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如何提高Microsoft Power BI服务和我们的SQL虚拟机之间的直接查询性能？

要提高Microsoft Power BI服务和SQL虚拟机之间的直接查询性能，可以采取以下几个步骤：

优化查询设计：在Power BI中，确保查询语句使用了合适的索引和过滤条件，以减少数据传输和处理的量。避免使用不必要的JOIN操作和复杂的计算，尽量简化查询逻辑。
数据分区和分片：对于大型数据集，可以考虑将数据进行分区和分片存储。通过将数据分散存储在多个虚拟机上，可以提高查询的并发性能和响应速度。
调整虚拟机配置：根据实际需求和负载情况，调整SQL虚拟机的配置。可以增加虚拟机的计算和内存资源，以提高查询的处理能力和并发性能。
使用缓存和预取技术：利用Power BI的缓存机制和SQL虚拟机的预取技术，可以减少重复查询和数据传输的开销。通过合理设置缓存策略和预取规则，可以提高查询的响应速度。
数据压缩和索引优化：对于大型数据集，可以考虑使用数据压缩和索引优化技术。通过减少数据存储和传输的大小，以及加速数据检索的速度，可以提高查询性能。
使用高性能网络连接：确保Power BI服务和SQL虚拟机之间的网络连接稳定且具有较高的带宽。可以考虑使用专用网络连接或者虚拟专用网络（VPN）来提高数据传输的速度和稳定性。
定期监测和优化：定期监测查询性能和系统负载，根据实际情况进行性能优化。可以使用Power BI的性能监控工具和SQL虚拟机的性能分析工具来获取相关指标和优化建议。

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