每个企业都应该有自己的信息安全意识教育系统无论是从国家法律法规和行业监管要求规定，或自身业务发展的角度出发、还是从层出不穷的由于员工意识薄弱引发的信安全事件角度考虑，越来越多的企业认识到，人是信息安全最薄弱的环节，能否将具备高度信息安全意识的员工转化为第一道防线比以往任何时候都更为重要。企业开展全员信息安全意识教育工作的难点认识到全员信息安全意识的重要性，很多企业也都积极的开展全员信息安全意识教育工作，但都不可避免的遇到过以下这些困境：采用常规的信息安全意识现场培训，有效果，但形式单一，效果较短期；仅依靠内部力量做投入大、效率低；信息安全知识内容较难梳理并且展现枯燥；需要覆盖的分支多、员工多；较难长期坚持，效果不明显；准备需要全员学习的课程（视频类、图文类等）难以部署与分发；普通员工非专业人员，与信息安全之间有天然距离；教育过程与结果难以量化… …以上工作难点中，最重要也是最大的难点，就是如何高效的将学习内容推送至全员，并实现教育过程与结果可量化。安全意识服务平台产品案例针对以上企业遇到的诸多困扰，国内诞生诸多专业研究与实践企业全员信息安全意识宣传教育的专业机构，推出高效、便捷、的学习测评系统，帮助企业开展全员的信息安全意识教育工作。此类系统是企业用于开展全员信息安全意识教育工作的专业系统，内含需要员工掌握的专业课程等，可帮助企业一站式实现全员学习、练习、测试、评估等，并动态展示个人与企业整体的学习情况与效果，持续改善员工的安全行为，提升企业的安全能力。下面将展示此类系统的具体内容特点：一站式：信息安全意识学习课程统一部署，全员可在系统中完成信息安全知识学习的所有相关活动，企业实现一站式开展全员的信息安全意识教育工作；无需将不同的学习资料分别发送员工，再单独发起练习或考试活动等；持续化：一方面系统内设计诸多激发员工学习兴趣的环节，吸引员工持续登录与学习；另一方面系统每年会更新学习视频，并辅以期刊、知识长图、电子海报等需要员工进一步掌握的学习资料，帮助企业持续开展教育工作；安全：该系统安装在企业自己的服务器上，最大限度的保证安全；可量化：系统可统计员工学习情况、练习情况、测试结果等，企业领导可直观了解企业员工整体的学习情况、知识掌握情况等；同时员工也可以直观了解自己的学习情况。案例：企业安全易视（CSAS）系统简介企业安全易视系统包含学、练、测、评四大功能模块。功能模块——学：安全易视系统（CSAS）学习课程将将枯燥的网络安全知识简单化、形象化展现，做到员工简单易懂，并迎合员工的学习习惯和学习需求，帮助员工跨越与安全之间的壁垒。安全易视系统（CSAS）含丰富的网络安全知识视频，并辅以期刊、知识长图、电子海报等学习资料，所有的学习资料经专业梳理，风格多样，从不同维度与深度讲述需要员工掌握的网络安全知识，员工可轻松学习和掌握网络安全知识；安全易视系统（CSAS）的学习课程具有全面、合规、前沿等特点。功能模块——练：安全易视系统（CSAS）内置信息安全意识测试练习模块，学习完单元视频后进行安全意识测试练习，可自动生成个人信息安全意识学习情况，做到整体的信息安全意识练习结果可视化，学员个人对自己每个知识点的掌握程度也能有清晰的认识。功能模块——测：安全易视系统（CSAS）内置信息安全意识测试功能模块，企业可根据计划实时开展全员信息安全意识测试活动，测试题与系统中需要员工掌握的网络安全知识点相对应，学员测试完毕后，可自动生成企业整体与个人信息安全意识数据，做到企业对整体的信息安全意识测试结果可视化，学员个人对自己学习的知识点掌握程度也能有清晰的认识。功能模块——评：综合企业通过系统开展的各项活动，分析员工学习、练习、测试等结果数据，整体、直观的展现企业信息安全意识水平。领导可在管理中心直观查看员工整体的学习情况、测评统计等，并查看每次的测评报告。About us微信:CN_WorkTELL:18519330516MAIL:65681999@qq.com欢迎各行业伙伴共同交流，需要平台体验及安全意识内容也可添加私信体验。}

本文共计8570字，阅读本文预计需要22分钟。文章来源：简书作者：我的大鹏老师，本文作者授权转载掌握正确的Power BI优化技巧，可以帮助我们提高使用效率及使用感受，下面就总结下我整理出来的Power BI优化最佳实践。文中出现的测试数据，均使用本地电脑环境进行测试，仅做对比测试，相关数据，来至多次测试结果的平均值。文章原来的初衷是写Power BI性能优化部分，不过随着文章的不断深入，知识边界顺带就拓宽了很多，于此题目就变成了Power BI优化最佳实践。内容导航<上下滑动查看>一、从数据库加载数据更快二、只导入需要的表列三、使用合适的数据格式2四、不在Power Query做复杂的数据清洗五、使用SQL加载到Power Query六、使用参数化七、不做大宽表八、使用合适的数据粒度九、减少使用新建列十、使用表和文件夹管理度量值十一、命名规范十二、模型分层十三、永远使用一对多关系十四、反结构化设计十五、关闭数据加载的所有选项十六、优化DAX公式十七、减少页面可视化对象数量十八、使用增量刷新十九、减少列不重复值二十、硬件优化二十一、定期更新Power BI Desktop由于文中涉及大量的专业知识，受限于作者的水平，可能存在有误的地方。若发现错误之处，还望不惜赐教。测试数据样本及测试环境如下。行数：100万列数：44列Excel文件大小：275633KB（约276M）数据库：MySQL（8.0.28.0）CPU：AMD 5600U内存频率：3200Power BI版本：2021年12月一、从数据库加载数据更快从数据库加载数据，比从本地Excel文件加载数据，速度更快。同样的数据量，多个文件比单个文件快。总结：可以很明显的看出，从数据库加载同样大小的数据，速度最快，而且非常明显。其中从文件夹下面加载多个Excel文件的速度，超出意外的更快，而且貌似文件越多，速度还有提升的趋势。最没想到的是单个Excel文件加载居然是最慢的。其他人也可以测测是不是真的这样。二、只导入需要的表列加载多余的列，会造成两个不好的影响：加载速度变慢 建议是仅仅加载在后续分析中使用的列。若有新的变动，可以再有针对性的增删列。造成文件变大 Power BI发布有1G的限制，因此文件大小会影响报告发布。在不影响模型使用的前提下，可以尽量降低文件大小。以上图的对比来看，从MySQL加载44列需要35s，加载11列只需要18s，速度快了一倍。所以，减少加载的列，可以明显减少数据加载所需的时间。总结：只加载需要的表列，就是该条优化的最佳实践。三、使用合适的数据格式使用订单金额作为测试列当一个数值足够大的时候，储存为文本和存储为整数的文件大小差异会变小。总结：可以看出，同样的100万行数值，以整数类型存储，占用的存储空间最小。在实际操作中，可以将客户编号、类型编号等存储为整数类型。四、不在Power Query做复杂的数据清洗Power Query功能强大有目共睹。但在处理一些复杂计算的时候，对硬件配置要求比较高，尤其是对CPU的要求很高。因此不建议在Power Query中做太过复杂或会造成计算变慢的操作。比如使用分组依据、合并查询等，就会明显造成数据加载速度变慢，数量越大，差异就越明显。当然，对于真正的高手来说，熟练掌握各种缓存机制及高端操作，依然可以把Power Query的运算做的很快，不过这些并不适合新手。在你无法轻松驾驭Power Query之前，依然建议遵循减少使用的原则。举个例子：Power Query单独清洗，时间长的原因是，Power Query需要将整表加载进来，然后再使用合并查询、筛选、分组统计，因此时间比直接使用SQL查询要长很多。而且随着后续操作的步骤越来越复杂，速度也会越来越慢。总结：如果你的数据源质量很差，且没有太多其他选择，同时数据量又不太大的情况下，也是可以选择使用Power Query做一些数据清洗的，毕竟工具的定位就是数据清洗。活学活用，找到自己的平衡点。五、使用SQL加载到Power Query这种方式有很多优点。使用Power Query加载一段SQL获取数据，相当于加载的是数据库视图查询。当库表结构变动时，对于这段连接关系影响最小，也就是减少了耦合。在模型后期的维护中，工作量最小。并且可以灵活的调整这段查询语句。在某些场合，我们不仅仅只使用一张表，那么就可以使用SQL做拼接之后，直接加载这段查询语句，而不需要IT再做其他的支持。而相对的，不建议做的事情就是。加载了整张表，或者加载了很多表，在Power Query中使用合并查询或分组依据功能进行计算，则计算效率会下降非常明显。还有一个细节，有些数据来源不支持编写SQL查询。比如从Impala获取数据，只能直接添加表到Power Query。这种情况下，推荐使用ODBC作为中继，将源数据配置成ODBC连接，然后使用Power BI连接ODBC数据源，这个时候是支持编写SQL查询的。总结：如果是从数据库加载的数据，建议优先使用SQL进行类似的计算，然后使用Power Query加载这段SQL。六、使用参数化比如，你需要加载100张表到模型中，使用了一些数据源。在后续的维护中，数据库的数据进行了迁移，则需要对不同的数据来源进行调整。如果没有事先把路径作为参数，那么再修改来源的时候，会增加必须要的量。当然，参数化的使用不仅仅局限于此，使用的场景很广泛，在设计时，需要提前考虑。总结：参数化是设计的初衷，为了解耦，耦合太深会增加很多不必要的工作量。七、不做大宽表Power BI是有一套自己的运行规则，初学者在使用Power BI时，会想当然的按照自己的理解来使用Power BI，由于方法不对，会产生一种Power BI也不过如此的错觉，真正的原因可能是，打开的方式不对。简单来说，Power BI使用维度建模，尽量减少在事实表上的维度，将维度单独成表，通过关系，将维度表与事实表进行关联，使数据塌缩到最小维度。一方面可以提高运算速度，另一方面可以减少文件内存占用。最简单的实践操作就是，事实表去维度化，将维度单独成表，使用表关系与事实表关联。总结：掌握一些维度建模的知识，了解什么是维度建模，才能更好的使用Power BI。Power BI和那些号称是BI，结果背后还是在拼大宽表的BI工具，是完全不同的。八、使用合适的数据粒度Power BI虽然强大，但是架不住一股脑的塞数据。因此，在实际的建模或分析过程中，除了优化加载的表列，还需要对分析所用的数据粒度进行整合。比如分析只看到月，那么就没必要加载到每天的数据。数据分析只看到天，就没必要添加到小时或分分钟维度的数据。总结：选用合适的数据粒度，让工作事半功倍。九、减少使用新建列请注意，此处说的是减少使用，不是不能使用。这主要基于两个方面的考虑。一方面，对于新手，无法编写复杂的DAX，那么可以使用新建列来减少难度，但同时需要明白，添加列这个动作，自己到底在做什么，而不是无脑的使用新建列进行辅助计算。另一方面则是，计算速度和内存之间的平衡。比如增加一列之后，能极大的提高某个度量值的计算速度，那么为了不影响可视化的展示，是可以牺牲掉内存来保计算效率的。十、使用表和文件夹管理度量值编写的度量值，默认会放到你选择的那个表，或者默认放在排序在一个的表中。这样的度量值不利于管理，推荐的方法是，新建一个表，然后用于存放度量值。同时仍可以在表中，增加文件夹来管理这些度量值。度量值管理关于这部分，网上已经有很多人写了相关的文章，我不做细节的展开，如需要可以参考：简单三个步骤，轻松管理你的Power BI度量值https://zhuanlan.zhihu.com/p/99394463十一、命名规范表命名表的命名上，每个人都可以采用自己的一套规则。前提是能清晰的区分出来不同功能的表，比如从命名规则上，是否可以区分出事实表、维度表、参数表、辅助计算的视图表等等。举例：事实表：F Model 销售明细维度表：D Model 商品主数据参数表：C Model 天数视图表：D View 辅助作图度量值命名：度量值的命名规则推荐使用定语后置。举例：销售 销售额销售 销售额 直营销售 销售额 直营 A品销售 销售额 直营 A品 去年销售 销售额 直营 A品 同比 %在基础度量值名称的基础上，通过不断在后面添加描述。这样命名有两个好处：相似逻辑的度量值排序上紧挨在一起，方便查找和对比，而且看起来非常清晰；由于规则清晰，在编写DAX公式时，可以直接将度量值写出来，节省了查找和记忆不同度量值名称的时间。十二、模型分层模型分层主要在复杂模型中做为一种解决方案。该功能的实现，依赖于将同一个度量值显示在不同的文件夹中进行管理。举例：模型层：将直接取之于事实表的度量值，放到模型层。当源数据有逻辑变动时，仅需要修改模型层的度量值即可。视图层：视图层的度量值，全部取值于模型层，当模型层的度量值变更时，视图层度量值不用单独维护。包括一些为特殊可视化所编写的度量值，也放在该文件夹下。比如也可以每页可视化报告做一个子文件夹，用于管理可视化页面上的度量值。项目层：项目层是一个更大的概念。比如在一个模型中，有不同的分析项目，而每个分析项目又有很多可视化页面。某个特定的项目，从不同的场景中取了一些度量值。由于使用的度量值散落于各处，当我们查看某个项目相关的指标时，可以将该项目使用的度量值，都显示在被命名为该项目的文件夹下。关系视图中，选中度量值，在显示文件夹中，以逗号间隔，就可以将同一个度量值，显示在多个文件夹下面。十三、永远使用一对多关系请永远使用一对多关系，除非你知道你在做什么。为什么不推荐使用多对多，或者多对一，是计算结果不正确吗？其实不是这样的，原因是按照一对多的关系进行思考和公式的编写，可以让模型关系变得简单和易于理解。而多对多和多对一的关系则会让模型内部的交互变得复杂，而造成模型关系混乱。请注意，并不是禁止使用，既然设计了这样的功能，就有其使用的价值。前提就是当你使用多对多关系或者使用多对一关系时，你需要明白你自己真正在做的是什么，而不是随随便便拉一根线那么简单。比如在做权限控制的一些场景中，则需要开启多对多的双向安全筛选。这种情况下就必须使用多对多关系才能完成。总结：在你真正理解Power BI模型关系之前，建议请遵守该条规定，可以让你的模型更简单。十四、反结构化设计反结构化的设计初衷在于为了满足某种诉求，用于牺牲设计上的规范，同时这个诉求又非常的合理。比如你有一份商品主数据，同时有一份手工指定的特殊商品清单。按照维度建模的规范，应该将该特殊指定的表，作为商品主数据的维度表，组成雪花模型。规范设计下，数据大小的占用。在设计上很规范，没有问题，然而我们发现一个新的现象。如果把这份特殊的商品清单，在商品主数据上，新增一列，将符合的SKU标记为1。再看下反结构化设计下，数据大小的占用。两个PBIX文件大小的对比。从文件实际的大小来看，采用反结构设计，可以节省30%的空间占用。30%的空间优化对于一个模型来说非常的有诱惑力。总结：这只是一个缩影，可以推广到很多具体的使用场景，甚至可以反设计到事实表上，具体可以灵活掌握。在做这件事之前，一定要清楚你在做什么，而不是无脑加列。前提还是在模型规范化设计的基础上，在局部使用，而不是完全进行反结构化设计，一定要认清反结构化设计的初衷是什么。十五、关闭数据加载的所有选项类型检测 在Power Query中，会自动针对新加载的表检测数据类型，并产生一个新的操作步骤，貌似很智能，其实潜在隐患很大。对于新手，这很容易造成自动检测的数据类型与预想的数据类型不一致，导致后续的计算出现问题，而又不能很好的发现问题所在。因此，在实际操作中，关闭该选项，表中所有字段的字段类型均由自己指定。关系 关系的自动检测，遵循自己的一套规则。比如两张表有相同的字段名称，同时符合一对多关系，那么会自动创建该该关系。自动的关系检测也建议关闭，所有的表关系一定是由自己指定，而不使用系统自动检测的任何关系。因为默认检测到的表关系，不一定是自己需要的关系，从而增加修改工作量。时间智能 该功能会自动将日期创建为日期层次结构。好处是直接可以拖出来日期层次进行分析，然而实际的分析中，很少这样用到，还用对用户造成困扰。因此在实际建模过程中，该功能建议关闭。后台数据 建议关闭，该功能会在打开Power Query时，自动预览所有查询的前1000行数据，如果查询的数据比较大，或计算量比较大，则会消耗本地资源。然而这还不是最坏的情况，最坏的情况是，这会增加数据库的访问，增加服务器资源的消耗。比如在Power Query中加载了一个1亿行的表，如果该功能不关闭，那么在打开Power Query时，该查询会从数据库获取这1亿数据，并展示前1000行数据的预览。在展示前1000行之前，数据库需要将1亿数据所在的表，全部加载到内存中，然后才从内存读取前1000行，对服务器造成不必要的压力，甚至会造成服务器的瘫痪。关闭该功能后，如果需要查看某个查询的最新结果，可以在选择对应的表查询后，点击刷新预览按钮，则只刷新当前表的数据。并行加载表 在数据量较大且查询较多的情况下，会增加服务器的压力，建议关闭。在数量不大且表不多的情况下，是否勾选可酌情调整。问答 该功能一般情况下用不到，用到的时候再打开即可。十六、优化DAX公式DAX公式主要是由FE(公式)引擎和SE(存储)引擎共同作用的结果。执行 DAX 查询涉及两个引擎：公式引擎处理请求，生成并执行查询计划。存储引擎从表格模型中检索数据以响应公式引擎提出的请求。存储引擎有两种实现：VertiPaq在内存中托管数据的副本，该副本会定期从数据源刷新。DirectQuery将查询直接转发到每个请求的原始数据源。公式引擎是查询引擎的更高级别的执行单元。它可以处理 DAX 请求的所有操作。在DAX公式的优化方向上，则希望优先使用FE引擎计算，尽可能减少SE引擎的计算或增加SE缓存命中的数量。公式的计算效果有三种状态：最好：只有FE产生计算；一般：FE和SE共同计算，第二次执行能全部命中或部分命中SE缓存；较差：FE和SE共同计算，第二次执行仍无法命中SE缓存；请注意：DAX的公式优化，在很多时候是有极限的，优化到一定地步就无法再优化。在某些场景下，公式的算法进行优化后，可能会有几倍甚至几百倍上千倍的性能差异，在解决特定计算场景时，优化DAX算法或者公式的编写技巧，是非常有必要的。这部分佐罗老师写的更详细，大家直接参考即可：PowerBI DAX中有哪些性能优化方法？https://www.zhihu.com/question/479286572/answer/2056793897比如使用佐罗老师的，视图层算法。在很多场景中，是可以提高计算速度的。关于视图层算法，请参考：20200803 PowerBI DAX 性能优化 高级视图算法 性能提升成千上万倍https://www.jianshu.com/p/5080bb795be9总结：DAX公式的性能优化，需要积累一定的知识储备才能达到更好的效果。也可以通过探索DAX函数的计算原理，搭配出最佳函数组合，用以达到最佳计算性能。十七、减少页面可视化对象数量减少报表页面可视化图表的数量，可以减少图表渲染的时间，从而增加页面加载的速度。比如我们要做5个不同指标的卡片图，那么我们有两个选择。一个是使用5张卡片图，另一个是使用矩阵。虽然都是计算5个指标，但其实际在页面加载的速度则有明显的区别。比如，下面的图片中。效果看起来是完全一样的，不过上面是5个卡片图，下面是一个矩阵。实际页面加载中，下面的矩阵只渲染一张图表，因此速度快了5倍左右。除此之外，建议优先使用默认的视觉对象。相较于应用市场中的视觉对象，默认的视觉对象加载更快。总结：报表可视化页面，视觉对象的数量要适当，太多容易造成加载速度变慢，太少又会造成内容不够丰满。十八、使用增量刷新增量刷新适合以下场景：不经常改动模型；增量数据较大，刷新时间过长；可以得到IT在数据库方面的支持；有Pro账号或企业级账号；增量刷新，则可以看我的另一篇文章：Power BI增量刷新如何配置(颠覆认知)https://www.jianshu.com/p/d388f7891912总结：增量刷新在规范的项目中，是不错的选择。但如果你只是在本地分析，则无法使用该功能。十九、减少列不重复值减少列不重复值，是缩小Power BI文件大小的方法。Power BI表格模型的数据存储于 VertiPaq，这是一个位于内存中的列式数据库，与行式数据库不同，这是一种以列形式存储数据的结构。这部分请参考高飞老师的讲解：理解基数 Cardinalityhttps://www.powerbigeek.com/understanding-columns-cardinality/这是一种存储机制，可以缩小表格存储所需的空间。总结：举例来说，对于日期时间的处理，最佳实践就是：日期和时间分开两列，若时间不参与计算，则不加载。如果将日期和时间放在一列，则会增加列基数，文件会变的更大。二十、硬件优化以上讲过了Power BI在软件上的优化。软件的优化是有一定局限性的，若硬件不与之匹配，则软件的优化效果不会太明显。因此，在Power BI性能优化最佳实践中，硬件优化是最直接，最简的方式。那么，如何通过硬件的提升，来提高Power BI的运算速度呢，该提哪部分配置性价比最高呢？1、CPUCPU是影响Power BI计算速度的第一因素，且是CPU单核性能。而市面上这样的CPU往往还都比较便宜，5000元左右的预算，就可以买到一个相当不错的机器。CPU性能，参考网站：https://www.cpubenchmark.net/CPU_mega_page.html按照Thread Mark倒序，从大到小，即可看出CPU一列中，哪个CPU排名最靠前，那么这个CPU在计算Power BI的时候就越快。截止发文，计算Power BI最快的CPU是I9-12900KF，不过这样的CPU价格都比较贵，可以退而求其次，找到一个性价比比较高的CPU，比如I7-12700H。关于如何测试你电脑CPU的性能在什么级别，可以参考佐罗的文章：PowerBI轻松测试电脑性能，帮您选好电脑https://zhuanlan.zhihu.com/p/399416479CPU的使用建议是，测试的时长不超过10秒，原则上越快越好。目前我遇到过最快的，大概在4秒，我自用的电脑在6秒-7秒，你也测测你电脑CPU的性能吧！总结：CPU的升级，是最直接最简单提升Power BI计算速度的方法。这部分的提升，是DAX性能优化所无法弥补的。2、内存在内存方面，很多人都会认为，内存越大，计算越快。在Power BI的计算中，实际并不是这样，真正影响Power BI计算速度的是内存频率。一个频率是4800HZ的8G内存，是一定比一个频率是2666HZ的32G内存计算更快的。内存频率变化的直观感受，反映到Power BI的操作中就是，你写完一个度量值并回车，很快就执行完成。反之就是你还需要等待3-5秒才计算完成，尤其是在一些复杂的计算中，这个时间差异尤为明显。该经验主要来源于，我使用同一个模型在不同的电脑上进行测试的结果。使用了一台旧电脑，新建度量值反应11-12秒；使用I5-1135G7 CPU，搭配2666HZ内存，新建度量值反应8-9秒；使用I5-1135G7 CPU，搭配3200HZ内存，新建度量值反应6-7秒；这块的数据不算太严谨，之所以写出来，仅希望做个参考。因所使用的的模型不同，其他人无法复现，有待更多人的更多测试数据。目前从理论上来说，肯定是内存频率越高，计算速度越快。截至发文，市面上主流的内存频率是3200HZ，并且已经出现了搭载诸如4800HZ、5600HZ内存频率的电脑。作为个人推荐的话，建议不低于3200HZ，如果有条件，那当然是越快越好啦！总结： CPU(单核性能) > 内存频率 > 内存大小3、其他其他部分包括：硬盘、网卡、网速等。在Power BI的部署和生产环境中，依然也会产生不同的影响。比如显卡会影响页面渲染的速度，网速会影响可视化加载的速度等等。4、企业级硬件部署本地部署企业级的本地部署，Power BI一般都会放到专用的服务器上。基于以上总结过的硬件配置经验，实际在计算过程中，企业级的服务器，在表现上，可能不如5000元的笔记本。服务器的配置偏重一般都在多核并行计算上，但单核性能的表现上却很一般。所以，企业级的本地部署，需要考虑下服务器的硬件搭配，尤其是CPU类型，同时平衡单核性能和并发。云端部署同样的道理，目前经过测试后的数据显示。即便使用Power BI Premium，其计算速度依然不如5000元的笔记本更快。如果只是个人使用Power BI，你花5000元买个笔记本，完全不用自卑，因为已经比企业级的部署更快了。云端加更多的资源，解决的还是高并发，对于单个用户而言，速度上不会有明显的变化。关于云端计算速度和本地PC电脑计算速度的对比，请参考：https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd32a8c二十一、定期更新Power BI Desktop新的版本，往往意味着更多的功能和更优秀的性能。定期更新到较新的版本，也有助于对Power BI的优化。全文总结：最佳实践就是平衡的艺术。Power BI性能优化最佳实践的核心就是平衡，了解自己所需的和可以舍弃的，从而找到最佳平衡点。最佳实践不是结果，而是状态。由于文中涉及大量的专业知识，受限于作者的水平，可能存在有误的地方。若发现错误之处，不吝赐教。}

汽车改装件企业提升抗风险能力策略制定与实施手册 -
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