Power Automate 中的数据操作是指在自动化流中高效地操作、转换和管理数据。 例如过滤数组、选择和加入这样的操作有助于避免不必要的数据处理循环。
了解更多信息：使用数据操作
数据操作用例
请考虑使用筛选器或选择作（而不是循环中的条件）在表中查找与特定条件匹配的元素。 此方法可以简化云端流并提高性能。
Power Automate 中的数据操作对于转换和处理缺乏内置过滤或选择功能的外部数据源的数据非常有用。 例如，当通过 HTTP 请求从 API 获取数据或使用不支持过滤参数的自定义连接器时，可以使用数据操作来处理这些任务。 通过使用过滤数组、选择、撰写和解析 JSON 等操作，您可以在流中有效地过滤、选择和转换数据。 通过此方法，您可以根据特定需求定制数据，确保在自动化的后续步骤中仅处理和利用相关信息。
使用数据操作的优势
在 Power Automate 中使用数据操作有几个好处，特别是对于复杂的数据操作任务。 以下是一些主要优势：
效率
- 过滤数组操作可让您根据特定条件快速过滤掉不需要的数据，从而提高工作流的效率。 例如，您可以轻松地筛选出不符合特定条件的记录，而无需使用条件和循环。
- 选择操作只选择必要的字段，帮助改变数据的形状。 它简化了数据结构，并减少了后续步骤中处理的数据量。
- 连接操作可将多个值合并为一个字符串，这对于创建摘要或连接数据以生成报告或通知非常有用。
改进数据管理
- 过滤数组操作可缩小数据范围，只保留相关数据，从而帮助管理大型数据集，并能处理或分析特定的数据子集。
- 选择操作可让您专注于数据的重要部分，使其更易于管理和理解。 它还有助于在将数据发送到其他系统或服务时减小有效负载大小。
- 加入操作便于根据数组创建可读的格式化字符串，这些字符串可用于电子邮件、报告或日志，从而提高数据的清晰度和展示效果。
灵活性和自定义
- 过滤数组操作可使用逻辑运算符灵活定义复杂的过滤条件。 使用该操作可以定制过滤流程，以满足特定的业务需求。
- 选择操作可以帮助您重命名字段和创建新结构，从而实现符合您需求的定制数据输出。
- 连接操作可让您指定自定义分隔符，从而控制合并数据的格式。
增强性能
- 过滤数组操作可减少后续步骤中处理的数据量，从而显著提高工作流程的性能。
- 选择操作通过删除不必要的字段来精简数据，从而加快数据处理速度并降低出错风险。
- 加入操作可简化合并数据的过程，从而更容易快速生成摘要或格式化输出。
小费
在处理 Power Automate 中的 Dataverse 等数据源时，优化流以提高性能非常重要。 与其使用过滤数组和选择操作，不如考虑直接在操作中使用选择列和过滤行选项。 这种技术可以减少流中所需的操作数量，从而提高性能和效率。 通过在源头筛选和选择数据，可以最大程度地减少处理和传输的数据量，从而缩短执行时间并简化工作流程。
变量与组合
变量存储可在整个流中更新或更改的数据。 它们在以下情况下非常有用：
- 存储和更新值：变量可以保存随着流进行而可能变化的数据，如计数器、累加器或动态值。
- 保持状态：变量有助于在流中的不同操作和条件下保持数据状态。
- 执行计算：可以使用变量执行算术运算或串联字符串。
- 重复使用值：使用变量可以一次性存储一个值，并在整个流中多次重复使用，从而减少冗余。
变量的优点包括：
- 灵活性：变量可以多次更新，因此非常适合数据动态变化的场景。
- 持久性：变量在整个流中都会保留其值，这对于保持状态和执行迭代操作非常有用。
撰写操作根据给定的输入表达式生成单一输出。 在以下情况下，它非常有用：
- 简化表达式：将复杂的表达式分解成更小、更易于管理的部分，从而简化表达式。
- 存储静态值：存储在整个流中不会改变但需要多次读取的值。
- 执行中间计算：执行无需稍后更新的中间计算或转换。
- 在操作之间传递数据：在操作之间传递数据，无需创建变量。
撰写操作的优点包括：
- 效率：撰写操作轻量操作，无需初始化或声明，因此设置速度更快。
- 可读性：撰写可以将复杂的表达式分解为更简单的组件，从而提高流的可读性。
- 性能：在数据不变的情况下，撰写的效率更高。
当您需要在整个流中动态存储和更新数据时，请使用变量。 当需要生成静态输出或执行无需更新的中间计算时，请使用撰写。
JSON 变量与单个变量
在流中处理在相同逻辑块内更新的一组变量时，请使用 JSON 变量而不是单个变量，以减少流中的操作次数。
为每个值使用单独的变量需要执行多个操作：两个初始化变量操作和两个设置变量操作来更新它们，从而导致流中出现额外的步骤。
第二种方法使用 JSON 格式的单个对象变量，可减少流中的作数量，并更轻松地管理相关数据。
使用这种方法，只需一个初始化变量操作和一个设置变量操作，从而减少了流中的步骤数。