18、数据准备的常见最佳实践

数据准备的常见最佳实践

1. 数据类型转换的影响

数据类型转换会影响数据模型的压缩率和性能。Power Query 类型与 DAX 数据类型之间存在映射关系。同时，若列的数据类型为“any”且未转换为更合适的数据类型，会带来一些问题。

1.1 避免使用“any”数据类型

Power Query 中所有数据类型都与“any”数据类型兼容，但数据模型层的 xVelocity 引擎不支持“any”数据类型。当数据加载到数据模型时，“any”数据类型会转换为文本，这可能不正确。例如，若列包含整数值，但数据类型为“any”，加载到数据模型时会变成文本，而文本比数字消耗更多内存。此外，刷新包含布尔值且类型为“any”的列可能导致意外行为。在 Power BI Desktop 中包含“ANY”数据类型列且该列包含 TRUE 或 FALSE 值时，刷新后 Power BI Desktop 和 Power BI Service 中该列的值可能不同。

1.2 尽可能在步骤中包含数据类型转换

一些常用的 Power Query 函数有可选操作数来强制函数输出的类型。若错过这一点，需要为数据类型转换添加至少一个额外步骤，转换步骤越多，数据刷新越慢。以下函数有可选的 columnType 操作数：
- Table.AddColumn(table as table, newColumnName as text, columnGenerator as function, optional columnType as nullable type)
- Table.DuplicateColumn(tab