在使用Power Query处理数据时，尤其是面对大型数据集，有效管理内存消耗对于保持性能和防止系统崩溃至关重要。以下是一些优化内存使用的最佳实践。
一、尽早过滤数据
1.1 数据过滤的重要性
在查询开始时就应用过滤器可以显著减少处理的数据量。通过提前消除不必要的行和列，可以减少加载到内存中的数据量，从而提高性能并减少内存消耗。
二、减少查询步骤的数量
2.1 合并转换步骤
尽量减少查询中的转换步骤数量有助于保持效率。将多个转换步骤合并为一个可以降低每个转换的开销，从而更好地管理内存。
三、使用查询折叠
3.1 查询折叠的优势
查询折叠是Power Query的一项功能，它能够在可能的情况下将转换操作推回到数据源。这意味着Power Query可以直接在源上执行某些操作，而不是先加载所有数据到内存中再进行转换，从而减少了在内存中传输和处理的数据量。
四、禁用后台数据加载
4.1 后台数据加载的影响
禁用后台数据加载可以防止Power Query在加载数据时消耗额外的内存。这在处理大型数据集时尤其有助于更有效地管理内存使用。
五、优化数据类型
5.1 数据类型选择
确保查询中使用的数据类型是适当且尽可能高效的。例如，在适用的情况下使用整数类型代替浮点类型可以节省内存。此外，除非必要，否则避免使用过于复杂的数据类型。
六、利用数据流处理重复任务
6.1 数据流的优势
对于重复的数据转换任务，考虑使用Power BI数据流。数据流允许你在云端预处理数据，这可以减轻本地系统的负载并提高整体性能。
七、拆分大文件
7.1 文件拆分的策略
如果你正在处理特别大的文件，考虑在将其导入Power Query之前将其拆分为更小、更易管理的块。这有助于减少内存使用并提高处理效率。
八、升级到64位版本
8.1 64位版本的优势
如果你正在使用32位的Excel或Power Query，考虑升级到64位版本。64位版本可以利用更多的RAM，这在处理大型数据集和复杂转换时非常有益。
结论
通过实施这些最佳实践，你可以有效地管理Power Query中的内存消耗，从而提高性能并获得更顺畅的数据转换体验。这些策略不仅提高了数据处理的效率，还有助于防止与内存过载相关的常见问题。