Рекомендации по потокам данных (устаревшие версии)

Tip

Power BI Dataflow 1-го поколения теперь находится в устаревшем состоянии и не получит новых инвестиций в функции. Для премиум-клиентов с доступом к Fabric, Dataflow Gen2 является рекомендуемым решением, предлагая улучшения в производительности, масштабируемости, надежности, функциональности и встроенном ИИ. Клиенты Pro/PPU могут продолжать использовать Gen1, так как руководства по Gen2 для этих сценариев всё ещё разрабатываются. См. статью Обновление с Dataflow Gen1 до Dataflow Gen2 для получения инструкций по обновлению.

Потоки данных Power BI — это решение для подготовки данных, ориентированное на корпоративные нужды, позволяющее сформировать экосистему данных, готовую для использования, повторного использования и интеграции. В этой статье приведен список рекомендаций с ссылками на статьи и другие сведения, которые помогут вам понять и использовать потоки данных в полной мере.

Потоки данных на платформе Power Platform

Потоки данных можно использовать в различных технологиях Power Platform, таких как Power Query, Microsoft Dynamics 365 и другие предложения Майкрософт. Дополнительные сведения о том, как потоки данных могут работать на платформе Power Platform, см. в статье "Что такое потоки данных".

Не удается восстановить удаленные потоки данных

Удаленные потоки данных не могут быть восстановлены, но их можно создать с помощью различных методов, описанных в этом разделе.

Если вы включите подключение к хранилищу Azure в рабочей области Power BI, копия определения потока данных и моментальных снимков автоматически хранится в озере данных. Затем можно восстановить удаленный или измененный поток данных, скачав его model.json файл из озера данных, а затем импортируя его обратно в Power BI.

Вы можете использовать Power Automate или Azure Logic Apps для экспорта определения потока данных в JSON-файл, а затем сохранить его в SharePoint или Azure Data Lake 2-го поколения. С помощью любого из этих методов можно создать резервную копию потока данных с помощью альтернативных параметров хранения файлов и автоматизировать процесс.

Вы также можете вручную экспортировать поток данных в JSON-файл и импортировать его в другую рабочую область или расположение. Экспорт потока данных вручную является простым и быстрым, но это ручной процесс, который необходимо выполнить каждый раз, когда вы хотите создать резервную копию потока данных.

Функция «Сохранить как» для потоков данных не поддерживается при аварийном восстановлении, так как она создает копию в той же рабочей области.

В следующей таблице приведена коллекция ссылок на статьи, описывающие рекомендации при создании или работе с потоками данных. Ссылки включают в себя сведения о разработке бизнес-логики, разработке сложных потоков данных, повторном использовании потоков данных и достижении корпоративного масштаба с помощью потоков данных.

Тема Область руководящих принципов Ссылка на статью или содержимое
Power Query Советы и рекомендации, которые помогут вам максимально использовать ваш опыт обработки данных Рекомендации по работе с Power Query
Использование вычисляемых таблиц Преимущества производительности для использования вычисляемых таблиц в потоке данных Сценарии вычислений таблиц
Разработка сложных потоков данных Шаблоны для разработки крупномасштабных потоков данных с высокой производительностью Рекомендации по проектированию и разработке сложных потоков данных
Повторное использование потоков данных Шаблоны, рекомендации и варианты использования Рекомендации по повторному использованию потоков данных в средах и рабочих областях
Крупномасштабные реализации Крупномасштабное использование и руководство по дополнению корпоративной архитектуры Рекомендации по созданию трехмерной модели с помощью потоков данных
Использование расширенных вычислений Потенциально повысить производительность потока данных до 25x Использование подсистемы вычислений для повышения производительности
Оптимизация параметров рабочей нагрузки Используйте по максимуму возможности вашей инфраструктуры потоков данных, поняв аспекты, которые можно задействовать для повышения производительности. Настройка рабочих нагрузок потока данных Power BI Premium
Присоединение и расширение таблиц Создание производительных соединений Оптимизация Power Query при расширении столбцов таблицы
Руководство по сворачиванию запросов Ускорение преобразований с помощью исходной системы Свертывание запросов Power Query
Использование профилирования данных Понимание качества, распределения и профиля столбцов Использование средств профилирования данных
Реализация обработки ошибок Разработка надежных потоков данных, устойчивых к обновлению ошибок, с предложениями Работа с ошибками в Power Query
Обработка ошибок
Использование представления схемы Улучшение возможностей разработки при работе с широкой таблицей и выполнении операций уровня схемы Представление схемы
Связанные таблицы Повторное использование и ссылки на преобразования Создание потока данных с помощью связанных таблиц
Добавочное обновление Загрузка последних или измененных данных и полная перезагрузка Использование инкрементального обновления с потоками данных

Связанный контент

Дополнительные сведения о потоках данных и Power BI см. в следующих статьях.

  • Last updated on