在 Power BI 中，如何根据不同的数据刷新需求和使用场景选择合适的存储模式？请结合实际业务需求给出各表的存储模式建议。

选择正确的存储模式是优化 Power BI 数据模型和实现数据刷新策略的关键步骤。针对您的场景，以下是各表的存储模式建议：

参考资源链接：[PowerBI模型构建与数据刷新策略](https://wenku.csdn.net/doc/76rdq94iko?spm=1055.2569.3001.10343)

对于 **Customer 表**，考虑到需要每日刷新，可以采用 **Dual 存储模式**。这种模式结合了导入模式的查询速度和 DirectQuery 模式的实时更新能力，适用于需要频繁更新但又希望保持查询性能的场景。通过 Dual 模式，可以在保持数据最新状态的同时，确保查询性能不会受到实时数据更新的负面影响。

对于 **Date 表**，由于其更新频率较低，但可能经常用于其他表格的关联计算，可以考虑使用 **导入（Import）模式**。这种模式适合数据量不大，更新频率不高的情况，因为它允许将数据加载到内存中，从而提供快速的查询响应。此外，导入模式不会暴露额外的数据库权限，有助于保护数据安全。

**Sales 表** 需要近实时刷新，因此 **DirectQuery 模式** 将是最佳选择。这种模式直接与数据源交互，适合需要频繁更新且对数据实时性要求高的场景。不过，使用 DirectQuery 时，需要注意它可能会对源数据库的安全性和性能造成影响，因此建议在测试环境中充分验证其性能和安全性。

对于 **SalesAggregate 表**，考虑到其每周刷新一次，适合使用 **导入模式**。这种模式能够将数据加载到 Power BI 中，然后根据预设的时间表进行刷新。导入模式提供了更快的查询响应时间和更好的性能优化，适合于不需要实时刷新的批量数据更新。

在决定使用哪种存储模式时，还需要考虑以下因素：
- 数据源类型和性能，因为某些数据源可能不支持特定的模式。
- 数据的安全性和权限设置，因为不同的存储模式可能会导致不同的安全风险。
- 数据模型的设计，包括关系的建立和优化，以及必要的计算列和度量值的创建。
- 查询性能和数据量，优化这些方面有助于提升最终用户的报告使用体验。

为了深入理解和掌握这些存储模式以及如何在实际项目中应用，建议阅读《PowerBI模型构建与数据刷新策略》一书，并结合官方文档和专家验证的在线题库进行学习和实践。

参考资源链接：[PowerBI模型构建与数据刷新策略](https://wenku.csdn.net/doc/76rdq94iko?spm=1055.2569.3001.10343)