什么是刷新策略？
托管在 Power BI 服务中的 Dataset 可以为一个或多个数据表配置 增量刷新。增量刷新的目的，是通过仅检索最近/发生变化的数据来实现更快、更高效的刷新，以“增量”的方式刷新表。 为此，Dataset 中的表会被自动划分为多个分区：只有最近或发生变化的数据会被 刷新（“热”分区），甚至还可以 实时检索（“混合表格”中的“Direct Query”分区）；而 较旧、静态的数据会被归档（“冷”分区）。
可在 Tabular Editor 中轻松配置并修改增量刷新。
Note
配置增量刷新可为 Data model 带来以下好处：
- 减少刷新时间和资源消耗
- 计划刷新耗时更短、更可靠
Important
在 Tabular Editor 3 中设置增量刷新仅限于托管在 Power BI Dataset 服务中的数据集。对于 Analysis Services，需要自定义分区。
它是如何工作的？
为创建这些分区，Power BI 会在 Power Query 中使用 RangeStart 和 RangeEnd 这两个 datetime 参数。这些参数用于表分区 M 表达式中的筛选步骤，对表中的日期时间列进行筛选。对于日期、字符串或整数类型的列，仍可通过使用函数将 RangeStart、RangeEnd 或日期列转换为适当的数据类型来进行筛选，同时保持查询折叠。有关此内容的更多信息，请参见 此处
下面给出一个示例。已针对表 'Orders' 的 [Order Date] 列应用增量刷新：
// The filter step should ideally be able to fold back to the data source
// No steps before this should break query folding
#"Incremental Refresh Filter Step" =
Table.SelectRows(
Navigation,
each
[OrderDate] >= #"RangeStart" and
[OrderDate] < #"RangeEnd"
)
Warning
增量刷新专为支持 Power Query 查询折叠 的数据源而设计。理想情况下，在应用筛选步骤之前，查询折叠不应被中断。除在实现 混合表格 时之外，最终查询并不要求必须进行查询折叠。
什么是刷新策略？
刷新策略 决定数据如何分区，以及这些策略范围分区中哪些会在刷新时更新。它由一组可设置或更改的表 TOM 属性组成。
Warning
Power BI Desktop 限制： 不支持在连接到本地 Power BI Desktop 模型时配置增量刷新。要为本地 Power BI Desktop 模型配置增量刷新，可以使用 Power BI Desktop 用户界面。
刷新策略属性
一个基础的刷新策略由四类不同的属性组成：
- 增量窗口 属性：在该时间窗口内，数据会保持 最新。
- 滚动窗口 属性：在该时间窗口内，数据会被 归档。
- 源表达式：定义表架构以及该表的 Power Query 转换。
- 模式：是否使用
Import表或Hybrid表。
与 Power BI Desktop 对比
在 Power BI Desktop 中，这些属性的名称有所不同。下面概述了这些属性与 Power BI Desktop 用户界面的对应关系。
高级属性
根据配置的属性不同，增量刷新的行为可能有所不同。下面概述了不同的增量刷新配置：
所有属性概览
下面概述了 Data model 中用于配置增量刷新的 TOM 属性：
| 属性名称 | Power BI Desktop 中的对应项 | 说明 | 期望值 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| EnableRefreshPolicy | 对此表进行增量刷新 | 是否为该表启用刷新策略。 在 Tabular Editor 中，只有当此值设置为 True 时，其他刷新策略属性才会显示。 |
True 或 False。 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| IncrementalGranularity | 增量刷新周期 | 增量窗口的粒度。 示例： "在刷新日期之前的最近 30 天内刷新数据。" |
Day, Month, Quarter or Year。必须小于或等于 IncrementalGranularity。 |
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| IncrementalPeriods | 增量刷新周期数 | 增量窗口包含的周期数量。 示例： "在刷新日期之前的最近 30 天内刷新数据。" |
一个整数，表示 IncrementalGranularity 周期的数量。必须定义一个小于 RollingWindowPeriods 的总周期。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| IncrementalPeriodsOffset | 仅刷新完整天的数据 | 应用于 IncrementalPeriods 的偏移量。 示例： IncrementalPeriodsOffset= -1; IncrementalPeriods = 30;IncrementalGranularity = Day: "仅刷新最近 30 天的数据，从刷新日期的前一天开始。" |
一个整数，表示将增量窗口按 IncrementalGranularity 的周期数进行平移。 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 模式 | 使用 DirectQuery 实时获取最新数据 | 指定 Dataset 的增量刷新是只配置导入分区，还是同时配置 DirectQuery 分区，从而形成 “混合表格”。 | Import 或 Hybrid。 |
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| PolicyType | 不适用 | 指定刷新策略的类型。 | 只能包含一个值：Basic。 |
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| PollingExpression (可选) |
检测数据更改 | 用于检测特定列（例如 LastUpdateDate）变更的 M 表达式 在 Tabular Editor 中，从左上角的下拉菜单中选择该项后，即可在 表达式编辑器 窗口中查看并修改 PollingExpression。 | 。
| 属性名称 | Power BI Desktop 对应项 | 说明 | 预期值 |
|---|---|---|---|
| EnableRefreshPolicy | 对该表进行增量刷新 | 是否为该表启用刷新策略。 在 Tabular Editor 中，只有当此值设置为 True 时，其他刷新策略属性才会显示。 |
True 或 False。 |
| IncrementalGranularity | 增量刷新周期 | 增量窗口的粒度。 示例： “在刷新日期之前，刷新最近 30 天的数据。” |
Day、Month、Quarter 或 Year。必须小于或等于 IncrementalGranularity。 |
| IncrementalPeriods | 增量刷新周期数 | 增量窗口的周期数。 示例： “在刷新日期之前，刷新最近 30 天的数据。” |
表示 IncrementalGranularity 期间数量的整数。必须定义一个小于 RollingWindowPeriods 的总周期 |
| IncrementalPeriodsOffset | 仅刷新完整的天 | 应用于 IncrementalPeriods 的偏移量。 示例： IncrementalPeriodsOffset= -1; IncrementalPeriods = 30;IncrementalGranularity = Day: "仅刷新最近 30 天的数据，从刷新日期的前一天开始。" |
一个整数，表示将增量窗口按 IncrementalGranularity 周期平移的数量。 |
| Mode | 使用 DirectQuery 实时获取最新数据 | 指定 Dataset 的增量刷新是只配置导入分区，还是同时配置 DirectQuery 分区，从而形成 “混合表格”。 | Import 或 Hybrid。 |
| PolicyType | 不适用 | 指定刷新策略的类型。 | 只能包含一个值：Basic。 |
| PollingExpression (可选) |
检测数据更改 | 用于检测特定列的数据变化的 M 表达式，例如 LastUpdateDate 在 Tabular Editor 中，在左上角的下拉菜单中选择后，可在 Expression Editor 表达式编辑器窗口中查看并修改 Polling Expression。 | 一个有效的 M 表达式，返回某列中最新日期的标量值。增量窗口内的热分区中，该列包含该值的所有记录都会被刷新。 已归档分区中的记录不会刷新。 |
| RollingWindowGranularity | 数据归档周期 | 滚动窗口的粒度。 示例： "从刷新日期往前 3 年开始归档数据。" |
Day、Month、Quarter 或 Year。必须大于或等于 IncrementalGranularity。 |
| RollingWindowPeriods | 归档数据周期数 | 滚动窗口的周期数。 示例： “从刷新日期往前 3 年开始归档数据。” |
一个整数，表示 RollingWindowGranularity 周期的数量。必须定义一个总周期，其长度大于 IncrementalPeriods |
| SourceExpression | Power Query 源表达式 | 表数据源的 M 表达式。这里存放原始表的 M 表达式；任何现有的 Power Query 转换也需要在这里进行修改。 在 Tabular Editor 中，可以在 表达式编辑器 中查看和修改 Source Expression，只需在左上角的下拉菜单中选择即可。 |
一个有效的 M 表达式，其中包含筛选步骤，并且正确使用 RangeStart 和 RangeEnd。 |