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Exemplos de dobramento de consulta

  • Artigo

Este artigo fornece alguns cenários de exemplo para cada um dos três resultados possíveis para dobramento de consulta. Ele também inclui algumas sugestões sobre como aproveitar ao máximo o mecanismo de dobramento de consulta e o efeito que ele pode ter em suas consultas.

O cenário

Imagine um cenário em que, usando o banco de dados Wide World Importers para o banco de dados SQL do Azure Synapse Analytics, você tem a tarefa de criar uma consulta no Power Query que se conecta à fact_Sale tabela e recupera as últimas 10 vendas com apenas os seguintes campos:

  • Chave de Venda
  • Chave de Cliente
  • Chave da Data da Fatura
  • Descrição
  • Quantidade

Observação

Para fins de demonstração, este artigo usa o banco de dados descrito no tutorial sobre como carregar o banco de dados Wide World Importers no Azure Synapse Analytics. A principal diferença neste artigo é que a fact_Sale tabela contém apenas dados para o ano 2000, com um total de 3.644.356 linhas.

Embora os resultados possam não corresponder exatamente aos resultados obtidos seguindo o tutorial da documentação do Azure Synapse Analytics, o objetivo deste artigo é mostrar os principais conceitos e o impacto que a dobra de consulta pode ter em suas consultas.

Exemplo de tabela de saída derivada da tabela fact_Sale do banco de dados do Wide World Importers Azure Synapse Analytics.

Este artigo mostra três maneiras de obter a mesma saída com diferentes níveis de dobramento de consulta:

  • Sem dobramento de consultas
  • Dobramento parcial de consultas
  • Dobramento total de consultas

Sem dobramento de consultas (exemplo)

Importante

Consultas que dependem exclusivamente de fontes de dados não estruturadas ou que não têm um mecanismo de computação, como arquivos CSV ou Excel, não têm recursos de dobramento de consulta. Isso significa que Power Query avalia todas as transformações de dados necessárias usando o mecanismo Power Query.

Depois de se conectar ao banco de dados e navegar até a fact_Sale tabela, selecione a transformação Manter linhas inferiores encontradas dentro do grupo Reduzir linhas da guia Página Inicial .

Mantenha a transformação das linhas inferiores encontrada dentro do grupo Reduzir linhas da guia inicial.

Depois de selecionar essa transformação, uma nova caixa de diálogo será exibida. Nesta nova caixa de diálogo, você pode inserir o número de linhas que deseja manter. Para esse caso, insira o valor 10 e selecione OK.

Insira o valor 10 na caixa de diálogo Manter as linhas inferiores.

Dica

Para esse caso, a execução dessa operação gera o resultado das últimas dez vendas. Na maioria dos cenários, recomendamos que você forneça uma lógica mais explícita que defina quais linhas são consideradas por último aplicando uma operação de classificação na tabela.

Depois, selecione a transformação Escolher colunas encontradas dentro do grupo Gerenciar colunas da guia Página Inicial. Em seguida, você pode selecionar as colunas que deseja manter da tabela e remover o restante.

Selecione Escolher colunas e transformar para o exemplo de consulta sem dobramento.

Por fim, dentro da caixa de diálogo Escolher colunas, selecione as colunas Sale Key, Customer Key, Invoice Date Key, Description e Quantity, em seguida, selecione OK.

Selecione as colunas Chave de venda, Chave do cliente, Chave de data da fatura, Descrição e Quantidade para o exemplo de consulta sem dobramento.

O exemplo de código a seguir é o script M completo para a consulta que você criou:

let
  Source = Sql.Database(ServerName, DatabaseName),
  Navigation = Source{[Schema = "wwi", Item = "fact_Sale"]}[Data],
  #"Kept bottom rows" = Table.LastN(Navigation, 10),
  #"Choose columns" = Table.SelectColumns(#"Kept bottom rows", {"Sale Key", "Customer Key", "Invoice Date Key", "Description", "Quantity"})
in
  #"Choose columns""

Nenhum dobramento de consulta: compreendendo a avaliação da consulta

Em Etapas aplicadas no editor de Power Query, você observará que os indicadores de dobramento de consulta para linhas inferiores mantidas e colunas escolha são marcados como etapas que serão avaliadas fora da fonte de dados ou, em outras palavras, pelo mecanismo Power Query.

Painel de etapas aplicadas para a consulta com os indicadores de dobra de consulta mostrando as linhas inferiores mantidas e as etapas de outras colunas removidas.

Você pode clicar com o botão direito do mouse na última etapa da consulta, a chamada Escolher colunas e selecionar a opção Ver plano de consulta. O objetivo do plano de consulta é fornecer uma visão detalhada de como sua consulta é executada. Para saber mais sobre o recurso, acesse Plano de consulta.

Plano de consulta para a consulta criada com vários nós, dois dos quais estão em um retângulo que representa os nós que serão avaliados pelo mecanismo do Power Query.

Cada caixa na imagem anterior é chamada de nó. Um nó representa a divisão da operação para atender a essa consulta. Nós que representam fontes de dados, como SQL Server no exemplo acima e no nó Value.NativeQuery, representam qual parte da consulta é descarregada para a fonte de dados. O restante dos nós, nesse caso Table.LastN e Table.SelectColumns realçados no retângulo na imagem anterior, são avaliados pelo mecanismo Power Query. Esses dois nós representam as duas transformações que você adicionou, as linhas inferiores mantidas e as colunas Escolher. O restante dos nós representa operações que ocorrem no nível da fonte de dados.

Para ver a solicitação exata enviada à fonte de dados, selecione Exibir detalhes no nó Value.NativeQuery.

Instrução SQL encontrada em Value.NativeQuery que representa uma solicitação de todos os campos e registros da tabela fact_Sale no banco de dados.

Essa solicitação de fonte de dados está no idioma nativo da fonte de dados. Para esse caso, esse idioma é SQL e essa instrução representa uma solicitação para todas as linhas e campos da tabela fact_Sale.

Consultar essa solicitação de fonte de dados pode ajudar a entender melhor a história que o plano de consulta tenta transmitir:

  • Sql.Database: esse nó representa o acesso à fonte de dados. Conecta-se ao banco de dados e envia solicitações de metadados para entender seus recursos.
  • Value.NativeQuery: representa a solicitação gerada pelo Power Query para atender à consulta. O Power Query envia as solicitações de dados em uma instrução SQL nativa para a fonte de dados. Nesse caso, isso representa todos os registros e campos (colunas) da tabela fact_Sale. Para esse cenário, esse caso é indesejável, pois a tabela contém milhões de linhas e o interesse é apenas nos últimos 10.
  • Table.LastN: depois que Power Query recebe todos os registros da tabela fact_Sale, ele usa o mecanismo Power Query para filtrar a tabela e manter apenas as últimas 10 linhas.
  • Table.SelectColumns: o Power Query usará a saída do Table.LastN nó e aplicará uma nova transformação chamada Table.SelectColumns, que seleciona as colunas específicas que você deseja manter de uma tabela.

Para sua avaliação, essa consulta teve que baixar todas as linhas e campos da tabela fact_Sale. Essa consulta levou uma média de 6 minutos e 1 segundo para ser processada em uma instância padrão de fluxos de dados do Power BI (que contabiliza a avaliação e o carregamento de dados para fluxos de dados).

Exemplo de dobramento de consulta parcial

Depois de se conectar ao banco de dados e navegar até a tabela fact_Sale, você começa selecionando as colunas que deseja manter da tabela. Selecione a transformação Escolher colunas encontradas dentro do grupo Gerenciar colunas na guia Página Inicial. Essa transformação ajuda você a selecionar explicitamente as colunas que você deseja manter da tabela e remover o restante.

Selecione Escolher colunas e transformar para o exemplo de consulta de dobramento partial.

Dentro da caixa de diálogo Escolher colunas, selecione as colunas Sale Key, Customer Key, Invoice Date Key, Description e Quantity, em seguida, selecione OK.

Selecione as colunas Chave de venda, Chave do cliente, Chave de data da fatura, Descrição e Quantidade para o exemplo de consulta de dobramento parcial.

Agora, você vai criar uma lógica que classificará a tabela para ter as últimas vendas na parte inferior da tabela. Selecione a coluna Sale Key, que é a chave primária e a sequência incremental ou o índice da tabela. Classifique a tabela usando somente esse campo em ordem crescente do menu de contexto da coluna.

Classifique o campo Chave de venda da tabela em ordem crescente usando o menu contextual do campo de filtro automático.

Em seguida, selecione o menu contextual da tabela e escolha a transformação Manter linhas inferiores.

Selecione a opção Manter linhas inferiores dentro do menu contextual da tabela.

Em Manter linhas inferiores, insira o valor 10 e selecione OK.

Caixa de diálogo Manter linhas inferiores com o valor de 10 inserido como valor de entrada para manter apenas as dez linhas inferiores da tabela.

O exemplo de código a seguir é o script M completo para a consulta que você criou:

let
  Source = Sql.Database(ServerName, DatabaseName),
  Navigation = Source{[Schema = "wwi", Item = "fact_Sale"]}[Data],
  #"Choose columns" = Table.SelectColumns(Navigation, {"Sale Key", "Customer Key", "Invoice Date Key", "Description", "Quantity"}),
  #"Sorted rows" = Table.Sort(#"Choose columns", {{"Sale Key", Order.Ascending}}),
  #"Kept bottom rows" = Table.LastN(#"Sorted rows", 10)
in
  #"Kept bottom rows"

Exemplo de dobramento de consulta parcial: compreendendo a avaliação da consulta

Ao verificar o painel de etapas aplicadas, você vai perceber que os indicadores de dobramento de consulta estão mostrando que a última transformação adicionada, Kept bottom rowsestá marcada como uma etapa que será avaliada fora da fonte de dados ou, em outras palavras, pelo mecanismo Power Query.

Painel de etapas aplicadas para a consulta com os indicadores de dobra de consulta mostrando que as linhas inferiores Mantidas estão marcadas como uma etapa que será avaliada fora da fonte de dados.

Você pode clicar com o botão direito do mouse na última etapa da consulta, aquela nomeada Kept bottom rowse selecionar a opção de plano de consulta para entender melhor como sua consulta pode ser avaliada.

Plano de consulta mostrando vários nós onde o nó Table.LastN, mostrado dentro de um retângulo, é um nó que será avaliado pelo mecanismo do Power Query e não pela fonte de dados.

Cada caixa na imagem anterior é chamada de nó. Um nó representa todos os processos que precisam acontecer (da esquerda para a direita) para que sua consulta seja avaliada. Alguns desses nós podem ser avaliados em sua fonte de dados, enquanto outros, como o nó para Table.LastN, representado pela etapa de linhas inferiores mantidas, são avaliados usando o mecanismo Power Query.

Para ver a solicitação exata enviada à fonte de dados, selecione Exibir detalhes no nó Value.NativeQuery.

Instrução SQL dentro de Value.NativeQuery representando uma solicitação para todos os registros, com apenas os campos solicitados da tabela fact_Sales no banco de dados classificados em ordem crescente pelo campo Chave de venda.

Essa solicitação está no idioma nativo da fonte de dados. Para esse caso, esse idioma é SQL e essa instrução representa uma solicitação para todas as linhas, com apenas os campos solicitados da tabela fact_Sale ordenada pelo campo Sale Key.

Consultar essa solicitação de fonte de dados pode ajudá-lo a entender melhor a história que o plano de consulta completo tenta transmitir. A ordem dos nós é um processo sequencial que começa solicitando os dados de sua fonte de dados:

  • Sql.Database: Conecta-se ao banco de dados e envia solicitações de metadados para entender seus recursos.
  • Value.NativeQuery: representa a solicitação gerada pelo Power Query para atender à consulta. O Power Query envia as solicitações de dados em uma instrução SQL nativa para a fonte de dados. Para esse caso, isso representa todos os registros, com apenas os campos solicitados da fact_Sale tabela no banco de dados classificados em ordem crescente pelo campo Sales Key.
  • Table.LastN: depois que Power Query recebe todos os registros da tabela fact_Sale, ele usa o mecanismo Power Query para filtrar a tabela e manter apenas as últimas 10 linhas.

Para sua avaliação, essa consulta teve que baixar todas as linhas e somente os campos solicitados da tabela fact_Sale. Levou em média 3 minutos e 4 segundos para ser processado em uma instância padrão de fluxos de dados do Power BI (que explica a avaliação e o carregamento de dados para fluxos de dados).

Exemplo completo de dobramento de consulta

Depois de se conectar ao banco de dados e navegar até a tabela fact_Sale, selecione as colunas que deseja manter da tabela. Selecione a transformação Escolher colunas encontradas dentro do grupo Gerenciar colunas na guia Página Inicial. Essa transformação ajuda você a selecionar explicitamente as colunas que você deseja manter da tabela e remover o restante.

Selecione a transformação Escolher colunas para o exemplo de dobra de consulta completa.

Em Escolher colunas, selecione as Sale Key, Customer Key, Invoice Date Key, Description e Quantity, em seguida, selecione OK.

Selecione as colunas Chave de venda, Chave do cliente, Chave de data da fatura, Descrição e Quantidade para o exemplo de consulta completas com dobramento.

Agora você cria uma lógica que classificará a tabela para ter as últimas vendas na parte superior da tabela. Selecione a coluna Sale Key, que é a chave primária e a sequência incremental ou o índice da tabela. Classifique a tabela apenas usando esse campo em ordem decrescente do menu de contexto da coluna.

Classifique o campo Chave de venda da tabela em ordem decrescente usando o menu de contexto.

Em seguida, selecione o menu contextual da tabela e escolha a transformação Manter linhas superiores.

Manter a opção de linhas superiores dentro do menu de contexto da tabela.

Em Manter linhas superiores, insira o valor 10 e selecione OK.

Caixa de diálogo Manter linhas superiores com o valor de dez inserido como valor de entrada para manter apenas as dez linhas superiores da tabela.

O exemplo de código a seguir é o script M completo para a consulta que você criou:

let
  Source = Sql.Database(ServerName, DatabaseName),
  Navigation = Source{[Schema = "wwi", Item = "fact_Sale"]}[Data],
  #"Choose columns" = Table.SelectColumns(Navigation, {"Sale Key", "Customer Key", "Invoice Date Key", "Description", "Quantity"}),
  #"Sorted rows" = Table.Sort(#"Choose columns", {{"Sale Key", Order.Descending}}),
  #"Kept top rows" = Table.FirstN(#"Sorted rows", 10)
in
  #"Kept top rows"

Exemplo completo de dobramento de consulta: compreendendo a avaliação da consulta

Ao verificar o painel de etapas aplicadas, você observará que os indicadores de dobramento de consulta estão mostrando que as transformações adicionadas, escolher colunas, linhas classificadas e linhas superiores mantidas são marcadas como etapas que serão avaliadas na fonte de dados.

Todas as etapas de consulta têm o ícone que mostra que elas podem ser dobradas de volta para a fonte de dados.

Você pode clicar com o botão direito do mouse na última etapa da consulta, a chamada Manter linhas superiores e selecionar a opção Ver plano de consulta.

Instrução SQL encontrada em Value.NativeQuery que representa uma solicitação dos dez principais registros da tabela fact_Sale classificada usando o campo Chave de venda e apenas com os campos Chave de venda, Chave de cliente, Chave de data de fatura, Descrição e Quantidade.

Essa solicitação está no idioma nativo da fonte de dados. Para esse caso, esse idioma é SQL e essa instrução representa uma solicitação para todas as linhas e campos da tabela fact_Sale.

Consultar essa consulta de fonte de dados pode ajudar a entender melhor a história que o plano de consulta completo tenta transmitir:

  • Sql.Database: Conecta-se ao banco de dados e envia solicitações de metadados para entender seus recursos.
  • Value.NativeQuery: representa a solicitação gerada pelo Power Query para atender à consulta. O Power Query envia as solicitações de dados em uma instrução SQL nativa para a fonte de dados. Para esse caso, isso representa uma solicitação somente para os 10 principais registros da tabela fact_Sale, com apenas os campos necessários depois de serem classificados em ordem decrescente usando o campo Sale Key.

Observação

Embora não haja nenhuma cláusula que possa ser usada para SELECIONAR as linhas inferiores de uma tabela na linguagem T-SQL, há uma cláusula TOP que recupera as linhas superiores de uma tabela.

Para sua avaliação, essa consulta baixa apenas 10 linhas, com apenas os campos que você solicitou da tabela fact_Sale. Essa consulta levou em média 31 segundos para ser processada em uma instância padrão de fluxos de dados do Power BI (que é responsável pela avaliação e carregamento de dados para fluxos de dados).

Comparação de desempenho

Para entender melhor o efeito que a dobra de consulta tem nessas consultas, você pode atualizar suas consultas, registrar o tempo necessário para atualizar totalmente cada consulta e compará-las. Para simplificar, este artigo fornece os tempos médios de atualização capturados usando a mecânica de atualização de fluxos de dados do Power BI ao conectar-se a um ambiente dedicado Azure Synapse Analytics com DW2000c como o nível de serviço.

O tempo de atualização para cada consulta foi o seguinte:

Exemplo Etiqueta Tempo em segundos
Sem dobramento de consultas Nenhum 361
Dobramento parcial de consultas Parcial 184
Dobramento total de consultas Completo 31

Gráfico que compara o tempo de atualização da consulta sem dobra com 361 segundos, da consulta parcial com dobra com 184 segundos e da consulta totalmente dobrada com 31 segundos.

Geralmente, é o caso de que uma consulta totalmente dobra para a fonte de dados supera consultas semelhantes que não se dobram completamente para a fonte de dados. Pode haver muitas razões pelas quais este é o caso. Esses motivos vão desde a complexidade das transformações executadas por sua consulta até as otimizações de consulta implementadas em sua fonte de dados, como índices e computação dedicada e recursos de rede. Ainda assim, há dois processos importantes específicos que a dobra de consultas tenta usar que minimiza o efeito que ambos os processos têm com Power Query:

  • Dados em trânsito
  • Transformações executadas pelo mecanismo Power Query

As seções a seguir explicam o efeito que esses dois processos têm nas consultas mencionadas anteriormente.

Dados em trânsito

Quando uma consulta é executada, ela tenta buscar os dados da fonte de dados como uma de suas primeiras etapas. Quais dados são obtidos da fonte de dados são definidos pelo mecanismo de dobramento de consulta. Esse mecanismo identifica as etapas da consulta que podem ser descarregadas para a fonte de dados.

A tabela a seguir lista o número de linhas solicitadas da tabela fact_Sale do banco de dados. A tabela também inclui uma breve descrição da instrução SQL enviada para solicitar esses dados da fonte de dados.

Exemplo Etiqueta Linhas solicitadas Descrição
Sem dobramento de consultas Nenhum 3644356 Solicitação para todos os campos e todos os registros da tabela fact_Sale
Dobramento parcial de consultas Parcial 3644356 Solicitação para todos os registros, mas apenas campos necessários da tabela fact_Sale depois que ele foi classificado pelo campo Sale Key
Dobramento total de consultas Completo 10 Solicitar somente os campos necessários e os registros TOP 10 da tabela fact_Sale depois de serem classificados em ordem decrescente pelo campo Sale Key

Gráfico com a quantidade de linhas coletadas do banco de dados para não dobra de consulta, dobra de consulta parcial e dobra de consulta completa.

Ao solicitar dados de uma fonte de dados, a fonte de dados precisa calcular os resultados da solicitação e, em seguida, enviar os dados ao solicitante. Embora os recursos de computação já tenham sido mencionados, os recursos de rede de mover os dados da fonte de dados para Power Query e, em seguida, Power Query poder receber efetivamente os dados e prepará-los para as transformações que ocorrerão localmente podem levar algum tempo dependendo do tamanho dos dados.

Para os exemplos exibidos, Power Query precisou solicitar mais de 3,6 milhões de linhas da fonte de dados para os exemplos de dobramento sem consulta e de dobramento de consulta parcial. Para o exemplo de dobramento de consulta completo, ele solicitou apenas 10 linhas. Para os campos solicitados, o exemplo sem dobramento de consulta solicitou todos os campos disponíveis da tabela. Tanto a dobra parcial da consulta quanto os exemplos completos de dobramento de consulta enviaram apenas uma solicitação para exatamente os campos necessários.

Cuidado

Recomendamos que você implemente soluções de atualização incremental que aproveitem a dobragem de consultas para consultas ou tabelas com grandes quantidades de dados. Diferentes integrações de produtos de Power Query implementam tempos limite para encerrar consultas de longa execução. Algumas fontes de dados também implementam tempos limite em sessões de execução longa, tentando executar consultas caras em seus servidores. Mais informações: usar a atualização incremental com fluxos de dados e atualização incremental para modelos semânticos

Transformações executadas pelo mecanismo Power Query

Este artigo mostrou como você pode usar o plano de consulta para entender melhor como sua consulta pode ser avaliada. Dentro do plano de consulta, você pode ver os nós exatos das operações de transformação que serão executadas pelo mecanismo Power Query.

A tabela a seguir mostra os nós dos planos de consulta das consultas anteriores que teriam sido avaliadas pelo mecanismo Power Query.

Exemplo Etiqueta Nós de transformação do mecanismo Power Query
Sem dobramento de consultas Nenhum Table.LastN, Table.SelectColumns
Dobramento parcial de consultas Parcial Table.LastN
Dobramento total de consultas Completo —

Gráfico com o total de transformações executadas pelo mecanismo do Power Query para nenhum dobramento de consulta, dobramento de consulta parcial e dobramento de consulta completo.

Para os exemplos mostrados neste artigo, o exemplo de dobramento de consulta completo não exige que nenhuma transformação aconteça dentro do mecanismo de Power Query, pois a tabela de saída necessária vem diretamente da fonte de dados. Por outro lado, as outras duas consultas exigiram que alguma computação acontecesse no mecanismo de Power Query. Devido à quantidade de dados que precisam ser processados por essas duas consultas, o processo para esses exemplos leva mais tempo do que o exemplo de dobramento de consulta completo.

As transformações podem ser agrupados nas seguintes categorias:

Tipo de operador Descrição
Remoto Operadores que são nós de fonte de dados. A avaliação desses operadores ocorre fora de Power Query.
Streaming Os operadores são operadores de passagem. Por exemplo, com um filtro simples Table.SelectRows geralmente pode filtrar os resultados conforme eles passam pelo operador e não precisarão coletar todas as linhas antes de mover os dados. Table.SelectColumns e Table.ReorderColumns são outros exemplos desses tipos de operadores.
Verificação completa Operadores que precisam coletar todas as linhas antes que os dados possam passar para o próximo operador na cadeia. Por exemplo, para classificar dados, o Power Query precisa coletar todos os dados. Outros exemplos de operadores de verificação completa são Table.Group, Table.NestedJoin e Table.Pivot.

Dica

Embora nem toda transformação seja a mesma do ponto de vista do desempenho, na maioria dos casos, ter menos transformações geralmente é melhor.

Considerações e sugestões

  • Siga as práticas recomendadas ao criar uma nova consulta, conforme indicado nas práticas recomendadas no Power Query.
  • Use os indicadores de dobramento de consulta para verificar quais etapas estão impedindo que sua consulta dobre. Reordene-os, se necessário, para aumentar a dobra.
  • Use o plano de consulta para determinar quais transformações estão acontecendo no mecanismo de Power Query para uma etapa específica. Considere modificar sua consulta existente reorganizando suas etapas. Em seguida, verifique o plano de consulta da última etapa da consulta novamente e veja se o plano de consulta está melhor do que o anterior. Por exemplo, o novo plano de consulta tem menos nós do que o anterior, e a maioria dos nós são nós de "Streaming" e não "verificação completa". Para fontes de dados que dão suporte à dobra, todos os nós no plano de consulta que não sejam Value.NativeQuery e os nós de acesso da fonte de dados representam transformações que não foram dobradas.
  • Quando disponível, você pode usar a opção Exibir Consulta Nativa (ou Exibir consulta de fonte de dados) para garantir que sua consulta possa ser dobrada novamente para a fonte de dados. Se essa opção estiver desabilitada para sua etapa e você estiver usando uma origem que normalmente a habilita, você criou uma etapa que interrompe a dobragem de consulta. Se você estiver usando uma origem que não dá suporte a essa opção, poderá contar com os indicadores de dobramento de consulta e o plano de consulta.
  • Use as ferramentas de diagnóstico de consulta para entender melhor as solicitações que estão sendo enviadas à fonte de dados quando os recursos de dobramento de consulta estiverem disponíveis para o conector.
  • Ao combinar dados provenientes do uso de vários conectores, o Power Query tenta enviar o máximo de trabalho possível para ambas as fontes de dados, cumprindo os níveis de privacidade definidos para cada fonte de dados.
  • Leia o artigo sobre níveis de privacidade para proteger suas consultas de serem executadas em um erro do Firewall de Privacidade de Dados.
  • Use outras ferramentas para verificar o dobramento de consulta da perspectiva da solicitação que está sendo recebida pela fonte de dados. Com base no exemplo neste artigo, você pode usar o Microsoft SQL Server Profiler para verificar as solicitações que estão sendo enviadas por Power Query e recebidas pelo Microsoft SQL Server.
  • Se você adicionar uma nova etapa a uma consulta totalmente dobrada e a nova etapa também tiver dobramento, Power Query poderá enviar uma nova solicitação à fonte de dados em vez de usar uma versão armazenada em cache do resultado anterior. Na prática, esse processo pode resultar em operações aparentemente simples em uma pequena quantidade de dados demorando mais para serem atualizadas na versão prévia do que o esperado. Essa atualização mais longa deve-se a Power Query requerimento da fonte de dados em vez de trabalhar em uma cópia local dos dados.