数据流注意事项和限制

在创作、刷新和容量管理方面存在一些数据流限制，用户应牢记这些限制，如以下部分所述。

一般限制

• 数据流可能不适用于所有美国政府 DoD 客户。 在政府 Power BI 功能可用性 文章中可以找到跨政府环境的功能一致性。
• 删除的数据源不会从数据流数据源页中删除，这是一种良性行为，不会影响数据流的刷新或编辑。 在 世系视图中，已删除的数据源显示为数据流的世系。
• 已删除的数据源仍显示在网关下拉列表的“设置”页中。
• 深度 等同于链接到其他数据流的数据流。 当前最大深度为 32。
• 广 度等同于数据流中的实体。
  • 对于数据流中的最佳实体数没有指导或限制，但是，共享数据流的刷新限制为每个实体有两个小时，每个数据流有三个。 因此，如果你有两个实体，并且每个实体需要两个小时，则不应将它们放入同一数据流中。
  • 对于 Power BI Premium，指导和限制基于单个用例，而不是特定要求。 Power BI Premium 的唯一限制是每个数据流的 24 小时刷新。
• 需要 Power BI Premium 订阅才能跨工作区刷新 10 多个数据流。
• PowerQuery 限制可以在“Power Query 在线限制”文章中找到。
• Power BI 数据流不支持在 URL 参数中使用全局变量。
• 目前不支持 Multi-Geo，除非您将存储配置为使用自己的 Azure Data Lake Gen2 存储帐户。
• VNet 支持是使用网关实现的。
• 在网关数据源中使用 计算实体 时，应在与计算不同的数据源中执行数据引入。 计算实体应基于仅用于引入的实体，而不是在其自己的混合步骤中引入数据。
• 在 Power BI 数据流中，可以使用参数，但不能编辑它们，除非编辑整个数据流。 在这方面，数据流中的参数的行为类似于声明的常量。
• 高级工作区的数据流和数据市集不支持在排查刷新方案时发现的某些连接器。
• 在数据流中使用 DirectQuery 时，使用切片器视觉对象的搜索区分大小写。
• 数据流实体中不允许使用以下字符： \/

数据流创作

创作数据流时，请注意以下注意事项：

• 在数据流中进行编写是在 Power Query Online（PQO）环境中完成的；请参阅 Power Query 限制中描述的限制。 由于数据流创作是在 Power Query Online （PQO） 环境中完成的，因此对数据流工作负荷配置的更新只会影响刷新，并且不会影响创作体验。

• 数据流只能由其所有者修改。

• 数据流在“我的工作区”中不可用。

• 使用网关数据源的数据流不支持为同一数据源设置多重凭据。

• 使用 Web.Page 连接器需要网关。

• 在数据流 Gen1 编辑体验中，用户可能无法在下拉列表数据网关中使用 选项>项目>数据加载>选择“无”来移除数据流中的本地数据网关连接。 以下步骤可以解决此问题：

  1. 开始编辑数据流以删除本地数据网关连接。
  2. 选择 “选项>项目数据加载>数据网关”，选择“ 无 ”，然后选择 “确定”。
  3. 如果出现带有“配置连接”按钮的黄色警告，请选择“ 配置连接”，从下拉框中选择云连接，并根据需要插入凭据。
  4. 选择“ 管理连接> ”，然后选择网关连接的 取消链接 按钮。
  5. 如果“ 管理连接 ”对话框要求再次“配置连接”，请关闭该对话框。 选择 “保存并关闭”，等待保存作完成。
  6. 如果在应用上述步骤后未显示警告“配置连接”，请应用前面的步骤，保存并关闭数据流，然后再次编辑它，并检查是否显示“配置连接”警告，以便对它执行作。

  如果与网关的连接仍未从数据流中删除，则可能需要使用相同的查询重新创建新的数据流，而不绑定到网关。

API 注意事项

有关支持的数据流 REST API 的详细信息，请参阅 REST API 参考。 以下是要记住的一些注意事项：

• 导出和导入数据流可提供数据流的新 ID。

• 导入包含链接表的数据流不会更新数据流中的现有引用（这些查询应在导入数据流之前手动更新）。

• 部署数据流时，可以使用冲突处理程序 GenerateUniqueName 和 Abort 参数来选择在操作已存在时中止该操作，或者指示 API 自动生成唯一名称。 如果数据流最初是使用导入 API 创建的，则可以使用 CreateOrOverwrite 参数覆盖数据流。

共享容量中的数据流

共享容量中的数据流存在限制（非高级容量）：

• 刷新数据流时，在共享容量内的超时时间是每个表为 2 小时，每个数据流为 3 小时。
• 链接表不能在共享数据流中创建，尽管只要禁用查询上的 “加载启用” 属性，它们就可以存在于数据流中。
• 无法在共享数据流中创建计算表。
• AutoML 和认知服务在共享数据流中不可用。
• 增量刷新在共享数据流中不起作用。

Premium 中的数据流

Premium 中存在的数据流具有以下注意事项和限制。

刷新和数据注意事项：

• 刷新数据流时，超时时间为 24 小时（没有针对表和数据流的区别）。

• 将数据流从增量刷新策略更改为普通刷新，反之亦然，会删除所有数据。

• 修改数据流的架构会删除所有数据。

• 在数据流中使用 Premium Per User （PPU） 许可证时，将数据移出 PPU 环境时会清除数据。

• 在 Premium Per User （PPU） 上下文中刷新数据流时，数据对非 PPU 用户不可见。

• 仅当启用增强的计算引擎时，增量刷新才适用于数据流。

关联表和计算表：

• 链接的数据表最多可达 32 个引用。

• 不允许链接表的循环依赖项。

• 链接表不能与从本地数据源获取其数据的常规表联接。

• 当查询（例如，查询 A）用于数据流中另一个查询（查询 B）的计算时，查询 B 将成为计算表。 计算表不能引用本地源。

• 不支持引用不同租户中的实体的链接表。

计算引擎：

• 使用计算引擎时，数据引入时间最初增加大约为 10% 到 20%。

  • 这仅适用于存在于计算引擎上的第一个数据流，并从数据源读取数据。
  • 使用源数据流的后续数据流不会产生相同的惩罚。

• 只有某些操作会使用计算引擎，并且仅在通过链接表或作为计算表使用时才会使用。 此博客文章中提供了操作的完整列表。

容量管理：

• 根据设计，高级 Power BI 容量具有内部资源管理器，当容量在内存不足时以不同的方式限制工作负荷。

  1. 对于数据流，此限制压力可减少可用 M 容器的数量。
  2. 数据流的内存可以设置为 100%，并使用适合数据大小的容器设置，工作负载将有效管理容器数量。

• 可以通过将分配给工作负荷的总内存除以分配给容器的内存量来发现大致的容器数。

语义模型中的数据流使用情况

• 在 Power BI Desktop 中创建语义模型，然后将其发布到 Power BI 服务时，请确保在 Power BI Desktop 中用于数据流数据源的凭据与语义模型发布到服务时使用的凭据相同。
  1. 未能确保这些凭据相同会导致在语义模型刷新时出现找不到密钥错误。

数据流和命名连接

将数据流与 命名连接一起使用时，以下限制适用：

• 只能创建一个特定路径和类型的云连接，例如只能创建一个 SQL 加服务器/数据库云连接。 可以创建多个网关连接。
• 无法命名或重命名云数据源;可以命名或重命名网关连接。

ADLS 限制

• ADLS 在 GCC、GCC High 或 DOD 环境中不可用。 有关详细信息，请参阅适用于美国政府客户的 Power BI。
• 由于 ADLS Gen 2 API 中的更改，必须将你分配为资源的所有者。
• 不支持 Azure 订阅迁移，但有两种替代方法可以执行此作：
  • 第一种方法：迁移后，用户可以分离工作区并重新附加工作区。 如果使用租户级别帐户，则必须先分离所有工作区，再在租户级别解除连接，然后重新连接。 对于不想删除其所有数据流或拥有许多工作区的客户来说，这可能是不可取的。
  • 第二种方法：如果上一种方法不可行，请提交支持请求以更改数据库中的订阅 ID。
• 由于以下限制，ADLS 不支持文章“ 目录和文件名 ”部分中的大多数元素用于工作区命名和数据流命名：
  • Power BI 返回一个无益的错误，或者允许进程发生，但刷新失败。
• 不支持跨租户 ADLS 订阅。 附加到 Power BI 的 ADLS 必须是 Power BI 用于Microsoft Entra ID 的同一 Azure 租户的一部分。

数据流数据类型

数据流中支持的数据类型如下：

相关内容

以下文章提供有关数据流和 Power BI 的详细信息：

• 数据流和自助数据准备简介
• 创建数据流
• 配置和使用数据流
• 将数据流存储配置为使用 Azure Data Lake Gen 2
• 数据流的高级功能
• 使用数据流的 AI
• 数据流最佳做法