垂直组合两个相同结构的大表的最佳方法是什么。每个表大约有 200 万行。在 M 中而不是在 DAX 中是否有任何性能优势？
M 方法
BigTable_M = Table.Combine( {Table1, Table2} )
DAX 方法
BigTable_DAX = UNION ( 'Table1', 'Table2' )
我感觉 M 方式加载了两次表格。在将行加载到 BigTable_M 时，将每个主源（Table1 和 Table2）分开，然后再将两个表分开。是否有任何理由承受这种双重负载以获得更好的性能？
通过这篇文章，M 似乎更快。
https://www.sqlbi.com/articles/comparing-dax-calculated-columns-with-power-query-computed-columns/
【问题讨论】：
标签： powerbi dax powerquery
最佳做法是先在 M/Power Query 中执行此操作，然后再将数据加载到数据模型中。您总是希望数据模型快速且响应迅速，并且计算开销最小。我总是建议从最低级别开始工作，例如，如果您可以在源代码中执行，则在此处执行，如果您无法在 Power Query 中执行，最后在 Dax/ 中执行动力枢轴部分。 如果您使用的是数据库，这很有效，因为您让旨在完成繁重的数据提升/转移的技术，而不是在 Power BI 中完成所有工作。
如果您正在处理文件，那么最好在 Power Query 部分执行此操作，并再次让 Power Pivot 引擎尽可能快。
在咨询客户数据模型（包括 Power BI 和分析服务）时，大部分麻烦来自于在数据模型中做一些事情，而不是在那之前做。例如，数据类型转换、字符串替换、迭代计算、排名等，最好在它到达模型之前就做好。
【讨论】：
在查询编辑器中执行此操作，您可以选择仅将组合表加载到您的数据模型中，而 Table1 和 Table2 仅作为临时表存在。这应该可以解决您对两次加载表的担忧。
我希望将它们组合在 M 中会产生更好的压缩效果（尽管差异可能不是很大）。在某些情况下，在 M 中组合还允许查询折叠。
【讨论】：
BigTable_M = Table.Combine( {Table1, Table2} ) 将“即时”完成，因为之前的两个表都已从服务器中吸取。在刷新期间，它显示来自服务器的 BigTable_M xxx 行，这让我很开心。