PowerBI流数据集的应用

前言

在PowerBI中，数据的实时展示是一个很常见的场景，根据不同的需求会有不同的方案，但一般都会允许一定的数据延迟，以减轻数据源的负载。对于那些需要真正实时展示一些时间敏感型数据的场景，可以使用具有实时流式处理功能的流数据集或推送数据集来实现。那么本篇文章介绍的就是流数据集的应用。

流数据集没有基础数据库，数据是存储在临时缓存中的，所以数据很快就会过期，适用于实时性要求高但不需要对历史数据进行分析的场景。另外，由于流数据集没有基础数据库，所以也无法使用流数据集中的数据来创建报表，只能在仪表板中使用。由于仪表板的磁贴功能比较有限，因此无法对数据进行二次计算等，所以推送到流数据集中的数据应该就是要展示的数据，而不需要更多的聚合或二次计算。

使用流数据集所创建的仪表板的效果如下图所示：

流数据集的创建与数据推送

下面来看一下流数据集的具体使用。首先，在工作区中新建一个流数据集，并选择API选项，如下图所示：

然后输入流数据集的名称，以及定义流数据集中的表的表结构，只支持一个表。

当点击创建按钮时，将完成流数据集的创建，并生成推送URL，即给该流数据集推送数据的API接口，如下图所示：

该API接口的说明如下：

Url: 创建流数据集时生成的推送URL

Method: POST
Content-Type: application/json

Request Body：
[
    {
    "Filed1":xxxx,
    "Filed2":xxxx,
    ...
    },
    {
    "Filed1":xxxx,
    "Filed2":xxxx,
    ...
    },
    ...
]

然后，调用该API接口推送数据到流数据集，比如通过以下Python脚本进行数据的推送：

import requests
import os,random,datetime,time

url = f'https://api.powerbi.com/beta/e3b425b0-3f10-415c-baa7-1xxxxxxxxxxxxxxx'

for i in range(1000):
    requestBody = [
            {
            "Time": datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'),
            "Value": random.random()
            }
        ]
    InsertData = requests.post(url,json=requestBody,timeout=(5,10))
    time.sleep(1)

os.system('pause')

上面是测试用的代码，推送的是模拟数据，并且每次推送都只推一行，实际可以一次推送多行，实际应用请根据具体情况做调整。