在Power BI的数据分析旅程中，选择合适的数据导入方式至关重要。导入（Import）和直接查询（DirectQuery）作为两种主流的数据连接方式，它们各自适用于不同的场景。

今天，我们就来深入探讨这两种方式的关键差异，以及如何根据您的数据需求做出最佳选择。

Power BI数据导入（Import）方式的应用：

什么是Power BI数据导入？

使用数据导入方式，数据会被加载到Power BI中，并存储在压缩的内存列存储中。这种方式适用于处理较小的数据集或数据更新不频繁的情况。导入允许用户创建复杂的数据模型，使用数据分析表达式（DAX）语言进行高级计算，并基于导入的数据创建报告和可视化。

如何使用数据导入方式？

在Power BI中，导入用于从多种来源加载数据，包括Excel文件、CSV文件、数据库以及基于云的服务，如Microsoft Dynamics、Salesforce和Azure。导入方式从数据源提取数据并加载到Power BI中进行分析。

何时应使用数据导入方式？

当数据集相对较小或不需要频繁更新时，导入方式是合适的选择。以下是一些适用场景：

1. 处理小型到中型数据集时，导入方式因加载速度快、响应灵敏而推荐使用。

2. 需要执行复杂转换或计算时，导入允许创建复杂数据模型并使用DAX进行计算。

3. 创建包含多个数据源的数据模型时，导入能够合并多个来源的数据。

4. 需要离线工作或与他人共享报告时，导入使数据存储在Power BI文件中，便于离线工作或共享。

Power BI数据直接查询（DirectQuery）方式的应用：

什么是Power BI数据直接查询？

使用直接查询方式时，数据保留在源系统中，由Power BI直接查询。这种方式适用于处理大型数据集或数据频繁更新的情况。直接查询允许用户创建跨多表甚至多个数据源的数据模型，并对源数据进行实时分析。由于数据不导入Power BI，因此无需手动刷新数据，数据始终是最新的。

如何使用直接查询？

在Power BI中，直接查询用于直接连接数据源并实时检索数据，消除了不断将数据导入Power BI模型的需要。这种方式适用于需要处理大型或频繁更新的数据集的场景。

何时应使用直接查询？

当需要处理大型或频繁更新的数据集时，直接查询方式更为有用。以下是一些适用场景：

1. 处理大型数据集时，直接查询推荐使用，因为它允许直接从数据源查询数据，而无需先加载到Power BI中。

2. 需要访问实时数据时，直接查询允许实时访问数据，数据源中的任何更改都会立即体现在报告和仪表板中。

3. 需要处理频繁更新的数据时，直接查询提供了处理频繁更新数据的选项，如股票价格或传感器数据，无需在Power BI中不断刷新数据。

4. 需要利用数据源的强大功能时，直接查询使您能够使用底层数据源的全部功能，复杂计算和自定义SQL查询全部在数据源端完成，Power BI仅用于前端展示。

导入与直接查询的差异：

直接查询和导入在Power BI中的主要差异包括：

1. 数据存储和处理：

   导入方式将数据存储在Power BI文件中，而直接查询则实时从数据源检索数据。这意味着使用导入方式时，您可以更多地控制数据并创建复杂数据模型，但可能不适用于非常大的数据集。使用直接查询时，数据不存储在Power BI中，因此可以处理大型数据集，但在创建复杂数据模型方面可能不那么灵活。

2. 性能：

   导入方式通常比直接查询提供更好的性能，因为数据本地存储并可以优化以提高性能。直接查询在某些情况下可能较慢，因为它依赖于数据源的性能和网络连接。

3. 数据转换：

   导入方式允许更高级的数据转换和建模，因为您可以在导入之前使用Power Query来转换和塑造数据。使用直接查询时，您只能使用数据源中可用的数据，而无法在Power BI中应用转换。

在Power BI中，您可以在同一个报告中结合使用直接查询和导入模式，以利用两种方式的优势。这是通过双存储模式实现的，其中一些表被导入，而系统通过直接查询连接到其他表。结合使用两种方式可以利用导入的速度和直接查询提供的实时数据访问优势。

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