Leistungsverbesserungen in Dataflows umsetzen

Query Folding ist ein wichtiges Optimierungsverfahren für Dataflows. Wenn Query Folding stattfindet, übernimmt die Datenquelle die Verarbeitung anstelle von Power Query. Query Folding steht in erster Linie für strukturierte Datenquellen wie eine SQL-Datenbank zur Verfügung. Abfragen, die ausschließlich auf unstrukturierten Datenquellen basieren oder die keine Compute-Engine haben, wie CSV-Dateien, unterstützen kein Query Folding.

In dieser Übung laden wir Daten aus zwei verschiedenen Quellen und sehen uns den Verhaltensunterschied durch Query Folding an.

Hinweis: Wenn du einen Fehler zu einem API-Rate-Limit erhältst, liegt das meist daran, dass eine vorherige Fabric-Aufgabe noch nicht abgeschlossen ist. Du kannst aktive Fabric-Aufgaben auf der Seite Monitor (links in der vertikalen Navigation) anzeigen. Das Beenden alter Fabric-Aufgaben auf der Monitor-Seite behebt den Rate-Limit-Fehler in der Regel.