Power BI 使用哪种类型的 SQL Server？

Power BI 是微软开发的一款强大的商业智能和数据可视化工具，它允许用户连接到各种数据源，将原始数据转化为相关的洞察，并创建交互式报表和仪表板。在连接数据源方面，Power BI 提供了与各种 SQL Server 交互的能力，每种 SQL Server 根据数据存储、位置和需求扮演着特定的角色。在本文中，我们将探讨 Power BI 中使用的各种 SQL Server，例如经典的本地 SQL Server、云端 SQL Server 服务（如 Azure SQL Database 和 Amazon RDS），以及其他选项，如 SQL Server Analysis Services (SSAS) 和 SQL Server Express。我们将研究它们的特点、优势和应用。

1. SQL Server (本地部署)

本地 SQL Server 安装物理上位于组织自己的数据中心或服务器内，并由组织自行维护。Power BI 可以直接连接到这些本地 SQL Server 以检索数据进行分析和报告。这种配置使组织能够完全控制其数据、安全性和自定义选项。本地 SQL Server 的主要组成部分包括：

a) SQL Server 数据库引擎

这是负责存储、处理和管理关系型数据库的主要组件。

b) SQL Server Analysis Services (SSAS)

此服务提供用于 OLAP（联机分析处理）和数据挖掘的分析处理功能。用户可以使用 SSAS 构建和部署数据模型，以满足更复杂的分析场景。

c) SQL Server Reporting Services (SSRS)

允许创建、维护和分发交互式和分页报表。

本地 SQL Server 在 Power BI 中的优势

• 完全控制数据和基础设施

如果组织对其数据和基础设施拥有完全控制权，则可以管理内部的数据安全和合规性。

• 高度的自定义性

IT 团队可以微调和优化 SQL Server 配置，以满足其特定需求。

• 与现有系统的更好集成

对于拥有成熟的本地基础设施的组织而言，连接到本地 SQL Server 通常很方便。

2. Azure SQL Database

Azure SQL Database 是微软提供的一种基于云的、完全托管的平台即服务 (PaaS) 解决方案。它基于与原始 SQL Server 相同的技术，但托管在微软的 Azure 云平台上。Power BI 可以轻松连接到 Azure SQL Database，并受益于其可扩展性、性能和维护的优势。

在 Power BI 中使用 Azure SQL Database 的优势如下：

• 可扩展性

Azure SQL Database 可根据工作负载需求动态扩展资源，确保即使在高峰时段也能获得最佳性能。

• 托管服务

微软负责基础设施管理、补丁更新和备份，从而减轻 IT 团队的负担。

• 高可用性和灾难恢复

为保证数据安全，Azure SQL Database 包含内置的冗余和灾难恢复解决方案。

3. Amazon RDS (关系数据库服务)

Amazon RDS 与 Azure SQL Database 类似，是由亚马逊网络服务 (AWS) 提供的一种基于云的、完全托管的服务。它支持多种 SQL 数据库引擎，包括 Microsoft SQL Server，并可用作 Power BI 的数据源。

Amazon RDS 在 Power BI 中的优势

• 轻松部署

在 Amazon RDS 上设置和运行 SQL Server 实例非常简单，几分钟即可完成。

• 自动备份和维护

Amazon RDS 会自动处理备份和维护，确保数据的可靠性和安全性。

• 与 AWS 服务的集成

对于已经使用 AWS 的组织，Amazon RDS 提供无缝的数据集成选项。

4. SQL Server Analysis Services (SSAS)

SSAS 虽然包含在标准的本地 SQL Server 安装中，但也可以作为独立服务使用，并可与 Power BI 配合使用。用户可以使用 SSAS 创建和部署分析模型，如表格模型和多维模型（立方体）。

SSAS 在 Power BI 中的优势

• 高级数据建模

由于 SSAS 支持复杂的数据建模和计算，因此非常适合需要高级分析的场景。

• 更好的性能

通过在多维模型中使用预聚合数据，SSAS 可以显著提高大型数据集的查询性能。

5. SQL Server Express

SQL Server Express 是 SQL Server 的免费、基本版本。尽管与其它版本相比，它在数据库容量和性能方面有限制，但仍可用作 Power BI 的数据源。

SQL Server Express 在 Power BI 中的优势

• 经济高效

对于数据需求和预算有限的小型组织或个人项目，SQL Server Express 是一种经济实惠的选择。

• 轻松集成

由于它们使用相同的 SQL Server 技术，因此将 Power BI 集成到 SQL Server Express 非常简单。

总而言之，Power BI 提供了多种 SQL Server 选项，以满足不同的数据存储和分析需求。组织可以在本地 SQL Server 安装（用于最大控制和自定义）和云端选项（如 Azure SQL Database 和 Amazon RDS，用于可扩展性和易于管理）之间进行选择。此外，SSAS 的强大分析功能可用于更复杂的数据建模和分析场景。SQL Server Express 是一个免费且简单的选择，适用于预算有限的较小项目，用于 Power BI 的数据存储和检索。凭借这些多种 SQL Server 解决方案，Power BI 仍然是一个功能强大且多功能的商业智能和数据可视化工具。

SQL Server 用于 Power BI 的原因

作为一款商业智能和数据可视化工具，Power BI 依赖于数据源来以有意义且动态的方式获取、转换和显示数据。出于几个令人信服的原因， Microsoft SQL Server 是 Power BI 中最常用的数据源之一。在本文中，我们将探讨使 SQL Server 成为 Power BI 首选的关键功能，例如集成、数据建模、性能、安全性和可扩展性。

1. 与 Power BI 无缝集成

由于 SQL Server 和 Power BI 都是微软技术，它们被设计为协同工作。Power BI 包含本地连接器，使 Power BI 用户能够轻松连接到 SQL Server 数据库并提取数据。这种连接简化了数据提取过程，使用户能够专注于数据分析和可视化，而不是复杂的连接问题。

2. 高效的数据建模和查询

SQL Server 是一个成熟的关系型数据库管理系统 (RDBMS)，在数据建模和查询方面表现出色。当用户将 Power BI 连接到 SQL Server 数据库时，他们可以利用 SQL Server 的高效查询处理、索引和优化功能。因此，数据检索速度更快，Power BI 报表和仪表板的用户体验也更具响应性。

3. 丰富的数据转换选项

在 Power BI 中可视化之前，数据通常需要经过转换和清洗。SQL Server 提供了广泛的数据转换功能，包括筛选、聚合和合并数据表。通过利用 SQL Server 的功能，用户可以系统有效地准备数据，然后再将其用于 Power BI 进行分析和可视化。

4. SQL Server Analysis Services (SSAS) 高级分析

SQL Server Analysis Services (SSAS) 是 SQL Server 的一个组件，允许用户创建多维（立方体）或表格模型，以实现高级分析。为了提高查询性能，

5. 安全性和数据治理

SQL Server 以其强大的安全措施和数据治理功能而闻名。可以在 SQL Server 数据库中实施细粒度的访问控制、加密和审计流程，以确保数据安全并符合行业法规。连接到 SQL Server 时，Power BI 会继承这些安全特性，帮助组织在分析和报告过程中维护数据完整性。这些模型可以合并和预计算数据。Power BI 可以直接连接到 SSAS 模型，使用户能够在 Power BI 报表和仪表板中利用 SSAS 的分析能力。

6. 可扩展性和性能

SQL Server 设计用于高效地处理大量数据。无论组织使用本地 SQL Server 安装还是 Azure SQL Database 等云端服务，SQL Server 的设计都支持水平和垂直扩展，以适应不断增长的数据量和用户需求。这种可扩展性可确保即使数据量增加，Power BI 报表和仪表板的响应速度也能保持不变。

7. 实时数据分析

SQL Server 提供了如更改数据捕获 (CDC) 和内存 OLTP（联机事务处理）等技术，以支持需要实时数据分析的场景。通过利用这些功能，用户可以在 Power BI 中实现近乎实时的数据刷新，提供基于最新数据的最新洞察和可视化。

8. 可靠性和数据一致性

SQL Server 的 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性确保数据事务的可靠性和一致性。

当与 Power BI 的数据建模和可视化功能相结合时，用户可以确信其报表和仪表板中显示的数据具有可靠性和可信度。

9. 本地和云端的混合场景

SQL Server 提供多种部署选项，包括本地安装和 Azure SQL Database、Amazon RDS 等云端产品。这种多功能性使得组织能够使用 Power BI 连接到本地和云端的 SQL Server 实例，具体取决于其特定的数据存储和安全需求。

10. 数据协作和共享

使用 SQL Server 作为数据源，Power BI 能够实现组织内部的数据协作和共享。用户可以使用 Power BI 创建报表并发布到 Power BI 服务，然后可以与同事、团队或整个组织共享。通过将 Power BI 连接到集中的 SQL Server 数据库，用户可以在多个报表和仪表板中访问相同的数据源。

总而言之，由于其无缝集成、快速的数据建模和查询能力、丰富的数据转换选项以及对通过 SQL Server Analysis Services (SSAS) 进行高级分析的支持，SQL Server 是 Power BI 的推荐数据源。此外，SQL Server 的安全性、可扩展性、性能和数据一致性特性使其成为寻求从其数据中获取有用洞察并在 Power BI 中创建精美可视化的组织的可靠选择。Power BI 与 SQL Server 的结合使组织能够做出数据驱动的决策，监控关键绩效指标，并在整个组织中有效地传播洞察。随着 Power BI 和 SQL Server 的不断发展和增强，这种组合预计将在未来几年继续成为数据分析和报告的热门选择。

SQL Server 在 Power BI 中如何使用？

SQL Server 是 Power BI（微软强大的商业智能和数据可视化应用程序）中流行的数据源。当与 Power BI 结合使用时，SQL Server 提供了一种无缝且高效的方式来连接、转换和分析数据，使用户能够创建信息丰富的报表和交互式仪表板。在本文中，我们将探讨 SQL Server 在 Power BI 中的使用方式，包括如何连接到它、数据转换和建模、性能优化、安全注意事项以及实时数据分析。

1. 在 Power BI 中连接到 SQL Server

Power BI 包含本地连接器，使用户能够本地连接到 SQL Server 数据库。连接过程很简单，包含以下步骤：

a) 启动 Power BI Desktop

这是创建报表和仪表板的创作工具。

b) 单击 SQL Server 连接器

在 Power BI Desktop 的“主页”选项卡中，单击“获取数据”选项，然后从可用数据源列表中选择“SQL Server”。

c) 提供连接详细信息

在 SQL Server 数据库连接器窗口中，用户必须输入服务器名称、数据库名称和身份验证机制（Windows 或数据库凭据）。

d) 测试连接

输入连接信息后，Power BI 会测试连接，以确认它与 SQL Server 数据库成功通信。

e) 加载数据

连接建立后，用户可以选择直接将数据加载到 Power BI 数据模型中以进行进一步分析，或者使用 DirectQuery，该模式将数据保留在 SQL Server 数据库中，并将查询发送到数据库进行分析。

2. 数据转换和建模

连接到 SQL Server 数据库后，用户可以执行数据转换和建模任务，以准备数据供 Power BI 进行分析和可视化。Power BI 的数据转换界面用户友好且简单，提供了筛选、排序、拆分、聚合和合并表等工具。

在 Power BI 中，数据建模涉及定义表之间的关系，以创建连贯且结构化的数据模型。SQL Server 高效的数据查询和索引功能有助于 Power BI 中的数据建模优化，确保数据模型即使处理大型数据集也能高效运行。

3. 性能优化

SQL Server 的性能优化功能对于提高 Power BI 的性能至关重要。用户可以使用 SQL Server 的索引和查询优化技术来开发高效的数据模型，从而提供更快的查询响应和报表渲染。

此外，Power BI 的 DirectQuery 模式允许用户在不将数据导入 Power BI 数据模型的情况下访问数据，从而降低内存消耗并提高效率。

另一方面，Power BI 直接将查询发送到 SQL Server 进行实时数据处理。

4. 数据安全注意事项

数据安全是任何数据分析和报告系统的重要组成部分。当用作 Power BI 的数据源时，SQL Server 提供了全面的安全功能供组织利用。一些安全注意事项如下：

a) 身份验证

为了进行访问控制，SQL Server 提供了集成 Windows 身份验证和数据库凭据。用户可以根据其组织的组织安全策略选择合适的身份验证方法。

b. 行级别安全性 (RLS)

SQL Server 的 RLS 功能使组织能够在行级别管理数据访问。RLS 允许用户创建基于用户角色或数据属性限制数据可见性的规则。

c. 数据加密

SQL Server 提供数据加密以保护传输和存储中的数据。这些安全功能会传递到 Power BI，确保在整个数据分析和可视化过程中数据的安全。

5. 实时数据分析

SQL Server 提供了如更改数据捕获 (CDC) 和内存 OLTP 等功能，以支持实时数据分析场景。Power BI 现在可以执行近乎实时的数据刷新，捕获对数据源的更改并相应地更新报表和仪表板。

另一方面，内存 OLTP 允许用户在内存中存储和处理数据，从而实现更快的查询响应和分析。通过利用 SQL Server 中的这些实时数据功能，Power BI 用户可以获得即时洞察，并快速适应不断变化的业务条件。

6. 与本地和云部署的兼容性

SQL Server 支持本地和云部署，包括本地安装以及 Azure SQL Database 和 Amazon RDS 等云端产品。Power BI 可以连接到本地 SQL Server 实例和云端 SQL Server 数据库，使组织能够选择最符合其需求的部署策略。

这种兼容性也使组织能够采取混合策略，在逐步从本地迁移到云端部署的同时，利用两个环境的优势。

7. 数据协作和共享

Power BI 的协作和共享功能使用户能够将报表发布到 Power BI 服务，并在那里与同事、团队或整个组织安全地共享。通过将 Power BI 连接到集中的 SQL Server 数据库，用户可以在多个报表和仪表板中访问相同的数据源。

Power BI 的数据协作和共享在组织内部建立数据驱动的文化，从而实现更好的沟通和基于共享报表洞察的决策。

总而言之，由于其无缝集成、数据转换和建模能力、性能优化功能、强大的安全性、对实时数据分析的支持、与本地和云部署的兼容性以及数据协作和共享功能，SQL Server 被广泛用作 Power BI 的数据源。通过将 SQL Server 与 Power BI 集成，组织可以有效地连接到他们的数据源，准备和建模数据以供分析，维护数据安全，实现最佳性能，并获得及时洞察以改善决策。Power BI 与 SQL Server 的结合使企业能够变得更加数据驱动，并从中获取有价值的洞察，从而提高战略规划、运营效率和整体业务绩效。随着 Power BI 和 SQL Server 的不断成熟并增加新功能，它们的交互预计将变得更加流畅和强大，从而改善各种规模和行业的组织的数据分析和报告能力。

在 Power BI 中使用 SQL Server 的优势

将 SQL Server 作为 Power BI 中的数据源使用提供了多种优势，这些优势共同构成了一个强大而有效的商业智能和数据可视化解决方案。SQL Server 是微软开发的一款流行的关系型数据库管理系统 (RDBMS)，以其可扩展性、性能、安全性和高级分析功能而闻名。与 Power BI 结合使用时，这些优势会得到增强，为用户提供了一个强大的平台来连接、分析和可视化他们的数据。我们将探讨在 Power BI 中使用 SQL Server 的关键优势，包括无缝集成、高效的数据建模、卓越的性能、强大的安全功能、可扩展性、实时分析支持、与本地和云部署的兼容性，以及在组织内促进数据协作和共享的能力。

• 无缝集成

将 SQL Server 与 Power BI 结合使用的关键优势之一是这两个微软产品之间的无缝连接。Power BI 包含本地连接器，允许用户直接连接到 SQL Server 数据库。这种集成简化了数据提取过程，使用户能够快速访问和分析 SQL Server 数据，而无需具备扎实的技术知识。

Power BI 与 SQL Server 的无缝界面保持数据新鲜度，因为 Power BI 可以建立实时连接或安排从 SQL Server 定期刷新数据，从而确保 Power BI 的报表和仪表板始终显示最新信息。

• 高效的数据建模

SQL Server 强大的数据建模功能在增强 Power BI 的数据分析过程中起着重要作用。SQL Server 在结构化数据管理方面表现出色，允许用户创建高效的数据库模式和数据模型，以实现各种分析场景。

当用户使用 Power BI 连接到 SQL Server 数据库时，他们可以利用 SQL Server 的高级查询优化器、索引和执行计划，从而实现更快的数据检索和更高的性能。这种有效的数据建模最终带来更具响应性和交互性的 Power BI 报表和仪表板数据分析体验。

• 卓越的性能

SQL Server 的性能优化功能对 Power BI 的整体性能和响应能力产生了积极影响。通过使用适当的索引策略和调整 SQL Server 中的数据库性能，可以显著提高 Power BI 中的数据检索速度。

此外，Power BI 的 DirectQuery 和实时连接功能允许用户在不将数据加载到 Power BI 数据模型的情况下访问 SQL Server 中的数据。由于 Power BI 直接向 SQL Server 发送查询，因此无需将数据加载到内存模型中，这可以节省大量内存并提高数据延迟。

• 强大的数据安全

数据安全在任何数据分析和报告系统中都至关重要。SQL Server 拥有强大的安全功能，可确保数据安全和访问管理。组织在将 SQL Server 用作 Power BI 的数据源时，可以利用 SQL Server 的安全方法来管理用户访问、实施数据加密和监控数据使用情况。

为了基于用户角色或数据属性限制数据访问，SQL Server 提供集成 Windows 身份验证、Active Directory 身份验证和行级别安全性 (RLS)。这些安全措施也适用于 Power BI，确保在整个数据分析和可视化过程中敏感数据的安全。

• 可扩展性

SQL Server 的可扩展性功能使其成为那些数据量和用户需求不断增长的组织的理想解决方案。无论使用本地 SQL Server 安装还是 Azure SQL Database 等云端服务，SQL Server 都能有效处理不断增长的数据需求。

随着组织内部对 Power BI 报表和仪表板的使用不断增加，SQL Server 的可扩展性可确保底层数据体系结构能够处理不断增长的用户和数据源数量，同时保持性能和响应能力。

• 实时分析支持

在当今快节奏的商业环境中，实时数据分析变得越来越重要。SQL Server 支持如更改数据捕获 (CDC) 和内存 OLTP（联机事务处理）等功能，可实现近乎实时的数据刷新。

这些实时数据功能与 Power BI 结合使用，使用户能够监控关键绩效指标 (KPI) 和业务指标，数据延迟极低，从而获得更即时的洞察和决策。

• 与本地和云部署的兼容性

SQL Server 支持本地和云部署，包括本地安装以及 Azure SQL Database 和 Amazon RDS 等云端产品。Power BI 可以连接到本地 SQL Server 实例和云端 SQL Server 数据库，使组织能够选择最符合其需求的部署策略。

这种兼容性也使组织能够采取混合策略，在逐步从本地迁移到云端部署的同时，利用两个环境的优势。

• 数据协作和共享

Power BI 的协作和共享功能使用户能够将报表发布到 Power BI 服务，并在那里与同事、团队或整个组织安全地共享。通过将 Power BI 连接到集中的 SQL Server 数据库，用户可以在多个报表和仪表板中访问相同的数据源。

Power BI 的数据协作和共享在组织内部建立数据驱动的文化，从而实现更好的沟通和基于共享报表洞察的决策。

• SQL Server Analysis Services (SSAS) 高级分析

SQL Server Analysis Services (SSAS) 是 SQL Server 的一个重要组成部分，它提供了额外的分析功能，使其成为与 Power BI 结合使用的有用工具。用户可以使用 SSAS 创建多维模型（立方体）或表格模型，这些模型提供高级数据聚合和计算功能。

当从 Power BI 连接到 SSAS 模型时，用户可以利用预先计算的数据聚合，从而显著提高查询性能，尤其是在处理大型数据集时。这种改进的数据处理最终带来更快的报表渲染和 Power BI 内部的交互性，从而改善最终用户体验。

• 增强的数据治理

SQL Server 的数据治理功能，如审计、数据掩码和透明数据加密，与 Power BI 对数据治理和合规性的重视相一致。通过采用 SQL Server 作为数据源，组织可以更有效地维护数据完整性，审计数据访问，并遵守数据隐私法规。

总而言之，将 SQL Server 作为 Power BI 的数据源使用提供了众多优势，这些优势增强了组织的数据分析和报告体验。由于其无缝集成、高效的数据建模、卓越的性能、强大的安全功能、可扩展性、实时分析支持、与本地和云部署的兼容性以及数据协作和共享功能，SQL Server 是 Power BI 中首选的数据源。利用这些优势使组织能够做出数据驱动的决策，获得可行的洞察，并在整个组织中有效地传达结果，最终推动公司增长和成功。随着 Power BI 和 SQL Server 的成熟并增加新功能，它们的交互预计将变得更加流畅和强大，从而改善各种规模和行业的组织的数据分析和报告能力。

在 Power BI 中使用 SQL Server 的替代方案

虽然 SQL Server 是 Power BI 中一个流行且功能强大的数据源，但用户应根据其特定需求、数据源和偏好来考虑其他选项。这些解决方案提供了各种功能和能力，使您在将数据集成到 Power BI 时拥有更大的自由度和选择权。在本文中，我们将探讨在 Power BI 中使用 SQL Server 的一些主要替代方案，例如其他关系型数据库、云端数据源、NoSQL 数据库和平面文件源，并重点介绍它们的优势和用例。

Azure SQL 数据库

微软的 Azure SQL Database 是一种基于云的、完全托管且可扩展的关系型数据库服务。它基于与 SQL Server 相同的技术，使其成为希望迁移到云端的 SQL Server 用户的自然选择。Azure SQL Database 提供多种服务层级，具有不同的性能水平和价格选项，使组织能够选择最适合其需求的服务。

优点

• 可扩展性

Azure SQL Database 可根据工作负载需求动态扩展资源，确保即使在高峰时段也能获得最佳性能。

• 托管服务

微软负责基础设施、补丁和备份，从而减轻 IT 团队的负担。

• 高可用性和灾难恢复

为保证数据安全，Azure SQL Database 包含内置的冗余和灾难恢复解决方案。

案例研究

将 Azure SQL Database 与 Power BI 结合使用，可以帮助采用云优先策略或希望将其本地 SQL Server 迁移到云端的组织。

Amazon RDS (关系数据库服务)

Amazon RDS 是亚马逊网络服务 (AWS) 的一种基于云的、完全托管的数据库服务。它支持多种 SQL 数据库引擎，包括 MySQL、PostgreSQL、Oracle 和 SQL Server，使其成为拥有各种数据源的 Power BI 用户的多功能选择。

优点

• 轻松部署

在 Amazon RDS 上设置和运行 SQL Server 实例非常简单，几分钟即可完成。

• 自动备份和维护

Amazon RDS 会自动处理备份和维护，确保数据的可靠性和安全性。

• 与 AWS 服务的无缝集成

对于已经使用 AWS 的组织，Amazon RDS 提供无缝的数据集成选项。

案例研究

对于依赖 AWS 基础设施进行有效数据处理和可视化的组织，可以将 Amazon RDS 用作 Power BI 的数据源。

MySQL 和 PostgreSQL

MySQL 和 PostgreSQL 是流行的开源关系型数据库管理系统，以其速度、可扩展性和低成本而闻名。它们广泛用于各种数据驱动的应用程序，是 SQL Server 的替代方案。

优点

• 开源

由于 MySQL 和 PostgreSQL 是开源数据库，因此价格合理且对广大用户可用。

• 社区支持

这两个数据库都有强大的社区支持，有助于持续的升级和故障排除及开发。

• 跨平台兼容性

MySQL 和 PostgreSQL 是跨平台的，允许用户在各种操作系统上运行它们。

参阅此案例

对于预算有限的中小型企业或选择开源解决方案的企业，可以将 MySQL 和 PostgreSQL 用作 Power BI 的数据源。

Oracle Database

Oracle Database 是一个著名的企业级关系型数据库管理系统，以其健壮性、可扩展性和全面的功能集而闻名。它在大型组织和需要高性能和关键任务数据处理的行业中特别受欢迎。

优点

• 企业级功能

Oracle Database 提供广泛的高级数据管理、安全性和分析功能。

• 可扩展性

由于 Oracle Database 能够处理大量数据和并发用户，因此非常适合大规模部署。

• 全面的数据分析

为了进行深入的数据分析，Oracle Database 支持强大的分析功能，并与 Oracle Analytics Cloud 集成。

案例研究

对于具有大量数据处理需求和现有 Oracle 基础设施的大型企业和组织，可以将 Oracle Database 作为 Power BI 的数据源。

Google BigQuery

Google BigQuery 是 Google Cloud Platform (GCP) 提供的一种完全托管的、无服务器的、基于云的数据仓库。它专为大数据分析而设计，为海量数据集提供卓越的性能和可扩展性。

优点

• 无服务器架构

BigQuery 是一个无服务器数据仓库，这意味着用户无需管理任何基础设施，从而节省了运营开销。

• 高性能

BigQuery 的分布式设计使得在大型数据集上能够快速执行查询。

• 与 Google Cloud Platform 集成

BigQuery 可轻松与其他 GCP 服务集成，从而实现深入的数据分析和可视化。

案例研究

对于拥有庞大复杂数据集的组织，尤其是那些使用 Google Cloud Platform 的组织，Google BigQuery 可以成为 Power BI 中 SQL Server 的可行替代方案。

NoSQL 数据库

与 SQL Server 等标准关系型数据库相比，NoSQL 数据库提供了另一种数据存储和检索方式。它们旨在管理大量非结构化或半结构化数据，使其在 SQL 数据库可能不是最佳选择的用例中有用。

MongoDB、Cassandra 和 Couchbase 是 NoSQL 数据库的例子。

优点

• 可扩展性

NoSQL 数据库专为水平扩展而设计，使其成为处理海量数据集和高吞吐量数据的理想选择。

• 数据模型灵活性

NoSQL 数据库允许用户以各种格式存储和检索数据，包括 JSON、BSON 和键值对。

• 高可用性

为了实现容错和高可用性，许多 NoSQL 数据库都内置了复制和数据分发功能。

案例研究

将 NoSQL 数据库作为 Power BI 的数据源，可以帮助处理复杂、非结构化或快速变化数据的组织，例如社交媒体互动或物联网传感器数据。

平面文件源

CSV（逗号分隔值）和 Excel 文件等平面文件是一种常见且简单的数据存储方式。Power BI 支持直接连接到各种平面文件源，允许用户在不使用数据库管理系统的情况下导入和分析数据。

优点

• 简化的数据导入

平面文件易于生成、修改和共享，使其成为即席分析的快速便捷数据源。

• 无需数据库管理开销

平面文件源不需要传统数据库的维护和管理。

案例研究

平面文件源可能对数据存储需求简单或需要进行快速一次性数据分析而无需复杂数据库的 Power BI 用户很有用。

最后，虽然 SQL Server 是 Power BI 中一个流行且功能强大的数据源，但其他替代方案提供了针对特定用例、数据源和部署选项量身定制的独特功能和能力。Azure SQL Database 和 Amazon RDS 是面向希望利用云的可扩展性和灵活性的用户的云端托管解决方案。MySQL 和 PostgreSQL 是低成本的开源解决方案，非常适合中小型企业。Oracle Database 为企业级用户提供先进的数据管理和分析服务。Google BigQuery 专为大数据分析而设计，并与 Google Cloud Platform 协同工作。MongoDB 和 Cassandra 等 NoSQL 数据库提供了处理复杂和非结构化数据的可扩展方法。最后，平面文件源支持无需数据库管理系统即可进行快速便捷的数据导入，以进行即席分析。

最终，数据源的选择会受到数据量、复杂性、安全需求、现有基础设施和预算限制等因素的影响。通过了解每种替代方案的优势和用例，Power BI 用户可以做出明智的决定，选择最适合其特定需求和业务目标的的数据源。