数据流注意事项和限制

以下各节介绍了针对创作、刷新和容量管理的一些数据流限制，用户应牢记这些限制。

一般限制

• 有关政府环境中的功能奇偶一致性，请参阅面向政府的 Power BI 功能可用性文章。

• 不会从数据流数据源页面中删除已删除的数据源。 这是一个良性行为，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。

• 已删除的数据源仍会显示在“网关”下拉列表的“设置”页中。

• “深度”相当于与其他数据流关联的数据流。 当前最大深度为 32。

• “广度”相当于数据流中的实体。

• 对于数据流中实体的最优数量没有任何准则或限制，但是，共享数据流的刷新限制为每个实体 2 小时，每个数据流 3 小时。 因此，如果你有两个实体，而每个实体需要 2 小时，则不应将它们放在同一数据流中。

• 对于 Power BI Premium，准则和限制是由单个用例而不是由具体要求驱动的。 对于 Power BI Premium，唯一限制是每个数据流 24 小时刷新一次。

• 要刷新工作区中 10 个以上的数据流，需要具有 Power BI Premium 订阅

• 有关 PowerQuery 限制，请参阅 PowerQuery Online 限制一文

• Power BI 数据流不支持在 URL 参数中使用全局变量。

• 目前不支持多地理位置，除非将存储配置为使用你自己的 Azure Data Lake Gen2 存储帐户。

• VNet 支持是通过使用网关实现的。

• 将计算实体与网关数据源一起使用时，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构建，而不是在其自己的糅合步骤中引入数据。

• 在 Power BI 数据流中，你可以使用参数，但不能对其进行编辑，除非编辑整个数据流。 在这方面，数据流中参数的行为类似于已声明的常数。

数据流创作

创作数据流时，用户应注意以下事项：

• 数据流中的创作是在 Power Query Online (PQO) 环境中完成的；请参阅 Power Query 限制中所述的限制。 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载配置执行的更新只会影响刷新，而不会影响创作体验

• 数据流只能由其所有者修改

• 在“我的工作区”中，数据流不可用

• 使用网关数据源的数据流不支持同一数据源的多个凭据

• 使用 Web.Page 连接器需要网关

API 注意事项

有关受支持数据流 REST API 的详细信息，请参阅 REST API 参考。 下面是要注意的一些事项：

• 导出和导入数据流会为该数据流提供新的 ID

• 导入包含链接表的数据流不会修复数据流中的现有引用（应在导入数据流之前手动修复这些查询）

• 如果数据流最初是使用导入 API 创建的，则可以使用 CreateOrOverwrite 参数覆盖这些数据流

共享容量中的数据流

共享容量中的数据流存在以下限制（非高级容量）：

• 刷新数据流时，共享容量中的超时时间为每个表 2 小时，每个数据流 3 小时

• 尽管只要对查询禁用了“启用加载”属性，链接表就可以存在于共享数据流中，但不能在共享数据流中创建链接表

• 不能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（不区分表和/或数据流）

• 将数据流从增量刷新策略更改为普通刷新会删除所有数据，反之亦然

• 修改数据流架构会删除所有数据

• 将 Premium Per User (PPU) 许可证与数据流一起使用时，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

• 增量刷新只有在启用增强的计算引擎时才可用于数据流

链接表和计算表：

• 链接表可以延续至 32 个引用的深度

• 不允许链接表的循环依赖项

• 链接表无法与从本地数据源获取数据的常规表联接

• 当某一查询（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。

计算引擎：

• 使用计算引擎时，数据引入的初始增长时间大约为 10% 到 20%。

• 这仅适用于计算引擎上第一个从数据源读取数据的数据流

• 使用源数据流的后续数据流不会产生相同的损失

• 只有特定操作可以使用计算引擎，并且只能通过链接表或作为计算表使用。 此博客文章中提供了完整的操作列表。

容量管理：

• 按照设计，Premium Power BI 容量具有一个内部资源管理器，当容量的运行内存不足时，该管理器会以各种方式限制工作负荷。

1. 对于数据流，这种限制压力减少了可用 M 容器的数量

2. 可以将数据流的内存设置为 100%，并根据数据大小使用适当大小的容器，而工作负荷将相应地管理容器数量

• 通过将分配给工作负荷的内存总量除以分配给容器的内存量，可以确定大致的容器数量

数据集中数据流的使用

• 在 Power BI Desktop 中创建数据集并将其发布到 Power BI 服务时，请确保 Power BI Desktop 中用于 Dataflows 数据源的凭据与将数据集发布到服务时使用的凭据相同。

1. 如果不能确保这些凭据相同，则会在数据集刷新时出现“找不到密钥”错误

备注

如果数据流结构发生更改（例如新建或重命名列），则数据集将不会显示更改，并且此更改还可能会导致 Power BI 服务中的数据集数据刷新失败，直到在 Power BI Desktop 中刷新并重新发布。

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。

• 不能对云数据源进行命名或重命名；可以对网关连接进行命名或重命名。

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，你必须是资源的所有者。

• 不支持 Azure 订阅迁移，但有两个替代方案可以做到这一点：

• 第一种方法：迁移后，用户可以拆离工作区并重新附加。 如果使用的是租户级别的帐户，则必须拆离所有工作区，然后在租户级别拆离，再重新附加。 对于不希望删除其所有数据流或拥有许多工作区的客户而言，这不是理想的方法。

• 第二种方法：如果前一种方法不可行，请提交支持请求，以更改数据库中的订阅 ID。

• 由于存在以下限制，ADLS 不支持“工作区命名和数据流命名”一文的目录和文件名部分列出的大多数元素：

• Power BI 要么返回一个无用的错误，要么允许此过程发生，但刷新将失败。

• 不支持跨租户 ADLS 订阅。 附加到 Power BI 的 ADLS 必须属于 Power BI 为 Azure Active Directory (AAD) 使用的同一 Azure 租户。

数据流数据类型

数据流中支持的数据类型如下：