如何在 Power BI 中进行优化
Optimization
1）删除不必要的列和行： 过滤仅报告所需的数据。它会减小尺寸。
2) 使用聚合表： 每当我们通过直接查询连接时，它基本上有助于提高大型数据集的查询性能。
3) 为列使用正确的数据类型： 这将有助于通过提高数据完整性来避免意外结果。需要为每一列检查和应用正确的数据类型。
4) 查询折叠： 使用查询折叠将您的转换步骤转移到源端。它还可以更快地提高数据刷新时间。
5) 数据清洗： 尽可能清理您的数据。正确处理缺失值、错误、空值、列值中不需要的空间 (Trim) 和异常值。因为 Garbage in Garbage Out。
6) 禁用自动日期/时间： 它不能是内置设置，但用户必须选择 Power BI 选项设置。
7) 禁用电源查询中的中间表加载： 它可以通过禁用来提高性能，因为对于某些数据状态我们不能使用它。
8) 尝试使用 Star Schema 模型： 始终建议使用星型模式模型，如果不使用从雪花转换 相关DAX 或合并 Power 查询以改进优化。
9) 避免双向交叉过滤： 尽量避免在数据建模中进行交叉过滤，并使用 交叉过滤Dax 提高性能的功能。
10) 避免 M:M 关系： 如果需要，我们可以使用桥接表来提高性能。
11) 避免使用计算列： 尝试在源或电源查询处推送计算。如果不可能，那就使用它，因为 Power 查询使用压缩技术来减少数据大小。
12) 使用单独的日历表： 避免 日历自动 创建一个表，因为它需要模型的最小日期。如果您的模型有一个 1950 年的 DOB 列，它将从该日期创建一个日历。使用 日历 函数或在电源查询中创建。
13) 编写一个可重用且高效的 DAX： 不要加载完整的表格进行计算。始终使用特定列，而 过滤 .
14) 使用变量： 变量 是编写公式的最佳方式。它还有助于调试和可重用性。
15) 使用度量： 最适合 动态计算 并在运行时执行。
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