拆分列的示例
最好的例子是将时间戳（例如 2022-04-22 14h:30m:24s）分成单独的日期字段和时间字段。对于整个 2022 年，日期字段的基数为 365（一年的天数）。时间字段的基数为 24h 60m 60s= 86,400。
如果将这两者合并为一列，那么该列将包含多达 86,400*365 = 31,536,000 种可能的日期和时间组合。无论每种组合是否实际出现，您的字典都会比日期和时间字段的两个字典合并后大得多。即 31,536,000 对 365 和 86,400。
Power BI 中的基数示例
Power BI 中的基数示例
Power BI 中基数的这个示例展示了 Power BI 中如何确定列的存储大小。
限制值的大小
表格单元格中的值可以采用不同的方式存储。您可以做些什么来最小化表中值的存储大小？
使用星型模型对数据进行建模
在这个例子中，我们有一个数据平台，其中的数据是按照星号建模的。这意味着尽可能少的信息被存储两次。这样，每条收据行都会记录购买商品的商店编号。单独的表格描述了商店的所有特征（例如位置、大小、营业时间等）。通过将数据建模为星型，这些信息仅需存储一次，而无需在每条收据行中重复存储。
明星模型示例
Power BI 中星型模型的一个示例。客户、商店、产品、日期和收货特征只需记录一次，然 荷兰电报数据 链接到正确的收货行。
数据类型和小数位数
如何将数据存储在列中也对模型的大小有影响。上面已经描述了随着基数的增加，字典的大小会发生什么变化。因此，存储小数点后 10 位的数字是没有用的。我们通常将数字限制为小数点后四位，以便四舍五入到美分时不会出现差异。
上面的例子说明了为什么提前考虑减少 Power BI 数据集的大小很重要。这样，仪表板就能正常工作，并且组织内部的采用也能顺利进行。这样，您就可以确保您的同事确实会使用您创建的仪表板。在很多情况下，不建议将 BI 工具直接链接到数据源。使用数据仓库作为中间层可以显著提高性能。
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