PowerBI极客浓眉大眼的 Tableau 也开始搞关系了
建立表关系对 Power BI 用户是一个习以为常的操作，和 Qlik 一样，这是所有基于数据模型的 BI 工具的共性。不过，最近事情有了一些变化，因为 Tableau 也加入了进来，不要小看这个新功能，因为对于一个定位于数据可视化的工具来说，这是一个从 0 到 1 的突破。这篇文章是我对 Tableau 最新版引入的关系功能的看法，供各位参考。
Tableau 的从 0 到 1
最新版本的 Tableau 2020.2 加入了定义表间关系的能力，使得 Tableau 数据建模能力达到了一个新高度，被称为是继详细级别表达式之后的又一重大更新，Another Game Changer. 那这个功能究竟是做什么的呢？简单的说，它可以像 Power BI 一样在表和表之间建立关系，然后基于关系执行表间的运算。操作也很简单，看下面这个图，使用体验我个人觉得要好于 Power BI。
作为 BI 市场的两个主要竞争对手，Tableau 是可视化领域的扛把子，Power BI 强于数据建模，双方各占优势。但是，只要任意一方在对方的优势领域里拿出一个相似的产品，不需要追平对手，只要功能接近，局势很可能就会发生明显变化。 所以，Tableau 这个可以建立表关系的新功能是否真正威胁到了 Power BI 的根基 – 数据模型呢？
这里先说结论：新数据模型简化了 Tableau 过去需要 LOD 才能完成的一些复杂运算，优化了底层 SQL 的执行效率。不过这个结构只是看起来像模型，并不具备真正 DataWarehouse 的能力，功能非常有限，还不能与 PowerBI 相提并论。
了解 Tableau 的 New Data Model
Power BI 用户对于在表和表之间建立关系、使用关系并不陌生，我们把表和关系统称为数据模型。数据模型可以帮助我们灵活的实现各种跨表计算，而不需要提前把所有表合并到一起。我们甚至可以在计算过程中通过 DAX 启用和关闭特定的关系，以实现一些更为复杂的计算。在 Power BI 中，数据模型还有另一个名字：Semantic layer，语义层。基于模型的计算是 Power BI 的强项，因为 Power BI 从一开始就是一个面向模型的工具（Model-based tool）这种定位的优点是可以在模型层面建立通用计算，缺点是定义报表级别的计算不够灵活。
而 Tableau 恰好就是基于报表的工具，它在报表级别的计算非常灵活，但是一直缺少真正意义上的语义层，也就是无法在模型之上开展计算。直到最新版本中加入了关系。
Tableau 官方把基于关系的表称为逻辑层，其实就是语义层
在关系引入前，Tableau 通过数据联接的方式将所有表合并为一张宽表，这种方式对来自数仓的数据源并不友好，增加了额外的工作量，产生不必要的数据冗余。
除了数据联接外，数据混合也可以完成类似计算，它的缺点是性能不够好，并且无法复用。某种程度上这也是报表工具需要做出牺牲的地方。
随着关系的加入，以上问题有了新的解决方案。让计算发生在语义层，可以避免合并宽表的大量预计算，性能也好于数据混合。具体会给 Tableau 带来哪些积极变化，官网有详细的介绍，大家也可以参考官方的这个总结。
总的来看，这些优势对于 Power BI 用户可能不会有明显的触动，因为早就已经具备了。但是对于 Tableau 的用户来说，确实是非常大的提升。
局限
新数据模型是否可以让 Tableau 挑战 Power BI 的核心优势呢，答案是还不行。我举两个例子：
对关系的使用
观察第一张图，你会发现 Tableau 中的关系是没有方向的，虽然也可以像 Power BI 中那样选择一端和多端，但这里的作用只是判断聚合运算的逻辑，即使关系列包含重复值，你也可以将其设置为一端，只不过这会导致在视图中显示重复的聚合值。但是在 PowerBI 中，这是不被允许的。
多事实表使用受限
两个事实表不能连接到同一个维度表，如果你有订单表和发货表两个事实表，想从时间维度同时查看两张表的变化趋势时，Power BI 中我们可以用一个日期表同时和它们建立关系就可以进行分析，但目前在 Tableau 中无法实现。
Tableau 的逻辑层与真正的数仓的语义层还是有明显的区别，Tableau 中第一个拖入画布的表是根表（root），后续所有加入的表都会与它存在直接或间接的关系。这种结构建立星形模型很方便，但是无法很好的支持多事实表的关系模型。
总结
Tableau 通过新数据模型首次加入了语义层，对于报表工具来说这是很了不起的一个更新，其重要性不亚于详细级别表达式。不过，受限于工具本身的定位，我并不认为在它在模型层面会有太大的提升空间，这个功能很可能会和数据联接、数据混合一起，三足鼎立互为补充，让用户在处理数据源的时候多一种选择。
但是对于用户来说，新的关系模式可能意味着比较高的学习成本，尤其是对于主打易上手特性的 Tableau 来说，建关系要比建宽表复杂的多，这下又要学习新知识了。（Power BI 用户旁白：这也太基础了，已经比我们幸福太多了）
而对定位于模型工具的 Power BI 来说，在模型层有非常多的工具和手段，基本上已经把友商远远甩在身后。在未来发布的新功能中，PowerBI 把语义层又推到了一个新高度，你可以在一个文件中导入多套模型（multiple semantic models） ，同时对它们展开分析。所以，没有完美的工具，你需要根据自己的使用场景做出选择。
即将发布的混合语义模型
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