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SE APLICA A: Power BI Desktop
Servicio Power BI
Al cargar una página de informe o realizar cambios en los campos de un objeto visual, ese objeto visual enviará una consulta al origen de datos del informe. El procesamiento de estas consultas requiere tiempo y memoria del equipo. Para evitar que cualquier consulta única consuma demasiados recursos, las consultas de los informes publicados están sujetas a límites respecto al tiempo en que se puede ejecutar una consulta (tiempos de espera) y la cantidad de memoria que la consulta puede usar (límites de memoria). Estos límites podrían cambiar en función de dónde se hospeden los datos.
En la tabla siguiente se muestran los tiempos de espera y los límites de memoria aplicados por diferentes capacidades.
Capacity | Tiempo de espera | Límite de memoria |
---|---|---|
Compartido | 225 segundos | 1 048 576 KB (1 GB) |
Premium | 225 segundos | 10 485 760 KB (10 GB) |
SQL Server Analysis Services | 600 segundos | 1 048 576 KB (1 GB) |
Azure Analysis Services | 600 segundos | 10 485 760 KB (10 GB) |
Si un objeto visual envía una consulta que alcanza uno de los límites aplicados por la capacidad de hospedaje, ese objeto visual mostrará un error.
Power BI Desktop no aplica de forma natural ninguno de estos límites a los modelos locales. Sin embargo, puede usar simulaciones de límites de consulta para probar los límites que se pueden aplicar al informe después de publicarlo.
De forma predeterminada, los nuevos informes tienen seleccionada la opción "automático (recomendado)". Con los límites automáticos, Power BI encontrará la mejor manera de identificar dónde se hospeda el modelo y aplicar esos límites. De lo contrario, tendrá como valor predeterminado los límites de capacidad compartidos para asegurarse de que las consultas que se completen en Desktop se completen para los informes publicados, independientemente de dónde terminen hospedados los datos del informe. Debajo de la lista desplegable, puede ver los límites exactos de tiempo de espera y memoria que se están aplicando actualmente para la capacidad elegida.
Si decidiera aplicar límites personalizados, escriba límites de tiempo de espera y memoria específicos en el campo de entrada. Cuando establezca sus propios límites, puede usar "0" para indicar "sin límites".
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Más informaciónFormación
Módulo
Optimización de un modelo para rendimiento en Power BI - Training
La optimización del rendimiento, también conocida como ajuste del rendimiento, implica la realización de cambios en el estado actual del modelo semántico para que se ejecute de forma más eficaz. Básicamente, cuando el modelo semántico está optimizado, funciona mejor.
Certificación
Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate - Certifications
Demostrar métodos y procedimientos recomendados que se alinean con los requisitos empresariales y técnicos para modelar, visualizar y analizar datos con Microsoft Power BI.