我对共享报表的不同选项和 PBI 数据集大小/刷新限制有点困惑。我必须基于压缩表格格式的 5-100 GB 范围内的大型事实表构建报告。我有专业版许可证并使用PBI桌面。
- 在导入模式下，数据集大小/刷新限制(1GB Pro，10GB Premium(也适用于dashport或.pbix共享，我是否正确？由于仪表板或.pbix文件将包含所有数据。因此，在导入模式下，我将无法基于表> 1/10GB共享仪表板，对吗？
- 如果问题 1 的答案是肯定的，则使用 DirectQuery 模式是我们绕过 10 GB 限制的唯一方法，对吗？
- 是否可以绕过聚合表的数据集限制？也许基于聚合表构建可视化效果，不包括未聚合的大型事实数据表。
- 是否可以使用自己的 PBI 报表服务器绕过数据集限制？例如，将数据从仅支持导入模式(即 ADLS(的源导入到 PBI 桌面，生成大小为 12 GB 的 .pbix 文件，将其下载到自定义报表服务器，然后每天重新导入(刷新(报表 8 次。没有高级订阅可以吗？
数据集大小/刷新限制(1GB Pro，10GB 高级(也适用于仪表板或 .pbix 共享？因为 仪表板或 .pbix 文件将包含所有数据。所以在导入模式下 I 将无法根据 1/10GB>表共享仪表板，对吗？
共享报表时，不是数据集的副本，只是报表前端。例如，对于具有 1GB 数据集的报表，如果有三个用户使用该报表，则后端中只有 1GB，而不是内存中的 1GB * 3。如果通过将报表部署到新工作区或在工作空间中再次处理报表来共享报表，则它将占用另外 1GB 的空间。
如果问题 1 的答案是"是"，则使用 DirectQuery 模式是我们的唯一方法 可以绕过 10 GB 的限制，对吧？
是的，克服 datset 限制的唯一方法是使用直接查询，并可选择聚合模式来存储数据的子集。
是否可以绕过聚合表的数据集限制？或 基于聚合表构建可视化效果，不包括 未聚合的大型事实表。
这将取决于将应用于粒度数据的聚合量。如果可以使用聚合数据的查询回答组织/业务问题，请使用该方法，如果需要组合，则使用此方法，然后在 Power BI 中使用聚合模式。最佳做法是仅引入所需的数据，包括列、行和粒度详细信息。
是否可以使用自己的 PBI 报表服务器绕过数据集限制？为 例如，从仅支持导入模式的源导入数据(即 ADLS( 到 PBI 桌面，构建大小为 12 GB 的 .pbix 文件，将其下载到 自定义报表服务器并在那里重新导入(刷新(报表 8 次 日。没有高级订阅可以吗？
是的，在某种程度上。默认情况下，报表服务器的大小限制为 1GB，因为它将报表/数据集存储在报表服务器数据库中。您可以在配置中更新此设置，但是当您打开大型报表时，您会启动隐藏的 SSAS 实例以将其转储到内存引擎中。如果您有许多用户加载具有复杂度量的大型报告，则会占用服务器上的 RAM。此处的 Power BI 社区站点上有一个很好的答案
直接查询/实时连接专为不适合 Power BI 的大型数据集而设计，我建议利用数据端(无论是 Azure 表格/Azure SQL DB/DWH 等(来完成数据的繁重工作和聚合，因为您将在大型数据集的刷新计划上将数据加载到 Power BI 中。