Power BI錯誤：“文件太大，無法發布。Power BI支持高達1024 MB的文件“…為什么發布不了呢？我的Power BI文件遠低於1GB！
以上問題場景是不是非常常見？一旦數據被處理並存儲在內存中，我們就會經常去討論如何真正掌握Power BI文件實際大小。既然如此，那今天小悅就和大家來分享兩種方式來幫助讓我們真正掌握Power BI文件的實際大小（有些小伙伴對此可能不謀而合了），我們步入正題。
為什么這很重要？
在我們開始討論解決方法之前，先了解下我們為什么要導出Power BI文件（基礎數據集）的真正內存使用情況，這是非常重要的。
第一個也是最明顯的原因是，當我們從desktop將報表發布到Power BI Pro 雲服務時，我們的license是有1gb的限制，所以超過1GB將限制我們發布到Power BI服務。
另外，刪除自動生成的數據表、不必要的計算列和大量內存的轉換等方式來開始優化Power BI文件的過程也是我們常用的手段。但是，這樣的處理並沒有事先獲取當前內存占用狀態的快照，因此並不知道什么樣的更改有助於性能提升。
文件資源管理器顯示真相
文件資源管理器確實向我們展示了真相，但這也只是真相的一部分，所以這就可能會誤導我們。以下面的Power BI報告為例：
從上面的截圖中可以看到，通過查看文件資源管理器中的大小，PBIX文件的大小為1.2MB（1238KB）。另外，當我們查看Power BI中獲取的所有數據文件時，總大小為2.8MB。但是，當我們將獲取的數據在Power BI中將其處理到內存中時，它可能會大於PBIX文件的大小，這是因為發生了一些壓縮，而其他各種元素又不會通過磁盤顯示出來。
所以，當我們收到各種各樣的錯誤提示時，我們的Power BI文件太大，但我們看到其在磁盤上的顯示又是在1GB限制下，這就讓人很尷尬了….但是，正如前面提到的，一旦數據被處理到內存中，由於壓縮和其他各種元素，它可能會比我們在磁盤上看到的更大，但是由於壓縮仍然低於獲取的數據源的總大小。
我們如何看待真正的內存消耗呢？
現在將介紹兩種方法，我們可以通過VertiPaq分析器和DAX studio來確定對內存消耗情況。當然，你可能會通過各種其他方法來顯示Power BI文件的內存消耗，例如使用任務管理器或從SQL Server management studio建立到底層analysis services實例的連接。但是，我們還是比較推薦使用VertiPaq分析儀和DAX studio！
VertiPaq Analyzer
VertiPaq Analyzer是一個Excel文檔，它有一個Power Pivot插件，支持與Power BI模型建立連接。通過它我們可以確定內存消耗，哪些對象消耗了大部分內存，同時也為我們提供了組成Power BI文件的其他因素的綜合視圖，如表、列、層次結構、關系等。
打開VertiPaq Analyzer Excel文檔，並通過一組查詢與底層Power BI Analysis Services實例建立連接后，將檢索並顯示以下信息：
從上面的截圖中可以看到，我們的模型中的所有表都顯示在行中。我們也在列中列出了各種指標。我們將不深入探討這些問題，因為本文的范圍僅顯示內存消耗。
通過查看下面的內容，每周零售分析解決方案的Power BI數據集的總大小為1.6MB。這是通過查看“Table Size”列的向下合計來確定的：
所以，可以看到我們最初認為的Power BI數據集是1.2MB，而實際上是1.6MB。我們在磁盤上看到的與通過VertiPaq分析器獲得的更精確視圖之間的差異取決於各種元素。以下是一些指標的列表，這些指標為我們提供了一些內存消耗方面的見解：
•“Table Size”（表大小）：表的大小，它是以下所有值的總和-不包括列的總大小
•“Column Total Size”（列 總大小）：與立柱相關的所有結構尺寸
•“Data Size”（數據大小）：分區中的所有壓縮數據
•“Dictionary Size”（字典大小）：具有唯一值的字典結構
•“Columns Hierarchy Size”（列層次結構大小）：為列自動生成層次結構
•“User Hierarchy Size”（用戶層次結構大小）：用戶定義的層次結構
•“Relationship Size”（關系大小）：表之間的關系
如果你想知道為什么總“表大小”與“列總大小”不同，這是由於某些情況，例如關系是表結構的一部分，而不是列。因此，“Column Total Size”由“Data Size”、“Dictionary Size”和“Hierarchy Size”組成。因此，為了獲得內存消耗的完整視圖，我們使用表而不是列大小。
DAX Studio
另外，我們還可以使用Dax studio，一個用於編寫、執行和分析DAX代碼的工具，它可以幫助我們優化和調試。同樣，這是通過建立與Power BI模型的連接。
以前，我們無法通過Dax studio中的VertiPaq Analyzer查看度量，但是，現在可以通過最新版本的DAX Studio獲得這些度量。此外，我們現在可以通過Power BI桌面直接訪問Dax studio。如果你還沒有檢查過外部工具，那么一定要檢查外部工具！如果你還沒有將Dax studio配置為在“外部工具”下顯示，你可以通過應用程序直接打開該工具。
現在，我們已打開 DAX Studio，你應該轉到"Advanced "（高級）選項卡並選擇"View Metrics"（查看指標），以顯示 VertiPaq Analyzer Excel 文檔中我們可用的相同指標。
從上面的截圖中可以看到，我們再次將模型中的所有表顯示在行中，而度量值顯示在列中。這里我們有所有單獨表的大小，我們還可以展開它來查看這些表的各個列的詳細信息。但現在，我們想看看我們模型的實際大小。在excel文檔中的VertiPaq Analyzer中，我們有匯總的總數，因此我們可以輕松確定我們的每周零售分析解決方案為 1.6 MB。
要在此處執行此操作，我們只需在“Summary”選項卡上選擇，該選項卡將顯示以下信息：
再次，我們可以看到我們的Power BI文件的總大小是1.62MB。正如前面提到的，這些度量在DAX Studio中並不總是可用的，所以當它們被引入時，它是一個很好的補充，因為你可以顯示所有的核心度量，你也可以使用它來優化和調試DAX代碼。我們還可以導出這些指標，並將其發送給可能更好地理解底層數字的個人。
結論
當你下一次遇到再出現同樣問題的時候，說明你的文件應該是超出了大小限制，但你現在應該能夠使用上述任一方法來深入了解你的內存消耗，因為僅僅通過看占用Power BI文件的磁盤空間是不夠的。
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