Я столкнулся с ситуацией, когда запросы помечаются как слишком сложные, что мешает преобразованию данных и предпросмотру в Power Query. При попытке извлечь всю сущность и отфильтровать данные позже, процесс прерывается из-за сложности. Это создает ситуацию, когда фильтрация невозможна как на этапе GetData, так и на этапе Power Query. В качестве альтернативы я рассматривал использование OData, но этот подход потребует ручного сопоставления всех полей данных, что отнимает много времени. Какие эффективные стратегии существуют для обработки сложных запросов Dataverse в Power BI без столкновения с этими ограничениями?

Сложность запросов Power BI Dataverse: Полное руководство

Решение проблем сложности запросов Power BI Dataverse с помощью экспертных стратегий. Узнайте об оптимизации сворачивания запросов, техниках фильтрации и альтернативных методах преодоления ограничений по времени ожидания.

Авторы: НейроАгент

20.11.2025, 09:51

Как решить проблемы сложности запросов Power BI при фильтрации данных из Dataverse на этапе GetData? Я столкнулся с ситуацией, когда запросы помечаются как слишком сложные, что препятствует преобразованию данных и предпросмотру в Power Query. При попытке извлечь всю сущность и отфильтровать позже процесс завершается с таймаутом из-за сложности. Это создает ситуацию безвыходного положения, когда фильтрация невозможна как на этапе GetData, так и в Power Query. В качестве альтернативы я рассматривал использование OData, но этот подход потребует ручного сопоставления всех полей данных, что отнимает много времени. Какие эффективные стратегии существуют для обработки сложных запросов Dataverse в Power BI без столкновения с этими ограничениями?

Проблемы со сложностью запросов Power BI при работе с Dataverse можно решить путем сочетания оптимизации сворачивания запросов, стратегического внедрения фильтрации и альтернативных методов извлечения данных. Ключевым моментом является включение правильного сворачивания запросов путем реструктуризации запросов для переноса логики фильтрации в источник Dataverse вместо обработки в Power Query, а также рассмотрение альтернативных методов, таких как Azure Synapse Link или dataflows для чрезвычайно сложных запросов, превышающих пороговые значения таймаута.

Содержание

Понимание сложности запросов в подключениях к Dataverse
Включение сворачивания запросов для улучшения производительности
Техники стратегического размещения фильтров
Альтернативные методы извлечения данных
Стратегии оптимизации производительности
Продвинутые методы устранения неполадок

Понимание сложности запросов в подключениях к Dataverse

Проблема сложности запросов, с которой вы сталкиваетесь, возникает потому, что этап GetData в Power BI интерпретирует сложную логику фильтрации как чрезмерно требовательные операции, которые не могут быть эффективно обработаны бэкендом Dataverse. Когда запросы становятся слишком сложными, они могут быть помечены как “слишком сложные” на этапе GetData, что препятствует функциям преобразования данных и предварительного просмотра.

Согласно результатам исследований, эта проблема сложности часто возникает по следующим причинам:

Ограничения сворачивания запросов: Когда Power Query не может сворачивать ваши запросы, это означает, что логика фильтрации не передается обратно в исходную систему источник. Это заставляет Power BI обрабатывать данные локально, увеличивая сложность и риски таймаутов.
Ограничение API: Dataverse реализует ограничения скорости API, которые могут вызывать таймауты для сложных запросов источник.
Ограничения по времени ожидания: конечные точки TDS Dataverse обычно таймаутят через 5-2 минуты, независимо от структуры запроса источник.

Ситуация, которую вы описываете — парадокс, при котором фильтрация не работает как на этапе GetData, так и на этапе Power Query, — является распространенной проблемой при работе с большими наборами данных Dataverse. Когда вы пытаетесь извлечь всю сущность без фильтрации, запрос таймаутит из-за объема, но при попытке реализации фильтрации он считается слишком сложным.

Включение сворачивания запросов для улучшения производительности

Сворачивание запросов является наиболее критической техникой оптимизации для решения проблем сложности Dataverse. Когда Power Query сворачивает запрос, он объединяет последующие фильтры в исходный запрос и отправляет оптимизированный запрос в источник для обработки. Это может привести к улучшению производительности до 97% в некоторых случаях источник.

Чтобы включить и проверить статус сворачивания запросов для ваших подключений к Dataverse:

Проверка статуса сворачивания запросов

В редакторе Power Query щелкните правой кнопкой мыши по шагу запроса и найдите опцию “Просмотр нативного запроса”. Если эта опция неактивна (серая), ваш запрос не сворачивается, что серьезно влияет на производительность источник.

Включение сворачивания в нативных запросах

Используйте опцию EnableFolding=true в вашем коде M Power Query:

let
    Dataverse = CommonDataService.Database(Environment, [CreateNavigationProperties=false]),
    SQL = "SQL-ОПЕРАТОР ЗДЕСЬ ДЛЯ ФИЛЬТРАЦИИ КОНКРЕТНЫХ ДАННЫХ",
    Source = Value.NativeQuery(Dataverse, SQL, null, [EnableFolding=true])
in
    Source

Как показано в этом обсуждении на Reddit, этот подход может помочь преодолеть проблемы с таймаутами путем обеспечения правильного сворачивания запросов.

Реструктуризация запросов для максимального сворачивания

Приоритетно используйте преобразования, допускающие сворачивание, на начальных этапах подготовки данных источник. Перемещайте фильтры, удаление столбцов и объединения как можно раньше в запросе для поощрения сворачивания источник.

Экспертное мнение: Согласно анализу Карла де Сузы, когда Power Query правильно сворачивает запрос, он выполняет дополнительный шаг для передачи фильтрации в исходный запрос, а не как отдельный шаг. Эта оптимизация означает, что вместо выполнения запроса для извлечения всех данных, вы извлекаете только меньший отфильтрованный набор данных из источника источник.

Техники стратегического размещения фильтров

Для разрешения парадокса сложности реализуйте стратегические подходы к фильтрации, которые работают с возможностями сворачивания Power Query, а не против них.

Раннее внедрение фильтров

Размещайте фильтры как можно раньше в цепочке запросов. Механизм сворачивания Power Query работает лучше всего, когда:

Простые фильтры применяются сразу после подключения к источнику данных
Выбор столбцов происходит до любых сложных преобразований
Объединения минимизируются на ранних этапах процесса

Нативные SQL-запросы для сложной фильтрации

Вместо reliance на графический интерфейс Power Query для сложной фильтрации используйте нативные SQL-запросы с правильной логикой фильтрации:

let
    Dataverse = CommonDataService.Database(Environment, [CreateNavigationProperties=false]),
    SQL = "SELECT column1, column2 FROM entity_name WHERE complex_filter_expression",
    Source = Value.NativeQuery(Dataverse, SQL, null, [EnableFolding=true])
in
    Source

Этот подход позволяет Dataverse обрабатывать сложную логику фильтрации, сохраняя возможности сворачивания запросов.

Стратегия инкрементальной фильтрации

Если сложные фильтры все еще вызывают таймауты, реализуйте пошаговый подход:

Сначала извлеките минимальный подмножество данных с базовой фильтрацией
Примените дополнительные сложные фильтры в Power Query после загрузки данных
Используйте возможности фильтрации Power Query, которые не зависят от сворачивания

Таблица влияния на производительность: стратегии размещения фильтров

Метод размещения фильтров	Влияние на производительность	Статус сворачивания	Наилучший вариант использования
Раннее в цепочке запросов	Высокая производительность	Сворачивание включено	Простая до умеренной сложности
Нативный SQL с EnableFolding	Очень высокая производительность	Сворачивание включено	Требования к сложной фильтрации
Шаги фильтрации Power Query	Низкая производительность	Сворачивание отключено	Уточнение данных после загрузки
Комбинированный подход (ранний + нативный)	Высокая производительность	Частичное сворачивание	Большие наборы данных со сложными требованиями

Альтернативные методы извлечения данных

Когда оптимизация сворачивания запросов не решает проблемы сложности, рассмотрите эти альтернативные подходы:

Azure Synapse Link для Dataverse

Для запросов, требующих более пяти минут для выполнения, Microsoft рекомендует использовать Azure Synapse Link для Dataverse источник. Этот подход:

Выполняет обработку сложных запросов на мощной инфраструктуре Azure
Предоставляет синхронизацию в реальном времени с Dataverse
Устраняет ограничения таймаута Power BI
Поддерживает сценарии продвинутого анализа и машинного обучения

Power BI Dataflows

Создавайте Power BI Dataflows, которые обрабатывают сложные преобразования данных в облаке:

Dataflows могут обрабатывать большие наборы данных без ограничений локальных ресурсов
Они напрямую интегрируются с Dataverse через оптимизированные соединители
Поддерживают шаблоны инкрементального обновления
Предоставляют централизованное преобразование данных для нескольких отчетов

Конфигурация параллельной загрузки

Настройте параметры параллельной загрузки в Power BI для уменьшения проблем с параллелизмом:

Установите параллельную загрузку таблиц со значения по умолчанию на 2 источник
Этот подход помог решить проблемы с таймаутами в обсуждениях сообщества
Уменьшает ограничение API путем ограничения одновременных запросов

Хранимые процедуры для сложной логики

Для чрезвычайно сложных запросов реализуйте хранимые процедуры в Dataverse:

Создавайте параметризованные хранимые процедуры для генерации тех же данных, что и сложные запросы
Используйте хранимые процедуры в качестве источников данных в Power BI
Это позволяет избежать проблем сложности, сохраняя функциональность и точность данных источник

Пример из реального мира: Один пользователь сообщил, что потратил 2 месяца на работу с поддержкой Microsoft по проблемам с таймаутами, которые возникали через 30 минут при попытке извлечь 16 тыс. записей из Dataverse. Решение включало сочетание нескольких техник оптимизации, включая правильное сворачивание запросов и конфигурацию параллельной загрузки источник.

Стратегии оптимизации производительности

Реализуйте эти комплексные стратегии оптимизации для обработки сложных запросов Dataverse:

Управление ресурсами

Используйте премиум-емкость или рабочие области Premium Per User для наборов данных Power BI источник
Включите индикаторы сворачивания запросов для мониторинга производительности запросов и выявления возможностей оптимизации
Мониторьте использование CPU и памяти, так как сворачивание запросов оптимизирует эти ресурсы источник

Техники оптимизации запросов

Избегайте CTE в Power Query, так как условия WHERE не распространяются обратно через предыдущие CTE, что заставляет запросы выполняться для целых таблиц источник
Минимизируйте объединения путем предварительного агрегирования данных в Dataverse, когда это возможно
Используйте ранний выбор столбцов для уменьшения объема данных на источнике
Реализуйте шаблоны инкрементального обновления для больших наборов данных

Конфигурация подключения

Настройте соответствующие параметры таймаута в функциях Power Query
Используйте пул соединений для уменьшения накладных расходов
Реализуйте логику повторных попыток для временных сбоев
Мониторьте использование API для избежания достижения пороговых значений ограничения Dataverse

Оптимизация структуры данных

Денормализуйте данные в Dataverse, когда это возможно, для уменьшения сложности запросов
Создавайте вычисляемые столбцы в Dataverse вместо Power Query
Реализуйте правильное индексирование по часто фильтруемым столбцам
Используйте представления для предварительной фильтрации и структурирования данных для потребления Power BI

Пошаговый процесс оптимизации:

Оценка текущей структуры запроса
- Проверьте статус сворачивания запросов в редакторе Power Query
- Определите шаги, не допускающие сворачивания, вызывающие сложность
- Проанализируйте размещение фильтров и поток запросов
Реализация оптимизации сворачивания
- Включите опцию EnableFolding в нативных запросах
- Реструктурируйте запросы для переноса фильтрации в источник
- Проверьте улучшение сворачивания через просмотр нативных запросов
Применение альтернативных методов при необходимости
- Реализуйте Azure Synapse Link для сложных запросов
- Создайте Power BI Dataflows для больших наборов данных
- Настройте соответствующие параметры параллельной загрузки
Мониторинг и уточнение
- Отслеживайте улучшения производительности
- Корректируйте конфигурацию на основе паттернов использования
- Реализуйте дополнительную оптимизацию при необходимости

Продвинутые методы устранения неполадок

Когда стандартные техники оптимизации не решают проблемы сложности, рассмотрите эти продвинутые методы устранения неполадок:

Анализ и диагностика запросов

Используйте инструменты диагностики Power Query для выявления узких мест производительности
Мониторьте планы выполнения запросов для понимания возможностей оптимизации
Анализируйте объем данных на каждом этапе преобразования для выявления ненужной загрузки данных

Специфические для Dataverse соображения

Проверьте пределы организации Dataverse и убедитесь, что вы не приближаетесь к пороговым значениям ограничения API
Просмотрите отношения сущностей для выявления чрезмерно сложных объединений, которые можно упростить
Оцените использование плагинов в сущностях, которые могут замедлять производительность запросов

Корректировки конфигурации Power BI

Настройте параметры таймаута обновления в настройках службы Power BI
Настройте поведение обновления для больших наборов данных (шаблоны инкрементального обновления, полное обновление)
Реализуйте правильную обработку ошибок для сценариев таймаута с логикой повторных попыток

Предупреждение эксперта: Согласно документации Microsoft Learn, запросы, основанные на реляционных источниках, достигают наилучшей производительности при сворачивании запросов. Для таблиц в режиме DirectQuery или Dual режим хранения Power Query должен достигать сворачивания запросов — это требование подчеркивает критическую важность правильной структуры запроса источник.

Заключение

Решение проблем сложности запросов Power BI с Dataverse требует многогранного подхода, который затрагивает как оптимизацию запросов, так и альтернативные стратегии извлечения данных. Ключевые выводы включают:

Включите сворачивание запросов, используя EnableFolding=true в нативных запросах и реструктурируя преобразования для переноса логики фильтрации в исходную систему, что может улучшить производительность до 97%.
Реализуйте стратегическую фильтрацию, размещая фильтры на ранних этапах цепочки запросов и используя нативный SQL для сложной логики фильтрации, избегая CTE, которые препятствуют правильному распространению условий WHERE.
Рассмотрите альтернативные методы, такие как Azure Synapse Link для запросов, превышающих 5 минут, Power BI Dataflows для облачной обработки и хранимые процедуры для чрезвычайно сложной логики.
Оптимизируйте управление ресурсами через рабочие области премиум-емкости, правильную конфигурацию подключения и оптимизацию структуры данных для эффективной обработки больших наборов данных.
Мониторьте и устраняйте неполадки непрерывно, используя инструменты диагностики Power Query и специфические для Dataverse соображения для поддержания производительности по мере роста объемов данных.

Сочетая эти стратегии, вы можете эффективно преодолеть парадокс сложности запросов, позволяя как этапу GetData, так и этапу Power Query работать эффективно с вашими источниками данных Dataverse. Оптимальный подход будет зависеть от размера вашего конкретного набора данных, требований сложности и организационных ресурсов, но даже реализация нескольких этих техник должна обеспечить значительное улучшение производительности.

Источники

Авторы

НейроАгент

Автор

Проверено модерацией

НейроОтветы

Модерация