Microsoft Power BI のDirectQuery って便利ですよね。
通常はPower BI ではDB やDWH のデータを一度Power BI Desktop に取り込んでからPower BI で分析利用します。これをImport Mode と呼びます。これに対し、DB やDWH 側のデータ量が多い場合には、Power BI に一度データを全部取り込むということが効率的ではないです（現実的でもない）。そのためにPower BI ではDirectQuery（ダイレクトクエリ）Mode が用意されていて、データソースにあるデータをPower BI から直接クエリして分析利用できます。この便利なDirectQuery 機能を、CData が提供するCData Power BI Connectors シリーズではフルサポートしています。この記事では、DirectQuery の用途で人気のCData コネクタを紹介します！
Power BI Desktop でデータを分析する際には、基本的にデータを一度Power BI Desktop に取り込んでから分析を行います。これにより、Power BI のハイパフォーマンスなクエリエンジンを利用したデータ分析、データ活用が可能になります。この方法をImport Mode（インポートモード）と呼んでいます。しかし、集計する対象となるデータが大きく、Power BI Desktop にインポートして利用することが現実的でない場合などのために、Power BI 側にデータソースを取り込むことなく、DB やDWH にあるデータをPower BI で直接分析利用する方法があります。これをDirectQuery Mode と呼びます。
Power BI でDirectQuery を使うためには、データ取り込み時にラジオボタンでDirectQuery を選択します。多くの場合、データのAggregation（集計）結果を返すような使い方のイメージです。すごく細かいデータが大量にあって全レコードをインポートして分析するのではなく（それができるデータ量ならインポートモードでやればいいわけで）、全レコードからのAggregation のクエリを結果（データ全体に対して相当小さい）だけをPower BI で受け取って分析に使います。
■DirectQuery はどんな時に使われますか（メリット）？
データが大容量：DirectQuery は、まず集計対象のデータが大きすぎる場合に使われます。Google BigQuery やSnowflake など大容量のデータを保存している場合には、Power BI に集計前のデータを全量取り込むことは現実的ではありません。DirectQuery を使うことで、大容量のデータに対してもPower BI から集計をかけることが可能になります。
リアルタイムに近いデータ：Power BI でリアルタイムに近いデータを分析したい場合にもDirectQuery が使われます。Power BI には、インポートデータのリフレッシュの回数制限（Power BI Pro では、1日8回）があります。準リアルタイムのデータ利用では、限界がでてしまいます。DirectQuery を使うと、レポートまたはダッシュボードを開くか更新したときに、ソースの最新データが常に表示されます。 また、ダッシュボードのタイルの更新をさらに頻繁に行うこともできます (最高で 15 分ごと)。
データセットサイズの制限：Power BI Desktop で作成できるデータセットの大きさは、Power BI の無償版では1 GB までです。Power BI Pro でも10 GB です。これを超えるデータは物理的にインポートで使うことができません。
■DirectQuery の注意点
パフォーマンス：ダッシュボードを開くごとにデータソースに直接更新が走るので、データのロードに時間がかかることがあります。ソースのパフォーマンスが高くないとDirectQuery での利用でパフォーマンスの問題を感じる場合があります。
100万行の制限：DirectQuery モードでは、基になるソースの 1 回のクエリで返すことができる行数には、100万行という固定の制限があります。
ODBC 接続での利用ができない：Power BI では、Power BI でネイティブに提供されているソース以外でも汎用ODBC 接続により、様々なデータを利用することが可能です。ただし、ODBC 接続の場合はDirectQuery モードを利用することができません。これは、私たちCData がODBC Drivers シリーズとは別にPower BI Connector シリーズを提供している理由の一つでもあります。
Power BI のドキュメントから、DirectQuery がサポートされているかを確認してみました（2025年3月12日現在）。データソースは大きいデータがありそうなものを選んでいます。
270種類以上のDB・DWH・SaaS ソースへの接続が可能なCData Power BI Connector シリーズでは、DirectQuery に対応しています。Power BI がコネクタとしてネイティブにそもそも対応していないデータソース、もしくはPower BI がコネクタとしてネイティブに対応しているけれどDirectQuery 機能がない、もしくは、「CData のコネクタのパフォーマンスがいい！」という理由でCData Power BI Connector を使っていただいています。
以下がDirectQuery 機能を大きな理由として使われるCData Power BI Connector のリストです。
・Elasticsearch: 言うまでもなくデータは大量なエンタープライズサーチ。Power BI がコネクタを提供していないソースです。CData Power BI Connector は、Elasticsearch v2.2 以降のREST API に対応しています。API が使えるElasticsearch のプランであればコネクタが利用可能です。
・MySQL: いわずと知れた主要RDB の一角のMySQL です。こちらはPower BI 側のコネクタがDirectQuery に対応していません。CData Power BI Connector は、もちろん、DirectQuery 対応です。MySQL はローカルだけでなく、Amazon RDS、Google Cloud SQL などクラウド環境のMySQL にもCData MySQL Power BI Connector で接続が可能です。
・MongoDB: MongoDB には、インストールしてつかうMongoDB とクラウドサービス版であるMongoDB Atlas があります。Power BI がネイティブにサポートしているものはMongoDB Atlas 版のみとなります。MongoDB をホスティングで利用しているユーザーにはCData Power BI Connector が人気です。MongoDB はデータが大きいだけでなくスキーマレスな構造です。CData Power BI Connector for MongoDB は、MongoDB の対象オブジェクトをスキャンしてテーブルスキーマを自動検出して、簡単に分析ができる形でPower BI で扱うことができます。
・DB2: 基幹システムで使われていることも多いIBM のDB2 です。CData では、AS400・IBM i のDB2 を含めてPower BI Connector 対応をしています。DWH に一度データを入れなくてもPower BI からDB2 データを分析できる使われ方が人気です。
・Google BigQuery：こちらはPower BI 側でもサポートがありますが、パフォーマンスと機能でCData のコネクタを選んでいただけるケースが多いです。DirectQuery では、パフォーマンスが大事です。CData のドライバーのパフォーマンス比較はこちらをご覧ください。
・Snowflake: こちらもPower BI 側でもサポートがありますが、パフォーマンスと機能でCData コネクタを多くのユーザーにご利用いただいています。
・Salesforce: エンタープライズCRM の草分けのSalesforce ですが、Power BI 側でサポートしていないDirectQuery 機能を希望のユーザーにCData Power BI Connector for Salesforce が人気です。
次点だと以下のようなデータソースでDirectQuery 利用があります！
・Sybase
・Zendesk
・FHIR
・Splunk
・ServiceNow
・Marketo
・Salesforce Marketing Cloud
・NetSuite
いかがでしたか？ Power BI のDirectQuery 機能は大きいデータを扱うにあたって大変便利な機能です。ぜひ、CData Power BI Connector をお試しください。
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