Guía rápida de Power BI

En esta página se proporcionan instrucciones claras y fundamentadas para administrar eficazmente los datos en Power BI y Azure Databricks para optimizar el rendimiento de las consultas y crear paneles eficaces.

Conexión de Azure Databricks y Power BI

Procedimiento recomendado	Impacto	Docs
Uso de parámetros de Power BI al conectarse a distintos entornos de Azure Databricks	Permite flexibilidad al conectarse a diferentes áreas de trabajo de Azure Databricks o a almacenes sql de Azure Databricks.	Parámetros de conexión para Databricks
Uso de la funcionalidad de publicación de Azure Databricks en el servicio Power BI	Habilita la integración sin problemas del catálogo y la sincronización del modelo de datos sin salir de la interfaz de usuario de Azure Databricks.	Publicación en el servicio Power BI desde Azure Databricks
Uso de la publicación automática de Azure Databricks en Power BI	Publique conjuntos de datos desde el catálogo de Unity en Power BI directamente desde canalizaciones de datos.	Tarea de Power BI para trabajos

Elección del modo de almacenamiento más adecuado

Procedimiento recomendado	Impacto	Docs
Usa DirectQuery para las tablas de hechos y Dual para las tablas de dimensiones (no importes)	Genere consultas SQL más eficaces mediante el modo de almacenamiento más adecuado.	Administración del modo de almacenamiento en Power BI Desktop Tutorial de configuración de características
Preferir DirectQuery sobre la importación siempre que sea posible	Permite mantener la gobernanza y la audibilidad.	DirectQuery en PowerBI
Uso de modelos compuestos para modos de almacenamiento mixto	Permite el uso mixto de las tablas DirectQuery, Dual, Modo de importación, de agregación y tablas híbridas.	Modelos compuestos en Power BI Desktop
Uso de tablas híbridas para datos históricos agregados con datos en tiempo real	Habilita consultas en memoria eficaces.	Tablas híbridas

Optimización del acceso a datos

Procedimiento recomendado	Impacto	Docs
Uso de agregaciones definidas por el usuario	Mejora el rendimiento de las consultas en los modelos semánticos de DirectQuery de gran tamaño mediante el almacenamiento en caché de datos agregados previamente.	Agregaciones definidas por el usuario Tutorial de configuración de características
Uso de agregaciones automáticas	Optimiza continuamente los modelos semánticos de DirectQuery mediante la creación de agregaciones basadas en el historial de consultas para obtener el máximo rendimiento del informe.	Agregaciones automáticas Tutorial de configuración de características
Utilice la partición de tablas o la actualización incremental	Permite importar datos más rápido y administrar conjuntos de datos más grandes, especialmente para informes muy pequeños, estáticos y sensibles al rendimiento (menos de 2 segundos).	Particiones del modelo tabular Actualización incremental Tutorial de configuración de características
Agregar Aplicar todos los filtros y Borrar todos los filtros botones	Evita consultas innecesarias aprovechando la configuración de reducción de consultas cuando los usuarios interactúan con filtros de informe.	Aplicar todos los botones de segmentación y borrar todos los botones de segmentación.
Usar Asumir integridad referencial al definir relaciones de tabla si la integridad referencial ha sido validada en la ingesta previa.	Permite estrategias de combinación más eficaces en consultas SQL.	Configurar suposición de integridad referencial

Ajuste del modelo de datos

Procedimiento recomendado	Impacto	Docs
Transformaciones de "Mover hacia la izquierda"	Las vistas SQL aprovechan la eficacia del motor de SQL de Databricks para una ejecución de informes más eficaz en comparación con las transformaciones de PowerQuery y las fórmulas DAX.	¿Qué es una vista? Tutorial de configuración de características
Si debe usar fórmulas DAX, optimice las fórmulas DAX y evite grandes conjuntos de resultados.	Evita cálculos ineficaces que conducen a un rendimiento deteriorado	Procedimientos recomendados para mejorar el rendimiento del modelo
Evite las columnas calculadas DAX y las tablas calculadas en los modelos semánticos y defina estos datos directamente en las tablas Gold.	Las medidas precomputadas funcionan mejor en la capa de oro	Analítica de energía con la capa dorada
Para DirectQuery, compruebe si hay opciones de configuración de paralelización de consultas.	Mejora la paralelización de consultas y maximiza el uso de SQL Warehouse para mejorar el rendimiento general.	Paralelización de consultas para el modo direct Query Tutorial de configuración de características
Para DirectQuery, compruebe cuántas consultas puede enviar Power BI en paralelo a Azure Databricks.	Garantiza que Databricks SQL Warehouse esté dimensionado según corresponda para manejar el nivel necesario de paralelismo y evitar que las consultas hagan cola, lo que da lugar a una respuesta lenta.	Cambio de tamaño de un almacenamiento de SQL sin servidor

Supervisión del rendimiento y las métricas

Procedimiento recomendado	Impacto	Docs
Uso de Power BI Performance Analyzer para examinar el rendimiento del elemento de informe	Identifica la visualización que tarda más en cargarse y dónde está el cuello de botella.	Uso del Analizador de rendimiento
Evalúe las siguientes propiedades de los modelos semánticos de Power BI: Número máximo de conexiones por origen de datos Número máximo de evaluaciones simultáneas Número máximo de trabajos simultáneos MaxParallelismPerQuery	Ajusta el rendimiento del modelo.	Número máximo de conexiones Opciones de configuración de evaluación Paralelización de consultas para el rendimiento del conjunto de datos