导入建模的数据缩减方法
本文面向开发导入模型的 Power BI Desktop 数据建模人员。 本文介绍的各种方法可用于缩减加载到导入模型中的数据。
导入模型所加载的数据经过压缩和优化，由 VertiPaq 存储引擎存储到磁盘。 源数据加载到内存中时，可能会被压缩到原来的 1/10，因此可以合理地预计 10 GB 的源数据可以压缩到大约 1 GB 的大小。 此外，保存到磁盘上时，还可以再缩减 20%。
尽管 VertiPaq 存储引擎效率高，但务必最大程度地压缩将要加载到模型中的数据。 对于大型模型（或预计会随时间而变大的模型）尤其如此。 以下是四个令人信服的原因：
- 容量可能不支持较大型的模型。 共享容量可以承载最多 1 GB 大小的模型，而高级容量可以承载更大的模型，具体取决于 SKU。 有关详细信息，请参阅 Power BI Premium 支持大型语义模型一文。
- 较小型的模型可以减少对容量资源（尤其是内存）的争用。 这使得可以在更长的时间内同时加载更多的模型，从而降低逐出率。
- 较小型的模型可以更快地刷新数据，从而降低延迟报告、获得更高的语义模型刷新吞吐量以及减少源系统和容量资源的压力。
- 更小的表行数可以实现更快的计算评估，从而实现更优良的整体查询性能。
重要
有时本文指的是 Power BI Premium 或其容量订阅 (P SKU)。 请注意，Microsoft 目前正在合并购买选项并停用 Power BI Premium Per Capacity SKU。 新客户和现有客户应考虑改为购买 Fabric 容量订阅 (F SKU)。
有关详细信息，请参阅 Power BI Premium 许可即将进行的重要更新和 Power BI Premium 常见问题解答。
本文介绍了 8 种不同的数据缩减方法。 这些方法包括以下部分：
删除不必要的列
模型表列有以下两个主要用途：
- 报告，用于实现报表设计，适当地筛选、分组和汇总模型数据
- 通过支持模型关系、模型计算、安全角色甚至数据颜色格式设置实现模型构造
可能会删除不符合这些用途的列。 删除列称为垂直筛选。
建议根据已知的报表设计需求设计具有适当列数的模型。 你的需求可能会随时间而变化，但请牢记，之后添加列比之后删除列更为轻松。 删除列可能会破坏报表或模型结构。
删除不必要的行
模型表应尽可能少地加载行。 这一点可通过将筛选后的行集加载到模型表中来实现，原因有两个：按实体或时间进行筛选。 删除行称为水平筛选。
按实体筛选需要将一部分源数据加载到模型中。 例如，不加载所有销售区域的销售情况，而只加载单个区域的销售情况。 这种设计方法将生成许多更小型的模型，还无需定义行级安全性（但需要在 Power BI 服务中授予特定的语义模型权限，并创建连接到每个语义模型的“副本”报表）。 可以使用 Power Query 参数和 Power BI 模板文件来简化管理和发布。 有关详细信息，请参阅深入了解查询参数和 Power BI 模板博客条目
按时间筛选需要限制加载到事实型表中的数据历史记录的数量（以及限制加载到模型日期表中的日期行）。 建议不要自动加载所有可用的历史记录，除非这是已知的报告需求。 了解基于时间的 Power Query 筛选器可以参数化，甚至可以设置为使用相对时间周期（例如相对于刷新日期过去五年）会有所帮助。 此外请牢记，对时间筛选器进行回溯性更改不会破坏报表；只会导致报表中的可用数据历史记录减少（或增加）。
分组依据和汇总
缩减模型大小的最有效方法可能是加载预汇总数据。 此方法可用于提高事实型表的粒度。 但它有明显的取舍，即细节丢失。
例如，源销售事实数据表针对每个订单行存储一行。 通过汇总所有销售指标，以及按日期、客户和产品进行分组，可以显著减少数据。 那么请思考一下，按月份进行分组是否可以更为显著地减少数据。 这可以将模型大小缩减 99%，但不再可能设计日级别或单个订单级别的报表。 决定汇总事实型数据总是需要有所取舍。 混合模型设计可以减轻取舍，稍后将在切换为混合模式方法中对此选项进行介绍。
优化列数据类型
VertiPaq 存储引擎为每个列使用单独的数据结构。 根据设计，这些数据结构会最大程度地优化使用值编码的数字列数据。 但文本和其他非数字数据使用的是哈希编码。 这要求存储引擎为列中包含的每个唯一文本值分配数字标识符。 而数字标识符之后存储在数据结构中，在存储和查询期间需要进行哈希查询。
在某些特定实例中，可以将源文本数据转换为数值。 例如，销售订单号可以始终以文本值为前缀（例如“SO123456”）。 前缀可以删除，订单数值可以转换为整数。 对于大型表，这可以显著减少数据，特别是当列包含唯一或高基数值时。
在本例中，建议将列“默认汇总”属性设置为“不汇总”。 这有助于最大程度地减少不必要的订单数值的汇总。
自定义列的首选项
VertiPaq 存储引擎存储模型计算列（在 DAX 中定义），就像存储以 Power Query 为源的常规列一样。 但数据结构的存储方式略有不同，且通常压缩效率更低。 此外，它们是在加载所有 Power Query 表之后生成的，这可能会增加数据刷新时间。 因此，相较于以 Power Query computed 列（在 M 中定义）形式添加表列，以 calculated 列形式添加效率更低。
首选项应为在 Power Query 中创建自定义列。 如果源是数据库，可通过以下两种方式实现更高的加载效率。 计算可在 SQL 语句中定义（使用提供程序的本机查询语言），也可具体化为数据源中的列。
但在某些实例中，模型计算列可能是更好的选择。 公式需要评估度量值，或需要 DAX 函数中才支持的特定建模功能时，就是这样。 有关此类示例的信息，请参阅理解 DAX 中父-子级层次结构的函数一文。
禁用 Power Query 查询负载
拟支持与其他查询进行数据集成的 Power Query 查询不应加载到模型中。 要避免将查询加载到模型，请确保在这些实例中禁用查询加载。
禁用自动日期/时间
Power BI Desktop 包含一个称为“自动日期/时间”的选项。 启用后，它会为日期列创建一个隐藏的自动日期/时间表，以便在报表作者对日历时间段配置筛选器、进行分组和向下钻取操作时为其提供支持。 隐藏表实际上是计算得出的表，它会增加模型的大小。 有关使用此选项的指南，请参阅 Power BI Desktop 中的自动日期/时间指南一文。
切换为混合模式
在 Power BI Desktop 中，混合模式设计生成复合模型。 它基本上可以确定每个表的存储模式。 因此，每个表均可将其“存储模式”属性设置为 Import 或 DirectQuery（Dual 是另一个选项）。
减小模型大小的有效方法是将较大的事实型表的“存储模式”属性设置为 DirectQuery。 注意，此设计方法可以与前文所述的分组依据和汇总方法很好地结合使用。 例如，汇总的销售数据可用于设计高性能的“汇总”报表。 钻取页面可以显示特定（和有限）筛选器上下文的粒度销售，显示上下文中的所有销售订单。 在本例中，钻取页面将包含 DirectQuery 表中的视觉对象，以便检索销售订单数据。
但会导致许多与复合模型相关的安全性和性能影响。 有关详细信息，请参阅在 Power BI Desktop 中使用复合模型一文。
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