有关使用 Power BI 查询和可视化 Azure 数据资源管理器数据的最佳做法

Azure 数据资源管理器是一项快速且高度可缩放的数据探索服务，适用于日志和遥测数据。 Power BI 是一种业务分析解决方案，可以用来可视化数据，并在组织内共享结果。 若要将数据导入到 Power BI 中，请参阅将查询从 Azure 数据资源管理器导入到 Power BI 中，或者使用 SQL 查询。 本文提供有关使用 Power BI 来查询和可视化 Azure 数据资源管理器数据的提示。

在处理 TB 量级的全新原始数据时，请遵循以下准则，使 Power BI 仪表板和报表保持简洁并包含最新的数据：

• 轻便 - 只在 Power BI 中引入报表所需的数据。 若要进行深入的交互式分析，请使用 Azure 数据资源管理器 Web UI，此界面已经过优化，适合通过 Kusto 查询语言进行即席浏览。

• 复合模型 - 使用复合模型将顶级仪表板的聚合数据与筛选的操作原始数据合并到一起。 可以明确定义何时使用原始数据，何时使用聚合视图。

• 导入模式与 DirectQuery 的对比：

  • 为小型数据集的交互使用“导入”模式。

  • 对于频繁更新的大型数据集，请使用“DirectQuery”模式。 例如，使用“导入”模式创建维度表，因为这些表较小且不经常更改。 根据预期的数据更新频率设置刷新间隔。 使用“DirectQuery”模式创建事实数据表，因为这些表较大且包含原始数据。 使用这些表可以通过 Power BI 钻取呈现筛选的数据。 使用 DirectQuery 时，可以使用查询缩减来防止报表在你准备就绪之前加载数据。

• 并行度 - Azure 数据资源管理器是可线性缩放的数据平台，因此，可以通过提高端到端流的并行度来改善仪表板的呈现性能，如下所示：

  • 增加 Power BI 中 DirectQuery 的并发连接数目。

  • 使用弱一致性提高并行度。 这可能会影响数据的新鲜度。

• 有效切片器 - 使用同步切片器来防止报表在你准备就绪之前加载数据。 构建数据集、放置所有视觉对象并标记所有切片器之后，可以选择同步切片器，以便仅加载所需的数据。

• 使用筛选器 - 尽量使用最多的 Power BI 筛选器，以便在 Azure 数据资源管理器中重点搜索相关的数据分片。

• 有效视觉对象 - 为数据选择性能最高的视觉对象。

若要了解在 Power BI 报表和可视化效果中使用 Kusto 查询语言的技巧和方法，请参阅使用 Azure 数据资源管理器连接器查询数据的技巧。

• 在 Power BI 中使用 Azure 数据资源管理器数据