避免反模式

反模式是一种看似有益的做法，但会导致工作流中的性能问题、资源效率低下和潜在故障。 通过了解并避免这些反模式，可以优化云端流以获得更好的性能和可靠性。

避免嵌套 For each 循环

嵌套的“对于每项”循环可能是云端流中的资源密集型操作，会影响性能和资源消耗。

  • 执行时间：嵌套循环会迅速增加迭代总数。 例如，如果有两个循环，每个循环有 10 次迭代，则迭代总数变为 10 x 10 = 100。 这种指数式增长会延长流的执行时间，尤其是在每次迭代处理大型数据集或执行复杂操作的情况下。
  • 限制和配额：Power Automate 强制执行限制和配额，如循环内允许的最大迭代次数和整体执行时间。 嵌套循环可以快速接近这些限制，导致流失败或限制，尤其是在处理大型数据集或频繁执行时。
  • 性能影响：嵌套循环中的每次迭代都会消耗处理能力和内存。 随着迭代次数的增加，对系统资源的需求也会增加，这可能会减慢整个流的速度。

了解更多信息：并发循环和拆分限制

根据您的方案，可以通过处理父表中的相关记录来避免嵌套循环。 请考虑以下事项：

  • 场景：外循环使用列表行操作从 ProductCategory 表中检索产品类别列表，其中 IsPromotion 列为 true。 然后，内循环处理外循环检索到的每个类别的产品表中的相关记录。

  • 其他方法：使用 OData 查询扩展来简化这一流程。 这种方法允许您使用单个“对于每项”循环，将请求 Dataverse 的总数减少到只需一次 RetrieveMultiple 调用。

实现 OData 查询扩展：

  • 使用扩展查询参数指定将 ProductCategory 表链接到产品表的查找列名称。 此方法在单个查询中检索相关记录。 例如，将扩展查询参数设置为 Products($select=ProductName,Price)。
  • 使用 $select 参数限制从相关表返回的列。
  • 使用过滤行参数直接对查找表的列应用条件，以检索和处理相关记录。 例如，将过滤行参数设置为 IsPromotion eq true。

使用“展开查询和筛选行”参数实现 OData 查询扩展的屏幕截图。

避免无限循环

使用 Power Automate，流可以无限触发，例如当流更新触发它的同一个表时。

保存可能导致无限触发循环的流时，Power Automate 会向您发出警告。

制作者在尝试保存可能导致无限循环的流时收到的警告截图。

要避免无限循环：

  • 使用触发条件：触发条件可确保流仅在满足特定条件时运行，从而避免不必要的执行。 通过向触发器添加条件来实现触发器条件，以在流继续之前检查某些值或状态。 例如，如果您的流更新了状态字段，则可以将触发条件设置为仅在状态尚未设置为所需值时才运行流。
  • 终止流：另一种方法是，如果检测到会导致无限循环的条件，则停止流继续运行。 使用终止操作可在满足特定条件时终止流。 如果数据流即将进入无限循环，这种方法可用作防止进一步操作的保障措施。 例如，如果流检测到它已处理记录，则可以自行终止以避免重新处理。

避免大量数据转换操作

处理大规模数据转换时，请考虑使用提取、转换、加载（ETL）过程。 例如，不要使用 Power Automate 云端流从大型 Excel 电子表格中读取数据，而是执行数据格式化或验证，然后将数据写入 Dataverse。 使用 Power Platform 数据流 或其他 ETL 工具可能更合适。

与云端流相比，数据流可高效处理大量数据，并为 ETL 任务提供更好的性能。 ETL 工具提供用于数据转换、验证和加载的专用功能，可以简化复杂的数据处理任务。

若要使用云端流中的业务流程逻辑管理数据负载，请将云端流与数据流结合起来。 操作步骤如下：

  1. 调用数据流刷新

    • 操作：使用 Power Automate 中的数据流连接器触发刷新操作，并启动数据流中定义的 ETL 流程。
    • 示例：设置一个云端流，根据计划（如每日）或事件（如新文件上传到 SharePoint 文件夹时）触发数据流刷新。

  2. ETL 后操作

    • 触发：使用 Power Automate 中的当数据流刷新完成时触发器，在 ETL 流程结束后执行操作。
    • 示例：数据流完成后，使用云端流发送通知、更新记录或执行数据处理。

在云端流中使用数据流操作的屏幕截图。

避免使用 For each 循环更新大量记录

当触发 Power Automate 中的流时，用户通常需要在数据源中创建或更新数千条记录。 许多用户使用“对于每项”循环按顺序处理每条记录，从而造成延迟和延时。

若要提高性能，请尝试以下两种方法：

  1. 批量操作

    • 描述：批量创建或更新记录。 许多连接器和服务都提供支持批处理请求的 API 终结点。 这种方法可将多个操作组合到一个 HTTP 请求中。
    • 实现：使用批处理操作功能，一次发送多个创建或更新请求。 这些操作将按照批处理请求中指定的顺序依次执行。 响应的顺序与批操作中请求的顺序一致。
    • 优点：减少发送到数据源的单个请求数量，最大限度地减少延迟并提高性能。

    使用 SharePoint API 执行批处理请求的屏幕截图。

  2. 对于每项循环中的并行性

    • 描述：在对于每项循环中启用并行处理功能，以同时处理多条记录。
    • 实现：配置对于每项循环，以并行处理多达 50 条记录。 这种方法适用于不支持批处理操作的服务。
    • 优点：通过同时处理多条记录，大大缩短整体处理时间。

有关发出批处理请求的信息，请参阅以下 REST API 文档：

在 Dataverse 中使用批量操作

使用 Dataverse 时，请使用批量操作 Web API 以减少所需操作的数量、简化流程并提高性能。

与批操作相比，批量操作 Web API 具有明显的优势。 以下是它们的不同之处：

  • 批操作：虽然批操作是在单个请求中发布的，但它们是作为多个单独的操作执行的。 批次中的每个操作都是单独处理的。
  • 批量操作：相反，批量操作是作为单个操作发布和执行的。 整个批量请求都算作一个操作，这样可以大大减少操作次数，提高效率。

调用批量操作：

  • 使用带有 Microsoft Entra ID 的 HTTP：您可以使用通过 Microsoft Entra ID 进行身份验证的 HTTP 请求调用批量操作 Web API。
  • 使用带有服务主体的 HTTP 连接器：或者，您也可以在使用服务主体时使用 Power Automate 中的 HTTP 连接器来调用这些 API。

在本例中，我们使用选择操作准备 JSON 格式的记录：

使用选择操作为批量请求准备内容的截图。

然后，我们使用带有 Microsoft Entra ID 的 HTTP，通过 CreateMultiple Web API 发布请求：

调用 HTTP 请求执行批量操作的截图。

如果 JSON 输出中有 100 条记录，这种方法只会产生一个操作，而不是 Dataverse 中的 100 个创建行操作。

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