Problembehandlung bei Aktualisierungsszenarios

In diesem Artikel werden verschiedene Szenarien beschrieben, die beim Aktualisieren von Daten innerhalb der Power BI-Dienst auftreten können.

Sie sollten immer sicherstellen, dass die grundlegenden Anforderungen für die Aktualisierung erfüllt und überprüft werden.

• Überprüfen, ob die Gatewayversion aktuell ist
• Vergewissern Sie sich, dass für den Bericht ein Gateway ausgewählt ist. Wenn kein Gateway ausgewählt ist, hat sich die Datenquelle möglicherweise geändert oder sie fehlt.

Nachdem Sie sich vergewissert haben, dass die Anforderungen erfüllt sind, lesen Sie die folgenden Abschnitte, um weitere Informationen zur Problembehandlung zu erhalten.

E-Mail-Benachrichtigungen

Wenn Sie über eine E-Mail-Benachrichtigung zu diesem Artikel gelangt sind und Sie keine E-Mails über Aktualisierungsprobleme mehr erhalten möchten, wenden Sie sich an Ihren Power BI-Administrator. Bitten Sie ihn, Ihre E-Mail-Adresse oder eine E-Mail-Liste, die Sie abonniert haben, aus den entsprechenden semantischen Modellen in Power BI zu entfernen. Ein Administrator verwendet den folgenden Bereich in den Einstellungen des semantischen Modells.

Die Aktualisierung mit Web-Connector funktioniert nicht richtig

Wenn Sie über ein Webconnectorskript verfügen, das die Web.Page-Funktion verwendet, und Sie ihr semantisches Modell oder Ihren Bericht nach dem 18. November 2016 aktualisiert haben, müssen Sie ein Gateway verwenden, um ordnungsgemäß zu aktualisieren.

Nicht unterstützte Datenquelle für die Aktualisierung

Wenn Sie ein semantisches Modell konfigurieren, wird möglicherweise ein Fehler angezeigt, der angibt, dass das semantische Modell eine nicht unterstützte Datenquelle für die Aktualisierung verwendet. Ausführliche Informationen finden Sie unter Problembehandlung bei nicht unterstützter Datenquelle für die Aktualisierung.

Das Dashboard spiegelt nach der Aktualisierung keine Änderungen wider.

Warten Sie ca. 10 bis 15 Minuten, bis eine Aktualisierung auf den Kacheln des Dashboards angezeigt wird. Wenn sie immer noch nicht angezeigt wird, heften Sie die Visualisierung erneut an das Dashboard an.

„GatewayNotReachable“ beim Festlegen von Anmeldeinformationen

Möglicherweise tritt ein GatewayNotReachable Fehler auf, wenn Sie versuchen, Anmeldeinformationen für eine Datenquelle festzulegen. Dies kann das Ergebnis eines veralteten Gateways sein. Installieren Sie das neueste Gateway , und versuchen Sie es erneut.

Verarbeitungsfehler: Der folgende Systemfehler ist aufgetreten: Typenkonflikt

Dieser Fehler kann ein Problem mit Ihrem M-Skript in Ihrer Power BI Desktop-Datei oder Excel-Arbeitsmappe sein. Er könnte auch durch eine veraltete Version von Power BI Desktop verursacht werden.

Fehler bei der Kachelaktualisierung

Eine Liste der Fehler, die bei Dashboardkacheln und Erklärungen auftreten können, finden Sie unter "Beheben von Kachelfehlern".

Aktualisierungsfehler beim Aktualisieren von Daten aus Quellen, die Microsoft Entra ID-OAuth verwenden

Das OAuth-Token von Microsoft Entra ID, das von vielen verschiedenen Datenquellen verwendet wird, läuft in ungefähr eine Stunde ab. Manchmal läuft dieses Token ab, bevor das Laden der Daten abgeschlossen ist, da der Power BI-Dienst beim Laden von Daten auf bis zu zwei Stunden wartet. In diesem Fall kann das Laden von Daten mit einem Anmeldeinformationsfehler fehlschlagen.

Datenquellen, die Microsoft Entra ID OAuth verwenden, umfassen Microsoft Dynamics CRM Online, SharePoint Online (SPO) und andere. Wenn Sie eine Verbindung zu solchen Datenquellen herstellen und eine Fehlermeldung erhalten, wenn das Laden der Daten mehr als eine Stunde dauert, könnte OAuth der Grund dafür sein.

Microsoft untersucht eine Lösung, die es ermöglicht, den Datenladevorgang fortzusetzen, während das Token aktualisiert wird. Wenn Ihre Dynamics CRM Online- oder SPO-Instanz jedoch so groß ist, dass sie den Schwellenwert für die Datenauslastung von zwei Stunden überschreitet, kann der Power BI-Dienst ein Timeout für die Datenladezeit melden. Dieses Datenladetimeout gilt auch für andere Microsoft Entra ID-OAuth-Datenquellen.

Damit die Aktualisierung ordnungsgemäß funktioniert, wenn Sie eine Verbindung mit einer SPO-Datenquelle mithilfe von Microsoft Entra ID OAuth herstellen, müssen Sie dasselbe Konto verwenden, mit dem Sie sich beim Power BI-Dienst anmelden.

Wenn Sie über den Power BI-Dienst mithilfe von OAuth2 eine Verbindung mit einer Datenquelle herstellen möchten, muss sich die Datenquelle im selben Mandanten wie der Power BI-Dienst befinden. Derzeit werden mehrmandantenfähige Verbindungsszenarien mit OAuth2 nicht unterstützt.

Grenzwerte für unkomprimierte Daten bei Aktualisierungen

Die maximale Größe für semantische Modelle, die in den Power BI-Dienst importiert werden, beträgt 1 GB. Diese semantischen Modelle werden stark komprimiert, um eine hohe Leistung sicherzustellen. Außerdem begrenzt der Dienst bei gemeinsam genutzter Kapazität die Menge der unkomprimierten Daten, die während der Aktualisierung verarbeitet werden, auf 10 GB. Dieser Grenzwert berücksichtigt die Komprimierung und ist daher höher als die maximale Größe des semantischen Modells von 1 GB. Für semantische Modelle in Power BI Premium gilt dieser Grenzwert nicht. Wenn die Aktualisierung im Power BI-Dienst aus diesem Grund fehlschlägt, reduzieren Sie die Menge der in Power BI importierten Daten und versuchen Sie es erneut.

Zeitüberschreitung bei der Aktualisierung

Geplante Aktualisierungen für importierte semantische Modelle laufen nach zwei Stunden ab. Für semantische Modelle in Premium-Arbeitsbereichen erhöht sich dieses Timeout auf fünf Stunden. Reduzieren Sie die Größe oder Komplexität des semantischen Modells, oder gestalten Sie das semantische Modell in mehrere kleinere semantische Modelle um, wenn dieses Limit erreicht wird.

Geplanter Aktualisierungsvorgang deaktiviert

Wenn bei einer geplanten Aktualisierung viermal hintereinander Fehler auftreten, wird die Aktualisierung von Power BI deaktiviert. Beheben Sie das Problem, und aktivieren Sie noch mal die geplante Aktualisierung.

Wenn sich das semantische Modell jedoch in einem Arbeitsbereich unter eingebetteter Kapazität befindet und diese Kapazität deaktiviert ist, schlägt der erste Versuch bei der Aktualisierung fehl (da die Kapazität ausgeschaltet ist), und in diesem Fall wird die geplante Aktualisierung sofort deaktiviert.

Der Zugriff auf die Ressource ist untersagt

Dieser Fehler kann auftreten, wenn die zwischengespeicherten Anmeldeinformationen abgelaufen sind. Löschen Sie Ihren Internetbrowsercache, melden Sie sich bei Power BI an und gehen Sie dann zu https://app.powerbi.com?alwaysPromptForContentProviderCreds=true, um eine Aktualisierung Ihrer Anmeldeinformationen zu erzwingen.

Fehler beim Aktualisieren der Daten, weil das Kennwort geändert wurde oder die Anmeldeinformationen abgelaufen sind

Es kann beim Aktualisieren der Daten zu einem Fehler kommen, wenn die zwischengespeicherten Anmeldeinformationen abgelaufen sind. Löschen Sie den Internetbrowsercache, melden Sie sich dann bei Power BI an, und wechseln Sie zu https://app.powerbi.com?alwaysPromptForContentProviderCreds=true, wodurch eine Aktualisierung Ihrer Anmeldeinformationen erzwungen wird.

Das Aktualisieren einer Spalte vom Typ ANY, die TRUE oder FALSE enthält, führt zu unerwarteten Werten

Wenn Sie in Power BI Desktop einen Bericht erstellen, der eine Spalte vom Datentyp ANY mit den Werten TRUE oder FALSE enthält, können sich die Werte dieser Spalte nach einer Aktualisierung zwischen Power BI Desktop und dem Power BI-Dienst unterscheiden. In Power BI Desktop konvertiert die zugrundeliegende Engine die Booleschen Werte in Zeichenfolgen, wobei TRUE- oder FALSE-Werte beibehalten werden. Im Power BI-Dienst wandelt die zugrunde liegende Engine die Werte in Objekte um und konvertiert dann die Werte in -1 oder 0.

Visuelle Elemente, die in Power BI Desktop mithilfe solcher Spalten erstellt wurden, könnten sich wie vorgesehen vor einem Aktualisierungsereignis verhalten oder erscheinen, aber sich möglicherweise ändern, da WAHR/FALSCH nach dem Aktualisierungsereignis in -1/0 umgewandelt werden.

Fehlerbehebung: Der Container wurde unerwartet mit Code 0x0000DEAD beendet.

Wenn der Fehler Der Container wurde unerwartet mit Code 0x0000DEAD beendet angezeigt wird, versuchen Sie, die geplante Aktualisierung zu deaktivieren und das semantische Modell erneut zu veröffentlichen.

Aktualisierungsvorgang wird von Power BI Premium gedrosselt

Eine Premium-Kapazität kann Datenaktualisierungsvorgänge drosseln, wenn zu viele semantische Modelle gleichzeitig verarbeitet werden. Drosselung kann in Power BI Premium-Kapazitäten auftreten. Berücksichtigen Sie die folgenden bewährten Methoden, um die Wahrscheinlichkeit einer Begrenzung der Aktualisierungshäufigkeit zu verringern.

• Aktualisieren Sie außerhalb der Hauptzeiten. Das Ausführen von Aktualisierungsvorgängen während nicht geschäftlicher Stunden oder anderer Nicht-Peak-Zeiten trägt dazu bei, die Gesamtkapazität relativ gering zu halten. Verwenden Sie die Planungsansicht , um zu bestimmen, ob die geplanten Aktualisierungsereignisse ordnungsgemäß platziert sind.
• Aktivieren Sie die horizontale Skalierung von Semantikmodellen. Die horizontale Skalierung von Semantikmodellen kann hilfreich sein, indem ein schreibgeschütztes Replikat zur Aktualisierungsisolation hinzugefügt wird. Das Lese-/Schreibreplikat verarbeitet den Aktualisierungsvorgang, während das schreibgeschützte Replikat interaktive Abfragen bearbeitet.
• Verringern Sie die Modellkomplexität. Die Vereinfachung des Modells, insbesondere bei rechenintensiven berechneten Tabellen und Spalten, kann dazu beitragen, die Aktualisierungslast zu senken und Speicherengpässe während der Aktualisierung zu vermeiden. Verschieben Sie berechnete Tabellen und Spalten nach Möglichkeit in die Datenquellen- oder ETL-Prozesse. Zu den weiteren Techniken zur Reduzierung des Spitzenspeicherbedarfs bei der Aktualisierung gehören das Entfernen unnötiger Spalten und Zeilen, die Reduzierung von Spalten mit hoher Kardinalität und das Verschlanken breiter Faktentabellen, die Optimierung von Datentypen und Transformationen sowie das Validieren der Abfragefaltung.
• Verwenden Sie die inkrementelle Aktualisierung für große semantische Modelle. Durch die automatische Partitionierung großer Tabellen kann die inkrementelle Aktualisierung dazu beitragen, die Datenmenge zu verringern, die aktualisiert werden muss. Indem Sie nur die neuesten Importpartitionen aktualisieren, können Sie die Aktualisierungsdauer erheblich reduzieren und platz für mehr Aktualisierungen in einem bestimmten Zeitraum machen.
• Bevorzugen Sie nach Möglichkeit die Aktualisierung auf Tabellenebene oder Partitionsebene gegenüber der vollständigen Aktualisierung. Die granulare Aktualisierung kann die Maximale Speicherauslastung im Vergleich zur vollständigen Aktualisierung reduzieren, da die vorhandene Modellkopie und die neue Kopie nicht gleichzeitig vollständig im Arbeitsspeicher gespeichert sein müssen.
• Verringern Sie die Aktualisierungsparallelität, wenn Sie mehrere Partitionen gleichzeitig für dasselbe semantische Modell verarbeiten.
• Verschieben Sie den Arbeitsbereich auf eine höhere SKU mit F-Kapazität mit einem größeren Speicherlimit pro Semantikmodell, wenn die aktuelle Kapazität die höchsten Aktualisierungsspeicheranforderungen des Modells nicht unterstützen kann. Wenn Sie die Kapazität kürzlich skaliert haben, geben Sie dem System Zeit, sich zu stabilisieren, da es einige Zeit dauern kann, bis die Speicherlimits vollständig angepasst sind.
• Erhöhen Sie den CommandTimeout-Wert in Ihrem M-Code, wenn lang laufende Quellabfragen zu Aktualisierungsfehlern führen.
• Überprüfen Sie die Gatewaykonfiguration und die Anmeldeinformationen der Datenquelle, wenn der Fehler neben Speicherknappheit auch Symptome von Konnektivitätsproblemen zeigt, etwa Verbindungszeitüberschreitungen oder Authentifizierungsfehler.
• Hinzufügen eines automatischen Wiederholungsversuches für benutzerdefinierte Aktualisierungen. Wenn Sie XMLA oder die Power BI REST-API verwenden, um ein semantisches Modell zu aktualisieren, fügen Sie wiederholungslogik hinzu, wie in Datasets erläutert – Datensatz aktualisieren. Ein Wiederholungsmuster mit Backoff kann dazu beitragen, sicherzustellen, dass Ihre semantischen Modelle erfolgreich aktualisiert werden. Alternativ können Sie die integrierte Zeitplanung in Power BI verwenden, da Power BI bei gedrosselten geplanten und bedarfsgesteuerten Aktualisierungen erneute Versuche durchführt.

Wenn ein Aktualisierungsvorgang aufgrund der Drosselung abgebrochen wird, werden die folgenden Fehlermeldungen im Aktualisierungsverlauf protokolliert.

Sie haben den Kapazitätsgrenzwert für semantische Modellaktualisierungen überschritten. Versuchen Sie es erneut, wenn weniger semantische Modelle verarbeitet werden.

Wenn der Fehler häufig auftritt, verwenden Sie die Zeitplanansicht , um zu ermitteln, ob die geplanten Aktualisierungsereignisse ordnungsgemäß angeordnet sind. Um die maximale Anzahl gleichzeitiger Aktualisierungen zu verstehen, die pro SKU zulässig sind, überprüfen Sie die Tabelle "Kapazitäten" und "SKUs ".

Um diesen Fehler zu beheben, können Sie Ihren Aktualisierungszeitplan so ändern, dass der Aktualisierungsvorgang durchgeführt wird, wenn weniger semantische Modelle verarbeitet werden. Sie können auch die Zeit zwischen Aktualisierungsvorgängen für alle semantischen Modelle in Ihrem Aktualisierungszeitplan für die betroffene Premium-Kapazität erhöhen. Sie können den Vorgang wiederholen, wenn Sie benutzerdefinierte XMLA-Vorgänge verwenden.

Die Kapazitätsgrenze wurde überschritten.

Dieser Fehler gibt an, dass sie zu viele semantische Modelle gleichzeitig ausführen, basierend auf der von Ihrer Organisation erworbenen Kapazität. Sie können den Aktualisierungsvorgang wiederholen oder die Aktualisierungszeit neu planen, um diesen Fehler zu beheben.

Der Grenzwert auf Knotenebene wurde überschritten.

Dieser Fehler weist auf einen Systemfehler in Power BI Premium basierend auf semantischen Modellen hin, die sich auf einem bestimmten physischen Knoten befinden. Sie können den Aktualisierungsvorgang wiederholen oder die Aktualisierungszeit neu planen, um diesen Fehler zu beheben.

Die Aktualisierung des semantischen Modells schlägt wegen unzureichenden Arbeitsspeichers fehl.

Die Aktualisierung eines semantischen Modells kann mit Ressourcenverwaltungsfehlern fehlschlagen, wenn die Aktualisierungslast die Arbeitsspeichergrenze pro Modell oder pro Abfrage überschreitet, die von der hostenden Power BI Premium- oder Fabric-Kapazität erzwungen wird. Die Aktualisierung benötigt nicht nur Speicher für das vorhandene Modell, sondern auch für die neue Kopie, die verarbeitet wird, und für temporäre Verarbeitungsstrukturen. Wenn der Spitzenspeicherverbrauch die durchgesetzte Grenze erreicht, wird der Vorgang von der Ressourcenverwaltung abgebrochen.

Dieses Problem wirkt sich wahrscheinlich eher auf Folgendes aus:

• Große semantische Modelle oder Modelle mit Spalten mit hoher Kardinalität oder breiten Faktentabellen.
• Modelle, die berechnete Spalten, berechnete Tabellen oder komplexe Kennzahlen verwenden.
• Aktualisierungsvorgänge, die mehrere Partitionen parallel verarbeiten.

Symptome

Speichergesteuerte Aktualisierungsfehler können in einer der folgenden Formen angezeigt werden:

• Die Aktualisierung schlägt während der vollständigen oder inkrementellen Aktualisierung zeitweise oder durchgängig fehl.
• Die Fehlermeldung enthält Query memory limit exceeded.
• Die Fehlermeldung enthält This operation was canceled because there wasn't enough memory to finish running it.
• Power BI gibt Fehlercode 0xC13E0003zurück. Dieser Code gibt an, dass der Vorgang aufgrund des Arbeitsspeicherdrucks abgebrochen wurde.
• Durch den XMLA-Endpunkt ausgelöste Aktualisierungen schlagen mit demselben speichergesteuerten Verhalten fehl.

Wenn bei der Kapazität während einer Phase hoher Auslastung vorübergehend ein Arbeitsspeichermangel auftritt, erholt sich das System in der Regel schnell, sobald wieder Ressourcen verfügbar werden. Wenn sie einen vorübergehenden Speicherfehler erhalten, warten Sie einen Moment, und wiederholen Sie den Vorgang.

Aktualisierung schlägt fehl, nachdem ein Arbeitsbereich in eine andere Kapazität verschoben wurde.

Möglicherweise werden Speichergesteuerte Aktualisierungsfehler nach dem Verschieben eines Arbeitsbereichs auf eine andere Kapazität angezeigt, da die neue Kapazität möglicherweise einen niedrigeren Speichergrenzwert pro Semantikmodell für die Aktualisierung erzwingt. In diesen Fällen können Aktualisierungen fehlschlagen, auch wenn die Gesamtkapazitätsauslastung nicht gesättigt angezeigt wird. Vergleichen Sie das alte und neue Kapazitätsverhalten, und überprüfen Sie, ob die neue Kapazität eine niedrigere Speichergrenze pro Modell erzwingt.

Die Aktualisierung schlägt gegen Ende des Tages bei großen semantischen Modellen fehl, die bedarfsgesteuertes Paging verwenden.

Bei großen semantischen Modellen, die on-Demand-Paging verwenden, verbleiben möglicherweise weitere Seiten später am Tag im Arbeitsspeicher, was den Speicherbedarf erhöht, bevor die Aktualisierung beginnt. Testen Sie, ob die Aktualisierung früher am Tag ausgeführt wird, um den Speicherbedarf beim Aktualisierungsstart zu verringern.

Beheben von Speichergesteuerten Aktualisierungsfehlern

Um den Spitzenspeicherbedarf bei der Aktualisierung zu reduzieren und durch die Ressourcengovernance verursachte Abbrüche zu vermeiden, versuchen Sie die folgenden Maßnahmen:

• Aktualisieren Sie nur die Partitionen oder Tabellen, die aktualisiert werden müssen. Verwenden Sie die inkrementelle Aktualisierung, oder bevorzugen Sie die Aktualisierung auf Tabellenebene oder Partitionsebene gegenüber der vollständigen Aktualisierung.
• Verringern Sie die Aktualisierungsparallelität, wenn Sie mehrere Partitionen gleichzeitig für dasselbe semantische Modell verarbeiten.
• Verringern Sie die Modellkomplexität. Entfernen Sie unnötige Spalten und Zeilen, reduzieren Sie Spalten mit hoher Kardinalität und breite Faktentabellen, optimieren Sie Datentypen und Transformationen, und verschieben Sie berechnete Tabellen und Spalten nach Möglichkeit in die Datenquellen- oder ETL-Prozesse.
• Aktivieren Sie das Scale-out des semantischen Modells, sodass die Aktualisierung auf dem Replikat mit Lese-/Schreibzugriff ausgeführt wird, während interaktive Abfragen an das schreibgeschützte Replikat gesendet werden.
• Verschieben Sie den Arbeitsbereich auf eine höhere SKU mit F-Kapazität mit einem größeren Speicherlimit pro Semantikmodell. Wenn Sie die Kapazität kürzlich skaliert haben, geben Sie ihr Zeit, sich zu stabilisieren, da Speicherlimits möglicherweise einige Zeit benötigen, bis sie vollständig angepasst sind.

Eine vollständige Liste der Gegenmaßnahmen und Best Practices finden Sie unter Von Power BI Premium gedrosselter Aktualisierungsvorgang.

Eine tiefergehende Erläuterung der Speicherbeschränkungen pro SKU und der DbpropMsmdRequestMemoryLimit XMLA-Eigenschaft zur Steuerung des Arbeitsspeichers auf Befehlsebene (einschließlich der Pro-SKU-Grenzwerte für P1, P2 und P3) finden Sie unter Ressourcenverwaltung des Befehlsspeicherlimits in Premium.

Wenn Speicherfehler weiterhin bestehen bleiben, nachdem Sie diese Gegenmaßnahmen angewendet haben, geben Sie ein Supportticket an.

Datenflussfehler in Premium-Arbeitsbereichen

Einige Connectors werden für Datenflüsse in Premium-Arbeitsbereichen nicht unterstützt. Wenn Sie einen nicht unterstützten Connector verwenden, wird möglicherweise die folgende Fehlermeldung angezeigt: Expression.Error: Der Import "Connectorname" entspricht keinen Exporten. Hast du einen Modulverweis verpasst?

Die folgenden Connectors werden für Datenflüsse in Premium-Arbeitsbereichen nicht unterstützt:

• Linkar
• Actian
• AmazonAthena
• AmazonOpenSearchService
• BIConnector
• DataVirtuality
• Denodo for Power BI
• Exasol
• Gießerei
• Indexima
• Iris
• JethroODBC
• Kyligence
• MariaDB
• MarkLogicODBC
• OpenSearchProject
• QubolePresto
• SingleStoreODBC
• StarburstPresto
• TibcoTdv

Die Verwendung der vorherigen Liste von Connectors mit Datenflüssen wird nur in Arbeitsbereichen unterstützt, die nicht Premium sind.

Problem beim Aktualisieren des Datenflusses, die verwendete Gatewayversion wird nicht unterstützt.

Dieser Fehler tritt auf, wenn die Version des lokalen Daten-Gateways, das zur Aktualisierung Ihres Dataflows verwendet wird (Gen1 oder Gen2), nicht mehr unterstützt wird. Derzeit unterstützt Microsoft nur die letzten sechs Versionen des lokalen Datengateways. Aktualisieren Sie Ihr Gateway auf die neueste Version oder auf eine unterstützte Version, um dieses Problem zu beheben. Verwenden Sie den Artikel über das Aktualisieren eines lokalen Datengateways, um Anleitungen zum Aktualisieren von Gateways zu erhalten.

Ringabhängigkeitsfehler in Bezug auf berechnete Tabelle bei Verwendung von „SummarizeColumns“

Im September 2024 wurde ein Feature aktiviert, mit dem "SummarizeColumns " innerhalb eines Measures platziert und innerhalb eines beliebigen externen Filterkontexts ausgewertet werden kann, was möglicherweise neue Abhängigkeiten einführen kann, wenn "SummarizeColumns " in CalculateTable verwendet wird. Diese neuen Abhängigkeiten können während der Modellaktualisierung zu einem Zirkelabhängigkeitsfehler führen.

Wenn dieser Fehler angezeigt wird, kann das Problem nach den folgenden Schritten behoben werden:

1. Identifizieren aller CalculateTables, die "SummarizeColumns" verwenden

2. Nehmen Sie für jeden SummarizeColumns-Ausdruck die folgenden Änderungen vor:

Für einen Ausdruck SummarizeColumns mit GB für Produkt and Geografie, z. B.:

SummarizeColumns(
Product[Color],
Geography[Country],
...
)

Fügen Sie "Product " und " Geography " als Filter in "SummarizeColumns" hinzu , damit sie wie der folgende Ausdruck aussieht:

SummarizeColumns(
Product[Color],
Geography[Country],
Product, 
Geography,
...
)

Mit diesen Schritten wird die eingefügte leere Zeile entfernt und das ursprüngliche Verhalten wiederhergestellt. Wenn Sie über mehrere berechnete Tabellen verfügen, die "SummarizeColumns" verwenden, sollten Änderungen für alle Tabellen in einer einzigen Transaktion übermittelt werden, die den Tabellar-Editor zum Vornehmen der Änderungen erfordert, da Power BI Desktop nicht mehrere Tabellenänderungen in einer einzelnen Transaktion stapeln kann.

Verbindungsfehler beim Aktualisieren aus semantischen Modellen

Der Analysis Services-Connector kann auf den Fehler The connection either timed out or was loststoßen. Dieser Fehler ist in der Regel ein vorübergehender Fehler, wenn die Netzwerkverbindung fehlschlägt, und ein Wiederholungsversuche wird erfolgreich ausgeführt.

In einigen Fällen kann dieser Fehler dauerhafter sein, wenn die Ergebnisse der Abfrage in einem komplexen M-Ausdruck verwendet werden, und die Ergebnisse der Abfrage werden während der Ausführung des M-Programms nicht schnell genug abgerufen. Dieser Fehler kann beispielsweise auftreten, wenn eine Datenaktualisierung aus einem semantischen Modell kopiert wird und das M-Skript mehrere Verknüpfungen umfasst. In solchen Szenarien werden Daten möglicherweise nicht aus der äußeren Verknüpfung für längere Zeiträume abgerufen, was dazu führt, dass die Verbindung mit dem obigen Fehler geschlossen wird. Um dieses Problem zu umgehen, können Sie die Table.Buffer Funktion verwenden, um die äußere Verknüpfungstabelle zwischenzuspeichern.

Die Datenflussaktualisierung wird schnell abgeschlossen, ohne Daten zu aktualisieren.

Wenn eine Datenflussaktualisierung in ungewöhnlich kurzer Zeit abgeschlossen wird, ohne Fehler auszuwerfen, die Daten jedoch nicht tatsächlich aktualisiert werden, berücksichtigen Sie die folgenden Ursachen:

• Alle bereits verarbeiteten Daten: Wenn Sie die inkrementelle Aktualisierung verwenden, hat der Datenfluss möglicherweise bereits alle verfügbaren neuen oder geänderten Daten in einer vorherigen Aktualisierung verarbeitet. Die Aktualisierung wird schnell abgeschlossen, da es nichts Neues gibt. Überprüfen Sie ihre inkrementelle Aktualisierungsrichtlinie und den behandelten Datumsbereich.

• Problem mit dem inkrementellen Aktualisierungsfilter: Überprüfen Sie, ob der inkrementelle Aktualisierungsfilter ordnungsgemäß konfiguriert ist. Wenn der Filter alle Daten ausschließt, wird die Aktualisierung ohne Verarbeitung von Zeilen abgeschlossen.

• Verknüpfte oder abhängige Datenflüsse: Wenn Ihr Datenfluss auf einen anderen Datenfluss verweist und dieser upstream-Datenfluss nicht geändert wurde, überspringt Power BI möglicherweise die Aktualisierung abhängiger Entitäten. Überprüfen Sie, ob upstream-Datenflüsse tatsächlich aktualisiert wurden.

• Keine Datenänderungen an der Quelle: Der Datenfluss kann eine Verbindung mit einer Datenquelle herstellen, bei der seit der letzten Aktualisierung keine neuen Daten hinzugefügt oder geändert wurden. In diesem Fall wird die Aktualisierung erfolgreich abgeschlossen, aber es werden keine Daten aktualisiert.

Laden Sie zur Problembehandlung die CSV-Datei für den Aktualisierungsverlauf herunter, um die verarbeiteten Zeilen und die verarbeiteten Bytes-Metriken anzuzeigen. Wenn diese Werte null oder deutlich niedriger als erwartet sind, gibt sie an, dass während der Aktualisierung keine neuen Daten verarbeitet wurden. Sie können auch eine vollständige Aktualisierung (wenn sie keine inkrementelle Aktualisierung verwenden) manuell auslösen, um sicherzustellen, dass der Datenfluss Daten ordnungsgemäß abrufen kann.

Zugehöriger Inhalt

• Datenaktualisierung in Power BI
• Konfigurieren der geplanten Aktualisierung
• Problembehandlung für Gateways – Power BI
• Problembehandlung für das Power BI-Gateway (persönlicher Modus)

Weitere Fragen? Versuchen Sie, die Microsoft Power BI-Community zu fragen.