Powerbi DirectQuery模式下的AAS表格模型性能优势

假设您有10个非常大的事实表（每个50-100gbs），应该使用powerbi进行查询。它们不适合Azure Analysis Services RAM（价格合理）。因此，为了使用表格模型和AAS，您必须遵循以下模式：

(1) Power BI Desktop -> Azure Analysis Services -> [DirectQuery] -> SQL Database

但据我所知，AAS表格模型不会缓存任何聚合结果（这意味着不会进行任何额外的性能优化）。此外，AFAIK，Power BI（PowerPivot）已经嵌入了AAS

或者，我可以直接从Power BI查询SQL数据源：

(2) Power BI Desktop -> [DirectQuery] -> SQL Database

第一个模式（使用AAS）是否比第二个模式（不使用AAS）提供任何性能优势

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另外，我的问题不是关于语义层的利弊，请看。这个问题与不同，因为它只询问ASS DirectQuery的性能方面。

性能优势需要根据您的工作量和其他因素进行测试

警告（此答案基于我和我的同事的经验和测试）

服务标准： 从服务的角度来看，Azure AnalysisServices（AAS）和Power BI服务（PBIS）之间的主要区别在于，AAS是一组已知的硬件/性能，其中PBIS是一个共享容量，可能会遇到“噪音邻居”问题，如果另一个客户在同一个集群上，并且大量使用该集群，则会对您的报告性能产生影响

性能： 本质上，PBI和AAS做的是相同的事情，将DAX转换为SQL查询，然后返回数据。根据我构建PBI和AAS的经验，两者在性能方面没有太大区别。主要的瓶颈问题往往是使用到on-prem SQL的网关以及SQL Server在prem或云中的容量。例如，为了获得更好的性能，您可以使用聚集列索引将事实表放入内存，并且在工作时间内更容易增加/减少Azure SQL数据库DTU的/容量

目前AAS没有PBI那样的聚合模式，这可以减少被发回的查询数量，速度更快，但也有一个缺点，那就是它们必须在某个时刻刷新

我建议使用例如DAX Studio进行测试，以了解性能中可能存在的变化。我自己的测试表明，在毫秒到1秒的范围内，有利于原子吸收光谱法

然而，语义层的好处是一个强有力的考虑因素

连接： AAS比Power BI更好地支持其他连接，如Excel、SSMS、SSRS等。Excel可以通过附加插件连接到Power BI模型

可维护性： 使用Azure DevOps、Git等在Visual Studio/SSDT中维护数据模型的整个生命周期要比在Power BI Desktop中容易得多。使用AAS，您还可以使用计算组进行时间智能计算，而不是使用YTD、平行周期、MTD等的多个度量或解决方法

如果纯功率BI方法的性能稍好一些，由于无性能因素的好处，我仍然会使用AAS，它必须在切换前显示出显著的性能改进

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希望这有帮助

我不是来回答这个问题的，因为我不知道AAS，但几个月前PowerBI发布了（聚合）[，它们是隐藏在模型中的聚合表。这些可能会有帮助，因为您有巨大的表。很好的一点@giovannuisotto！@VB您真的需要所有50 GB的原始信息吗？您不能在后端执行一些有意义的聚合吗？然后，AAS压缩将进一步减小表的大小。@Seymour不幸的是，有些报告是由事务性粒度数据上的ld。但我们找到了一个解决方案（根本不使用AAS）-通过维度模型，可以同时在聚合表和事务表上构建报告。这意味着只有很少百分比的请求会进入事务级表。您使用了什么工具？@Seymour Power BI，如果您是这个意思的话。