query-design

bởi microsoft

Tách biệt việc lấy dữ liệu DAX khỏi phần trình bày TypeScript. Hướng dẫn khi nào sử dụng DAX so với TypeScript so với Vega-Lite cho việc tổng hợp, hàng tổng, 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.

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Xây dựng các tác nhân Azure AI Foundry bằng SDK Python của Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Sử dụng khi tạo các tác nhân bền vững với AzureAIAgentsProvider, sử dụng các công cụ được lưu trữ (trình thông dịch mã, tìm kiếm tệp, tìm kiếm web), tích hợp máy chủ MCP, quản lý chuỗi hội thoại hoặc triển khai phản hồi phát trực tuyến. Bao gồm các công cụ hàm, đầu ra có cấu trúc và các tác nhân đa công cụ.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Thiết lập AI Runway trên AKS — từ cụm trống đến mô hình đang chạy. Bao gồm xác minh cụm, cài đặt controller, đánh giá GPU, thiết lập nhà cung cấp và triển khai đầu tiên. KHI NÀO: "thiết lập AI Runway", "onboard cụm AKS", "cài đặt AI Runway", "thiết lập airunway", "triển khai mô hình lên AKS", "suy luận GPU trên AKS", "thiết lập KAITO trên AKS", "chạy LLM trên AKS", "vLLM trên AKS", "thiết lập phục vụ mô hình trên AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Hướng dẫn để instrument các ứng dụng web với Azure Application Insights. Cung cấp các mẫu telemetry, thiết lập SDK, và tài liệu tham khảo cấu hình. KHI NÀO: cách instrument ứng dụng, App Insights SDK, các mẫu telemetry, App Insights là gì, hướng dẫn Application Insights, ví dụ instrumentation, các phương pháp tốt nhất APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrument các ứng dụng trình duyệt/web bằng SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Dùng cho Real User Monitoring (RUM) — lượt xem trang, nhấp chuột, phụ thuộc AJAX/fetch, ngoại lệ, sự kiện tùy chỉnh và dấu vết tác nhân GenAI phía trình duyệt tương quan với dấu vết OpenTelemetry phía backend. Bao gồm thiết lập SDK Loader Script và npm, tiện ích mở rộng framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, trình khởi tạo telemetry và quy ước ngữ nghĩa OTel GenAI cho các span tác nhân/công cụ/mô hình phát ra từ trình duyệt.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Xây dựng ứng dụng phát hiện bất thường với Azure AI Anomaly Detector SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phát hiện bất thường đơn biến/đa biến, phân tích chuỗi thời gian hoặc giám sát hỗ trợ AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Triển khai Conversational Language Understanding (CLU) bằng SDK Python azure-ai-language-conversations. Sử dụng khi làm việc với ConversationAnalysisClient để phân tích ý định và thực thể trong hội thoại, xây dựng tính năng NLP, hoặc tích hợp hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 cho Python. Dùng cho không gian làm việc ML, công việc, mô hình, tập dữ liệu, tính toán và quy trình. Kích hoạt: "azure-ai-ml", "MLClient", "không gian làm việc", "đăng ký mô hình", "công việc đào tạo", "tập dữ liệu".
development