深入浅出聊聊 Power BI 的 VertiPaq 引擎：数据分析的“压缩大师”

你有没有想过，Power BI 为什么能处理那么多数据，还能跑得飞快？尤其是当你把 Excel 表格、SQL 数据库、甚至 Parquet 文件导进去之后，它居然还能秒开报表，几乎不怎么卡顿。这背后，其实有一个“幕后英雄”在默默发力——它就是 Power BI 的 VertiPaq 引擎。

今天我们就来聊聊这个 VertiPaq 引擎，看看它到底是个什么东西，为什么它这么厉害，以及我们在使用 Power BI 的时候，怎么才能更好地“配合”它，让报表更快、更省资源。

一、VertiPaq 是什么？它是干嘛的？

先来个通俗的比喻：VertiPaq 就像是 Power BI 的“数据压缩大师”和“内存优化专家”。

当你把数据导入 Power BI 的时候，VertiPaq 会接管这些数据，把它们压缩、优化，然后存到内存里。它的目标很简单——让数据占用更少的空间，同时查询速度更快。

它的工作方式有点像你把一堆文件打包成一个压缩包，不仅节省了空间，还能更快地打开和查找里面的内容。

VertiPaq 是一种列式存储引擎（Columnar Storage Engine），这意味着它不是按行存数据，而是按列来存。为什么这么做？因为在分析型场景中，我们经常是对某一列做聚合、筛选、排序等操作，按列存储可以大大提高效率。

二、VertiPaq 的核心技术：压缩 + 编码 + 字典

VertiPaq 的厉害之处在于它用了几种聪明的技术来压缩数据：

1. 字典编码（Dictionary Encoding）

举个例子，如果你有一列“城市”字段，里面有 10 万行数据，但其实只有 100 个不同的城市名称。VertiPaq 会先创建一个“字典”，把每个城市名称分配一个编号，比如：

北京 → 1  
上海 → 2  
广州 → 3  
...

然后在数据表里，它就不再存“北京”、“上海”这些文字了，而是只存编号：1、2、3……这样一来，存储空间就大大减少了。

2. 运行长度编码（Run-Length Encoding）

如果某一列里有很多重复值，比如“性别”这一列，可能有很多连续的“男”、“男”、“男”……VertiPaq 会把这些连续重复的值压缩成一个“值 + 重复次数”的形式，比如：

男 × 5000  
女 × 3000

这样也能节省大量空间。

3. 哈希编码（Hash Encoding）

当某一列的值非常多，而且不太重复，比如身份证号、订单号这种，VertiPaq 会用哈希编码来处理。这种方式虽然压缩率不如字典编码高，但也能提高查询效率。

三、为什么 VertiPaq 这么快？

除了压缩数据，VertiPaq 还有一个大招：它把数据存到内存里！

这就像你把常用的文件放在桌面上，而不是硬盘深处。内存的读取速度远远快于磁盘，所以 Power BI 查询数据的时候，几乎是“秒开”。

而且因为数据是按列存的，VertiPaq 可以只读取你需要的那一列，而不是整行整表都读一遍。这种“按需读取”的方式，效率非常高。

四、VertiPaq 的局限性：内存是关键

虽然 VertiPaq 很强，但它也有一个“软肋”——它非常依赖内存。

因为所有数据都要加载到内存里，如果你的数据量太大，或者模型设计不合理，就可能导致内存爆掉，Power BI 报表变慢，甚至直接崩溃。

所以我们在使用 Power BI 的时候，要尽量配合 VertiPaq 的工作方式，避免“喂”它太多“垃圾数据”。

五、如何优化 VertiPaq 的表现？

下面是一些实用的建议，帮助你更好地使用 VertiPaq：

1. 删除不必要的列

很多时候，我们导入数据的时候会“贪心”，把所有字段都拉进来。其实很多字段根本用不到，比如备注、创建时间、修改人等等。

这些字段不仅占空间，还会拖慢模型。建议在 Power Query 中就把它们删掉，只保留你真正需要的字段。

2. 减少高基数列

“高基数”指的是某一列中不同值特别多，比如身份证号、GUID、订单号。这些列压缩效果差，查询也慢。

如果这些列不是必须的，可以考虑不导入，或者只在需要的时候再用 DAX 计算。

3. 合理建模，避免冗余

比如你有一个“订单表”，里面既有“客户名称”，又有“客户ID”，还连着“客户表”。这种重复字段会让 VertiPaq 存两份数据，浪费空间。

建议只保留“客户ID”，通过关系连接到“客户表”，这样更节省资源。

4. 使用星型模型（Star Schema）

VertiPaq 最喜欢的模型结构就是“星型模型”：一个事实表 + 多个维度表。这样结构清晰，压缩效果好，查询也快。

避免使用“雪花模型”或“扁平模型”，这些结构虽然看起来简单，但对 VertiPaq 来说是“灾难”。

六、VertiPaq 和 DirectQuery 有什么区别？

很多人会问：VertiPaq 是不是只有在 Import 模式下才有用？那 DirectQuery 呢？

答案是：VertiPaq 只在 Import 模式下工作。因为它是把数据加载到内存里，而 DirectQuery 是实时去数据库查询数据，不经过 VertiPaq。

所以如果你用的是 DirectQuery 模式，那就要靠数据库的性能了，Power BI 本身不会做太多优化。

当然，Hybrid 模式（混合模式）可以结合两者的优势，但那又是另一个话题了。

七、总结：VertiPaq 是 Power BI 的“加速器”

我们可以这样理解 VertiPaq：

• 它是 Power BI 的核心引擎之一，负责数据压缩和内存存储；
• 它通过字典编码、列式存储等技术，大幅提高查询速度；
• 它非常依赖内存，所以模型设计要合理；
• 它只在 Import 模式下工作，DirectQuery 不使用 VertiPaq。

如果你想让 Power BI 报表更快、更稳、更省资源，那就要学会“讨好”VertiPaq，给它干净、精简、结构清晰的数据模型。