Mapa de la sesión

Origen: la base de datos sunfruits (vista vw_ventas).

Objetivos de aprendizaje

Al terminar la sesión vas a poder…

Cambio de módulo: del Excel a la BD

Misma estrella de SunFruits, pero ahora servida por SQL.

Import vs DirectQuery vs Live

En el Módulo 2 combinamos Import y DirectQuery: eso es un modelo compuesto.

Storage mode por tabla

Cada tabla del modelo puede tener su propio modo. Lo defines en la vista Modelo → Propiedades → Modo de almacenamiento.

• Import: dimensiones pequeñas
• DirectQuery: hecho grande
• Dual: dimensiones compartidas

Modo de almacenamiento de una tabla · Microsoft Learn

DirectQuery: consulta en vivo

Tabla en DirectQuery · Microsoft Learn

Cada visual genera SQL en vivo contra el origen.

• ✔ Datos siempre frescos
• ✔ Sin límite de memoria
• ✘ Latencia según el origen
• ✘ No todo el DAX se puede plegar

Úsalo para el hecho fact_ventas (grande y cambiante).

Dual: lo mejor de ambos

Una tabla Dual actúa como Import cuando le conviene y como DirectQuery cuando se relaciona con un hecho DQ.

• Ideal para dimensiones que filtran hechos DirectQuery
• Evita "relaciones limitadas" lentas

SunFruits: marca dim_cliente, dim_producto como Dual.

Tabla Dual · Microsoft Learn

Modelo compuesto

Consulta combinando Import + DirectQuery · Microsoft Learn

Un modelo puede mezclar tablas Import, DirectQuery y Dual a la vez.

• Hecho en DQ + dimensiones Import/Dual
• Permite agregaciones (Bloque B)
• Cuidado con la privacidad entre orígenes

¿Cuándo uso cada modo?

Regla SunFruits: fact_ventas = DirectQuery, dimensiones = Import/Dual.

Query folding: el origen hace el trabajo

Power Query traduce tus pasos a SQL y los empuja al servidor. Menos datos viajan, todo va más rápido.

• Clic derecho en un paso → Ver consulta nativa (View Native Query).
• Si está disponible → ese paso se pliega a SQL.
• Si está en gris → se ejecuta en Power BI (no se pliega).

Pasos que pliegan vs que rompen

// PLIEGAN (se traducen a SQL):
= Table.SelectRows(Origen, each [fecha_pedido] >= #date(2024,1,1))
= Table.SelectColumns(Origen, {"n_orden", "monto_usd"})
= Table.Group(Origen, {"producto_id"}, {{"m", each List.Sum([monto_usd])}})

// ROMPEN el folding (déjalos al final o evítalos):
= Table.AddColumn(Origen, "x", each Text.Reverse([cliente]))
= Table.Buffer(Origen)

Filtra y reduce columnas primero; lo no plegable, al final.

Empujar lógica a vistas SQL

En vez de transformar en M, expón vistas limpias en el origen. SunFruits ya trae vw_ventas.

CREATE VIEW sunfruits.vw_ventas AS
SELECT v.n_orden, v.fecha_pedido, c.region, c.pais,
       p.producto, p.categoria, v.cajas, v.kg_netos,
       v.monto_usd, to_char(v.fecha_pedido,'YYYY-MM') AS periodo
FROM   fact_ventas v
JOIN   dim_cliente  c ON c.cliente_id  = v.cliente_id
JOIN   dim_producto p ON p.producto_id = v.producto_id;

La vista se pliega y centraliza la lógica de negocio en la BD.

Agregaciones para DirectQuery

-- Vista agregada que ya trae la BD de SunFruits
SELECT periodo, producto_id, SUM(monto_usd), SUM(kg_netos)
FROM vw_ventas_agg_mes;  -- ~419 filas vs 4000+ del detalle

Configúrala en Administrar agregaciones mapeando al detalle DQ.

Reducir cardinalidad

Menos valores distintos = mejor compresión y consultas más rápidas.

Relaciones e integridad referencial

• Dirección de filtro Única; evita bidireccional en DirectQuery.
• En relaciones DQ activa "Asumir integridad referencial": usa INNER JOIN (más rápido) en vez de OUTER.
• Requisito: no debe haber claves huérfanas (en SunFruits las FK lo garantizan).

Arquitectura recomendada (SunFruits)

Vista Modelo · Microsoft Learn

• fact_ventas → DirectQuery
• dim_cliente, dim_producto → Dual
• dim_fundo, Calendario → Import
• Agregado mes-producto → Import

Frescura donde importa, velocidad donde se consulta.

Buenas prácticas

🛠 Taller de la sesión

Resumen — puntos importantes

Preguntas de repaso

Verifiquemos lo aprendido en esta sesión