如何在 Power BI 中设置增量刷新 [4 Easy Steps]

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请耐心阅读本文，探索 Power BI 中设置增量刷新的奥秘，这能帮助您大幅降低云实例的计算成本，并迅速获取实时更新的数据。

当商业智能分析涉及大型数据集时，从服务器更新数据可能会变得非常复杂。您在 Power BI 应用程序中分析的数据库会在后台持续发生变化。

如果您选择刷新整个数据集，这个过程可能会耗费数小时，甚至在处理海量数据或从零售 POS、在线结账系统、在线表单等多个自动化来源获取实时数据时，耗时更久。

为了应对 Power BI 中数据导入和分析的这种挑战，微软提供了多种数据刷新方法。其中，增量刷新因其能轻松实现实时数据导入和分析而备受欢迎。

接下来，我们将深入探讨增量刷新的概念、它的作用、在 Power BI 中使用此功能的前提条件，以及如何通过简单的步骤进行设置。让我们开始吧！

Power BI 中的增量刷新

增量刷新是 Power BI 中计划数据刷新的一个强大扩展。它通过将经常更新的数据表隔离出来，在存储空间中为数据集创建不同的分区。

您使用的大多数数据库都包含一些频繁更新的表，例如销售数据、库存量等。这些数据会随着时间呈指数级增长，导致原始 Power BI 文件占用云端或本地服务器上的大量空间。

Power BI 可以利用增量刷新策略，根据 RangeStart 和 RangeEnd 参数对数据表进行划分。此外，它还可以使用 DirectQuery 分区来获取实时数据。最终，您从云数据库查询的数据量会减少，从而使 Power BI 应用程序中导入的数据集更小，更易于管理。

增量刷新确保您始终处理的是包含数百万行的大型数据库中的最新数据。

例如，您可能有一个包含 10 年销售数据的报告。但是，您并非总是需要更新整个数据集，可能只需要更新最近一周左右的数据。

在这种情况下，如果执行完整数据集更新，Power BI 可能需要数小时才能完成。相反，您可以通过配置增量刷新来节省时间和计算成本。

在 Power BI 中使用增量刷新是明智之举，原因有三。首先，它能节省时间和资源。它不会每次都刷新所有数据，而是仅关注新增或修改的数据，从而使您的报告更快、更高效。

其次，它非常适用于大型数据集。当您拥有大量数据时，刷新所有内容可能会非常缓慢且成本高昂。增量刷新允许您仅刷新必要的部分，确保报告的灵活性。

第三，它能使您的报告保持最新。通过针对最新的数据，您可以确保报告反映数据源中的最新变化，从而提供准确的洞察，以支持更明智的决策。

增量刷新可以帮助您更新每日的销售数据，而无需重新处理整个报告。这能确保您获得最新的洞察，从而做出更有效的决策。此外，它还能让您跟踪每日参与度指标，只需刷新新的或您配置范围内的数据，从而节省时间和资源。

如果您需要实时监控库存变动并有效优化库存水平，可以在 Power BI 报告中设置增量刷新。这也有助于您持续更新网络流量统计数据，以便深入了解用户行为。

增量刷新通过定期刷新最新数据来帮助您保持财务报告的最新状态。您还可以掌握财务相关的供应链更新，并提高对供应链中动态成本变化的响应能力。

增量刷新对于训练和监控物联网设备尤其重要。这些设备每天都会收集和发送大量数据，因为它们每秒都在不断采集数据。如果您开始更新连接到多个物联网系统的整个数据库，可能需要几天才能完成。相反，您只需设置增量刷新，仅更新全天所需的数据块即可。

股票市场是另一个流行的信息来源，它每秒都会产生大量数据更新。在这里，您可以使用 Power BI 的增量刷新功能来分割多个股票价格的上涨或下跌趋势，以便更好地制定投资策略。

增量刷新的好处数不胜数，您可以根据自己正在处理的数据科学和数据分析项目，以不同的方式使用它。

Power BI 中的完全刷新指的是从源重新加载所有数据。对于大型数据集而言，这是一个耗时且资源密集的过程。即使只有少量数据发生了变化，也会替换整个数据集。

另一方面，增量刷新仅更新新的或修改的数据，从而显著减少刷新时间和资源消耗。

以下是 Power BI 这两种刷新模式之间的差异：