設定累加式重新整理設定

5 分鐘

Power BI 中的 累加式重新 整理功能是熱門的功能，因為它可讓您視需要快速且頻繁地重新整理大型語意模型，而不需要每次重載歷程記錄數據。

警告

累加式重新整理應只用於支援查詢摺疊的資料來源與查詢。若不支援查詢摺疊，累加式重新整理可能會導致不佳的使用者體驗，原因是雖然其仍然會發出相關分割區的查詢，但會提取所有資料 (且可能會提取多次)。

傳統上，執行累加式重新整理需要複雜的程式碼，但您現在可在 Power BI Desktop 中定義重新整理原則。當您發佈至 Power BI 服務時，便會套用重新整理原則，執行最佳化資料載入的管理分割區工作，並帶來下列優點：

更快的重新整理 - 只有需要變更的資料才會重新整理。例如，若您有五年的資料，但只須重新整理過去 10 天，原因是這些資料是唯一變更的資料，累加式重新整理便只會重新整理這 10 天的資料。毫無疑問，重新整理 10 天資料所花的時間會比重新整理五年資料還來得少許多。
更可靠的重新整理 - 您不再需要將長時間執行的資料連線保持連線，以排程重新整理。
減少資源使用量 - 因為只需要重新整理較小的資料量，所以記憶體與其他資源的整體使用量也會減少。

在此範例中，銷售小組因為遭遇困境而前來向您詢問。其報表中的資料已過期。因為重新整理須定期進行，以符合銷售交易發生的頻率，所以透過新增新的檔案來手動重新整理資料並不可行。此外，手動重新整理工作變得更困難，因為語意模型有數百萬個數據列。因此，您需要實作更好的資料重新整理解決方案。

您可定義累加式重新整理原則，以解決這個商務問題。此處理序涉及下列步驟：

定義篩選參數。
使用參數以套用篩選。
定義累加式重新整理原則。
將變更發佈至 Power BI 服務。

定義篩選參數

不論您是否使用累加式重新整理，大型語意模型通常會在匯入 Power BI Desktop 時進行篩選，因為 PBIX 檔案受限於桌面電腦上可用的記憶體資源。針對累加式重新整理，語意模型會依兩個日期/時間參數進行篩選： RangeStart 和 RangeEnd。這些參數具有雙重用途。在 Power BI Desktop 中，由於其會將所使用的資料限制在開始與結束日期中所列的範圍，因此為 [篩選] 視窗。在將這些參數發佈到服務後，參數會取而代之成為滑動視窗，判斷要提取的資料。

若要定義累加式重新整理的參數，請遵循這些步驟：

在 Power Query 編輯器中開啟您的語意模型。
在 [首頁] 索引標籤上，選取 [管理參數]。
在顯示的 [參數] 視窗中，新增兩個新參數：RangeStart 和 RangeEnd，確保兩個參數的 [類型] 都已設為 [日期/時間]，且 [建議值] 已設為 [任意值]。
至於 [目前的值]，針對 RangeStart 參數，請輸入您想要開始匯入的日期，然後針對 RangeEnd 參數，輸入您想要匯入結束的日期。

套用篩選

定義了新的參數之後，您便可以透過遵循這些步驟來套用篩選：

前往適用的 [日期] 資料行，然後以滑鼠右鍵按一下該資料行，並選取 [自訂篩選]。
在顯示的 [篩選資料列] 視窗中，若要避免資料列的雙重計數，請務必保留 OrderDate 位於 RangeStart 參數之後或與其相等，且位於 RangeEnd 參數之前的資料列。
從 Power Query 編輯器中，選取 [Close and Apply] \(關閉並套用\)。