม่เหนือเลเยอร์ทางกายภาพ เรียกว่าเลเยอร์ตรรกะ ซึ่งคุณสามารถเพิ่มหลายตารางและเชื่อมโยงซึ่งกันและกันได้ ตารางที่เลเยอร์เชิงตรรกะจะไม่ผสานลงในแหล่งข้อมูล แต่จะยังคงความแตกต่าง (นอร์มัลไลซ์) และรักษาระดับของรายละเอียดดั้งเดิมไว้

ตารางเชิงตรรกะทำหน้าที่เหมือนกับคอนเทนเนอร์สำหรับตารางกายภาพที่ผสานแล้ว ตารางเชิงตรรกะสามารถมีตารางกายภาพตารางเดียวได้ หรือสามารถมีหลายตารางกายภาพที่ผสานด้วยกันผ่านการรวมหรือการผนวก

สร้างแบบจำลองใหม่

เมื่อคุณเพิ่มหนึ่งตารางหรือมากกว่าไปยังเลเยอร์เชิงตรรกะ คุณสามารถสร้างแบบจำลองข้อมูลสำหรับแหล่งข้อมูล แหล่งข้อมูลสามารถประกอบด้วยหนึ่งตารางเชิงตรรกะหรือคุณสามารถลากหลายตารางไปยังแคนวาสเพื่อสร้างแบบจำลองที่ซับซ้อนมากขึ้น

• ตารางแรกที่คุณลากไปยังแคนวาสจะกลายเป็นตารางรูทสำหรับแบบจำลองข้อมูลในแหล่งข้อมูลของคุณ
• หลังจากที่คุณลากตารางรูทออกมาแล้ว คุณจะลากตารางเพิ่มเติมในลำดับใดก็ได้ คุณจะต้องพิจารณาว่าตารางใดควรสัมพันธ์กัน และจับคู่ฟิลด์ที่ตรงกันตามที่คุณกำหนดไว้สำหรับแต่ละความสัมพันธ์
• หากคุณกำลังสร้างสคีมาดาว การลากตารางข้อเท็จจริงออกมาก่อนแล้วค่อยเชื่อมโยงตารางมิติข้อมูลไปยังตารางนั้นอาจเป็นประโยชน์กับคุณ
• การลบตารางในแคนวาสจะลบลำดับสืบทอดที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติด้วย ถ้าคุณลบตารางราก ตารางอื่นทั้งหมดในแบบจำลองจะถูกเอาออกด้วย
• ความสัมพันธ์แต่ละรายการต้องประกอบด้วยฟิลด์ที่ตรงกันอย่างน้อยหนึ่งคู่ เพิ่มฟิลด์ที่ตรงกันหลายคู่เพื่อสร้างความสัมพันธ์แบบร่วม คู่ที่ตรงกันต้องมีประเภทข้อมูลเหมือนกัน การเปลี่ยนประเภทข้อมูลในหน้า “แหล่งข้อมูล” จะไม่เปลี่ยนแปลงข้อกำหนดนี้ Tableau จะยังคงใช้ประเภทข้อมูลดังกล่าวในฐานข้อมูลพื้นฐานสำหรับการค้นหา
• ความสัมพันธ์สามารถเป็นไปตามฟิลด์ที่คำนวณได้
• คุณสามารถระบุวิธีเปรียบเทียบฟิลด์ได้ด้วยการใช้ตัวดำเนินการเมื่อคุณกำหนดความสัมพันธ์

หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความสัมพันธ์ โปรดดู สร้างและกำหนดความสัมพันธ์ ใน เชื่อมโยงข้อมูลของคุณ

แบบจำลองแบบหลายตาราง

• ในการสร้างแบบจำลองแบบหลายตาราง ให้ลากตารางไปยังเลเยอร์เชิงตรรกะของแคนวาสหน้าแหล่งข้อมูล
  
  
  

ตารางที่คุณลากไปยังเลเยอร์เชิงตรรกะของแคนวาสหน้าแหล่งข้อมูลจะต้องเชื่อมโยงซึ่งกันและกันแล้ว เมื่อคุณลากตารางเพิ่มเติมไปยังแคนวาสเลเยอร์เชิงตรรกะ Tableau จะพยายามสร้างความสัมพันธ์โดยอัตโนมัติอิงตามข้อจำกัดของคีย์ที่มีอยู่และจับคู่ฟิลด์เพื่อกำหนดความสัมพันธ์ หากระบบไม่สามารถระบุฟิลด์ที่ตรงกันได้ คุณจะต้องเลือกฟิลด์เหล่านั้น

หากตรวจไม่พบข้อจำกัด ระบบจะสร้างความสัมพันธ์แบบกลุ่มต่อกลุ่มขึ้น และความสมบูรณ์เชิงอ้างอิงจะตั้งค่าเป็นบางระเบียนตรงกัน การตั้งค่าเริ่มต้นเหล่านี้เป็นตัวเลือกที่ปลอดภัยและทำให้แหล่งข้อมูลของคุณมีความยืดหยุ่นสูงสุด การตั้งค่าเริ่มต้นจะรองรับการรวมภายนอกทั้งหมด และปรับการค้นหาให้เหมาะสมด้วยการรวมข้อมูลตารางก่อนสร้างการรวมระหว่างการวิเคราะห์ ข้อมูลคอลัมน์และแถวทั้งหมดจากแต่ละตารางจะพร้อมให้วิเคราะห์

คุณสามารถเพิ่มข้อมูลเพิ่มเติมภายในตารางเชิงตรรกะใดๆ ได้โดยการดับเบิลคลิกที่ตาราง ซึ่งจะเปิดเลเยอร์ทางกายภาพของแคนวาสในหน้าแหล่งข้อมูล หากคุณต้องการใช้การรวมหรือการผนวก คุณสามารถลากตารางที่คุณต้องการไปรวมหรือผนวกลงในเลเยอร์ทางกายภาพของแคนวาส ตารางกายภาพจะผสานในตารางเชิงตรรกะ

ทำตามขั้นตอนในn สร้างและกำหนดความสัมพันธ์ เพื่อผนวกรวมหลายตาราง

แบบจำลองแบบตารางเดียว

• ในการสร้างแบบจำลองแบบตารางเดียว ให้ลากตารางลงในแคนวาสเลเยอร์เชิงตรรกะของหน้าแหล่งข้อมูล จากนั้นคุณสามารถใช้ฟิลด์จากตารางนั้นในแผงข้อมูลเพื่อการวิเคราะห์ได้
  
  

แบบจำลองแบบตารางเดียวที่มีตารางอื่นๆ

คุณสามารถเพิ่มข้อมูลเพิ่มเติมภายในตารางตรรกะเดียวได้โดยการดับเบิลคลิกที่ตาราง ซึ่งจะเปิดเลเยอร์ทางกายภาพของแคนวาสในหน้าแหล่งข้อมูล หากคุณต้องการใช้การรวมหรือการผนวก คุณสามารถลากตารางที่คุณต้องการไปรวมหรือผนวกลงในเลเยอร์ทางกายภาพของแคนวาส ตารางกายภาพจะผสานในตารางเชิงตรรกะ

ตัวอย่างนี้แสดงตาราง “หนังสือ” ในแคนวาส “ความสัมพันธ์” (เลเยอร์เชิงตรรกะ) ของแหล่งข้อมูล การดับเบิลคลิกที่ตารางเชิงตรรกะของ “หนังสือ” จะเป็นการเปิดแคนวาสการรวม/การผนวก (เลเยอร์ทางกายภาพ)

ในตัวอย่างนี้ การรวมจะผสานตาราง Award และ Info กับตาราง Book ในกรณีนี้ การผนวกระหว่าง Book และ Award จะเป็นแบบหนึ่งไปยังกลุ่ม ที่ระดับของรายละเอียดของรางวัล ซึ่งจะทำซ้ำค่าการวัดสำหรับตาราง Book และ Info เพื่อหลีกเลี่ยงข้อมูลซ้ำ คุณสามารถเชื่อมต่อตาราง Award และ Info ไปยัง Book แทนการผนวกรวมภายในของตารางเชิงตรรกะของ Book

สคีมาแบบจำลองข้อมูลที่รองรับ

ความสามารถในการสร้างแบบจำลองข้อมูลใน Tableau (เวอร์ชัน 2020.2 ขึ้นไป) ออกแบบมาเพื่อทำให้การวิเคราะห์ในสถานการณ์ข้อมูลแบบหลายตารางทั่วไป รวมถึงแบบจำลองรูปดาวและเกล็ดหิมะทำได้ง่าย แบบจำลองประเภทต่อไปนี้รองรับในแหล่งข้อมูลของ Tableau

ตารางเดียว

การวิเคราะห์ตารางตรรกะเดียวที่ผสมระหว่างมิติข้อมูลและการวัดผลจะทำงานแบบเดียวกับใน Tableau เวอร์ชันก่อน 2020.2 คุณสามารถสร้างตารางเชิงตรรกะได้โดยใช้การรวม, การผนวก, SQL แบบกำหนดเอง และอื่นๆ ร่วมกัน

แบบดาวและเกล็ดหิมะ

ในคลังข้อมูลระดับองค์กร เป็นเรื่องปกติที่จะมีข้อมูลในโครงสร้างแบบสคีมาดาวหรือเกล็ดหิมะที่การวัดผลอยู่ในตารางข้อเท็จจริงกลางและมิติข้อมูลถูกจัดเเก็บแยกกันในตารางมิติข้อมูลอิสระ โครงสร้างของข้อมูลนี้รองรับโฟลว์การวิเคราะห์ร่วมหลายแบบรวมถึงแบบค่าสะสมและแบบรายละเอียดแนวลึก

แบบจำลองเหล่านี้สามารถแทนความสัมพันธ์โดยตรงด้วยความสามารถในการสร้างแบบจำลองข้อมูลที่ใช้งานได้ใน Tableau 2020.2 ขึ้นไป

ลากตารางข้อเท็จจริงลงในแบบจำลองก่อน จากนั้นเชื่อมโยงมิติข้อมูลกับตารางข้อเท็จจริง (ในสคีมาดาว) หรือไปยังตารางมิติข้อมูลอื่นๆ (ในสคีมาเกล็ดหิมะ)

โดยทั่วไป ในสคีมาที่จำลองข้อมูลอย่างดีแบบดาวหรือเกล็ดหิมะ ความสัมพันธ์ระหว่างตารางข้อเท็จจริงและตารางมิติข้อมูลจะเป็นแบบกลุ่มไปยังเดี่ยว ถ้าข้อมูลนี้ถูกเข้ารหัสในคลังข้อมูลของคุณ Tableau จะใช้ข้อมูลนี้โดยอัตโนมัติเพื่อกำหนดค่าตัวเลือกประสิทธิภาพของความสัมพันธ์ หากไม่ คุณสามารถกำหนดค่าข้อมูลนี้ด้วยตัวเอง หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูปรับประสิทธิภาพการค้นหาความสัมพันธ์โดยใช้ตัวเลือกประสิทธิภาพ

ในสคีมาที่จำลองข้อมูลอย่างดีแบบดาวหรือเกล็ดหิมะทุกตารางข้อเท็จจริงจะมีรายการจับคู่ในแต่ละตารางมิติข้อมูล ถ้านี่เป็นจริงและบันทึกไว้ในข้อจำกัดความสมบูรณ์ของคลังข้อมูลของคุณ Tableau จะใช้ข้อมูลนี้โดยอัตโนมัติเพื่อกำหนดค่าตัวเลือกประสิทธิภาพของความสัมพันธ์ ถ้าบางแถวของตารางข้อเท็จจริงไม่มีแถวที่ตรงกันในตารางมิติข้อมูล (บางครั้งเรียกว่า “มิติข้อมูลที่มาช้า” หรือ “มิติข้อมูลที่มาก่อน”) Tableau จะกำหนดค่าเริ่มต้นให้เก็บแถวทั้งหมดเมื่อประมวลผลการวัด แต่อาจวางค่สเมื่อแสดงส่วนหัวมิติข้อมู, หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูปรับประสิทธิภาพการค้นหาความสัมพันธ์โดยใช้ตัวเลือกประสิทธิภาพ

สคีมาดาวและเกล็ดหิมะพร้อมการวัดผลในมากกว่าหนึ่งตาราง

ในบางสคีมาดาวและเกล็ดหิมะ การวัดผลทั้งหมดสำหรับการวิเคราะห์ของคุณจะมีข้อจำกัดในตารางข้อเท็จจริง แต่มักจะเป็นความจริงว่าการวัดเพิ่มเติมที่สนใจอาจถูกเชื่อมโยงกับตารางมิติข้อมูลในการวิเคราะห์ของคุณ แม้ว่าตารางมิติข้อมูลไม่มีการวัด แต่โดยทั่วไปในการวิเคราะห์จะต้องการนับจำนวนหรือรวมยอดค่ามิติข้อมูล ในกรณีเหล่านี้ ความแตกต่างระหว่างตารางข้อเท็จจริงและตารางมิติข้อมูลจะชัดเจนน้อยลง ในการสร้างความชัดแจ้งเมื่อดูข้อมูลแบบจำลองของคุณ เราขอแนะนำให้เพิ่มตารางที่ละเอียดที่สุดไปยังแคนวาสของแหล่งข้อมูลก่อน แล้วค่อยเชื่อมโยงตารางอื่นๆ ทั้งหมดเข้ากับตารางแรกนั้น

ถ้าคุณเชื่อมโยงตารางเหล่านี้ด้วยกันในตารางเชิงตรรกะตารางเดียว การวัดผลในตารางมิติข้อมูลจะถูกทำจำลองแบบ ส่งผลให้เกิดการรวมยอดที่บิดเบี้ยว เว้นแต่คุณใช้มาตรการป้องกันการมีค่าซ้ำโดยใช้การคำนวณ LOD หรือ COUNT DISTINCT อย่างไรก็ตาม ถ้าคุณสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตารางเหล่านี้แทน Tableau จะรวมการวัดผลก่อนทำการเชื่อมโยง หลีกเลี่ยงปัญหาของค่าซ้ำที่ไม่จำเป็น ซึ่งช่วยคุณลดความจำเป็นในการติดตามระดับของรายละเอียดของการวัดของคุณได้

การวิเคราะห์แบบหลายข้อเท็จจริง

ในเวอร์ชัน 2024.2 ขึ้นไป ความสามารถในการสร้างแบบจำลองข้อมูลของ Tableau รองรับการวิเคราะห์แบบหลายข้อเท็จจริงผ่านการใช้ความสัมพันธ์แบบหลายข้อเท็จจริง หากต้องการข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีการสร้างแบบจำลองข้อมูลความสัมพันธ์แบบหลายข้อเท็จจริง โปรดดู:

• เกี่ยวกับแบบจำลองข้อมูลความสัมพันธ์แบบหลายข้อเท็จจริง(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)

• เมื่อใดควรใช้แบบจำลองความสัมพันธ์แบบหลายข้อเท็จจริง(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)

• สร้างแบบจำลองข้อมูลความสัมพันธ์แบบหลายข้อเท็จจริง(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)

แบบจำลองความสัมพันธ์แบบหลายข้อเท็จจริงซึ่งเป็นแบบจำลองข้อมูลที่มีหลายตารางฐาน จะอนุญาตให้ใช้ตารางที่ไม่เกี่ยวข้องในแบบจำลองได้เมื่อมีตารางที่ใช้ร่วมกันอยู่ในแบบจำลอง ในระหว่างการวิเคราะห์ ฟิลด์จากตารางที่ใช้ร่วมกันจะ “เชื่อม” ตารางข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องเข้าด้วยกันโดยอิงตามมิติข้อมูลที่ใช้ร่วมกันซึ่งมีเหมือนกัน (เช่น เกิดขึ้นในที่เดียวกันหรือเวลาเดียวกัน) ประโยชน์ทั้งหมดของความสัมพันธ์จะยังคงอยู่ รวมถึงการรักษารายละเอียดของแต่ละตาราง หรือระดับรายละเอียดดั้งเดิม

เช่นเดียวกับแบบจำลองข้อมูลตารางฐานเดียว Tableau จะกำหนดประเภทการรวมที่ดีที่สุดเพื่อใช้เบื้องหลังตามโครงสร้างของการแสดงเป็นภาพ แต่ในแบบจำลองความสัมพันธ์แบบหลายข้อเท็จจริง ตัวเลือกการรวมจะขยายเพื่อให้ครอบคลุมการรวมภายนอกและแบบไขว้เพื่อจัดการกับระดับความเกี่ยวข้องที่แตกต่างกัน หากต้องการข้อมูลเพิ่มเติม โปรดดูเกี่ยวกับแบบจำลองข้อมูลความสัมพันธ์แบบหลายข้อเท็จจริง(ลิงก์จะเปิดในหน้าต่างใหม่)

มีสถานการณ์ต่างๆ ที่อาจบ่งชี้ว่าคุณควรสร้างแบบจำลองความสัมพันธ์แบบหลายข้อเท็จจริงที่มีตารางฐานหลายตาราง แทนที่จะเป็นแหล่งข้อมูลตารางฐานเดียว

• ความสัมพันธ์แบบวงกลม ยังไม่รองรับความสัมพันธ์แบบวงกลม หากคุณพยายามสร้างแหล่งข้อมูลที่มีวงจร ให้ใช้ความสัมพันธ์แบบหลายข้อเท็จจริงและทำให้ตารางดาวน์สตรีมเป็นตารางฐานอื่นแทน
• มิติข้อมูลที่สอดคล้องและบริบทหรือความสัมพันธ์ หากคุณมีชุดของตารางที่เกี่ยวข้องกับส่วนคำสั่งความสัมพันธ์ชุดเดียวกัน (เช่น วันที่และตำแหน่งที่ตั้ง) ควรดึงมิติข้อมูลเหล่านั้นออกและสร้างเป็นตารางที่ใช้ร่วมกันแทน
  • สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งเนื่องจากส่วนคำสั่งความสัมพันธ์หลายรายการจะต้องเป็นจริงทั้งหมด (ตามตรรกะคือ AND) เพื่อให้ตารางเกี่ยวข้องกับระเบียนเหล่านั้น
  • หากคุณต้องการวิเคราะห์ระเบียนที่อาจเป็นจริงในแต่ละครั้ง (OR ตามบริบท) จะมีความยืดหยุ่นนี้จากการตั้งค่าแบบจำลองข้อมูลด้วยตารางมิติข้อมูลที่ใช้ร่วมกันแทน
• การผสมผสานที่เทียบเท่ากัน หากคุณใช้การผสมผสานแต่ต้องการให้การผสมผสานเทียบเท่ากันโดยไม่มีแหล่งข้อมูลหลักและรอง ให้สร้างแบบจำลองข้อมูลที่รวมแหล่งข้อมูลจากการผสมผสานกับฟิลด์การเชื่อมโยงในตารางหรือตารางที่ใช้ร่วมกัน

ข้อกำหนดสำหรับความสัมพันธ์ในแบบจำลองข้อมูล

• เมื่อเชื่อมโยงตาราง ฟิลด์ที่กำหนดความสัมพันธ์ต้องมีข้อมูลประเภทเดียวกัน การเปลี่ยนประเภทข้อมูลในหน้า “แหล่งข้อมูล” จะไม่เปลี่ยนแปลงข้อกำหนดนี้ Tableau จะยังคงใช้ประเภทข้อมูลดังกล่าวในฐานข้อมูลพื้นฐานสำหรับการค้นหา
• คุณไม่สามารถกำหนดความสัมพันธ์ตามฟิลด์ข้อมูลภูมิศาสตร์ได้
• ระบบไม่รองรับความสัมพันธ์แบบวงกลมในแบบจำลองข้อมูล
• คุณไม่สามารถกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างแหล่งข้อมูลที่เผยแพร่ได้

ปัจจัยที่จำกัดประโยชน์ของการใช้ตารางที่เกี่ยวข้อง

• ข้อมูลที่ยังไม่ถูกกรองในตาราง (เช่น ตารางที่สร้างขึ้นโดยไม่ได้คำนึงถึงโครงสร้างแบบจำลองให้ดี และประกอบด้วยการวัดผลและมิติข้อมูลแบบต่างๆ ในหลายตาราง) อาจทำให้การวิเคราะห์แบบหลายตารางมีความซับซ้อนมากขึ้น
• การใช้ตัวกรองแหล่งข้อมูลจะจำกัดความสามารถของ Tableau ในการคัดเลือกการรวมในข้อมูล การคัดเลือกการรวมเป็นคำศัพท์สำหรับวิธีที่ Tableau ทำให้ค้นหาสิ่งต่างๆ ได้ง่ายขึ้น ด้วยการลบการรวมที่ไม่จำเป็นออก
• ตารางที่มีค่าที่ไม่ตรงกันเป็นจำนวนมากในความสัมพันธ์
• เวอร์ชัน 2020.2 ถึง 2024.1: การเชื่อมโยงตารางแบบหลายข้อเท็จจริงกับตารางแบบหลายมิติข้อมูล (การพยายามสร้างแบบจำลองมิติข้อมูลที่ใช้ร่วมกันหรือสอดคล้องกัน) ในเวอร์ชัน 2024.2 ขึ้นไป คุณสามารถใช้ความสัมพันธ์แบบหลายข้อเท็จจริงเพื่อแก้ไขกรณีเหล่านี้ได้