Типы данных, поддерживаемые в табличных моделях

применимо: SQL Server Analysis Services Azure Analysis Services Fabric/Power BI Premium

В этой статье описываются типы данных, которые можно использовать в табличных моделях, и обсуждается неявное преобразование типов данных, когда данные вычисляются или используются в формуле выражений анализа данных (DAX).

При импорте данных или использовании значения в формуле, даже если исходный источник данных содержит другой тип данных, данные преобразуются в один из следующих типов данных. Значения, полученные из формул, также используют эти типы данных.

Как правило, эти типы данных реализуются для обеспечения точных вычислений в вычисляемых столбцах и для согласованности одни и те же ограничения применяются к остальным данным в моделях.

Форматы, используемые для чисел, валют, дат и времени, должны соответствовать локали, указанной в клиенте, с которым работают данные модели. Параметры форматирования в модели можно использовать для управления отображением значения.

* Если вы пытаетесь импортировать данные с большими числовыми значениями, импорт может завершиться следующей ошибкой:

Ошибка базы данных в памяти: столбец '<имя столбца>' таблицы '<имя таблицы>' содержит значение '1.7976931348623157e+308', которое не поддерживается. Операция отменена.

Эта ошибка возникает из-за того, что конструктор моделей использует это значение для представления значений NULL. Значения в следующем списке являются синонимами предыдущего указанного значения NULL:

Удалите значение из данных и повторите импорт.

Кроме того, DAX использует тип данных таблицы . Этот тип данных используется в DAX во многих функциях, таких как агрегирование и вычисления временной аналитики. Для некоторых функций требуется ссылка на таблицу; другие функции возвращают таблицу, которую затем можно использовать в качестве входных данных для других функций. В некоторых функциях, требующих таблицы в качестве входных данных, можно указать выражение, которое оценивается в таблице; для некоторых функций требуется ссылка на базовую таблицу. Сведения о требованиях конкретных функций см. в справочнике по функциям DAX.

Каждая функция DAX имеет определенные требования к типам данных, которые используются в качестве входных и выходных данных. Например, некоторые функции требуют целых чисел для некоторых аргументов и дат для других; для других функций требуется текст или таблицы.

Если данные в столбце, указанные в качестве аргумента, несовместимы с типом данных, необходимым функцией, DAX во многих случаях возвращает ошибку. Однако, когда возможно DAX пытается неявно преобразовать данные в требуемый тип данных. Рассмотрим пример.

• Можно ввести число, например "123", в виде строки. DAX анализирует строку и пытается преобразовать её в числовой тип данных.

• Можно добавить TRUE + 1 и получить результат 2, так как значение TRUE неявно преобразуется в число 1 и выполняется операция 1+1.

• Если вы добавляете значения в два столбца, а одно значение представляется в виде текста ("12") и другого в виде числа (12), DAX неявно преобразует строку в число, а затем добавляет числовый результат. Следующее выражение возвращает 44: = "22" + 22

• Если вы пытаетесь объединить два числа, они представлены в виде строк, а затем сцеплены. Следующее выражение возвращает значение "1234": = 12 и 34

В следующей таблице приведены неявные преобразования типов данных, выполняемые в формулах. Как правило, конструктор семантических моделей ведет себя как Microsoft Excel и выполняет неявные преобразования, когда это возможно при необходимости указанной операцией.

Тип преобразования, который выполняется, определяется оператором, который приводит значения, необходимые перед выполнением запрошенной операции. Эти таблицы перечисляют операторы и указывают преобразование, которое выполняется для каждого типа данных в столбце при паре с типом данных в пересекающейся строке.

Например, если реальное число используется в операции сложения в сочетании с данными валюты, оба значения преобразуются в REAL, а результат возвращается как REAL.

В следующей таблице заголовок строки — это уменьшаемое (левая сторона), а заголовок столбца — вычитаемое (правая сторона).

Например, если дата используется в операции вычитания с любым другим типом данных, оба значения преобразуются в даты, а возвращаемое значение также является датой.

Например, если целое число объединяется с реальным числом в операции умножения, оба числа преобразуются в реальные числа, а возвращаемое значение также является РЕАЛЬНЫМ.

В следующей таблице заголовок строки — числитель, а заголовок столбца — знаменатель: (Строка или столбец)

Например, если целое число объединяется со значением валюты в операции деления, оба значения преобразуются в реальные числа, а результат также является реальным числом.

Поддерживается только ограниченный набор сочетаний смешанных типов данных для операций сравнения. Дополнительные сведения см. в справочнике по оператору DAX.

В следующей таблице перечислены различия между DAX и Microsoft Excel так, как обрабатываются пустые элементы:

Дополнительные сведения о том, как определенная функция или оператор обрабатывает пустые значения, см. в отдельных разделах для каждой функции DAX в разделе "Справочник по функциям DAX".