配置增量刷新设置
Power BI 中的“增量刷新”功能是一项很受欢迎的功能，因为你可用它根据需要的频率快速刷新大型语义模型，无需每次都重新加载历史数据。
警告
只应对支持查询折叠的数据源和查询使用增量刷新。 如果不支持查询折叠，则增量刷新可能会导致用户体验不佳，因为尽管它仍会对相关分区发出查询，但它会拉取所有数据（可能多次进行）。
传统上，运行增量刷新需要复杂的代码，但你现可在 Power BI Desktop 中定义刷新策略。 刷新策略在你发布到 Power BI 服务时进行应用，该服务随后负责管理分区用于优化的数据负载，这会带来以下好处：
刷新速度更快 - 仅刷新需要更改的数据。 例如，如果你有 5 年的数据，但只需要刷新过去 10 天的数据，理由是只更改了这些数据，那么增量刷新仅刷新这 10 天的数据。 毫无疑问，与刷新 5 年的数据相比，刷新 10 天数据所需的时间要短得多。
刷新更可靠 - 无需再将长时间运行的数据连接保持在打开状态即可计划刷新。
资源消耗更少 - 有序只需刷新较小的数据量，因此减少了内存和其他资源的整体消耗。
在本例中，销售团队遇到了一个难题，他们来找你帮忙。 问题就是他们报表中的数据已过时。 无法通过添加新文件来手动刷新数据，因为刷新需要定期进行，这样才能与销售交易发生的频率相一致。 此外，由于语义模型具有数百万行内容，因此手动刷新任务变得更加困难。 结果就是，你需要实现更好的数据刷新解决方案。
可以定义增量刷新策略来解决此业务问题。 此过程包括以下步骤：
定义筛选器参数。
使用参数来应用筛选器。
定义增量刷新策略。
将更改发布到 Power BI 服务。
定义筛选器参数
无论是否使用增量刷新，大型语义模型在导入 Power BI Desktop 时通常都会进行筛选，这是因为 PBIX 文件受台式计算机上可用的内存资源限制。 对于增量刷新，语义模型按两个日期/时间参数进行筛选：RangeStart 和 RangeEnd。 这些参数具有双重用途。 在 Power BI Desktop 中，它们是筛选时段，因为它们会将使用的数据限制为开始日期和结束日期中所列的范围。 这些参数在发布到服务后，会被接管成为滑动窗口来确定要拉取哪些数据。
若要定义增量刷新的参数，请执行以下步骤：
在 Power Query 编辑器中打开语义模型。
在“开始”选项卡上，选择“管理参数”。
在显示的“参数”窗口中，添加两个新参数（RangeStart 和 RangeEnd，确保这两个参数的“类型”设置为“日期/时间”，“建议值”设置为“任何值”。
对于“当前值”，为“RangeStart”参数输入希望开始导入的日期，为“RangeEnd”参数输入希望导入结束的日期。
应用筛选器
定义新参数后，可按照以下步骤应用筛选器：
转到适用的“日期”列，然后右键单击该列，再选择“自定义筛选器”。
在显示的“筛选行”窗口中，若要避免重复计算行数，请确保保留 OrderDate 晚于等于 RangeStart 参数且早于 RangeEnd 参数的行。
在 Power Query 编辑器中选择“关闭并应用”。
你现在应会在 Power BI Desktop 中看到语义模型的子集。
定义增量刷新策略
筛选数据后，可以为数据表定义增量刷新策略，以设置刷新过程。
右键单击适用的表，然后选择“增量刷新”。
在显示的“增量刷新”窗口中，打开“增量刷新”选项。 然后，根据需要配置刷新。 在此示例中，你将定义一个刷新策略，以存储 5 个完整日历年的数据以及当前年度截止到当前日期的数据，并按增量方式刷新 10 天的数据。
Power BI 服务中的第一个刷新操作将加载过去 5 年的历史数据。 后续刷新操作是增量刷新，会刷新过去 10 天内更改的数据，直到当前日期。 增量刷新还会删除早于当前日期五年的日历年。
发布到 Power BI 服务
在 Power BI Desktop 中定义增量刷新策略后，若要应用该刷新策略，需要将报表发布到 Power BI 服务。
有关详细信息，请参阅 Power BI 上的增量刷新。