Power BI 是微软开发的一款功能强大的商业智能工具。 它使用户能够可视化和分析数据，以做出明智的业务决策。 用户可以创建交互式和可定制的仪表板、报告和可视化。

背景信息

ByteHouse 支持通过 IAM 用户或数据库用户连接 Power BI。IAM 用户与数据库用户二者差异说明如下，您可按需选择。

• IAM 用户为火山引擎访问控制（IAM）中创建的用户，其权限由 IAM 权限策略及您授予的 ByteHouse 资源和数据权限决定。IAM 用户可访问 ByteHouse 控制台，也支持通过 CLI、连接驱动、生态工具、API 等方式访问 ByteHouse。
• 数据库用户为 ByteHouse 中创建的数据库级别用户，可为其授予环境、资源和数据权限。数据库用户不可访问 ByteHouse 控制台，但支持通过 CLI、连接驱动、生态工具、API 等方式访问 ByteHouse。

更多 IAM 用户和数据库用户的介绍请参见以下文档：

• ByteHouse权限管控概述
• 管理 IAM 用户
• 管理数据库用户

前提条件

1. 操作系统与环境要求：
   1. 仅支持 64 位 (x64) 平台的 Windows 11，Windows 10, Windows Server 2012 R2, Windows Server 2012, Windows 8, Windows 8.1, Windows Server 2016, Windows Server 2019；
   2. 系统使用 Internet Explorer 10 或更高版本。
2. 安装 Power BI Gateway。请参考官方文档安装。
3. 拥有 ByteHouse 账号。

配置与使用

1. 进入Power BI 后，访问 Get data -> more -> 搜索 MySQL，即可查看 MySQL database 的数据源。

   

2. 填写 ByteHouse 的相关连接信息。

   1. Server：配置为 ByteHouse 的网络域名，您可以在 ByteHouse 控制台的 租户管理 > 基本信息 > 网络信息中查看对应信息。详情请参见步骤二：配置网络信息。
   2. Database ：填写连接的数据库名称
      

3. 填写 ByteHouse 的认证信息。

   

   参数	使用 IAM 用户连接	使用数据库用户连接
   UserName	建议新建 API Key 创建连接，可以在 ByteHouse 控制台 > 租户管理 > 连接信息中获取的 API Key，详情请参考获取 API Key，设置 API Key。 UserName 配置为 API Key 的前半部分。例如：如果API Key是1111111:222222，则 UserName 是1111111。	UserName 由 {accountID_or_accountName}::{username}[::{envID}] 构成，获取详情请参考步骤三：获取 ByteHouse 连接串信息： accountID_or_accountName：指火山引擎用户账号 ID 或名称，可登录 ByteHouse 控制台，单击右上角个人中心查看并复制账号ID 或名称。 username：登录 ByteHouse 数据库账号用户名。可在 ByteHouse 控制台 > 权限管理 > 用户 > 查看数据库用户名。 {envID}：可选配置，数据库所在的环境名称。如果使用 default 环境，可不配置；如需使用其他环境，需指定环境名称，配置时无需添加[]。您可登录 ByteHouse 控制台，在租户管理 > 基本信息 > 当前环境中获取。 使用示例如下： 配置环境 ID：21xxxxxxxx::demouser::demoenv 不配置环境 ID：21xxxxxxxx::demouser
   Password	Password 配置为 API Key 的后半部分。例如：如果API Key是1111111:222222，则 Password 是222222。	数据库账号的密码由管理员创建数据库账号时自定义配置，您可联系管理员获取密码。如果密码丢失或遗忘，可通联系管理员重置密码，详情请参考重置密码。

4. 连接成功后，加载对应的数据库表。

   

测试数据集 Demo

DDL

CREATE database IF NOT EXISTS hamster_odbc;
DROP table IF EXISTS hamster_odbc.all_types;
CREATE table IF NOT EXISTS hamster_odbc.all_types (
    c1 Int8,
    c2 Int16,
    c3 Int32,
    c4 Int64,
    c5 Float32,
    c6 Float64,
    c7 String,
    c8 Nullable(String),
    c9 Date,
    c10 DateTime,
    c11 UUID,
    c12 Array(Int8),
    c13 Enum8('v1'=1, 'v2'=2),
    c14 Enum16('v3'=1, 'v4'=2),
    c15 Decimal(2, 2),
    c16 FixedString(2),
    c17 Tuple(s String, i Int64),
    c18 Map(String, String)
) ENGINE = CnchMergeTree ORDER BY c1;

INSERT INTO hamster_odbc.all_types
(c1,c2,c3,c4,c5,c6,c7,c8,c9,c10,c11,c12,c13,c14,c15,c16,
--c17,
c18)
VALUES (
    127,
    32767,
    2147483647,
    9223372036854775807,
    100000.1,
    14000000000.1,
    'OK',
    NULL,
    '2022-12-30',
    '2022-12-30 13:44:17',
    417ddc5d-e556-4d27-95dd-a34d84e46a50,
    [1,2,3,4],
    'v1',
    'v3',
    4.20,
    'b\0',
--    ('a', 1),
    {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
), (
    100,
    3200,
    2147483647,
    9223372036854775807,
    100000.1,
    14000000000.1,
    'OK',
    NULL,
    '2022-12-31',
    '2022-12-30 13:44:17',
    417ddc5d-e556-4d27-95dd-a34d84e46a50,
    [1,2,3,4],
    'v1',
    'v3',
    4.20,
    'b\0',
--    ('a', 1),
    {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
), (
    100,
    3200,
    2147483647,
    9223372036854775807,
    100000.1,
    14000000000.1,
    'OK',
    NULL,
    '2022-12-29',
    '2022-12-30 13:44:17',
    417ddc5d-e556-4d27-95dd-a34d84e46a50,
    [1,2,3,4],
    'v1',
    'v3',
    4.20,
    'b\0',
--    ('a', 1),
    {'key1': 'value1', 'key2': 'value2'}
);
DROP TABLE IF EXISTS hamster_odbc.range_key_dictionary_source_table;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS hamster_odbc.range_key_dictionary_source_table ( `key` UInt64, `value` String, `value_nullable` Nullable(String) ) ENGINE=CnchMergeTree() PRIMARY KEY tuple() ORDER BY tuple();
INSERT INTO hamster_odbc.`range_key_dictionary_source_table` VALUES (1, 'OK', NULL), (2, 'OK', 'OK');
DROP DICTIONARY IF EXISTS hamster_odbc.range_key_dictionary;
CREATE DICTIONARY hamster_odbc.range_key_dictionary (
  `key` UInt64,
  `value` String,
  `value_nullable` Nullable(String)
) PRIMARY KEY `key` SOURCE(
  CLICKHOUSE(USER 'default' TABLE 'range_key_dictionary_source_table' PASSWORD '' DB 'hamster_odbc')
) LIFETIME(MIN 10 MAX 20) LAYOUT(FLAT());

DQL

通过 ODBC 添加数据时写入 SQL 语句中。

select 
ifNull(c7, 'was_null'),
ifNull(c8, 'OK'),
JSONExtractString('{"a": "OK", "b": [-100, 200.0, 300]}', 'a'),
multiIf(c7='OK', c7, 'a'='a', 'issue', 'issue'),
multiIf('a'='c', 'issue', c8 IS NULL, 'OK', 'issue'),
multiIf('a'='c', 'issue', c8='OK', 'issue', 'OK'),
if(c10=toDateTime('2022-12-30 13:44:17'), 'OK', 'issue'),
if(c10=toDateTime(1672407857, 'UTC'), 'OK', 'issue'),
if(date_trunc('hour', c10)=toDateTime('2022-12-30 13:00:00'), 'OK', 'issue'),
if(date_trunc('month', c10)=toDateTime('2022-12-01 00:00:00'), 'OK', 'issue'),
if(year(c10)=2022, 'OK', 'issue'),
if(month(c10)=12, 'OK', 'issue'),
if(date(c10)=toDateTime('2022-12-30 00:00:00'), 'OK', 'issue'),
case when 'a'='a' then 'OK' else 'issue' end,
case when 'a'='b' then 'issue' else 'OK' end,
if((SELECT argMin(c2, c1) FROM hamster_odbc.all_types)=3200, 'OK', 'issue'),
if((select uniqExactIf(number, number % 2 = 0) from numbers(100))=50, 'OK', 'issue'),
if((select max(c1) from hamster_odbc.all_types)=127, 'OK', 'issue'),
if(leftPad(c7, 5)='   OK', 'OK', 'issue'),
dictGetOrDefault('hamster_odbc.range_key_dictionary', 'value', toUInt64(1), 'issue') as dict_1,
dictGetOrDefault('hamster_odbc.range_key_dictionary', 'value', toUInt64(3), 'OK') as dict_2
from hamster_odbc.all_types limit 1;

select 
c1, c9,
leadInFrame(c9) OVER (PARTITION BY c1 ORDER BY c9 ASC ROWS
                 BETWEEN UNBOUNDED PRECEDING AND UNBOUNDED FOLLOWING)
from hamster_odbc.all_types;

DQL 的输出如下：