¿Cuál es la función de Detectar cambios de datos en la actualización?

[Syndicate_Admin]

Hola

A continuación se muestra mi actualización, RangeStart y RangeEnd basado en la fecha de creación, Detectar cambios de datos basados en la fecha del último cambio

No entiendo la adición de Detectar cambios de datos. Hizo algunas pruebas.

PRUEBA 1
Tenía dos filas con fecha de creación y fecha de último cambio 2022-02-04.
Cambiar fila 1: moneda de EUR a ABC
Cambiar fila 2: moneda de EUR a XYZ, fecha de último cambio a 2022-02-06
Ambas filas se cambiaron después de la actualización. Ambos están dentro de la actualización de 2 meses, pero mi expectativa era que solo la fila 2 cambiaría debido al cambio de la fecha del último cambio.

PRUEBA 2

Tenía dos filas con fecha de creación y fecha de último cambio 2021-12-22.
Cambiar fila 1: moneda de EUR a ZZ1 y fecha de último cambio a 2021-12-28
Cambiar fila 2: moneda de EUR a ZZ2, fecha de último cambio a 2022-02-14
Nada cambió después de la actualización. Probablemente porque la fecha de creación no está dentro de los 2 meses de actualización.

Entonces, ¿cuál es realmente la ventaja de tener esa verificación de Detectar cambios de datos?
Mi opinión era que solo detectaría esas filas en el período de actualización de 2 meses, para lo cual cambió la fecha del último cambio.
Pero en test 1, la fila 1 también se cambia sin haber cambiado la fecha del último cambio.

Por favor, ayuda
Ron

[Syndicate_Admin]

En el ejemplo (caso 1), ambas filas se actualizaron porque el MAX(last-change-date) cambió para la partición 2022-02, por lo que ambas filas pertenecen a esta partición. Las particiones se definen mediante la columna en la que se colocan los parámetros rangeStart/End (fecha de creación en el caso).

Caso 2: exactamente, los períodos archivados no se actualizan en absoluto, solo la carga inicial. Es por eso que solo usamos esto cuando sabemos que los registros históricos no pueden cambiar.

[Syndicate_Admin]

Hola @PowerRon ,

la idea detrás de esta columna es que tenga una columna adicional en su SQL Server como una "Fecha de cambio" o una "Fecha de carga". Esto es bastante común en un almacén de datos para mantener la carga de datos en el almacén de datos.

De esta manera, Power BI solo puede supervisar la columna "Fecha de carga" y cargar las filas que están cambiando en el origen. Para obtener más información, consulte la descripción en la documentación:
https://docs.microsoft.com/en-us/power-bi/connect-data/incremental-refresh-overview#optional-setting...

Si necesita ayuda, por favor hágamelo saber.
Si respondiera a su pregunta, estaría encantado de que pudiera marcar mi publicación como una solución ✔️ y darle un pulgar hacia arriba. 👍

Saludos
Denis

Blog: WhatTheFact.bi
Sígueme: twitter.com/DenSelimovic

[Syndicate_Admin]

Hola
Entiendo, tenemos una fecha y hora de creación, que uso para la actualización incremental RangeStart RangeEnd, y tenemos una fecha y hora del último cambio, que uso para Detectar cambio de datos. Pero si miras mis pruebas, ¿por qué no hace lo que esperaba?

@soheil

@parry2k

[Syndicate_Admin]

En ella, @PowerRon

Consulte Actualización incremental y datos en tiempo real para conjuntos de datos .

El Detectar cambios en los datos permite una actualización aún más selectiva. Puede seleccionar una columna de fecha y hora que se utilice para identificar y actualizar solo los días en los que los datos hayan cambiado. Esto supone que dicha columna existe en el origen de datos, que normalmente es para fines de auditoría. Esto debería no ser la misma columna utilizada para particionar los datos con los parámetros RangeStart y RangeEnd. El valor máximo de esta columna se evalúa para cada uno de los períodos del rango incremental. Si no ha cambiado desde la última actualización, no es necesario actualizar el período. En este ejemplo, esto podría reducir aún más los días actualizados incrementalmente de 3 a 1.

---

Tutorial relacionado:

Actualización incremental de Power BI: descripción de Detectar cambios en los datos

Saludos
Equipo de soporte de la comunidad _ Eason