DirectQuery no Power BI

O DirectQuery no Power BI permite manter dados na origem e consultá-los no momento do relatório, em vez de importá-los. Este artigo explica quando usar o DirectQuery, suas limitações e alternativas, como tabelas híbridas, Direct Lake e conexões ao vivo, para que você possa escolher o modo certo.

Este artigo descreve:

• Modos de conectividade de dados do Power BI e onde o DirectQuery se encaixa
• Quando usar DirectQuery versus Import, tabelas híbridas, Direct Lake ou uma conexão ao vivo
• Limitações, implicações e considerações de desempenho
• Recomendações para modelagem e design de relatórios
• Diagnosticar e melhorar o desempenho

Guia de decisão rápida

A tabela a seguir resume qual modo de conectividade do Power BI deve ser considerado com base em seus requisitos. Use-o como uma referência rápida para ajudar a escolher entre Importar, DirectQuery, tabelas híbridas, Direct Lake ou conexões ao vivo:

Modos de conectividade de dados do Power BI

O Power BI se conecta a várias fontes de dados:

• Serviços online como Salesforce e Dynamics 365
• Bancos de dados como SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle, Snowflake e Amazon Redshift
• Arquivos (Excel, CSV, JSON, Parquet)
• Big data e mecanismos de análise como Spark e Databricks
• Outras fontes, como sites e Microsoft Exchange

Importe dados dessas fontes. Alguns também suportam DirectQuery. Para obter uma lista mantida, consulte Fontes de dados do Power BI. As fontes habilitadas para DirectQuery normalmente oferecem desempenho de consulta agregada interativa.

Use a importação por padrão. Utiliza o motor de alta performance em memória do Power BI e proporciona o conjunto de funcionalidades mais rico. Vá além da importação somente quando restrições específicas (latência, tamanho, governança, segurança ou arquitetura) exigirem.

Os aprimoramentos modernos — tabelas híbridas, Direct Lake, agregações automáticas, modelos compostos e atualização incremental — reduzem a frequência com que você precisa do DirectQuery puro.

As seções a seguir abrangem os modos Import, DirectQuery e conexão ao vivo. O restante do artigo se concentra no DirectQuery, embora reconheça abordagens alternativas.

Importar conexões

Quando você importa dados:

• As seleções de dados definem consultas por conjunto de tabelas; pode moldá-las (filtrar, agregar, unir) antes de carregar.
• Todos os dados definidos por essas consultas são carregados no cache na memória do modelo semântico.
• A criação de elementos visuais consulta apenas os dados armazenados em cache — de forma rápida e totalmente interativa.
• Os elementos visuais não refletem as alterações de origem até que você atualize (reimporte).
• A publicação carrega um modelo semântico que contém os dados importados. Você pode agendar a atualização (a frequência depende da licença) e pode precisar de um gateway de dados local.
• A criação ou abertura de relatórios no serviço usa os dados importados.
• Os blocos de painel fixos são atualizados quando o modelo semântico é atualizado.

Conexões DirectQuery

Quando você usa o DirectQuery:

• Obter dados estabelece uma conexão com uma fonte suportada. Para fontes relacionais, você ainda pode selecionar tabelas ou exibições; para fontes multidimensionais (por exemplo, SAP BW), selecione o modelo de origem.
• Nenhum dado é importado no momento do carregamento. Cada visual dispara uma ou mais consultas à fonte subjacente.
• A latência de atualização visual depende inteiramente do desempenho da fonte subjacente (e da sobrecarga de rede/gateway, se aplicável).
• As alterações nos dados de origem aparecem somente após ações que reanalisam os dados (navegação, alterações de segmentador/filtro, atualização manual).
• A publicação cria uma definição de modelo semântico (esquema e metadados) sem dados importados.
• Os relatórios dentro do serviço consultam a fonte. Um gateway pode ser necessário para fontes de dados locais.
• Os blocos do painel baseados em modelos DirectQuery são atualizados de acordo com uma agenda para guardar em cache os resultados dos blocos para abertura rápida do painel.
• Os blocos do painel mostram os resultados da última atualização agendada, a menos que sejam atualizados manualmente.

Ligações em tempo real

Uma conexão em tempo real conecta o Power BI diretamente a um modelo semântico existente (por exemplo, Analysis Services ou outro modelo semântico do Power BI publicado). É semelhante ao DirectQuery (sem dados importados), mas a semântica (como imposição de função) é tratada pelo modelo upstream. Quando você se conecta ao vivo:

• A lista completa de campos do modelo externo é exibida, sem definição de consulta do Power Query.
• As conexões em tempo real sempre passam a identidade do usuário para o Analysis Services ou o modelo semântico do Power BI para filtragem de segurança.
• Algumas atividades de modelagem (como adicionar tabelas calculadas) não estão disponíveis porque o modelo é externo.

Onde o DirectQuery se encaixa entre as opções mais recentes

O DirectQuery era a principal solução para dados muito grandes ou em rápida mudança que você não podia importar com eficiência. Hoje:

• As tabelas híbridas permitem misturar partições na memória e DirectQuery em uma tabela (recente versus histórica).
• Direct Lake (Fabric) permite acesso quase em tempo real às tabelas de lakehouse sem a tradicional sobrecarga de atualização.
• Agregações automáticas e tabelas de agregação manual aceleram consultas frequentes.
• A atualização incremental com tempo real permite que a janela temporal mais recente do DirectQuery aceda à fonte, enquanto os dados mais antigos permanecem importados.

Avalie essas opções antes de adotar um modelo totalmente DirectQuery.

Casos de uso do DirectQuery

O DirectQuery é mais benéfico quando:

• Os dados são alterados com muita frequência para importação (mesmo com a atualização incremental e a frequência máxima de atualização agendada) e você precisa de visibilidade de baixa latência.
• O volume de dados ou as restrições de governança tornam a ingestão total impraticável.
• A segurança imposta pela fonte (regras de linha granulares) deve permanecer autoritativa através de passthrough.
• A soberania de dados ou as regras regulamentares restringem as cópias completas persistentes.
• A fonte de dados é multidimensional ou centrada em medidas (como o SAP BW), e as medidas definidas pelo servidor devem ser resolvidas por visualização.

Os dados mudam com frequência e você precisa de relatórios quase em tempo real

Os modelos importados (Pro) podem agendar até 8 atualizações por dia (além de gatilhos on-demand/API). Premium e PPU oferecem suporte a até 48 atualizações agendadas por dia, além de atualização incremental e DirectQuery em tempo real para a partição mais recente (híbrida). Se a latência necessária ainda não puder ser atendida ou se a importação completa for inviável, use DirectQuery, tabelas híbridas ou Direct Lake. Os painéis do DirectQuery podem atualizar blocos a cada 15 minutos.

Os dados são grandes

A importação completa pode exceder a memória ou atualizar janelas. O DirectQuery consulta os dados no local. Se a fonte for muito lenta para um desempenho interativo, considere:

• Importar apenas subconjuntos agregados ou filtrados.
• Usando atualização incremental e agregações.
• Usando tabelas híbridas ou Direct Lake para segmentos recentes e de alto valor.

Consulte Modelos semânticos grandes no Power BI Premium para gerenciar dados consideráveis na memória.

Segurança aplicada pela fonte

A importação depende de credenciais do Power BI e RLS (segurança em nível de linha) opcional definida no modelo semântico. O DirectQuery pode (quando suportado) passar a identidade do usuário (SSO) para que a origem imponha suas próprias regras de segurança. Consulte Visão geral do logon único (SSO) para gateways de dados locais no Power BI.

Restrições à soberania de dados

Quando os regulamentos exigem que os dados permaneçam dentro de um limite controlado, o DirectQuery limita as cópias persistentes. Os caches visuais e de mosaico ainda podem conter dados agregados limitados.

Origem com medidas definidas pelo servidor

Alguns sistemas (como o SAP BW) contêm lógica semântica (medidas e hierarquias) que você resolve no momento da consulta. O DirectQuery permite uma resolução visual. Consulte DirectQuery e SAP BW e DirectQuery e SAP HANA.

Considerações específicas da fonte (incluindo PostgreSQL e MySQL)

O comportamento e o desempenho diferem de acordo com o motor:

• PostgreSQL: Os identificadores citados diferenciam maiúsculas de minúsculas. Garanta índices B-tree apropriados nas colunas de junção e filtro. Evite funções que interrompam a dobragem de consultas antecipadamente. Verifique se há moldes implícitos no texto e junções numéricas.
• MySQL: Use agrupamentos consistentes e modos SQL. Crie índices compostos para padrões comuns de filtro e junção. Grandes colunas TEXT podem reduzir a necessidade de dobragem ou forçar o pós-processamento.
• Snowflake, BigQuery e Databricks: O dimensionamento elástico melhora a concorrência, mas a latência de arranque a frio pode afetar a primeira consulta. Envie pings de aquecimento ou agende atividades periódicas.
• Azure Synapse, SQL e Fabric Warehouse: Os índices de armazenamento em coluna e o cache do conjunto de resultados proporcionam uma aceleração significativa. Emparelhe-os com agregações automáticas.
• Azure Data Explorer: A poda de projeção é importante. Selecione apenas as colunas necessárias e envie filtros antecipadamente.
• SAP BW e SAP HANA: A resolução de medidas e a semântica hierárquica orientam os padrões de consulta. Evite sobrecamadas de transformações que bloqueiem a dobragem.

Confirme a dobragem da consulta (selecione Ver Consulta Nativa no Power Query Editor) para que as transformações sejam reduzidas.

Limitações do DirectQuery

O uso do DirectQuery tem implicações em consistência, desempenho, segurança, transformações, modelagem e relatórios.

Implicações gerais

As seguintes implicações gerais se aplicam ao usar o DirectQuery no Power BI:

• Atualize para ver os dados mais recentes. Caches (visual, bloco, resultado) significam que um visual pode mostrar resultados anteriores até ser atualizado. Selecione Atualizar para forçar uma reanálise de todos os elementos visuais em uma página.
• Os visuais nem sempre são consistentes ao longo do tempo. Visuais diferentes (ou consultas internas em um visual) podem ser executados em momentos ligeiramente diferentes. Atualize a página ou crie instantâneos compilados se for necessária uma precisão rigorosa em um ponto específico no tempo.
• As alterações de esquema exigem uma atualização do Power BI Desktop. O serviço não deteta automaticamente colunas descartadas ou renomeadas. Abra o modelo no Power BI Desktop e atualize para reconciliar os metadados do modelo.
• Limite de resultado intermédio de um milhão de linhas. Qualquer consulta (ou operação intermediária) que retorne mais de 1.000.000 linhas falhará. As capacidades premium podem aumentar este limite—consulte Max Intermediate Row Set Count.
• A alteração do modo de armazenamento é restrita. Não é possível converter globalmente um modelo de apenas importação para DirectQuery. Consulte a secção seguinte.

Alterando modos de armazenamento (Importar ↔ DirectQuery)

Não é possível alternar um modelo Import inteiro para DirectQuery. Em vez disso:

• Adicione uma nova conexão DirectQuery à mesma origem e associe os visuais às novas tabelas.
• Crie um modelo composto: mantenha dimensões de Importação, adicione tabelas de fatos do DirectQuery (ou vice-versa) e, opcionalmente, defina algumas tabelas como Dual.
• Use tabelas híbridas (partições DirectQuery recentes e importação histórica) para otimização a quente e frio.
• Reconstrua com transformações dobráveis se as etapas anteriores impedirem o DirectQuery.

Implicações de desempenho e carga

O desempenho interativo depende da latência e da simultaneidade da fonte. Visar tempos comuns de atualização visual inferiores a 5 segundos; Mais de 30 segundos degrada a usabilidade. Cada ação do usuário dispara consultas. Altas contagens de usuários, visuais e de atualização de blocos podem criar uma carga significativa — planeje a capacidade de acordo.

Implicações para a segurança

A menos que o SSO esteja configurado, o DirectQuery usa credenciais armazenadas configuradas para todos os visualizadores. Defina RLS no modelo semântico conforme necessário. Várias fontes em modelos compostos podem mover dados entre fontes; avaliar a movimentação de dados confidenciais — consulte Implicações de segurança.

Limitações da transformação de dados

A dobragem do Power Query é necessária para um desempenho escalável. As transformações devem ser condensadas numa única consulta nativa. Etapas complexas (operações inflexíveis, certas funções personalizadas, lógica processual de várias etapas) podem causar erros que exigem simplificação ou alteração para o uso da função Importar. Fontes OLAP como o SAP BW não permitem transformações em consulta porque todo o modelo externo é exposto. Não há suporte para chamadas de procedimento armazenado e expressões de tabela comuns (CTEs) de uma forma que permita dobrar no DirectQuery.

Limitações de modelagem

A maioria dos processos de enriquecimento funciona, mas algumas capacidades estão reduzidas:

• Nenhuma hierarquia de data automática (crie uma tabela de data explícita).
• Precisão de tempo limitada a segundos (remover milissegundos na fonte).
• Colunas calculadas limitadas a expressões de nível de linha que se dobram; Funções não suportadas omitidas do preenchimento automático.
• Não existem funções de caminho para relação pai-filho.
• Não há suporte para clustering.

Limitações de relatórios

A maioria dos elementos visuais funciona se a fonte for responsiva. Observe estas limitações e considerações de desempenho:

• Não há suporte para colunas de texto longas com mais de 32.764 caracteres.
• Filtros de medida, filtros TopN, Mediantexto avançado contém/inicia filtros, segmentações de dados de seleção múltipla e totais/subtotais (especialmente com DistinctCount) podem adicionar consultas extras ou degradar o desempenho.
• Considere simplificar o design ou desativar determinadas interações.

Exemplo (filtro de medida):

Recomendações do DirectQuery

Esta seção fornece recomendações práticas para projetar, otimizar e solucionar problemas de modelos DirectQuery no Power BI. Siga estas diretrizes para melhorar o desempenho, a confiabilidade e a experiência do usuário ao trabalhar com conexões DirectQuery.

Desempenho da fonte de dados subjacente

Valide consultas interativas de linha de base. Se estiverem lentas, inspecione as consultas usando o Performance Analyzer e otimize o esquema de origem (índices, estatísticas e columnstore, quando aplicável). Privilegie chaves inteiras para junções.

Design do modelo

• Mantenha os passos do Power Query simples e dobráveis. Pré-visualize "View Native Query" frequentemente.
• Comece com medidas simples e, em seguida, itere.
• Evite junções em colunas de expressão calculadas — materialize-se na fonte, se necessário.
• Evite junções em uniqueidentifier onde as conversões impedem o uso do índice; empregue tipos de chaves alternativas.
• Ocultar chaves substitutas/do sistema; Crie colunas com alias visíveis, se necessário.
• Revise tabelas/colunas calculadas que podem produzir expressões não dobráveis.
• Limite os filtros bidirecionais apenas aos casos necessários. Teste o impacto no desempenho.
• Considere a integridade referencial para permitir o INNER JOIN uso.
• Evite filtros de data relativos no Power Query. Em vez disso, implemente a lógica relativa no modelo ou na camada de relatório.

Exemplo de filtragem:

A consulta nativa resultante usa uma data literal fixa:

Design de relatório

Ao criar relatórios que usam DirectQuery, considere as seguintes práticas recomendadas para otimizar a usabilidade e o desempenho:

• Use as opções de redução de consulta (utilize o botão Aplicar para segmentações de dados e filtros e desative o destaque cruzado onde a latência prejudica a experiência).

  

• Aplique filtros principais desde o início para reduzir as contagens de linhas intermediárias e evitar atingir limites.

• Limite elementos visuais por página para minimizar consultas paralelas e serializadas.

• Desative interações desnecessárias (filtragem cruzada ou realce) se elas dispararem consultas de dados dispendiosas.

  

Número máximo de conexões

Ajuste por ficheiro a simultaneidade do DirectQuery (padrão 10) em Ficheiro > Opções e definições > Opções > DirectQuery para o ficheiro atual.

Valores mais altos podem melhorar a taxa de transferência para muitos elementos visuais, mas também podem aumentar a carga de origem. O comportamento publicado também depende dos limites de serviço ou capacidade.

Recursos de mitigação de desempenho

Use estes recursos para melhorar o desempenho do DirectQuery:

• Agregações automáticas e tabelas de agregação manual: Armazene em cache dados resumidos para reduzir as consultas de origem.
• Tabelas híbridas: Mantenha dados recentes via DirectQuery, históricos via Import.
• Design de medidas sensíveis à agregação: Certifique-se de que o DAX avalie na camada de agregação quando possível.
• Parâmetros dinâmicos M: Insira as seleções do usuário nos predicados de origem antecipadamente.
• Cache de consultas e resultados (configurações de capacidade): Reutilize conjuntos de resultados recentes para efeitos visuais repetidos.
• Modo de armazenamento duplo para tabelas de dimensões compartilhadas: Reduza as repetidas verificações de dimensão remota.

DirectQuery no serviço Power BI

Todas as fontes de dados do DirectQuery são suportadas pelo Power BI Desktop. Apenas um subconjunto limitado é iniciado diretamente da interface do usuário do serviço. Inicie no Power BI Desktop para obter modelagem e controle de transformação mais avançados. Para obter a lista atual de fontes disponíveis diretamente no serviço, consulte Fontes de dados do Power BI.

O desempenho no serviço depende:

• Número de usuários simultâneos
• Complexidade visual e contagem por página
• Presença de segurança em nível de linha (pode reduzir a reutilização do cache)
• Cronogramas de atualização de azulejos

Relatar comportamento no serviço do Power BI

Abrir uma página de relatório executa consultas para cada visual (às vezes várias por visual). As interações (alterações de segmentação de dados, realce cruzado, filtros) executam as consultas novamente. O serviço armazena em cache alguns resultados. Consultas repetidas exatas podem retornar instantaneamente, a menos que os limites de segurança sejam diferentes.

Nuances de capacidade:

• Informações rápidas: Não há suporte para modelos semânticos DirectQuery.
• Explorar no Excel / Analisar no Excel: Apoiado, mas pode sentir-se mais lento. Considere o modo de importação ou agregações para uso intenso do Excel.
• Hierarquias no Excel: Algumas hierarquias de modelo semântico do DirectQuery não aparecem da mesma forma no Excel.

Atualização do painel

Os blocos do DirectQuery são atualizados de acordo com um cronograma. O padrão é por hora e você pode defini-lo a cada 15 minutos até semanalmente. Com segurança em nível de linha, cada usuário executa consultas de bloco separadas. Uma alta contagem de blocos multiplicada pela contagem de usuários e pela frequência de atualização pode criar carga pesada — planeje a capacidade e considere agregações.

Tempos limite de consulta

O serviço impõe um tempo limite de 4 minutos por consulta. Os elementos visuais que excedem o limite acabam por falhar devido a um erro de tempo limite. Verifique se as fontes subjacentes fornecem desempenho interativo antes de escolher DirectQuery.

Diagnóstico de desempenho

Diagnostique o desempenho primeiro no Power BI Desktop.

Utilize o analisador de desempenho para isolar visuais lentos. Concentre-se em um visual problemático de cada vez.

Usar o SQL Server Profiler para ver consultas

O Power BI Desktop grava rastreamentos de sessão, incluindo DirectQuery SQL para algumas fontes, no arquivo FlightRecorderCurrent.trc na pasta AnalysisServicesWorkspaces do usuário.

Para localizar o traço:

1. No Power BI Desktop, selecione Opções de Arquivo > e Configurações > Opções > de Diagnóstico.

2. Selecione Abrir a pasta de crash dumps/rastreamentos.

   

3. Suba um nível até AnalysisServicesWorkspaces, abra a pasta de espaço de trabalho ativa, depois Dados e localize FlightRecorderCurrent.trc.

4. No SQL Server Profiler, abra o ficheiro: Ficheiro > Abrir > Arquivo de Rastreio.

O Profiler exibe eventos agrupados:

Colunas de eventos:

• TextData: DAX (para Início/Fim de Consulta) ou SQL nativo (para DirectQuery Begin/End).
• A duração (ms) e o EndTime ajudam a identificar estágios lentos.
• ActivityID agrupa eventos relacionados.

Orientação de captura:

• Mantenha as sessões curtas (≈10 segundos de ações direcionadas).
• Reabra o ficheiro de rastreio para exibir eventos recentemente limpos.
• Evite várias instâncias simultâneas do Desktop para reduzir a confusão.

Compreender o formato das consultas

O Power BI geralmente usa uma subseleção (tabela derivada) para cada tabela lógica referenciada definida pelas etapas do Power Query.

Exemplo de lógica de consulta:

SalesAmount (SUMX(Web_Sales, [ws_sales_price]*[ws_quantity]))
by Item[i_category]
for Date_dim[d_year] = 2000

Visual resultante:

SQL gerado com subseleções:

Os padrões de consulta com subseleção geralmente não prejudicam o desempenho em motores suportados porque os otimizadores eliminam colunas não utilizadas. Priorize a dobrabilidade.

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