数据搀和是一种合并来自多个数据源的数据的措施。数据搀和引入来自扶植数据源的附加信息东京热快播，并将其与来自主数据源的数据全部径直暴露在视图中。
当搀和关系（取悦字段）需要逐使命表变化或在合并已发布数据源时，数据搀和额外灵验。
用于合并数据的选项不错通过多种口头来合并数据，每种口头皆有我方的优点和缺陷。
关系是默许措施，可用于大大皆实例，包括跨具有不同详确级别的多个表使用。关系是生动的，不错稳当逐使命表分析的结构。然则，您无法创建表与已发布数据源之间的关系。
长入通过在类似的行结构中添加更大皆据列来合并表。如若表处于不同的详确级别，这可能会导致数据丢失或类似，何况必须先配置长入，然后才调开动分析。您不成在长入中使用已发布数据源。
不像关系或长入，搀和毫不会径直合并数据。相背，搀和会单独查询每个数据源，将成果团聚到稳当的级别，然后将成果全部直不雅地呈当前视图中。因此，搀和不错处理不同的详确级别，并处理已发布数据源。搀和不会创建新的搀和数据源（因此不成算作“搀和数据源”发布）。相背，它们仅仅每个使命表可视化的搀和成果。
了解主数据源和扶植数据源数据搀和需要主数据源和至少一个扶植数据源。视图中使用的第一个数据源将成为主数据源，并界说视图。这可能会罢休扶植数据源中的值 — 视图中只会暴露在主数据源中具有对应的匹配项的值。这与左长入相当。
例如来说，如若主数据源的“月份”字段只包含“四月”、“五月”和“六月”，则围绕月份构建的任何视图将只暴露“四月”、“五月”和“六月”，即使扶植数据源有 12 个月的值亦然如斯。如若所需的分析触及整个 12 个月，请通过重建使命表并率先使用另一个数据源来尝试切换哪个数据源为主数据源。
在搀和的数据源之间使命由于数据搀和的性质，因此，在搀和的数据源之间使命时，要铭刻一些事项。
使用多个数据源中的字段实验揣摸可能与世俗揣摸稍有不同。必须在单个数据源中创建揣摸；揣摸剪辑器的顶部指引揣摸场合的数据源。
团聚。从另一个数据源使用的任何字段将带有团聚（默许情况下为 SUM，但不错更动）。由于揣摸无法混用团聚和非团聚参数，因此还必须对揣摸的主数据源中的字段进行团聚。（下图中的 SUM 团聚是自动添加的，而 sum 团聚是手动添加的。）点暗意法。揣摸中援用的属于另一个数据源的任何字段皆使用点暗意法援用其数据源。（鄙人图中，关于在 示例 - 超市 中构建的揣摸，“Sales Target”字段将变为“[Sales.Targets].[Sales Target]”。如若揣摸是在 示例 - 超市 中构建的，则“Sales”字段将变为“[示例 - 超市].[Sales]”。）这些是在每个数据源中构建的相通揣摸的等效版块。在两种情况下，此揣摸均为 SUM(Sales)/SUM(Sales Target)。
除了处理揣摸的口头略有不同除外，扶植数据源也有一些罢休。您可能无法按扶植数据源中的字段进行排序，何况，关于搀和数据，动作筛选器可能无法按预期口头使命。磋磨详折服息，请参见其他数据搀和问题。
为搀和界说搀和关系为了让 Tableau 知谈怎样合并来自多个开首的数据，数据源之间必须有公用的一个或多个维度。此公用维度称为取悦字段。举止取悦字段在扶植数据源的“数据”窗格顶用举止取悦图标 (
) 标记东京热快播，可能的取悦字段用断开的取悦图标 (
) 标记。主数据源上未指明取悦字段。
例如，在事务数据和配额数据的搀和中，地舆字段可能是所需的取悦字段，因此您不错针对该配额来分析相通区域的配额和绩效。
谨防：为了使搀和闲居使命，取悦字段的值和成员也必须相通。Tableau 基于共有的值生成搀和数据的视图。例如来说，如若“Color”是两个数据源中共有的取悦字段，则 Tableau 将匹配主数据源中的“Purple”和扶植数据源中的“Purple”上的数据。但“Lt. Blue”将不会正确映射到“Light Blue”，因此需要对其中的一个字段重定名。就象重定名字段不错匡助 Tableau 识别取悦字段一样，您不错剪辑这些字段中的成员的别号。磋磨详折服息，请参见在视图中创建别号以重定名成员。
配置取悦如若主数据源和扶植数据源中的取悦字段同名，则 Tableau 会自动创建关系。如若已配置了主数据源（即在视图中使用了某个字段），并在“数据”窗格中遴荐了扶植数据源，则两个数据源之间的同名字段将在扶植数据源中暴露取悦图标（ 或 ）。如若在视图中使用主数据源中的联系字段，则该取悦会自动变为举止景色。
如若扶植数据源中莫得取悦图标，则可能需要通过以下两种口头之一匡助 Tableau 配置取悦：
如若公用维度的称号不同（例如“Title”和“Book Title”），则重定名其中一个维度将允许 Tableau 将它们标记为公用维度并配置取悦。
大约，您不错在主数据源和扶植数据源中的字段之间手动界说关系。请参见下文，了解磋磨创建手动取悦关系的详折服息
凭证需要，不错有纵情多个举止取悦字段或可能的取悦字段。在“数据”窗格中单击断开的取悦图标 () 可使关系变为举止。
与关系或长入一样，数据源之间的取悦随机是依据多个字段界说的。例如来说，如若区域销售配额是每月笃定的，则需要同期依据区域和月份在事务销售额数据和配额数据之间配置搀和，才调在视图中将正确的数据组合在全部。多个取悦不错同期处于举止景色。
长入与数据搀和之间的各异数据搀和模拟传统的左长入。二者之间的主要分袂在于团聚的实验时辰。长入先合并数据，然后进行团聚。搀和则先团聚，然后再合并数据。
左长入使用左长入组合数据时，会向数据库中发送查询，查询在那边实验长入。左长入复返左侧表的整个行，以及右侧表中任何对应的行。长入的成果随后会发还给 Tableau 并进行团聚，用于在可视化项中暴露。
左长入罗致左侧表中的整个行。公用列为“User ID”和“Patron ID”；在右侧表中有对应信息的情况下，将复返该数据。不然会存在 null。
假定罗致相通的表，但掉转规矩。这个新的左长入会生成不同的成果。相同，左长入会罗致新的左侧表格中的所荒芜据，但基本上会忽略右侧表中的一转。未包括“User ID”为 4 的数据行，因为左侧表中莫得“Patron ID”为 4 的行。
使用数据搀和合并数据时，会为使命表上使用的每个数据源将查询发送到数据库。查询的成果将以团聚数据的口头发还给 Tableau，并全部呈当前可视化项中。
谨防：团聚度量尽头通俗 — 咱们不错苟且地进行总数、平均值、最大值或其他数字团聚。度量值凭证视图中字段的团聚口头进行团聚。然则，必须对扶植数据源中的整个字段进行团聚。关于维度将怎样处理？维度值使用 ATTR 团聚函数进行团聚，该函数会为扶植数据源中的整个行复返单个值。如若这些行中包含多个值，则会暴露星号 (*)。这不错解读为“视图中此记号的扶植数据源中有多个值”。
视图将凭证取悦字段使用主数据源（充任左表）中的整个值以及扶植数据源（右表）中的对应行。
假定您有以下各表。如若您的取悦字段为“User ID”和“Patron ID”，则由于以下原因，并非整个值皆会出当前生成的表中：
左表中的行在右表中莫得对应的行匹配项，成果中的 null 值指明了这种情况。
右表内的行中具有多个对应的值，成果中的星号 (*) 值指明了这种情况。
在触及度量时，它们也会团聚，如下所示：
弥留信息：包含搀和数据的视图中的星号 (*) 暗意多个值。通过确保主数据源中每个记号在扶植数据源中唯有一个匹配值（可通过交换主数据源和扶植数据源来完毕）东京热快播，从而责罚此问题。磋磨详折服息，请参见数据搀和疑深沉答。
拳交porn数据搀和总览数据搀和在每张使命表上进行。使用字段的规矩笃定了哪个数据源是主数据源，哪个数据源是扶植数据源。主数据源用蓝色复选记号暗意，任何扶植数据源以及扶植数据源中的字段带有橙色复选记号。不错凭证共用的字段名自动笃定取悦字段，大约不错手动创建搀和关系。数据搀和的行动类似于左长入，可能导致扶植数据源中数据缺失。可能会出现星号 (*)。这暗意单个记号中的多个维度值，因为数据搀和使用团聚成果并将它们合并在视图中。不错使用扶植数据源为主数据源中的字段值再行提供别号。磋磨详折服息，请参见使用数据搀和为字段值指定别号。数据搀和罢休存在一些与非累加团聚（例如 COUNTD、MEDIAN 和 RAWSQLAGG）联系的数据搀和罢休。磋磨详折服息，请参见数据搀和疑深沉答。搀和数据源不成算作一个举座发布。相背，请单独发布每个数据源（到统一就业器），然后搀和发布的数据源。在揣摸中必须恒久团聚扶植数据源中的数据。如若要搀和多维数据集数据源，则该数据源必须是主数据源。