• 目录

  • 介绍
  • DirectQuery 模式下并行查询执行的**优势**：提高性能和可扩展性
  • **在 DirectQuery 模式下配置**并行查询执行：分步指南
  • **优化** DirectQuery 模式下的并行查询执行：最佳实践和故障排除技巧
  • 结论

"释放并行处理的力量：利用 DirectQuery 模式下的并行查询执行提升 Power BI 数据集性能"

介绍

**利用 DirectQuery 模式下的并行查询执行提升 Power BI 数据集性能**

在 Power BI 中处理大型数据集时，性能可能是一个主要问题。DirectQuery 模式允许通过直接查询底层数据库进行实时数据分析，但由于查询是顺序执行的，因此也会导致性能降低。为了克服这一限制，Power BI 引入了并行查询执行功能，该功能可以在 DirectQuery 模式下同时执行多个查询，从而显著提高数据集的性能。在本文中，我们将探讨在 DirectQuery 模式下使用并行查询执行来提高 Power BI 数据集性能的好处和最佳实践。

DirectQuery 模式下并行查询执行的**优势**：提高性能和可扩展性

DirectQuery 模式下的并行查询执行是 Power BI 的一项强大功能，用户可以通过并行执行查询来提高数据集的性能。该功能对于需要执行复杂查询的大型数据集特别有用，因为它允许 Power BI 利用多核处理器的优势，将查询执行分配到多个内核上。通过这种方式，Power BI 可以显著缩短查询执行时间，从而可以及时分析大型数据集。

在 DirectQuery 模式下并行执行查询的主要好处之一是提高性能。并行执行查询时，Power BI 可以同时而不是按顺序处理查询的多个部分。由于处理时间分布在多个内核上，因此查询的执行速度要快得多。例如，如果查询需要聚合多个表中的数据，Power BI 可以并行执行每个表的聚合，而不是等第一个表完成后再执行下一个表。这可以显著提高性能，尤其是对于需要多次连接和聚合的复杂查询。

在 DirectQuery 模式下并行执行查询的另一个好处是提高了可扩展性。随着数据集规模的增长，能够扩展查询执行以跟上不断增长的数据量变得越来越重要。并行查询执行允许 Power BI 通过在多个内核之间分配工作负载来扩展查询执行，从而轻松处理大型数据集。这对于需要处理大量数据的企业尤为重要，因为这可以让他们及时分析数据，而不必担心性能问题。

除了提高性能和可扩展性外，DirectQuery 模式下的并行查询执行还能更好地利用资源。并行执行查询时，Power BI 可以更有效地利用可用资源，因为查询是在多个内核上执行的。这意味着 Power BI 可以处理更大的数据集和更复杂的查询，而不必担心资源耗尽。这对于资源有限的组织来说尤为重要，因为这可以让他们充分利用现有资源。

此外，DirectQuery 模式下的并行查询执行还能提供更好的查询优化。当并行执行查询时，Power BI 可以通过识别最有效的执行计划来优化查询的执行。这意味着 Power BI 可以以最高效的方式执行查询，从而缩短查询执行时间并提高数据集的整体性能。这对于处理复杂查询的组织尤为重要，因为这可以让他们优化查询执行并提高数据集的整体性能。

总之，DirectQuery 模式下的并行查询执行是 Power BI 的一项强大功能，可以提高性能、可扩展性、资源利用率和查询优化。通过并行执行查询，Power BI 可以利用多核处理器的优势，在多个内核之间分配查询执行，从而显著提高性能和可扩展性。这使它成为处理大型数据集和复杂查询的企业的一项基本功能，因为它可以让企业及时分析数据并做出数据驱动的决策。

**在 DirectQuery 模式下配置**并行查询执行：分步指南

在 Power BI 中处理大型数据集时，经常会遇到性能问题，这些问题会阻碍有效分析和可视化数据的能力。解决这些问题的方法之一是在 DirectQuery 模式下启用并行查询执行，这可以让 Power BI 跨多个内核并行执行查询，从而显著提高数据集性能。在本文中，我们将探讨并行查询执行的好处，并逐步介绍如何在 DirectQuery 模式下进行配置。

并行执行查询在处理需要复杂查询或聚合的大型数据集时特别有用。通过并行执行查询，Power BI 可以利用多核处理器的优势，缩短检索和处理数据的时间。这一点在 DirectQuery 模式下尤为重要，在这种模式下，数据存储在外部数据库中，Power BI 需要查询数据库以检索必要的数据。如果没有并行查询执行，查询可能需要大量时间才能完成，从而导致性能缓慢和用户失望。

要在 DirectQuery 模式下启用并行查询执行，第一步是确保 Power BI 服务配置为使用正确的查询执行模式。这可以通过导航到 Power BI 服务设置并选择 "DirectQuery "模式来完成。一旦进入 DirectQuery 模式，Power BI 将自动检测机器上的可用内核数量，并相应调整查询执行。

下一步是配置查询执行设置，以启用并行查询执行。这可以通过创建一个新查询或编辑一个现有查询并选择 "高级 "选项卡来完成。在这里，您可以将 "查询执行模式 "设置调整为 "并行"，并指定查询执行所使用的内核数量。需要注意的是，指定的内核数应等于或小于机器上可用的内核数。

在处理大型数据集时，除了配置查询执行设置外，考虑数据模型和查询设计也很重要。精心设计的数据模型和查询可以减少需要处理的数据量，从而显著提高性能。这可以通过使用高效的查询技术（如过滤和聚合数据）以及使用 Power BI 的内置数据建模功能（如度量和计算列）来实现。

处理大型数据集时的另一个重要考虑因素是数据压缩。数据压缩可以大大减少需要处理的数据量，从而提高性能并降低存储要求。Power BI 支持多种数据压缩算法，包括 Gzip 和 Snappy，这些算法可以按表启用。

总之，DirectQuery 模式下的并行查询执行是一项强大的功能，可以显著提高 Power BI 中的数据集性能。通过配置查询执行设置以使用多个内核，Power BI 可以利用多核处理器的优势，缩短检索和处理数据的时间。此外，仔细考虑数据模型和查询设计以及数据压缩可以进一步提高性能并降低存储要求。通过遵循本文概述的步骤，Power BI 用户可以优化其数据集性能并最大限度地利用其数据。

**优化** DirectQuery 模式下的并行查询执行：最佳实践和故障排除技巧

利用 DirectQuery 模式下的并行查询执行提升 Power BI 数据集性能

在 Power BI 中处理大型数据集时，必须优化查询性能，以确保无缝的用户体验和高效的数据分析。实现这一目标的有效方法之一是利用 DirectQuery 模式中的并行查询执行。该功能允许 Power BI 并行执行查询，利用多个 CPU 内核同时处理数据。通过这种方式，它可以显著缩短查询执行时间，使用户在处理大型数据集时不会遇到性能瓶颈。

要了解 DirectQuery 模式下并行查询执行的工作原理，首先要了解底层架构。在 DirectQuery 模式下，Power BI 会与关系数据库或基于云的数据仓库等底层数据源建立连接，并直接针对数据源执行查询。这种方法消除了数据提取和加载的需要，而数据提取和加载可能会耗费大量时间和资源。相反，Power BI 依靠数据源的查询优化功能来高效执行查询。

在 DirectQuery 模式下执行查询时，Power BI 会将其分解为可并行处理的更小的独立任务。每个任务都分配给一个单独的 CPU 内核，从而可以同时执行多个任务。这种并行处理方式使 Power BI 能够利用多核处理器的优势，显著缩短查询执行时间。

要进一步优化 DirectQuery 模式下的并行查询执行，必须考虑以下最佳实践。首先，确保底层数据源针对并行查询执行进行了优化。这可能涉及配置数据源以使用并行查询处理，或调整查询优化设置以有利于并行执行。其次，考虑数据源中使用的数据分布策略。精心设计的数据分布策略会对查询性能产生重大影响，因为它决定了数据的分区和并行处理方式。

另一个需要考虑的关键因素是查询的复杂性和结构。简单明了的查询往往在并行查询执行中表现更好，因为它们很容易被分解成更小的任务。另一方面，复杂的查询可能需要额外的处理和优化，以确保高效的并行执行。此外，涉及多个连接或子查询的查询可能会受益于查询优化技术，如重新排序连接或重写子查询。

在对 DirectQuery 模式下的并行查询执行问题进行故障诊断时，必须监控查询性能并找出瓶颈。Power BI 提供了各种工具和功能来帮助诊断性能问题，包括查询日志、性能指标和查询剖析。通过分析这些指标，开发人员和管理员可以确定需要改进的地方，并相应地优化查询性能。

总之，DirectQuery 模式下的并行查询执行是一项强大的功能，可以显著提高 Power BI 数据集的性能。通过了解底层架构、实施最佳实践和排除性能问题，开发人员和管理员可以确保无缝的用户体验和高效的数据分析。随着数据量和复杂性的不断增长，优化查询性能的重要性也将与日俱增，这使得 DirectQuery 模式下的并行查询执行成为 Power BI 开发人员工具包中必不可少的工具。

结论

利用 DirectQuery 模式下的并行查询执行提升 Power BI 数据集性能：

在 Power BI 中，DirectQuery 模式允许通过直接查询底层数据库进行实时数据分析。但是，这种模式可能会耗费大量资源，从而导致性能问题。为了解决这个问题，Power BI 引入了并行查询执行，可以并行执行查询，从而显著提高数据集的性能。通过利用多个 CPU 内核，并行查询执行加快了查询处理速度，缩短了检索数据的时间，提高了系统的整体响应速度。这一功能对大型数据集和复杂查询尤其有利，因为传统的串行查询执行会导致性能缓慢。通过在 DirectQuery 模式下启用并行查询执行，Power BI 用户可以享受更快的数据分析、更高的响应速度和更好的整体用户体验。