Lädt dein Power BI Bericht auch immer nur so langsam? Mit diesen Tricks wirst du dein Datenmodell sofort verschlanken und deine Performance massiv steigern!

Bist du es leid, dass deine Power BI-Dateien so groß sind und möchtest du Speicher sowie Abfragedauer sparen? Dann bist du hier genau richtig! In diesem Blogbeitrag zeige ich dir einige einfache Tricks, mit denen du die Dateigröße deiner Power BI-Dateien um bis zu 90% reduzieren kannst.

1. Wähle den richtigen Datenspeichermodus: Ein einfacher Weg, die Dateigröße zu minimieren, ist die Wahl des richtigen Datenspeichermodus. Du kannst zwischen Import, Direct Query und Dual Mode wählen. Oft ist der Importmodus die beste Option, aber bei großen Datenmengen kann die Direct Query unter Umständen die bessere Wahl sein.Der Import Mode ist besonders sinnvoll, wenn du eine schnelle Datenvisualisierung und -analyse benötigst, da hierbei die Daten direkt in Power BI geladen und gespeichert werden. Dies ermöglicht schnelle Abfragen und ein reaktionsfreudiges Berichtserlebnis. Allerdings ist dieser Modus durch die Größe des Power BI-Dienstes beschränkt und eignet sich am besten für kleinere bis mittlere Datensätze. Im Gegensatz dazu greift Direct Query direkt auf die Datenquelle zu und führt Abfragen in Echtzeit aus. Dies ist ideal für sehr große Datensätze oder wenn Echtzeitinformationen erforderlich sind. Es ist jedoch zu beachten, dass die Performance durch die Geschwindigkeit der zugrunde liegenden Datenquelle und Netzwerklatenzen beeinflusst wird. Für Unternehmen, die ihre Daten immer aktuell halten müssen und mit großen Datenmengen arbeiten, ist Direct Query oft die bessere Wahl.
2. Nutze den incrementel Refresh: Diese Funktion erlaubt es dir, nur die Daten zu aktualisieren, die sich seit dem letzten Mal geändert haben. Das spart sowohl Zeit als auch Ressourcen. Zum Aktivieren navigiere zu Datei > Optionen und Einstellungen > Optionen > Incremental Refresh
3. Setze auf Query Folding: Diese Technik erlaubt es dir, die Last der Abfragen an das Backend auszulagern. Das macht besonders Sinn, wenn du ein performantes Backend hast. Um dies zu nutzen, navigiere zu Datei > Optionen und Einstellungen > Optionen > Query Folding. Mehr Infos hier
4. Verwende ein Star Schema statt Select *: Wenn du mit Power BI arbeitest, solltest du das Sternschema-Modell kennen. Doch was steckt dahinter? Und warum ist es so wichtig? Dies ist eine der effektivsten Methoden, und ich erkläre dir nachfolgend gerne, warum.

Warum es wichtig ist, ein Sternschema-Modell in Power BI zu verwenden und ein Select * zu vermeiden. Und wie du dadurch Speicher sparst

Wenn es um die Optimierung in Power BI geht, ist einer der wichtigsten Faktoren die Speicherverwaltung. Das Sternschema ist eine hervorragende Möglichkeit, deine Power BI-Berichte zu optimieren und Speicher zu sparen.

In diesem Schaubild siehst du wie ein Stern Schema aufgebaut ist. Es besteht aus einer Faktentabelle, in der sich die Measures befinden. Drumherum befinden sich die Dimensionen, welche die Kennzahlen anreichern.

Einer der Gründe, warum das Sternschema so wichtig ist, besteht darin, dass es dir helfen kann, deine Power BI-Berichte zu organisieren. Es organisiert Daten in einer zentralen Faktentabelle, unterstützt durch Dimensionstabellen. Dank dieser Struktur kann Power BI schnell und effizient auf benötigte Daten zugreifen, ohne überflüssige Daten in den Speicher laden zu müssen. Das Sternschema bietet dir eine logische Sicht auf deine Daten, was das Verständnis der Beziehungen zwischen deinen Datentabellen erleichtert. Wenn du die Beziehungen zwischen deinen Tabellen klar verstehst, kannst du Berichte einfacher erstellen, die intuitiv zu verstehen und zu navigieren sind. Ein weiterer Vorteil des Sternschemas ist, dass es dir hilft, Speicherplatz zu sparen. Power BI verbraucht viel Speicher, und das Sternschema verhindert, dass dir dieser ausgeht.

Wie sparst du jetzt aber damit 90% file size?!

Im 1. Screenshot habe ich alle 4 Tabellen mit einem Select * in Power BI geladen. Dementsprechend habe ich viele Spalten, die ich vermutlich gar nicht brauche. In Summe ergeben diese Tabellen eine Dateigröße der .pbix Datei von über 1,6 GB.

Power BI File with Select all columns. Size 1.6 GB

Power BI File with only needed columns. Size 167 Mb

Merke:

Wenn dir nur eine Sache hängen bleibt aus diesem Blog post, dann merke dir das folgende!

Power BI kann gut mit langen Datentabellen, aber nicht mit Breiten!

Durch die Anwendung des Tricks wird nicht nur die Speichernutzung reduziert, sondern auch die Abfrageleistung verbessert. Da Power BI nur die benötigten Daten laden muss, verschwendet es keine Zeit und Ressourcen mit dem Laden von Daten, die es nie verwenden wird. Dadurch kannst du viel Zeit und am Ende Geld sparen, insbesondere wenn Du mit großen Datensätzen arbeitest.