SQL в популярных BI-инструментах: Power BI, Tableau, Metabase

Зачем SQL в BI-инструментах? 🔍

BI-инструменты (Business Intelligence) — это мощные системы для анализа данных, но даже они не могут обойтись без SQL. Почему?

• Гибкость: SQL позволяет делать то, что не умеют визуальные интерфейсы.
• Производительность: Оптимизированные запросы работают быстрее «кликового» построения отчётов.
• Контроль: Ты сам управляешь логикой выборки, а не полагаешься на автоматику.

Рассмотрим, как SQL интегрирован в Power BI, Tableau и Metabase.

Power BI: DAX + SQL = 💪

Power BI использует DAX (язык формул), но SQL здесь тоже на первом плане!

1. Режим DirectQuery

Вместо загрузки данных в память можно подключиться к БД напрямую и писать SQL-запросы:

-- Пример: выбираем топ-5 клиентов по продажам
SELECT 
    customer_name,
    SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM 
    sales
GROUP BY 
    customer_name
ORDER BY 
    total_sales DESC
LIMIT 5;

2. SQL в Power Query

Используй Advanced Editor для вставки SQL-кода:

let
    Source = Sql.Database("server_name", "db_name", 
        [Query="SELECT * FROM orders WHERE order_date > '2023-01-01'"]
    )
in
    Source

👉 Совет: Для сложных джойнов SQL часто эффективнее встроенных инструментов Power BI.

Tableau: SQL-подключение и Custom SQL 🎨

Tableau дружит с SQL через Custom SQL — встроенный редактор запросов.

Как использовать?

1. При подключении к БД выбери Custom SQL.
2. Пиши запрос, как в обычном клиенте:

-- Анализ возвратов: какие товары чаще всего возвращают?
SELECT 
    p.product_name,
    COUNT(r.return_id) AS return_count
FROM 
    returns r
JOIN 
    products p ON r.product_id = p.product_id
GROUP BY 
    p.product_name
ORDER BY 
    return_count DESC;

🔥 Фишка: Tableau кэширует результаты, поэтому сложные запросы не нагружают БД при каждом обновлении.

Оптимизация для Tableau

• Используй WHERE для фильтрации на стороне БД.
• Избегай SELECT * — выбирай только нужные поля.

Metabase: SQL как основной язык 🛠️

Metabase — это «SQL-first» инструмент. Здесь запросы — основа всего!

1. Нативный редактор SQL

Пиши запросы с подсветкой синтаксиса и автодополнением:

-- Пример: конверсия из просмотра в покупку
WITH events AS (
    SELECT 
        user_id,
        COUNT(CASE WHEN event_type = 'view' THEN 1 END) AS views,
        COUNT(CASE WHEN event_type = 'purchase' THEN 1 END) AS purchases
    FROM 
        user_events
    GROUP BY 
        user_id
)
SELECT 
    ROUND(100.0 * SUM(purchases) / SUM(views), 2) AS conversion_rate
FROM 
    events;

2. Визуализация результатов

Любой SQL-запрос можно превратить в график одним кликом: - Гистограммы - Линейные графики - Круговые диаграммы

3. Параметризованные запросы

Создавай интерактивные отчёты с подстановкой переменных:

SELECT *
FROM orders
WHERE 
    order_date BETWEEN {{start_date}} AND {{end_date}}
    AND region = {{region}};

Сравнение возможностей 📊

Главные выводы 🧠

1. SQL — это «суперсила» в BI. Даже если инструмент умеет строить отчёты без кода, ручное написание запросов даёт больше контроля.
2. Оптимизируй запросы под конкретный инструмент: например, в Tableau избегай тяжелых подзапросов.
3. Используй сильные стороны каждого решения: Metabase для SQL-гурманов, Power BI для глубокой аналитики, Tableau для красоты.