Beobachtetes Signal · 25. März 2026 · Technical Release · Quelle: DEV Community · Relevanz: 1/5 · Sentiment: Neutral
Leitfaden: Verbindung von Power BI mit SQL-Datenbanken
Dieses Tutorial erläutert die Anbindung von Microsoft Power BI an SQL-Datenbanken mit Fokus auf lokale PostgreSQL-Instanzen sowie verwaltetes Cloud-PostgreSQL von Aiven. Es beschreibt die Schritte in Power BI Desktop zum Abrufen von Daten, Auswählen von PostgreSQL, Eingeben von Server- und Datenbankdetails sowie Laden von Tabellen über den Navigator. Für Cloud-basiertes Aiven PostgreSQL werden das Abrufen von Verbindungsdetails, die Verwendung eines SSL-Zertifikats und die Parametrisierung hervorgehoben. Der Artikel betont zudem die Bedeutung von SQL-Kenntnissen für Abfragen, Filterung, Aggregation sowie die Erstellung korrekter Datenmodelle mit Primär- und Fremdschlüsseln, damit Berechnungen und Joins in Power BI einwandfrei funktionieren.
Praktische Handlungsanleitung zur Anbindung von Power BI an SQL-Datenbanken; nützlich für Datenteams, jedoch ohne grundlegenden Branchenumbruch für AdTech oder MarTech.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Power BI ist eine Business-Intelligence- und Visualisierungsplattform von Microsoft, die sich mit zahlreichen Datenquellen verbindet.
- Power BI Desktop stellt Verbindungen zu lokalen PostgreSQL-Instanzen über die Datenabruf-Funktion, Serverdetails und Anmeldeinformationen her.
- Die Anbindung an Cloud-PostgreSQL (Aiven) erfordert neben den Verbindungsparametern auch die Integration eines entsprechenden SSL-Zertifikats.
- Fundierte SQL-Kenntnisse (SELECT, WHERE, GROUP BY) sind entscheidend für die Datenvorbereitung und -filterung vor der Visualisierung.
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Leitfaden: Verbindung von Microsoft Power BI mit PostgreSQL
Dieser technische Leitfaden erläutert die Anbindung von Microsoft Power BI an PostgreSQL-Datenbanken für Business Intelligence und deckt sowohl lokale als auch Cloud-Implementierungen ab. Er beschreibt die Schritte in Power BI Desktop – von Daten abrufen über die Auswahl der PostgreSQL-Datenbank bis hin zu Authentifizierung und Tabellenauswahl –, den Einsatz von Power Query zur Datentransformation sowie das Erstellen von Modellbeziehungen zwischen Tabellen wie Vertrieb, Kunden, Produkten und Inventar. Für Cloud-Setups wird Aiven for PostgreSQL genutzt, wobei Host, Port, Anmeldedaten und das CA-SSL-Zertifikat erforderlich sind, um eine sichere SSL-Verbindung in Power BI zu aktivieren. Der Artikel betont zudem die Bedeutung von SQL-Datenbanken und SSL für skalierbare Analysen und liefert eine SQL-Aggregationsabfrage zur Vorab-Aggregation vor der Visualisierung.
Power BI: Beliebige Datenquellen verbinden, anzeigen und transformieren
Dieser technische Leitfaden führt Datenanalysten durch die Anbindung von neun gängigen Datenquellen an Power BI und deren Vorbereitung mittels Power Query. Er behandelt Verbindungsschritte für Excel, CSV, PDF, JSON, SharePoint-Ordner, SQL Server, MySQL, Web-Endpunkte sowie Azure Analysis Services und zeigt, wie Power Query gestartet, Daten in der Vorschau geprüft und profiliert (Spaltenqualität, -verteilung und -profil), hierarchische JSON-Strukturen erweitert, Authentifizierungen für SharePoint- und Azure-Quellen durchgeführt, Import- und DirectQuery-Modi für Datenbanken ausgewählt und Transformationen vor dem Laden in das Datenmodell angewendet werden. Der Artikel betont, wie wichtig die Profilierung der Datenqualität, die Dokumentation angewandter Transformationen sowie die Wahrung von Datenbeziehungen beim Zusammenführen mehrerer Quellen in einem einzigen Power-BI-Modell sind.
Praxisleitfaden: Azure PostgreSQL Migration und Performance-Tuning
Ein praxisorientierter Leitfaden beschreibt die erfolgreiche Absolvierung der Microsoft Applied Skills Zertifizierung zur Konfiguration und Migration von Azure Database for PostgreSQL Flexible Server. Der Beitrag behandelt wesentliche Schritte wie die Einrichtung von Sicherheit und Monitoring mittels Microsoft Entra ID, privaten Endpunkten sowie Diagnoseeinstellungen. Zudem wird die Wiederherstellung der AdventureWorks-Beispieldatenbank erläutert, bei der ein nicht-fataler B-Tree-Index-Zeilengrößenfehler auftrat. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Bereitstellung einer regionsübergreifenden Lesereplikate-Instanz zwischen Canada East und Canada Central sowie der gezielten Leistungsoptimierung von Abfragen durch den Einsatz von EXPLAIN und passgenauer Indexerstellung.
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