query-design

Разделяет выборку данных DAX от презентации TypeScript. Подсказывает, когда использовать DAX, TypeScript или Vega-Lite для агрегации, итоговых строк, 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.

Больше skills от microsoft

oss-growth
microsoft
Персона OSS-хакера роста
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Создание агентов Azure AI Foundry с использованием Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Используйте при создании постоянных агентов с AzureAIAgentsProvider, применении размещенных инструментов (интерпретатор кода, поиск файлов, веб-поиск), интеграции MCP-серверов, управлении потоками бесед или реализации потоковых ответов. Охватывает функциональные инструменты, структурированные выходные данные и агентов с несколькими инструментами.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Настройка AI Runway на AKS — от пустого кластера до работающей модели. Охватывает проверку кластера, установку контроллера, оценку GPU, настройку провайдера и первое развертывание. КОГДА: «настроить AI Runway», «подключить кластер AKS», «установить AI Runway», «airunway setup», «развернуть модель на AKS», «GPU-инференс на AKS», «настройка KAITO на AKS», «запуск LLM на AKS», «vLLM на AKS», «настройка обслуживания моделей на AKS», «контроллер AI Runway».
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Руководство по инструментированию веб-приложений с помощью Azure Application Insights. Содержит шаблоны телеметрии, настройку SDK и справочники по конфигурации. КОГДА: как инструментировать приложение, SDK App Insights, шаблоны телеметрии, что такое App Insights, руководство по Application Insights, примеры инструментирования, лучшие практики APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Инструментируйте браузерные/веб-приложения с помощью JavaScript SDK Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Используйте для мониторинга реальных пользователей (RUM) — просмотры страниц, клики, зависимости AJAX/fetch, исключения, пользовательские события и трассировки агентов GenAI на стороне браузера, коррелируемые с бэкенд-трассировками OpenTelemetry. Охватывает скрипт загрузчика SDK и настройку npm, расширения фреймворков (React, React Native, Angular), Click Analytics, инициализаторы телеметрии и семантические конвенции OTel GenAI для спанов агента/инструмента/модели, генерируемых из браузера.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Создавайте приложения для обнаружения аномалий с помощью Azure AI Anomaly Detector SDK для Java. Используйте при реализации одномерного/многомерного обнаружения аномалий, анализа временных рядов или мониторинга на основе ИИ.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Реализация понимания разговорного языка (CLU) с использованием Python SDK azure-ai-language-conversations. Используйте при работе с ConversationAnalysisClient для анализа намерений и сущностей в разговоре, создании NLP-функций или интеграции языкового понимания в приложения.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 для Python. Используется для рабочих областей ML, заданий, моделей, наборов данных, вычислений и конвейеров. Триггеры: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development