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Khroma - The AI color tool for designers

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Paletton.com is a designer color tool designed for creating color combinations that work together well. It uses classical color theory with ancient artistic RYB color wheel to design color palettes of one to four hues, each of five different shades. Various preview style can be chosen to test and view the colors in combinations, many examples are available to see the palette used in web site design, UI design or in a randomly drawn picture. Tartan fabric preview is alos available for those interested in textile and interior design.

This palette tool uses various color models to combine adjacent colors and/or complementary colors to the main hue. Select models from monochromatic to triad or tetrad color sets, with or without a complement (the opposite hue), enjoy even the free-style mode. Play with palette brightness and saturation, select from predefined presets, or create random palettes. The unique vision simulation filter emulates the palette as seen by people with various vision weakness, color blindness, various variants of daltonism (protanopy, deuteranopy, tritanopy, protanomaly, deuteranomaly, tritanomaly, dyschromatopsia or achromatopsia), as well as several gamma simulations (simulation of too bright display or too dark print), desaturation, grayscale conversion or webcolors (the legacy 216-color palette). The palette can be exported in many various formats (HTML, CSS, LESS, XML, text, PNG image, Photoshop ACO swatch palette or Gimp GPL palette format) to colorize your artwork. Check color contrast of all color pairs used in the palette and test if the color contrast fits WCAG requirements. More info about colors in the Colorpedia.

Paletton is the successor of the previous Color Scheme Designer 3 application, used by almost 20 milion visitors since 2009 (while the first version was published in 2002), both professional designers and amateurs interested in design, mobile or desktop application design or web design, interior design, fashion or home improvement and make-overs. Complete Paletton history in Colorpedia.

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In love with colors, since 2002. A designer tool for creating color combinations that work together well. Formerly known as Color Scheme Designer. Use the color wheel to create great color palettes.

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Coolors - The super fast color palettes generator!

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Data.gov is the United States government's open data website. It provides access to datasets published by agencies across the federal government. Data.gov is intended to provide access to government open data to the public, achieve agency missions, drive innovation, fuel economic activity, and uphold the ideals of an open and transparent government.

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Práctica | Storytelling with date | Cole Nussbaumer

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Power BI Dashboard Design Toolkit from Numerro

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Hojas de cálculo de Google admite las fórmulas de celdas que se suelen utilizar en la mayoría de paquetes de hojas de cálculo de escritorio. Estas funciones se pueden usar para crear fórmulas que manipulen datos y calculen cadenas de caracteres y números.

A continuación encontrarás una lista de todas las funciones disponibles en cada categoría. Al usar las funciones, no olvides poner entre comillas todos los componentes de una función que sean caracteres alfabéticos y que no hagan referencia a celdas ni a columnas.

Puedes cambiar el idioma de las funciones de Hojas de cálculo de Google del inglés a otros 21 idiomas.

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Lista de funciones de Hojas de cálculo de Google

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Hojas de cálculo de Google admite las fórmulas de celdas que se suelen utilizar en la mayoría de paquetes de hojas de cálculo de escritorio. Estas funciones se pueden usar para crear fórmulas que manipulen datos y calculen cadenas de caracteres y números. A continuación encontrarás una lista de todas las funciones disponibles en cada categoría.

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SQL es un lenguaje estándar de consultas o queries a bases de datos. La programación o consultas en SQL sirve para almacenar, manipular y recuperar datos de bases de datos relacionales. Algunos de los sistemas de gestión de bases de datos más utilizados son los de ORACLE, Microsoft SQL Server, MySQL o PostgreSQL.

En este Tutorial de SQL en español podrás encontrar de forma sencilla la sintaxis, y aprenderás a realizar consultas desde lo más básico a lo más complejo.

SQL es un lenguaje de consultas que sirve para extraer información y administrar sistemas de gestión de bases de datos relacionales.

SQL es el acrónimo inglés de Structured Query Language, que significa lenguaje de consulta estructurado.

SQL le permite acceder y manipular bases de datos.

SQL se convirtió en un estándar del Instituto Nacional Estadounidense de Estándares (ANSI) en 1986 y de la Organización Internacional de Normalización (ISO) en 1987.

¿Qué puede hacer SQL?

Estas son las funciones principales de SQL.

SQL puede ejecutar consultas contra una base de datos.

SQL puede recuperar datos de una base de datos.

SQL puede insertar registros en una base de datos.

SQL puede actualizar registros en una base de datos.

SQL puede eliminar registros de una base de datos.

SQL puede crear nuevas bases de datos.

SQL puede crear nuevas tablas en una base de datos.

SQL puede crear procedimientos almacenados en una base de datos.

SQL puede crear vistas en una base de datos.

SQL puede establecer permisos en tablas, procedimientos y vistas.

Componentes clave en SQL

SQL (Structured Query Language) es un lenguaje de programación diseñado para administrar y manipular bases de datos relacionales. Se utiliza para crear, modificar y consultar bases de datos, así como para gestionar los datos almacenados en ellas. SQL consta de varios componentes clave:

DDL (Data Definition Language): DDL (Data Definition Language), permite definir y modificar la estructura de la base de datos. Las principales instrucciones DDL incluyen:

CREATE: Crea una nueva tabla, vista, índice u otro objeto de la base de datos.

ALTER: Modifica la estructura de una tabla o de otros objetos de la base de datos.

DROP: Elimina una tabla, vista, índice u otro objeto de la base de datos.

DML (Data Manipulation Language): DML (Data Manipulation Language), se utiliza para manipular los datos dentro de la base de datos. Las principales instrucciones DML incluyen:

SELECT: Recupera datos de una o varias tablas.

INSERT: Inserta nuevos registros en una tabla.

UPDATE: Modifica los datos existentes en una tabla.

DELETE: Elimina registros de una tabla.

DQL (Data Query Language): DQL(Data query language), se centra en la consulta y recuperación de datos. La instrucción SELECT es la principal instrucción DQL y se utiliza para recuperar información de una o varias tablas.

DCL (Data Control Language): DCL (Data Control Language) gestiona los permisos y derechos de acceso a los datos. Las principales instrucciones DCL incluyen:

GRANT: Otorga permisos a los usuarios para acceder y manipular la base de datos.

REVOKE: Revoca los permisos otorgados previamente.

TCL (Transaction Control Language): TCL (Transaction Control Language), administra las transacciones en la base de datos. Las principales instrucciones TCL incluyen:

COMMIT: Confirma los cambios realizados en una transacción.

ROLLBACK: Deshace los cambios realizados en una transacción.

SAVEPOINT: Establece un punto de control dentro de una transacción.

Características de SQL

La solvencia, versatilidad y consistencia de las bases de datos relacionales y de SQL, hacen de este lenguaje uno de los más importantes útiles y demandados para analizar datos.

Integridad de los datos.

Lenguaje estandarizado.

Sencillez y claridad.

Flexibilidad.

Aunque SQL es un estándar ANSI/ISO, existen diferentes versiones del lenguaje SQL. Pero para cumplir con el estándar ANSI, todos admiten al menos los comandos principales (como SELECT, UPDATE, DELETE, INSERT, ) de manera similar.

Integridad de los datos

Cuando hablamos de integridad de los datos, nos referimos a asegurar que los datos sean válidos, correctos y completos. SQL y las bases de datos relacionales tienen la función de preservar esta integridad.

La integridad de los datos en SQL se refiere a la consistencia y validez de los datos almacenados en una base de datos. Es importante mantener la integridad de los datos para garantizar su calidad y confiabilidad. SQL proporciona varios mecanismos para garantizar la integridad de los datos:

Restricciones de integridad: Las restricciones son reglas definidas en la estructura de la base de datos que limitan los valores permitidos en las columnas de una tabla. Algunos tipos de restricciones comunes son:

Clave primaria (PRIMARY KEY): Garantiza que no haya duplicados y que cada fila de la tabla tenga un valor único en la columna designada como clave primaria.

Clave externa (FOREIGN KEY): Mantiene la integridad referencial entre dos tablas, asegurando que los valores en una columna de una tabla coincidan con los valores en la columna de referencia en otra tabla.

Restricciones de integridad de columna (CHECK): Especifica una condición lógica que debe cumplirse para los valores en una columna.

Transacciones: Las transacciones permiten agrupar una o varias operaciones de SQL en una unidad lógica. Las transacciones aseguran que las operaciones se realicen de manera completa y consistente, o que se deshagan por completo en caso de un fallo. Esto ayuda a mantener la integridad de los datos y evita que los datos se queden en un estado intermedio o inconsistente.

Disparadores (Triggers): Los disparadores son procedimientos almacenados que se ejecutan automáticamente en respuesta a ciertos eventos, como inserciones, actualizaciones o eliminaciones de datos en una tabla. Los disparadores se utilizan para aplicar lógica de negocio adicional o imponer reglas específicas para garantizar la integridad de los datos.

Vistas: Las vistas son consultas predefinidas almacenadas en la base de datos. Proporcionan una capa adicional de seguridad e integridad al permitir el acceso a los datos de una manera controlada y restringida.

Estos mecanismos y técnicas ayudan a mantener la integridad de los datos en una base de datos SQL, asegurando que los datos sean precisos, consistentes y válidos en todo momento.

Lenguaje estandarizado

Que SQL sea un lenguaje estandarizado quiere decir que se pueden desplegar implementaciones del mismo lenguaje SQL en diferentes sistemas. De esta manera se puede utilizar el mismo código para todos ellos.

El lenguaje SQL (Structured Query Language) está estandarizado por dos organizaciones principales: ANSI (American National Standards Institute) e ISO (International Organization for Standardization).

ANSI SQL: Especificación SQL publicada por el ANSI, que establece los estándares para el lenguaje de consulta en bases de datos relacionales. ANSI SQL define la sintaxis y las características básicas del lenguaje. Las versiones notables de ANSI SQL incluyen SQL-86, SQL-92, SQL:1999, SQL:2003, SQL:2008, SQL:2011 y SQL:2016. Cada versión introduce nuevas características y mejoras en el estándar.

ISO SQL: Especificación SQL publicada por el ISO, que está basada en la especificación de ANSI SQL. El ISO SQL adopta los estándares de ANSI y los convierte en estándares internacionales. Las versiones de ISO SQL también se corresponden con las versiones de ANSI SQL, y el estándar ISO SQL adopta los cambios y adiciones realizados por ANSI.

Es importante destacar que aunque SQL está estandarizado, cada sistema de gestión de bases de datos (DBMS) puede implementar el lenguaje de manera ligeramente diferente o agregar extensiones propietarias. Estas diferencias pueden incluir funciones específicas del proveedor, características adicionales y variaciones en la sintaxis.

Sin embargo, la base del lenguaje SQL es común y consistente en todas las implementaciones. Esto significa que los conocimientos y habilidades adquiridos en el uso de SQL se pueden aplicar en diferentes sistemas de bases de datos, aunque se requiera un ajuste para adaptarse a las particularidades de cada plataforma.

Sencillez y claridad

SQL es un lenguaje integral desde el punto de vista conceptual, esto quiere decir que SQL es un lenguaje unificado, claro y simple, de fácil comprensión.

SQL se destaca por su sencillez y claridad en la escritura de consultas y comandos. Algunas características que contribuyen a su legibilidad y comprensión son:

Lenguaje declarativo: SQL es un lenguaje declarativo, lo que significa que los usuarios pueden describir qué datos desean obtener o manipular en lugar de tener que especificar cómo se deben obtener o manipular. Esto hace que las consultas SQL sean más intuitivas y fáciles de entender.

Sintaxis estructurada: SQL utiliza una sintaxis estructurada y organizada, que sigue un conjunto de reglas bien definidas. Las cláusulas y comandos SQL están estructurados en bloques y se pueden leer de manera secuencial, lo que facilita la comprensión de las consultas.

Palabras clave descriptivas: Las palabras clave utilizadas en SQL son descriptivas y se asemejan al lenguaje natural. Por ejemplo, SELECT, FROM, WHERE, JOIN, GROUP BY, ORDER BY son palabras clave que indican claramente las acciones que se están realizando en una consulta.

Separación de preocupaciones: SQL permite separar la lógica de la consulta de la implementación subyacente. Los usuarios solo necesitan preocuparse por describir los resultados deseados, sin tener que preocuparse por los detalles de cómo se obtendrán esos resultados. Esto hace que el código SQL sea más conciso y legible.

Comentarios: SQL admite comentarios que permiten a los desarrolladores agregar explicaciones y aclaraciones en el código. Los comentarios ayudan a documentar el propósito de las consultas y a mejorar la comprensión del código tanto para los desarrolladores como para otros usuarios que lo revisen en el futuro.

En general, SQL se diseñó para ser un lenguaje accesible y comprensible tanto para desarrolladores como para usuarios no técnicos. Su sintaxis clara y su enfoque declarativo hacen que sea relativamente fácil de aprender y utilizar, lo que contribuye a su sencillez y claridad en la escritura de consultas y comandos.

Flexibilidad

Una de las razones por las que SQL es un lenguaje tan utilizado es por su flexibilidad, dada su versatilidad a la hora de implantar soluciones y por permitir definir diferentes formas de ver los datos para satisfacer las especificaciones requeridas por parte del usuario.

SQL es conocido por su flexibilidad, ya que proporciona una amplia gama de funcionalidades y capacidades para manejar y manipular datos en bases de datos relacionales. Algunos aspectos clave de la flexibilidad de SQL son los siguientes:

Manipulación de datos: SQL permite realizar una variedad de operaciones en los datos almacenados en una base de datos, como recuperar datos (SELECT), insertar nuevos registros (INSERT), actualizar registros existentes (UPDATE) y eliminar registros (DELETE). Esta flexibilidad permite realizar diversas tareas de manipulación de datos según las necesidades del usuario.

Consultas complejas: SQL permite construir consultas complejas utilizando cláusulas como JOIN, GROUP BY, HAVING y ORDER BY. Estas cláusulas permiten combinar datos de múltiples tablas, agrupar y resumir datos, aplicar condiciones de filtro y ordenar los resultados. Esta flexibilidad permite realizar consultas avanzadas y obtener información específica de la base de datos.

Creación y modificación de estructuras: SQL ofrece instrucciones DDL (Data Definition Language) como CREATE, ALTER y DROP, que permiten crear, modificar y eliminar estructuras de bases de datos, como tablas, vistas, índices y restricciones. Esto proporciona flexibilidad para adaptar la estructura de la base de datos según las necesidades cambiantes de la aplicación o del negocio.

Transacciones y control de concurrencia: SQL permite trabajar con transacciones, que agrupan varias operaciones en una unidad lógica. Esto proporciona flexibilidad para garantizar la consistencia y la integridad de los datos al controlar las operaciones de inserción, actualización y eliminación de manera coordinada. Además, SQL proporciona mecanismos de control de concurrencia para manejar situaciones donde múltiples usuarios acceden y modifican los datos simultáneamente.

Extensiones y funciones personalizadas: Muchas implementaciones de SQL permiten agregar extensiones y funciones personalizadas para ampliar la funcionalidad del lenguaje. Esto permite a los usuarios adaptar SQL a sus necesidades específicas y realizar operaciones complejas o específicas del dominio.

En resumen, la flexibilidad de SQL radica en su capacidad para manejar diversas operaciones de manipulación de datos, construir consultas complejas, administrar estructuras de bases de datos, trabajar con transacciones y controlar la concurrencia. Esto permite adaptar SQL a las necesidades específicas de una aplicación o entorno empresarial y realizar una amplia gama de tareas relacionadas con la gestión de datos.

Sistemas de gestión de bases de datos relacionales

Existen varios sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS) que utilizan SQL como lenguaje de consulta. Algunos de los sistemas de gestión de bases de datos relacionales más populares son:

Oracle Database: Es un sistema de gestión de bases de datos relacional de Oracle Corporation. Oracle Database es conocido por su escalabilidad, confiabilidad y robustez, y se utiliza ampliamente en entornos empresariales.

Microsoft SQL Server: Microsoft SQL Server es un sistema de gestión de bases de datos relacional desarrollado por Microsoft. SQL Server ofrece una amplia gama de características y herramientas para el manejo de datos y es utilizado principalmente en entornos Windows.

MySQL: MySQL es un sistema de gestión de bases de datos relacional de código abierto. MySQL es conocido por ser fácil de usar, rápido y confiable. Es utilizado tanto en entornos empresariales como en aplicaciones web y de código abierto.

PostgreSQL: Es un sistema de gestión de bases de datos relacional de código abierto y robusto. PostgreSQL se destaca por su compatibilidad con SQL estándar, soporte para características avanzadas y su énfasis en la integridad de los datos.

IBM Db2: Es un sistema de gestión de bases de datos relacional desarrollado por IBM. Db2 es conocido por su rendimiento, escalabilidad y capacidad para manejar grandes volúmenes de datos. Es utilizado en entornos empresariales y mainframe.

Estos son solo algunos ejemplos de sistemas de gestión de bases de datos relacionales que utilizan SQL como lenguaje de consulta. Cada uno de estos sistemas tiene sus propias características, fortalezas y áreas de aplicación, y la elección del sistema adecuado depende de los requisitos y las necesidades específicas de cada proyecto o aplicación.

Tipos de datos

En SQL, se utilizan diferentes tipos de datos para representar y almacenar diferentes tipos de valores en las tablas de una base de datos. A continuación, se presentan algunos de los tipos de datos más comunes en SQL:

Puedes ampliar información sobre los tipos de datos de SQL en el siguiente artículo del tutorial: Tipos de datos en SQL

Números enteros:

INTEGER: Representa números enteros.

SMALLINT: Representa números enteros pequeños.

BIGINT: Representa números enteros grandes.

TINYINT: Representa números enteros muy pequeños.

Números decimales:
DECIMAL(p, s): Representa números decimales de precisión fija, donde "p" representa el número total de dígitos y "s" representa el número de dígitos decimales.

Números de punto flotante:

FLOAT: Representa números de punto flotante de precisión simple.

DOUBLE: Representa números de punto flotante de precisión doble.

Cadenas de texto:

CHAR(n): Representa una cadena de texto de longitud fija, donde "n" representa el número máximo de caracteres.

VARCHAR(n): Representa una cadena de texto de longitud variable, donde "n" representa el número máximo de caracteres.

TEXT: Representa una cadena de texto de longitud variable sin límite específico.

Fechas:

DATE: Representa una fecha.

TIME: Representa una hora del día.

TIMESTAMP: Representa una fecha y hora.

Booleanos:
BOOLEAN: Representa un valor booleano (verdadero o falso).

Estos son solo algunos ejemplos de los tipos de datos utilizados en SQL. Cada sistema de gestión de bases de datos puede tener sus propios tipos de datos específicos o extensiones. Además, es importante tener en cuenta las limitaciones y características específicas de cada tipo de datos al diseñar y manipular las tablas de la base de datos.

Sintaxis de SQL

Para explicar la sintaxis de SQL, en primer lugar, es importante decir que una base de datos a menudo contiene muchas tablas, a cada tabla se le asigna un nombre por ejemplo " Datos_Clientes ". Estas tablas tienen filas y columnas y contienen distintos valores.

Para extraer los datos o consultarlos, transformarlos o convertirlos, mostramos un resumen del curso SQL con los comandos más importantes:

SELECT: La instrucción SELECT se utiliza para seleccionar distintos datos de contiene una base de datos, A continuación mostramos un ejemplo:

SELECT DISTINCT: Para seleccionar los distintos valores de una tabla se añade la instrucción:

WHERE: La instrucción WHERE es utilizada para establecer condiciones y filtros a la query.

: Los operadores AND, OR y NOT se utilizan en la cláusula WHERE, dependiendo del tipo de condición que se quiera establecer.

: Este comando permite concretar valores múltiples en dentro de la cláusula WHERE.

SELECT columna1 FROM nombre_tabla WHERE nombre_columna IN (valor1, valor2, valor3, valor4,..);

: Este comando de SQL selecciona valores dentro de un rango que se especifica en la cláusula WHERE. Los valores pueden ser fechas, números o texto.

: El comando LIKE es utilizado en la cláusula WHERE para buscar un valor que contenga los caracteres que se especifiquen en una columna concreta.

: Este comando sirve para ordenar los resultados de una consulta en orden ascendente o descendente.

COUNT, AVG, SUM: Estas son las funciones de agregación principales ya que permiten contar, sumar o calcular promedios de una columna concreta.

: Cuando se utilizan funciones de agregación, se utiliza GROUP BY para agrupar el resultado de la query en una o varias columnas.

SELECT Columna1, COUNT( Columna2) FROM nombre_tabla WHERE condición GROUP BY Columna1;

: El comando HAVING es utilizado con funciones agregadas en la cláusula WHERE.

CREATE TABLE: Se utiliza para crear una tabla nueva en una base de datos SQL.

DROP TABLE: Esta instrucción de SQL es utilizada para borrar una tabla de la base de datos.

ALTER TABLE: Este comando sirve para modificar, eliminar o añadir columnas en una tabla que ya existe en la base de datos.

UPDATE: Este comando es utilizado para actualizar los valores de una tabla SQL que se quiera modificar.

DELETE: El comando DELETE es utilizado para eliminar valores concretos de una tabla SQL.

INSERT INTO: Este comando SQL sirve para insertar valores en una tabla que ya existe.

INSERT INTO tabla1 (columna1, columna2) VALUES (valor1, valor2);

Mayúsculas y minúsculas

SQL NO distinguen entre mayúsculas y minúsculas: En este tutorial encontrarás todos los comandos SQL en mayúsculas.

Punto y coma

Algunos sistemas de bases de datos necesitan un punto y coma al final de cada declaración SQL. El punto y coma es la forma estándar de separar cada instrucción SQL en los sistemas de bases de datos que permiten ejecutar más de una instrucción SQL en la misma llamada al servidor. En este tutorial, usaremos un punto y coma al final de cada instrucción SQL.

Historia y orígenes de SQL

La historia de SQL (Structured Query Language) se remonta a la década de 1970, cuando IBM desarrolló un lenguaje de consulta llamado SEQUEL (Structured English Query Language) como parte de su proyecto System R. SEQUEL fue diseñado para manejar y manipular datos almacenados en el sistema de gestión de bases de datos relacional (RDBMS) de IBM.

En 1979, SEQUEL se renombró oficialmente como SQL por razones de marca registrada y se presentó como un estándar para el lenguaje de consulta en bases de datos relacionales. En ese momento, SQL era un lenguaje principalmente propietario y se utilizaba principalmente en los sistemas RDBMS de IBM.

A medida que los sistemas de bases de datos relacionales ganaron popularidad, el interés por SQL creció y se convirtió en un estándar ampliamente adoptado en la industria. En la década de 1980, varias compañías desarrollaron sus propias implementaciones de SQL, lo que llevó a diferencias y variantes en la sintaxis y características del lenguaje.

Para abordar la necesidad de un estándar común, el Instituto Nacional Estadounidense de Estándares (ANSI) publicó la primera especificación oficial de SQL en 1986. Esta especificación, conocida como SQL-86, estableció una base para el desarrollo de implementaciones compatibles con SQL por parte de diversos proveedores de bases de datos.

A lo largo de los años, se han publicado varias versiones y revisiones del estándar SQL por parte de ANSI e ISO (Organización Internacional de Normalización). Algunas de las versiones notables incluyen SQL-92, SQL:1999, SQL:2003, SQL:2008, SQL:2011 y SQL:2016. Cada versión introdujo nuevas características, mejoras en la sintaxis y mayor compatibilidad entre los sistemas de bases de datos.

Hoy en día, SQL es el lenguaje estándar de consulta para la mayoría de los sistemas de bases de datos relacionales y se utiliza ampliamente en aplicaciones empresariales y desarrollo de software. Además, SQL ha evolucionado para abarcar no solo la consulta de datos, sino también la creación, modificación y gestión completa de bases de datos, así como operaciones avanzadas como análisis, minería de datos y procesamiento de big data.

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MySQL is a widely used relational database management system (RDBMS).

MySQL is free and open-source.

MySQL is ideal for both small and large applications.

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Examples in Each Chapter

With our online MySQL editor, you can edit the SQL statements, and click on a button to view the result.

Click on the "Try it Yourself" button to see how it works.

MySQL Exercises

MySQL Examples

Learn by examples! This tutorial supplements all explanations with clarifying examples.
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MySQL References

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MySQL Data Types MySQL Functions

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W3Schools offers free online tutorials, references and exercises in all the major languages of the web. Covering popular subjects like HTML, CSS, JavaScript, Python, SQL, Java, and many, many more.

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Anaconda permite instalar y administrar paquetes, dependencias y entornos para la Ciencias de Datos con Python de una manera muy sencilla. Ayuda a desarrollar proyectos de Ciencia de datos utilizando diversos entornos de desarrollo como Jupyter, JupyterLab, Spyder y RStudio.

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Anaconda’s open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.

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Editor de código fuente independiente que se ejecuta en Windows, macOS y Linux. La elección principal para desarrolladores web y JavaScript, con extensiones para admitir casi cualquier lenguaje de programación.

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Visual Studio Code - Code Editing. Redefined

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Visual Studio Code is a code editor redefined and optimized for building and debugging modern web and cloud applications. Visual Studio Code is free and available on your favorite platform - Linux, macOS, and Windows.

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Es una herramienta externa de Power BI, y se utiliza para identificar aquellas medidas que hemos creado pero que no están siendo utilizadas en nuestro modelo. ¿Qué provoca esto? Tener medidas que no son usadas nos puede afectar negativamente al rendimiento de nuestros informes en Power BI.

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​Documentation

Installation

For the basic and enterprise version the package needs to be installed to ensure XMLA connection. You might need to download and install it from Microsoft.

Used python libraries

sys, pyadomd, pandas, numpy, tkinter, os, json, shutil, re, subprocess, psutil, pyperclip, webbrowser, matplotlib

Instructions

Running Measure Killer

There are four choices when starting Measure Killer:

Tenant admin mode: If you are an admin, we can analyze a dataset and x number of connected reports which Measure Killer will find automatically, even if you don't currently have access to the workspaces.

This will take you directly to the main page of Measure Killer. If you launch MK from within Power BI External Tools, the port will already be pre-selected (drop down field on the top left). If you start MK separately, you will need to select it yourself, however. You further need to select the report and correct path, you will automatically see the last opened Power BI file on top of the list. Click run to start the analysis.

Measure Killer is now doing its magic. To show the user the progress and what is currently being done, a progress bar is displayed in the left window. Once this process has finished, it will automatically show the results.

The functionality of each button is explained in more detail further down in this document.

Offline analysis of multiple live/thin reports, that are connected to one dataset.

Measure Killer is now doing its magic. To show the user the progress and what is currently being done, a progress in percentages is displayed in the left window.

In this mode you can see that we do not only have artifacts from our dataset, but maybe also from our thin files since we could have report-level measures there. These are measures that are built within in the thin report and only exist there. This cannot be deleted directly but has to be done manually.

You can delete unused measures directly in Measure Killer, by clicking on kill measures and columns
-> kill measures and selecting if you want to kill all unused measures, or if you want to select measures to kill. Alternatively, you can also generate a C# script.

Should you happen to delete an unused measure or calculated column and later realize that you actually still need it, you can now restore measures and calculated columns by clicking on restore measures and columns. You get a list of your previously deleted measures and calculated columns. This feature is currently still in preview so make sure to keep backups in case something goes wrong. It is important to understand that all deleted measures and calculated columns will be shown here (also from other reports).

The functionality of each button is explained in more detail further down in this document.

Vorraussetzungen:​

Premium Workspace (for Basic only PPU, Enterprise any Premium workspace is possible)

XMLA Endpoint activated with at least read permissions

XMLA Endpoint allowed in the Power BI Admin Portal

MSOLAP package installed

Access to all workspaces where connected reports should be searched for (you need at least contributor permissions in the workspace)

Now we need to select all the workspaces where Measure Killer should search for connected reports. Please be aware of the number of Rest API calls (1x per workspace) in order to avoid hitting any tenant wide limits (e.g. if we do thousands of calls this might happen).

Click on reports in the lower left window. All reports are automatically selected for the analysis, which is visible in the last column called "Include this report". In order to exclude one or more reports, select the one(s) to be excluded and press the "DEL" button on your keyboard. Now, in the last column it will show you that this report will not be included. Hit "Enter" to include a report that was previously excluded. You also have the option to add files to the analysis that you only have on your local machine. To do that click on add files -> add files and choose the reports that you want to include in the analysis. The reports will show up in the list and if you have all the reports you want to use in the list you can click on apply. Once you are done, click on run. A pop-up will show you all the reports you've selected and ask you if you wish to continue.

Measure Killer is now doing its magic. To show the user the progress and what is currently being done, first you get a pop-up window that shows you which report layout is getting downloaded at the moment and the time elapsed on top. During the analysis you get the progress in percentages displayed in the left window.

In this mode you can see that we do not only have artifacts from our dataset, but maybe also from our thin files since we could have report-level measures there. These are measures that are built within in the thin report and only exist there. This cannot be deleted directly but has to be done manually.

You can delete unused measures directly in Measure Killer, by clicking on kill measures and columns
-> kill measures and selecting if you want to kill all unused measures, or if you want to select measures to kill. Alternatively, you can also generate a C# script.

Should you happen to delete an unused measure or calculated column and later realize that you actually still need it, you can now restore measures and calculated columns by clicking on restore measures and columns. You get a list of your previously deleted measures and calculated columns. This feature is currently still in preview so make sure to keep backups in case something goes wrong. It is important to understand that all deleted measures and calculated columns will be shown here (also from other reports).

The functionality of each button is explained in more detail further down in this document.

Requirements:​

Have admin rights for the whole Power BI tenant

Premium Workspace (for Basic only PPU, Enterprise any Premium workspace is possible)

XMLA Endpoint activated with at least read permissions

XMLA Endpoint allowed in the Power BI Admin Portal

MSOLAP package installed

Now we need to select all the workspaces where Measure Killer should search for connected reports. Please be aware of the number of Rest API calls (1x per workspace) in order to avoid hitting any tenant wide limits (e.g. if we do thousands of calls this might happen).

Click on reports in the lower left window. All reports are automatically selected for the analysis, which is visible in the last column called "Include this report". In order to exclude one or more reports, select the one(s) to be excluded and press the "D EL" button on your keyboard. Now, in the last column it will show you that this report will not be included. Hit "Enter" to include a report that was previously excluded. You also have the option to add files to the analysis that you only have on your local machine. To do that click on add files -> add files and choose the reports that you want to include in the analysis. The reports will show up in the list and if you have all the reports you want to use in the list you can click on apply. Once you are done, click on run. A pop-up will show you all the reports you've selected and ask you if you wish to continue. Then another pop-up will show up telling you how many workspaces you will get Contributor access temporarily. If you want to save time you can press the refresh user button. Be aware, the refresh user command can only be done once every hour.

Measure Killer is now doing its magic. To show the user the progress and what is currently being done, first you get a pop-up window that shows you which report layout is getting downloaded at the moment and the time elapsed on top. During the analysis you get the progress in percentages displayed in the left window.

In this mode you can see that we do not only have artifacts from our dataset, but maybe also from our thin files since we could have report-level measures there. These are measures that are built within in the thin report and only exist there. This cannot be deleted directly but has to be done manually.

You can delete unused measures directly in Measure Killer, by clicking on kill measures and columns
-> kill measures and selecting if you want to kill all unused measures, or if you want to select measures to kill. Alternatively, you can also generate a C# script.

Should you happen to delete an unused measure or calculated column and later realize that you actually still need it, you can now restore measures and calculated columns by clicking on restore measures and columns. You get a list of your previously deleted measures and calculated columns. This feature is currently still in preview so make sure to keep backups in case something goes wrong. It is important to understand that all deleted measures and calculated columns will be shown here (also from other reports).

Various widgets in the user interface explained:

Back (icon - top left): Resets Measure Killer and takes you to the previous page to select the mode of Measure Killer.

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​Documentation Installation For the basic and enterprise version the package needs to be installed to ensure XMLA connection. You might need to download and install it from Microsoft.

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Diseña tu diagrama entidad relación para poder visualizar las tablas, campos y relaciones antes de crearlas en tu base de datos:

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DAX Studio es una herramienta gratuita de código abierto que permite ejecutar y analizar expresiones DAX con el objetivo de depurar y mejorar los tiempos de ejecución de estas funciones.

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Connects to multiple different data sources

DAX Studio is a client tool for executing DAX queries against various data sources including:

PowerPivot in Excel

Power BI Desktop / SSDT Integrated Workspaces

Analysis Services Tabular

Azure Analysis Services

DAX Studio will scan the local machine for any running instances of Power BI Desktop or SSDT Integrated Workspaces

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Connects to multiple different data sources DAX Studio is a client tool for executing DAX queries against various data sources including: PowerPivot in Excel Power BI Desktop / SSDT Integrated Workspaces Analysis Services Tabular Azure Analysis Services DAX Studio will scan the local machine for any running instances of Power BI Desktop or SSDT Integrated Workspaces

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Podés encontrar errores en tu código, aprender cosas nuevas y hasta generar datos para practicar utilizado ésta herramienta de inteligencia artificial:

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ChatGPT helps you get answers, find inspiration, and be more productive.

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Ésta web te permite formatear tu código DAX para que sea facilmente legible.

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[Dec 31, 2020] Fixed issue managing ADDMISSINGITEMS / ROLLUPISSUBTOTAL syntax

The ROLLUPISSUBTOTAL function was not formatted correctly in ADDMISSINGITEMS functions.

[Dec 7, 2020] Added support to MPARAMETER syntax

Added support to MPARAMETER syntax to define M parameters in DAX queries.

[Dec 1, 2020] Fixed argument of BETA.DIST

The fourth argument of BETA.DIST was not recognized correctly.

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Dec 31, 2020] Fixed issue managing ADDMISSINGITEMS / ROLLUPISSUBTOTAL syntax The ROLLUPISSUBTOTAL function was not formatted correctly in ADDMISSINGITEMS functions. [Dec 7, 2020] Added support to MPARAMETER syntax Added support to MPARAMETER syntax to define M parameters in DAX queries. [Dec 1, 2020] Fixed argument of BETA.DIST The fourth argument of BETA.DIST was not recognized correctly.