query-design

Sépare la récupération de données DAX de la présentation TypeScript. Guide le choix entre DAX, TypeScript et Vega-Lite pour l'agrégation, les lignes de total, FORMAT(),…

npx skills add https://github.com/microsoft/fabric-apps-analytic-templates --skill query-design

Query Design — Separation of Data and Presentation

DAX computes and fetches data. TypeScript shapes it for display. VegaVisual and DataGrid render it.

Aggregate in DAX to the visual's grain — never fetch lower-grain rows to roll up client-side. When a visual layout changes, only the TypeScript or spec layer should change — not the DAX query.

Responsibility Matrix

ConcernOwner
Semantic measures (SUM, DISTINCTCOUNT, etc.)DAX
Fixed model/page filtersDAX
User-controlled visual filtersvisual-interactivity
Grouping grain (SUMMARIZECOLUMNS)DAX
Time intelligence (YTD, YoY)DAX
TopN / payload reductionDAX
Deterministic row ordering (ORDER BY)DAX (for debugging — not presentation sort)
Partitioning a flagged result tableTypeScript
Coordinating separate query resultsTypeScript (one hook call per result table)
Server-provided grand totals (preferred, supports all aggregation types)DAX + TypeScript row partitioning
DataGrid-computed grand totalsDataGrid (alternative only for additive sum values or a count of fetched leaf rows)
Filling dimension gapsTypeScript (stitch dimension list into sparse results)
Reshaping (pivot, unpivot)TypeScript
Column display namescolumnMetadata in factory file
Vega-Lite / DataGrid field identifierscolumnMetadata.name (bracket-free alias)
Number/date formattingcolumnMetadata.format / Vega-Lite spec
User-facing sort orderTypeScript / Vega-Lite sort / DataGrid sort
Decorative labels, iconsDataGrid cellRenderer or Vega-Lite condition
Axis titles, legends, color encodingVega-Lite spec

Rules

Must

  • Aggregate in DAX to the visual's grain — never fetch lower-grain rows just to roll them up to that grain in TypeScript
  • One EVALUATE per .dax file; use ROLLUPADDISSUBTOTAL when DataGrid body and grand-total grains share one result table
  • ORDER BY in DAX for stable, diffable results — not presentation sort
  • Same filters/measures across related split-grain queries to prevent drift

Prefer

  • SUMMARIZECOLUMNS for grouped aggregation — it also drops BLANK-measure rows, keeping payloads small
  • DAX's natural column names ('Table'[Column], [Measure]) as columnMetadata keys, mapped to a bracket-free name and a human-readable displayName
  • Raw typed values from DAX — format via columnMetadata.format or Vega-Lite, never FORMAT()
  • Model-defined format strings (from INFO.VIEW.MEASURES()) over invented ones
  • Multiple lightweight queries for independently shaped datasets; one flagged rollup query for a DataGrid body and grand total
  • User-facing sort in TypeScript / Vega-Lite / DataGrid — never re-query for sort

Avoid

  • SELECTCOLUMNS solely for renaming — use columnMetadata (name + displayName) instead
  • Reusing the raw DAX column name as columnMetadata.name — [ ] . make the visual read undefined
  • UNION to mix body and total grains — use ROLLUPADDISSUBTOTAL and partition its flagged rows
  • FORMAT() in DAX — converts to text, breaks sorting and charting
  • Converting BLANK to 0 / "" / "N/A" in DAX — causes result-set explosion
  • CONCATENATEX, UNICHAR, emoji prefixes — decorative text belongs in cellRenderer or Vega-Lite
  • Fetching all members of high-cardinality dimensions just to fill gaps

Decision Flowchart

Need to add something to the query result?
  |-- Calculation / aggregation / fixed scope filter?
  |     -> DAX (measures, CALCULATE, SUMMARIZECOLUMNS)
  |-- Interactive filter the user controls?
  |     -> Use the visual-interactivity skill
  |-- Adding a DataGrid grand total?
  |     -> DAX rollup query: split body and total rows with toRollupDataTables
  |        and always pass the returned grandTotalTable via grandTotals.data
  |     -> DataGrid-computed sum/count: pass grandTotals without data and set defaultAggregation
  |-- Merging datasets or adding other synthetic rows?
  |     -> Charts: pass multiple DataTables to VegaVisual, layer in spec
  |     -> Grids: append rows in TypeScript, style via cellRenderer
  |-- Renaming a column for display?
  |     -> columnMetadata in the factory file (displayName)
  |-- Formatting, labeling, or encoding?
  |     -> Vega-Lite spec or DataGrid cellRenderer
  |-- Decorating values (icons, status badges, null placeholders)?
  |     -> DataGrid cellRenderer or Vega-Lite condition encoding
  |-- Not sure?
        -> Does it change what the data *means* (filter, measure, grain)? -> DAX
           Does it change only how data is *rendered* (labels, icons, layout)? -> TypeScript / Vega-Lite spec / DataGrid cellRenderer
           Still unclear? -> Read the relevant reference above

Reference Materials

Read these when working on a specific topic:

  • Anti-patterns and corrections — Open when reviewing a query that uses UNION for totals, FORMAT(), SELECTCOLUMNS for renaming, CONCATENATEX/emoji decoration, BLANK-to-0 conversion, or GENERATE/CROSSJOIN for gap-filling.
  • Multi-grain patterns — Open when a single visualization needs data at multiple grains (e.g., bars + reference line, region detail + total row, monthly trend + YTD), to choose between one flagged rollup result and separate queries while keeping related factories, hooks, and DataTables aligned.
  • Format strings — Open when picking a columnMetadata.format value, when a measure has a dynamic format string, or when formatting needs to flow into a Vega-Lite axis.

Integration with Sibling Skills

  • schema-query — Query exact tables, columns, measures, and relationships before writing queries.
  • dax-authoring — DAX syntax, query patterns, and testing workflow. Apply this skill's principles when deciding what DAX should compute.
  • visuals — Vega-Lite specs and DataGrid configuration. Push formatting and labels into specs, not DAX.
  • visual-interactivity — Visual selections, cross-filtering, cross-highlighting, filter-aware grid totals, and runtime query parameters.

Plus de skills de microsoft

oss-growth
microsoft
Persona de growth hacker OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Créez des agents Azure AI Foundry à l’aide du SDK Python Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). À utiliser lors de la création d’agents persistants avec AzureAIAgentsProvider, de l’utilisation d’outils hébergés (interpréteur de code, recherche de fichiers, recherche web), de l’intégration de serveurs MCP, de la gestion de fils de conversation ou de l’implémentation de réponses en streaming. Couvre les outils de fonction, les sorties structurées et les agents multi-outils.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Configurez AI Runway sur AKS — du cluster nu au modèle en cours d'exécution. Couvre la vérification du cluster, l'installation du contrôleur, l'évaluation GPU, la configuration du fournisseur et le premier déploiement. QUAND : « configurer AI Runway », « intégrer un cluster AKS », « installer AI Runway », « configuration airunway », « déployer un modèle sur AKS », « inférence GPU sur AKS », « configuration KAITO sur AKS », « exécuter LLM sur AKS », « vLLM sur AKS », « configurer le service de modèles sur AKS », « contrôleur AI Runway ».
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Conseils pour instrumenter les applications web avec Azure Application Insights. Fournit des modèles de télémétrie, la configuration du SDK et des références de configuration. QUAND : comment instrumenter une application, SDK App Insights, modèles de télémétrie, qu'est-ce qu'App Insights, conseils sur Application Insights, exemples d'instrumentation, bonnes pratiques APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrumentez les applications navigateur/web avec le SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Utilisez-le pour la surveillance des utilisateurs réels (RUM) — vues de page, clics, dépendances AJAX/fetch, exceptions, événements personnalisés et traces d’agents GenAI côté navigateur corrélées aux traces OpenTelemetry backend. Couvre le script de chargement du SDK et la configuration npm, les extensions de framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, les initialiseurs de télémétrie et les conventions sémantiques OTel GenAI pour les spans d’agents/outils/modèles émises depuis le navigateur.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Créez des applications de détection d'anomalies avec le SDK Azure AI Anomaly Detector pour Java. Utilisez-le lors de l'implémentation de la détection d'anomalies univariées/multivariées, de l'analyse de séries temporelles ou de la surveillance basée sur l'IA.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Implémentez la compréhension du langage conversationnel (CLU) à l’aide du SDK Python azure-ai-language-conversations. Utilisez-le lorsque vous travaillez avec ConversationAnalysisClient pour analyser l’intention et les entités d’une conversation, créer des fonctionnalités de NLP ou intégrer la compréhension du langage dans des applications.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
SDK v2 d’Azure Machine Learning pour Python. Utiliser pour les espaces de travail ML, les tâches, les modèles, les jeux de données, le calcul et les pipelines. Déclencheurs : « azure-ai-ml », « MLClient », « espace de travail », « registre de modèles », « tâches d’entraînement », « jeux de données ».
development