筛选：数据与人工智能
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使用 Snowflake 上的直接查询 (DQ) 优化 Power BI 是实现 Power BI 中快速、经济高效且符合 GDPR 要求的解决方案。不幸的是，直接查询常常被证明太慢了。我们成功显著提高了性能：速度提高了近 10 倍！在本博客中了解我们是如何实现这一目标的。
架构师不想执行两次相同的操作，用户想要快速的仪表板，而首席财务官希望尽可能降低成本。同时，GDPR 规则要求用户只能看到他们被允许看到的内容。所有这一切都可以通过 Power BI 中的 Snowflake 和 Direct Query 实现。我们摒弃了 Ralph Kimball 的传统维度建模（星图），以实现最佳性能。
我们可以模拟一个大表（OBT）。这消除了对单独维度的需要，从而提高了查询性能。我们很乐意向您介绍更多相关信息。
默认“导入”存储模式的缺点
在 Power BI 社区中，“导入”是 Power BI 的默认保存模式。然后将数据 墨西哥电报数据 存储在 Power BI 中。导入模式的主要优点是对于用户来说性能非常好。缺点是数据同时存储在数据平台和 Power BI 中，这有几个缺点。