大鹏老师:Power BI优化最佳实践
标题:提升Power BI效率:优化实战指南
阅读本文,你将快速掌握Power BI优化技巧,提升使用体验。本文共总结了17个核心实践,每个实践都能有效提高数据加载速度和模型管理。以下是部分内容概要:
数据加载:优先从数据库加载,避免单文件,文件越多速度越快。
列筛选:只导入需要的列,减少不必要的数据处理时间。
数据格式:使用整数类型存储,节省存储空间。
Power Query:尽量避免复杂数据清洗,避免对CPU的高要求。
SQL加载:在Power Query中使用SQL查询,降低计算负担。
参数化:设计时考虑可扩展性,减少后期调整工作。
维度建模:避免大宽表,使用维度表减少内存占用。
数据粒度:根据分析需求选择合适的分析级别。
新建列:谨慎使用,理解其对计算和内存的影响。
度量管理:使用专门表存放,保持清晰结构。
命名规范:清晰区分不同类型的表和度量。
模型分层:管理复杂度,利于模型维护。
关系设计:使用一对多关系保持模型简单。
反结构化:在特定场景下,灵活调整数据结构。
关闭预览:减少服务器压力,提升数据加载速度。
DAX优化:理解计算原理,编写高效公式。
可视化:控制图表数量,提升页面加载速度。
增量刷新:适用于需要定期更新的场景。
列基数:减少重复值,减小文件大小。
硬件升级:CPU与内存频率对性能影响显著。
企业部署:根据需求选择本地或云端部署。
定期更新:利用新版本提升性能。
每个实践都关乎效率和性能,找到适合自己的优化策略,是使用Power BI的高效之道。记住,优化是一个持续的过程,实践出真知。如有疑问,欢迎指正。
多重随机标签