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如何将功率BI模型大小降低90％
您是否曾经想过是什么使Power BI在性能方面如此快速而强大？在一个现实生活中了解数据模型优化和将数据模型的一般规则了解如何将您的功率BI模型大小降低90％，这首先是在数据科学方面出现的。
来源:走向数据科学是什么使Power BI在性能方面如此快速而强大？如此强大，以至于在眼睛眨眼之间执行了数百万行的复杂计算。
Power BI在本文中，我们将深入研究Power BI的“引擎盖下”，如何存储，压缩，查询您的数据，最后是您的报告。一旦完成阅读，我希望您能更好地了解背景中发生的辛勤工作，并欣赏创建最佳数据模型以从Power BI Engine中获得最高性能的重要性。
首先看引擎盖下 - 配方引擎和存储引擎
首先，我希望您遇到系统的Vertipaq发动机，不仅是Power BI背后的“大脑和肌肉”，而且分析服务表和Excel Power Pivot。可以这么说，vertipaq除了直接Quarer之外，在表格模型中仅代表存储引擎的一部分，我们将在下一篇文章之一中分别讨论。
vertipaq当您发送查询以获取Power BI报告的数据时，这就是发生的情况：
- 公式引擎（Fe）接受请求，对其进行处理，生成查询计划，最后执行ITStorage Engine（SE）将数据从表格模型中拉出，以满足公式引擎生成的查询中发出的请求
存储引擎以两种不同的方式来检索请求的数据：Vertipaq将数据的快照保留在内存中。该快照可以不时从原始数据源刷新。
存储引擎以两种不同的方式来相反，DirectQuery不会存储任何数据。它只是将查询直接转发到每个请求的数据源。
DirectQuery