是不是常常有企业在和一些大数据集的客户合作的时候，我们的BI伙伴经常会面临这么一个挑战：我们是否有比较有效的的方法减少和降低内存的消耗，同时仍然可以看到应有的指标。
01接受挑战！
事实上，我们已经采取过多种优化措施：减少基数，删除不需要的列，并确保所需的数据加载到数据集中等。但即使我们这样做了，我们的数据集大小仍在Azure Analysis Services中消耗90GB的内存，所以并没有太大起色。
那还有没有更好的办法呢？下面跟大家分享一个技巧，我们可以通过以下步骤将数据集的大小缩减到37GB！
02原始数据集大小
如图所示，我们原来的PBIX原始大小为5.01MB。
当运行这个数据集时，它消耗了大约20MB的内存。
03使用十进制减少数据集大小
我们通过阅读有关数据类型的文档时，可以将数据类型从“十进制数”更改为“固定十进制数”，这样可以节省数据集的大小。
我们把数据类型变为固定小数，保留4位小数。
我们确保如果将列中的值更改为仅保留小数点后4位，总数将保持不变。
如下所示，将列SalesAmount_EUR的数据类型设置为“十进制数”。
接下来，我们保留4位小数的值，如下所示。
现在，当我们保存PBIX时，它从5.01MB变为4.18MB。
这样可以节省大约16％，最初我们认为这也还不错。
但是我们觉得应该还有办法能让数据集内存优化到更小，是什么呢？我们继续看下文。
04使用整数使数据集真正小而有效
有这么一个想法：如果现在可以将SalesAmount_EUR拆分到单独的列中怎么办？
那意味着我们可以两列整数。不仅如此，十进制值的基数也会大大减少。
我们立即开始尝试，并使用TSQL（你可以再次使用Power Query）将列拆为2列。但现在有个问题要解决的是：当我有一个负值时，要保证我的拆分列也为负！
拆分数据后，要确保拆分列的数据类型都设置为“整数”。
做到这一步，真心希望这可以满足我们的需求：大大节省数据集和内存大小。
当我保存文件时，它已降至1.75MB。
下面我们通过一个Power BI视觉文件，来测试对比看看我们到底可以节省了多少内存资源。
如上所示，数据集的大小减少了65％。
内存大小也从19MB减少到2.1MB。
现在，我需要在DAX度量中添加一些其他逻辑以将这两列组合在一起以表示相同的值。
我们也对此进行了测试，并且由于数据集的大小要小得多，因此结果是数据集的大小，数据的大小和列的层次结构的大小都变小，这意味着超快速的SSAS引擎可以更快地处理数据。
这是我们如何一次将这些值重新组合在一起
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Sales Amount EUR = SUM ( Data[SalesAmount_EUR] ) + ( DIVIDE ( SUM ( 'Data'[SalesAmount_EUR_Cents] ), 10000 ) ) |
05结论
正如我们所展示的，有时可以使用一些非常有创意的方法来减少数据集的大小，你们觉得呢？
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