使用 Microsoft 数据流中数据的方式取决于多种因素，例如存储和数据流类型。 本文介绍如何按需选择正确的数据流。
数据流类型
有多种类型的数据流可用于创建。 可在 Power BI 数据流、标准数据流或分析数据流之间进行选择。 若要详细了解其差异以及如何按需选择正确的类型，请转到了解数据流类型之间的差异。
存储类型
数据流可写入多个输出目标类型。 简而言之，应使用数据流连接器，除非目标为 Dataverse 表。 然后，使用 Dataverse/CDS 连接器。
Azure Data Lake 存储
Azure Data Lake Storage 可在 Power BI 数据流和 Power Apps 分析数据流中使用。 默认情况下，你使用的是 Microsoft Managed Data Lake。 但是，还可将自承载数据湖连接到数据流环境。 以下文章介绍如何将数据湖连接到环境：
连接数据湖后，仍应使用数据流连接器。 如果此连接器不符合需求，可考虑改用 Azure Data Lake 连接器。
Dataverse
标准数据流会将输出数据写入 Dataverse 表。 Dataverse 允许你安全地存储和管理业务应用程序使用的数据。 在 Dataverse 表中加载数据后，可通过 Dataverse 连接器来使用数据。
数据流可从其他数据流获取数据
如果要重用由其他数据流中的一个数据流创建的数据，可在创建新数据流时使用 Power Query 编辑器中的数据流连接器执行此操作。
从其他数据流的输出获取数据时，会创建链接表。 链接表提供了一种方法，使得在上游数据流中创建的数据可在下游数据流中使用，而无需将数据复制到下游数据流。 由于链接表只是指向其他数据流中所创建表的指针，因此它们将由上游数据流的刷新逻辑来保持最新状态。 如果两个数据流都驻留在同一工作区或环境中，这些数据流则会一同刷新，以使两个数据流中的数据始终保持最新状态。 详细信息：在数据流之间链接表
将数据转换与数据使用分离
在其他数据流或数据集中使用数据流的输出时，可在数据转换层与数据模型的其余部分之间创建抽象。 此抽象十分重要，因为它创建了一个多角色体系结构，Power Query 客户可在此结构中专注于构建数据转换，而数据建模者则可专注于数据建模。
常见问题解答
我的数据流表未显示在 Power BI 的数据流连接器中
你可能将 Dataverse 表用作为标准数据流的目标。 请改用 Dataverse/CDS 连接器，或考虑切换到分析数据流。
删除数据流中的重复项时数据存在差异，我应如何解决此问题？
设计时和刷新时之间的数据可能存在差异。 我们不保证在刷新时期间保留哪个实例。 有关有助于避免数据不一致的信息，请转到使用重复值。
后续步骤
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