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在Power BI和Excel中的Power Query中查找所有表中的最小日期和最大日期

当我们谈论Power BI中的数据分析时，日期表是不可避免的。有多种方法可以创建日期 table either 在 达克斯 or 在 功率查询。在 达克斯 you my use either CALENDAR() function or CALENDARAUTO() 创建的功能日期 table. In 功率查询 您可以结合使用 List.Dates(), #date() and #duration() 职能。无论哪种方式，总有一个挑战，那就是如何找到一个合适的日期范围，该范围从过去的日期开始，到将来的日期结束，涵盖数据模型中的所有相关日期。一个简单的答案是， 我们可以问业务。中小企业知道有效日期范围是多少。.

尽管这是一个正确的论点，但并非总是如此。特别是 开始日期 这是过去的日期。在许多情况下，企业会说：

让我们看一下数据以找出答案.

这也是正确的一点，我们总是可以查看数据，找到其中的所有列 日期 or 日期Time 然后，数据类型按升序或降序对数据进行排序以获得结果。但是，如果有很多呢？然后，此过程可能非常耗时。

你们中许多人可能已经认为我们可以使用 CALENDARAUTO() in 达克斯 而且我们很乐意去。好吧，那不是很正确。在很多情况下 日期 or 日期Time 我们不能考虑的列日期尺寸。如出生日期或去世日期。在这篇文章的后面将对此进行更多讨论。

在这篇文章中，我分享了一段我为自己编写的代码。我当时正在确定 开始日期 and the 结束日期 日期维度的次数很多，所以我认为这可能对您也有帮助。

这个怎么运作？

我在这篇文章中分享的Power Query表达式首先使用以下方法获取所有现有查询：

#sections intrinsic variable
筛选出当前查询名称，即 GetMinMaxAllDates 在我的示例中，为避免出现以下错误：

Expression.Error：评估期间遇到循环引用。

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快速技巧，Power BI Desktop，查询参数，第4部分，将Power Query参数值传递到SQL 服务器存储过程

我过去写过3篇关于查询参数的博文。

这是快速提示形式的第四篇。这是场景。我的一位客户要求从SQL 服务器的存储过程中获取数据。她需要将值从“查询参数”传递回SQL 服务器，并在Power BI中获得结果。

解决方案有点简单。我在中创建了一个简单的存储过程 AdventureWorksDW2019 如下：

CREATE PROCEDURE SP_Sales_by_Date 
	@date 在t
AS
BEGIN
	SET NOCOUNT ON;
	SELECT *
	FROM [dbo].[FactInternetSales]
	WHERE OrderDateKey >= @date
END
GO

在Power BI Desktop中，从SQL 服务器获取数据，然后：

输入服务器 名称
输入数据库 名称
选择数据连接模式
展开 高级选项
类型在 a 的SQL语句 调用存储过程，如下所示：

exec SP_Sales_by_Date @date = 20140101

请点击OK

请点击转换资料

现在我们需要创建一个查询参数。在我的示例中，我创建了一个 日期键 在小数数据类型：

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快速提示: 时间 Dimension with 时间 Bands at Seconds Granularity 在 Power BI 和 SSAS表格

过去我也写过其他有关此主题的文章，您可以找到它们这里和这里。在第一篇文章中，我解释了如何创建“Time”时间带的维度分钟粒度。然后，我的一位客户要求“Time”几秒钟内的尺寸，这鼓励了我写第二篇博客文章。在第二篇博文中，虽然我没有’t做时间带，所以我在这里写第三篇文章，这是第二篇文章支持5分钟，15分钟，30分钟，45分钟和60分钟的时间带的变体。“Time”尺寸降至秒。在这篇快速文章中，我直接跳到重点，向您展示如何生成“Time”维度以三种不同的方式，即在SQL 服务器中使用T-SQL，使用Power Query（M）和DAX。然后是这里：

时间 Dimension at Second Grain with 功率查询 (M) Supporting 时间 Bands:

在查询编辑器中复制/粘贴以下代码’s Advanced Editor to generate 时间 dimension 在功率查询:

let
Source = Table.FromList({1..86400}, Splitter.SplitByNothing()),
    #"Renamed Columns" = Table.RenameColumns(Source,{{"Column1", "ID"}}),
    #"时间 Column Added" = Table.AddColumn(#"Renamed Columns", "时间", each 时间.From(#datetime(1970,1,1,0,0,0) + #duration(0,0,0,[ID]))),
    #"Hour Added" = Table.AddColumn(#"时间 Column Added", "Hour", each 时间.Hour([Time])),
    #"Minute Added" = Table.AddColumn(#"Hour Added", "Minute", each 时间.Minute([Time])),
    #"5 Min Band Added" = Table.AddColumn(#"Minute Added", "5 Min Band", each 时间.From(#datetime(1970,1,1,0,0,0) + #duration(0, 0, Number.RoundDown(Time.Minute([Time])/5) * 5, 0))  +  #duration(0, 0, 5, 0)),
    #"15 Min Band Added" = Table.AddColumn(#"5 Min Band Added", "15 Min Band", each 时间.From(#datetime(1970,1,1,0,0,0) + #duration(0, 0, Number.RoundDown(Time.Minute([Time])/15) * 15, 0))  +  #duration(0, 0, 15, 0)),
    #"30 Min Band Added" = Table.AddColumn(#"15 Min Band Added", "30 Min Band", each 时间.From(#datetime(1970,1,1,0,0,0) + #duration(0, 0, Number.RoundDown(Time.Minute([Time])/30) * 30, 0))  +  #duration(0, 0, 30, 0)),
    #"45 Min Band Added" = Table.AddColumn(#"30 Min Band Added", "45 Min Band", each 时间.From(#datetime(1970,1,1,0,0,0) + #duration(0, 0, Number.RoundDown(Time.Minute([Time])/45) * 45, 0))  +  #duration(0, 0, 45, 0)),
    #"60 Min Band Added" = Table.AddColumn(#"45 Min Band Added", "60 Min Band", each 时间.From(#datetime(1970,1,1,0,0,0) + #duration(0, 0, Number.RoundDown(Time.Minute([Time])/60) * 60, 0))  +  #duration(0, 0, 60, 0)),
    #"Removed Other Columns" = Table.SelectColumns(#"60 Min Band Added",{"时间", "Hour", "Minute", "5 Min Band", "15 Min Band", "30 Min Band", "45 Min Band", "60 Min Band"}),
    #"Changed 类型" = Table.TransformColumnTypes(#"Removed Other Columns",{{"时间", type time}, {"Hour", Int64.Type}, {"Minute", Int64.Type}, {"5 Min Band", type time}, {"15 Min Band", type time}, {"30 Min Band", type time}, {"45 Min Band", type time}, {"60 Min Band", type time}})
in
#"Changed 类型"

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良好做法：始终显示报告环境

当您在Power BI中处理实际项目时，您可能会拥有不同的环境，例如DEV，UAT，Pre-Prod和Prod。对您和您的听众来说，了解数据的来源很重要。我在查看开发或UAT数据，还是在生产环境中查看实际数据？您可能会问或被问到“数据来自何处？”之类的问题。了解您要分析的数据的可信度很重要。在本文中，我向您展示了一种简单的方法来显示Power BI报表所连接的环境。