PowerBI模型构建与数据刷新策略

"Microsoft PL-300 考试题库包含了关于 Power BI 的一系列问题，其中涉及到数据刷新策略和存储模式的选择。题库可能不保证所有答案的准确性，建议结合评论和官方文档进行学习。" 在 Power BI 中，正确配置数据模型的存储模式对于优化查询性能和满足特定刷新要求至关重要。在给定的部分内容中，提到了四个表格——Customer、Date、Sales 和 SalesAggregate，它们各有不同的刷新需求： 1. Customer 表需要每日刷新。 2. Date 表需每三年刷新一次。 3. Sales 表需近实时刷新。 4. SalesAggregate 表需每周刷新一次。 针对这些需求，我们需要选择合适的存储模式： - **Dual 存储模式**：被提到用于 Customer 表。这种模式允许表格根据查询上下文动态切换缓存或非缓存状态。在某些情况下，查询直接从缓存数据中获取结果，而在其他情况下，则执行对数据源的实时查询。对于需要频繁更新但又希望提高查询速度的表，如 Customer，使用 Dual 模式可以平衡实时性和性能。 - 对于 Date 表，虽然其刷新周期较长，但由于其可能作为其他计算的基础，保持最新也很重要。具体应选择哪种存储模式没有明确给出，但在实际应用中，考虑到刷新频率低且数据量不大，可能选择 DirectQuery 或者 Import（导入）模式，具体取决于其他因素，如数据源的性能。 - **Sales 表**，因为需要近实时刷新，所以可能适合使用 **DirectQuery** 模式。DirectQuery 直接从源数据查询数据，无需预先加载到内存，从而实现近乎实时的数据更新。 - **SalesAggregate** 表每周刷新一次，这表明它可能包含聚合数据，适合批量更新。在这种情况下，通常会选择 **Import** 模式，将数据加载到 Power BI 模型中，然后按照预定义的时间表进行刷新。Import 模式在内存中缓存数据，能提供快速的查询响应时间，适用于需要定期更新但不需要实时刷新的情况。 在配置存储模式时，应考虑以下因素： - 查询性能：导入模式提供更快的查询响应，而 DirectQuery 可能会因实时查询数据源而较慢。 - 数据量和刷新频率：小规模且不常变化的数据适合导入，大规模或频繁更新的数据可能更适合 DirectQuery 或 Dual。 - 数据源支持：并非所有数据源都支持 DirectQuery 模式。 - 数据安全和权限：DirectQuery 可能会暴露更多的数据库权限，需要权衡安全风险。 最后，优化 Power BI 模型还包括调整列宽、使用适当的数据类型、创建计算列和度量值以及应用关系等策略，以确保最小化加载时间和提高报告性能。在准备 PL-300 考试时，考生需要全面理解这些概念，并具备实践经验来应对各种场景。