Power BI参数自动放大缩小数据集

前些天的文章中阐述了使用参数的改变来实现本地desktop创建模型、修改模型使用小的数据集，而云端service刷新使用大的数据集：

Power BI 以小易大：破电脑也能搞定大模型

获取的是本地文件夹中的文件。今天来说一说其他的数据来源。

SharePoint，或者Onedrive for Business

并且，上一篇文章中的方法，其实每次更新模型之后都需要在网页端进行修改参数，有些麻烦。因此本文也将重点说明如何让数据集自动在本地desktop中刷新小数据集，上了云之后刷新大数据集。

设置过程

首先，需要从onedrive for business获取文件夹，关于这一点之前已经有多篇文章介绍过：

PowerBI从Onedrive文件夹中获取多个文件，依然不使用网关

针对“PowerBI从Onedrive获取文件”两篇文章做个补充

慎用SharePoint.Files，在Power BI中更快地刷新Excel文件

注意：坑很多， 设置也比较繁琐。学谦已经制作了一个pbit模板文件，加入学谦powerbi知识星球即可获取。按照如下的参数填写即可。

点击登录之后，每个table也就是一个文件夹中包含很多的文件：

接下来我们的目的已经非常明确了，我们要实现的是：

在本地desktop刷新时，只保留【数据表-小】；在云端service刷新时， 只保留【数据表】

那么问题来了，如何实现？

可以先思考一下。

这里给出一个实现该目标的终极提示：

本地desktop刷新与云端service刷新时有什么不一样？

有没有什么函数返回结果是不同的？

答案揭晓：

对，就是时区！

本地刷新时自动获取的时区是东八区（其他地区数字不同），而到了云端刷新时是按照格林尼治时间也就是0区。

我们将这个8给提取出来：

报告中显示：

云端刷新一下：

好了！

我们找到了一个云端和本地刷新时的不同点了，接下来就可以通过这两个数字的不同去筛选不同的表了！

添加一个自定义列，【数据表-小】对应0，【数据表】对应8：

经过几步条件设置可以得到本地刷新时【数据表-小】对应1，【数据表】对应0，而这一数值在云端刷新时刚好反过来：

筛选1，然后展开与合并表即可：

本地刷新与云端刷新时两个表对应的【是否刷新】值：

由于只有2个表2万多行，本地刷新很快：

大数据集有270个文件，每个文件1万多行：

最后一次刷新的时间就是云端自动刷新了大数据集，花了6分钟：

因为数据量确实比较大：

结论

本文介绍了从onedrive for business中获取数据的方式，本地desktop刷新小数据集，云端service自动刷新大数据集的设置方式。

该方法既满足了本地创建报告、修改报告时对于小数据量小模型的追求，又满足了云端刷新时需要全部数据的要求。

悬念

如果数据源是数据库呢？又该如何操作才能实现这种大小的转换呢？

请大家先自行思考！