power query和mysql,Power Query 处理数据的过程---连接、转换、组合、共享

Microsoft Excel和Power BI均集成有Power Query组件，在数据模型设计过程中占据首位的角色，并实现数据源与数据模型之间的连接建立。一般会遵循以下四个步骤：

如果你打开微软的网站，Power Query入门就会有这样的介绍：

结合Excel中的Power Query我们来了解一下Power Query的基本界面：

连接：建立与网络数据、本地数据、数据库的连接

Power Query提供了丰富的接口，可以与各种格式的数据源建立连接：

在Excel应用中，默认情况下主要依赖于文件建立连接的机制；对于有深入使用需求的用户而言，则会涉及数据库连接、网络连接等其他类型；此外，Office365平台以及Power BI分析工具也将采用在线服务的解决方案。

在Power Query的学习过程中，我们可以从小到大逐步掌握各种操作方法。首先需要明确的是，在进行数据处理时，默认状态下是没有数据源的。举个例子，在使用Excel进行数据管理时，默认情况下是没有数据源链接的。
为了更好地理解这一概念，请仔细阅读以下详细说明。
通过实践操作可以帮助我们更快地掌握相关技能。
在实际应用中，请确保正确配置必要的参数设置。
完成以上步骤后系统会自动识别并创建相应的数据源链接。

转换：整合后的数据将被重新组织为所需的格式。无需担忧地进行操作即可完成这项任务；无论以何种方式进行调整都不会影响原始数据源的内容或结构。通过Power Query编辑器执行转换操作即可实现目标；此功能模块会在创建了数据源链接后自动启用；在现有链接的基础上只需点击相关按钮即可调用所需组件。

该编辑器的后台系统采用M语言。任何单个操作都会被转换为相应的M语句。处理后的M语句不仅可在高级界面查看也可在此进行修改。此外，在右侧的操作区域将展示所有相关查询设置。这些步骤均提供即时进入和调整的机会。

Power Query具有多种多样的转换操作，在大多数情况下都可通过功能键以及相关设置的对话框进行配置。掌握PowerQuery编辑器的操作界面是基础且必要的前提条件；深入了解各个功能键的作用及其对应的操作流程；在按下功能键后出现的相关设置对话框中如何配置参数。

这些按钮直接关联着Power Query的基础数据转换功能，在学习过程中可以从这些按钮入手掌握Power Query转换功能。无需担心操作失误的原因在于数据源不会被修改，并且在遇到问题时可以重新开始操作以避免影响当前工作进度。经过一段时间的学习与实践就能对基本的数据处理方法有一个大致的了解。

Power Query的转换功能极为强大，在这些按钮之外还有丰富的函数支持。然而学习M函数并非易事——如果对计算机语言有一定了解还可以勉强掌握——通过参考资料人们通常能够较为容易地掌握M函数的基本用法。值得注意的是微软仅提供英文版的帮助文档这也在一定程度上影响了该工具的推广速度——这也是导致Power Query推广速度较慢的一个重要因素。

整合：构建一个数据模型往往涉及多个来源，并将经过处理后的各种结果整合在一起。

同样是通过按钮操作完成的，在系统中存在两种基本的组合形式：其中一种是合并查询功能，另一种则是追加查询功能。

在具体应用过程中会涉及许多细节内容，在合并查询时需要确定核心字段以及确保追加查询时的字段名称与原有数据一致。

共享：Power Query所呈现的各种见解可以嵌入于表以及透视表，并进一步整合到透视图中，并通过连接实现与数据模型的集成，在Power BI中展示这些信息。

Power Query学习的核心在于数据转换与组合操作的结合运用。而关于连接的部分，则只是Power Query所支持的数据接口之一。共享则成为数据分析中处理结果输出的重要接口。

因此，在Power BI的学习资源中有很多关于Power Query的教学材料集中聚焦于这两个关键步骤。尽管技能仅占整体的一部分（即技巧），但深入理解数据的重要性也不可忽视。值得注意的是，在进行转换与组合之后所生成的结果是否真正具有实际意义也是一项关键考量。

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