本文内容涉及到的一些Power BI增量刷新结论，均来源于实际测试所得，并且有的测试结果与当前主流的认知不同，其目的均是为了更好的使用Power BI，发现更多不可能成为可能，若有错误的结论，还望各位网友指正。
网上已经有很多同类型的文章，并且讲的还算比较详细，但是我在配置Power BI增量刷新的时候遇到了一些问题，尤其是很多配置的细节，如果不是特别注意的话，很容易犯错，导致配置不成功。所以，我这篇文章将讲述怎么正确的配置Power BI增量刷新，将会不厌其烦的详细描述可能在其他文章不会特别强调的细节。
文章有点长，但都是有用的干货
网上也有很多关于Power BI增量刷新的文章，很多细节一笔带过。鉴于我在配置增量刷新过程中踩的坑儿，本篇文章将讲述正确配置Power BI增量刷新。我自己在配置时走了弯路，后经高飞老师指点，配置成功，在此非常感谢高飞老师的帮助。我将详细讲述其中细节，帮助没有接触过增量刷新的朋友配置成功。
增量刷新原理
增量刷新的实现，首选根据参数所选的日期范围加载数据，然后在对应的表上右击配置增量刷新效果，保留多久的数据，刷新多久的数据，在实现增量刷新的效果时，只刷新最近N天的数据，历史数据是不动的。比如下图中的效果，保留过去10年的数据，刷新最近10天的数据。这样可以极大的节省数据刷新的工作量，这个也就是Power BI增量刷新的原理。如果未刷新的数据中可能存在变动的数据，则可以勾选下面的，检测数据更改。
增量刷新，依赖一个可以折叠的数据源，需要了解的可以网上搜下Query Folding 查询折叠。并不是所有的数据源都支持做Power BI增量刷新。
通俗的理解，就是我们将Power Query加载源数据的操作步骤可以通过SQL语句表达，比如在Power Query中的筛选，对应的是SQL语句的Where条件；在Power Query中的排序，对应的是SQL语句的order by；在Power Query中的分组依据，对应的是SQL语句的group by。也就是Power Query和SQL相通的部分，我们通过在Power Query中操作，然后转换为SQL语句，也就是前面说的可以支持Query Folding 查询折叠。
怎么识别是否支持查询折叠呢？很简单，在Power Query步骤上右击，查看本机查询是否可以编辑，灰色代表不支持查询折叠也就是当前的操作步骤无法转化为SQL语句，如果可以编辑代表支持查询折叠，我们才有了做Power BI增量刷新的基础。
很遗憾，上面的方法经过我的测试，严谨来说是不完全正确的，后面我会分享我的观点。
如果明白了上面的原理，那么就能理解，有些步骤是不支持将Power Query转换为SQL的，会导致前面支持折叠，操作过一些步骤之后就不再支持折叠，尤其是新手在配置的时候需要非常注意。
有了以上基础之后，我们才有了配置参数，配置增量刷新等操作。
Power BI的增量刷新并不是支持所有的数据源，仅支持基于SQL的数据源，具体可以参考学习下高飞老师的文章：Powe BI极客 增量刷新 2.3支持的数据源
不配置增量刷新发布后，是可以在在在线版下载PBI文件的，一旦配置了了增量刷新，则不再支持下载PBI文件。如果配置了增量刷新的模型本地有新的调整，请全部刷新后发布。
增量刷新流程
增量刷新效果是如何体现出来的呢？虽然前面的原理都懂了，可是增量刷新效果怎么体现出来呢？这个时候就是做线上配置的时候了，而且是必须的，做完线上配置才能看到增量刷新效果。
请记住，增量刷新的效果在Power BI Desktop里面是看不到，也测试不出来。增量刷新必须是发布后在线配置Power BI才能使用。这些都是必须的。
增量刷新的流程大概分下面几步：
- 需要专业版Power BI账号
- Power Query使用支持查询折叠的数据源
- Power Query创建参数并据此为筛选条件配置到表中
- Power Pivot表上右击点击增量刷新配置存储行和刷新行的设置
- 保存发布
- 打开网页版Power BI，在线配置网关连接、数据凭证、参数、计划的刷新
- 以上步骤配和在一起才是一个完整的增量刷新配置，线上配置是必须的。
我解释下这个刷新是怎么执行的，其实就是将本地的模型上传，然后在线的模型通过配置进行刷新，配置就是需要满足和线下刷新同样的条件。
- 网关连接 此时PBI模型已经在微软服务器了，那么如果想要刷新则需要连接本地的数据源，此时需要网关，而且是必须的。安装本地数据网关，安装个人版即可。
我在配置个人网关时遇到一个错误，就是点击输入账号的界面就报错退出，忘了留截图了，然后我用的解决办法是换了个安装路径，并且使用窗口切换，快捷键Alt+Tab切换到网关页面，然后使用Tab键选择需要输入账号的界面粘贴账号，并登陆成功，可以做个借鉴。
- 数据源凭证 这部分是PBI文件连接的数据源的配置，比如从MySQL取值，那么需要提供其对应的账号和密码，如果是本地文件，则需要提供对应的路径。也就是让在线刷新时能找到数据源，且可以使用账号密码进行访问。
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参数 参数就是在Power Query创建的RangeStart 和 RangeEnd。这部分根据我当前的测试经验，完全不用管，看了我下面的方法，即便参数有下面图片中的问题，也一样支持增量刷新，我指的是下面图片中的提示，而非不配置参数。以上的前提是你已经在模型中正确配置了参数。
参数有未设置提示，不代表不能增量刷新
如果在Power BI Desktop里面做增量刷新不配置参数，则在设置增量率刷新时会有报错提示且无法打开增量刷新按钮。所以设置参数是必须的。
- 计划的刷新 配置自动刷新的时间，类似于自动触发刷新，无需再有人为干扰，每天就可以得到最新的数据。在很多人不了解这个功能的时候，会通过本地手工点击刷新并重新发布覆盖的方式更新，这个功能就是相当于做成自动的过程。虽然增量刷新不支持本地Excel文件，但是Excel文件搭建的模型依然可以使用计划刷新，只不过是全量刷新，使用时请注意区分。
使用在线的自动刷新配置，有个缺点，就是刷新的速度慢，如果对比下手工点击刷新的速度，会发现刷新时间要长很多，如果你遇到了，请不要紧张，事实就是这样。如果想更快，可以配置个模拟手工刷新的自动化程序。这些问题，可能其他文章一般都不会提。
配置条件
配置增量刷新至少需要Power BI Pro，也就是Power BI的专业版，每年大概700多人民币。当然也有一些其他的不需要专业版，也可实现的增量刷新效果。
如果不是专业版用户，这个问题我也找到了解决方案，请参考佐罗老师的文章，使用这个方法可以实现类似增量刷新的效果，且免费使用，PowerBI 多种增量刷新方案最大支持100T数据存储及单个模型50G+，感谢佐罗老师发明的方案！
配置教程
首先，微软官网是有教程的，很完整，但是有些细节不太容易理解，这也是造成我困惑的原因。微软官网 Power BI中的增量刷新
我更推荐高飞老师关于Power BI增量刷新配置的这篇文章，做了很多细节的工作，Power BI增量刷新的正常操作部分，看这篇文章就够了。增量刷新视频演示
增量刷新特殊问题
以下全部都是个人在此之外的发现，都是各种的不正经。
这里面有几个关键点，尤其是新手会犯错的错误，文章中都做了重点的强调，我也在这里强调一次，因为太重要了，太容易出错了。
首先就是配置参数这块，需要在Power Query参数设置中配置参数，分别配置一个开始时间和结束时间，RangeStart 和 RangeEnd。
但是官网教程不会告诉你这是必须的。
参数开始时间的参数名称必须是“RangeStart”，结束时间的参数名称必须是“ RangeEnd”，不要自己创造其他名称的参数名称否则无效，也不要更改大小写，且格式必须是日期/时间格式。
但是，即便你按上面的配置做了可能依然不会成功，因为加载的数据源的格式有可能是需要调整的，因为参数的格式是日期/时间格式，那么筛选的数据源也必须是日期/时间格式，但是我相信大部分人的数据源都不会存储日期/时间格式，大部分肯定是日期格式，而且还是文本格式的日期，或者是8位文本数字的日期。
我们第一个坑来了
Power Query 更改数据类型后配置参数，不能折叠
此时看似已经没有选择，只能在数据库增加这样一个datetime格式的日期，然后使用参数进行筛选，然后该方法调整成本很高。这个问题也吓倒了不少人。
你又无法通过将加载到Power Query的数据通过更改数据类型后再用参数筛选，因为这样源数据不能折叠也就不能实现增量刷新了，而且是真正的不能折叠。
即便是这样，还有更特别的，比如Hadoop的数据源。因为受限于Hadoop本身，不支持datetime格式，默认的日期时间是带毫秒的，如果拿掉毫秒就是文本格式的日期时间了，加载到Power BI依然面临着数据类型的更改，尴尬了！
我就是因为使用Impala连接Hadoop才走上了这条不归路
我没有放弃，我在官网找到了方法，而且测试效果可行，往后看，有详细的讲解。
还有一个超级大坑
只要Power Query中的步骤都是支持折叠查询，也就是右击最后一个步骤，“查看本机查询”是可编辑状态，那么即便Power Pivot页面配置表的增量刷新是提示下面的错误无法确认是否可以折叠M查询，都是可以实现增量刷新的，这个提示只是提示，可能会不准，不代表不能增量刷新。这个简直是天坑，因为很多人会在这一步放弃。
这一步是高飞老师告诉我的关健一步，如果能强行进行后面的测试，其实也能发现这个问题，但是当时我是没发现，而且一直卡在这个问题上。最关键的是我当时测试用的是MySQL，而该问题只在MySQL上发生了，后面又装了SQL Server测试，同样的数据源同样的步骤，没有这个提示。
三个超出认知的配置
下面这三个关键点，非常重要，可能会导致你因为之前对增量刷新配置的主观认识，导致在遇到一些情况就主动放弃，最终无法完成Power BI增量刷新的配置。看了下面我的讲述，可以极大的拓宽对增量刷新的配置，增加了更多可能性。
参数配置
我再重复一遍，配置Power BI的增量刷新，参数配置是很关健的一步，首先就是参数名称，必须按照RangeStart 和 RangeEnd两个名称，大小写都不能改变的作为开始时间和结束时间，并且类型必须是日期/时间格式，这个是强制的。那么这种设置会对数据源有一定的要求，如果你加载的数据源里面没有日期/时间格式，而是通过Power Query的更改数据类型设置，并且在更改的类型上做筛选，则该数据源将不会被折叠，无法实现增量刷新。
虽然有各种限制，但不要放弃！
这个问题有解法，官网提供了一种方法，经测试有效。以下是官网原文：
虽然参数的数据类型必须是日期/时间，但可进行转换以符合数据源的要求。 例如，下面的 Power Query 函数将日期/时间值转 换为类似于 yyyymmdd 形式的整数代理键，这对数据仓库而言非常常见。 此函数可通过筛选步骤调用。
(x as datetime) => Date.Year(x)10000 + Date.Month(x)100 + Date.Day(x)
这一步其实就告诉了我们方法，因为在主流的数据库中，为了性能和使用便捷性，大多不会存储为日期/时间格式，一般的表日期都是8位数字日期，比如20200801，这些都是针对数据库来说了，如果是展示表或者导出的话一般会通过函数转换位yyyy-mm-dd格式。那么我们可以通过将两个参数转换为yyyymmdd格式来达到我们筛选的效果。
但是还有个小前提就是，从数据库加载的8位日期，需要是数值类型，同时为了后续的字段格式转换和使用需要，个人建议是做两列8位日期，其中一个字段必须是数值类型用于参数筛选，另一个不限格式，用于转换为表日期。从数据库加载到Power Query的数据不一定都是它该有的数值类型，一定会涉及到字段的数据类型更改，但是我们不能更改筛选参数的字段的数据类型，因为会失去折叠，是真正的失去折叠，这句话我反复说了好几遍。但是却支持对其他字段更改数据类型，即便你操作完其他字段的数据类型更改，“查看本机查询”为灰色，也照样支持增量刷新，记住这一点很重要。
根据官网的公式提示，我们可以对8位数值日期进行筛选，随便做一个筛选，然后更改M公式。如果不知道怎么修改M公式，可以按照我编写的照猫画虎，如果实在看不懂，请补充基础知识。
M公式是可以直接引用参数的，使用方法是直接写参数名称
= Table.SelectRows(Table, each [日期] >= Date.Year(RangeStart)*10000 + Date.Month(RangeStart)*100 + Date.Day(RangeStart) and [日期] < Date.Year(RangeEnd)*10000 + Date.Month(RangeEnd)*100 + Date.Day(RangeEnd) )
上面这个操作，就是将日期/时间格式的参数，转换为8位数值日期，这个操作是支持折叠的。这点很多文章上少有提及。果然，微软官网上不放废话，放的提示都是有用的。
可以在Excel中模拟下这个公式，大概就明白其中的原理了。比如我们的日期/时间是A1=2020-08-01，那么
=YEAR(A1)*10000+MONTH(A1)*100+DAY(A1) = 20200801
做完这个配置，然后关闭并应用，到Power Pivot页面找到这张表
无法确认是否可以折叠M查询
我之所以把这个问题提出来，也是我在配置过程中遇到的一个难题，如果前面配置都是正常的，也支持折叠，那么在看到有这句话的提示，你是放弃还是继续坚信你的配置没有问题呢？可能很多人看到这个报错会跟我一样，直接就放弃了，因为有报错的提示，肯定是自己哪里设置错了。
这个问题一直困扰我好几天，一直找不到对应的答案，直到我无意间在高飞老师的文章留言，经高飞老师提醒，这个提醒仅供参考，以是否支持折叠为标准，并且很巧的是我当时用的数据源是从MySQL里面加载的，而后续我安装了SQL Server同样的表，同样的配置，但是没有这个报错。最终两种数据源都可以配置成功，那么根据我这个描述，我们的答案就呼之欲出了。
配置增量刷新，提示无法确认是否可以折叠M查询仅供参考，有这个提示不代表不能配置成功，关健还要看数据源是否可以折叠。
具体是否支持折叠，这要看我第三个描述。
查看本机查询
首先，对是否支持折叠的判断，依照目前主流的观点，都是让看Power Query的操作步骤右击，查看本机查询是否可以打开，如果不能打开代表不能折叠，如果可以打开，代表支持折叠，而且是不要操作不能折叠的步骤，我相信绝大部分做Power BI增量刷新的人都是这么想的，也是这么做的。
但是我想说，是否支持折叠不全是看这个，可以打开肯定是支持折叠的，那么打不开就一定不能折叠吗？答案是否定的。
如果你只是操作了MySQL、SQL Server、Oracle等数据库，你不会遇到下面的问题。
说下我为什么发现了这个问题，发现这个问题是因为我受限于一些条件，只能使用Impala连接Hadoop，从第一步开始到无论我操作什么，“查看本机查询”都是灰色的，这个问题一直困扰我好几天，我突然想起来之前高飞老师指点我的，“无法确认是否可以折叠M查询仅供参考，最终以Power Query里面显示的是否折叠为准”，然后我就在想，是否折叠是否也有这个问题呢？然后我按照查询折叠的步骤做了参数的筛选，并且还做了其他我认为可以折叠的步骤，比如新增列、更改非参数筛选字段的数据类型、重命名、更改列位置等，刷新发布后，按照增量刷新的步骤配置，完美的实现了增量刷新效果。虽然一路都是红灯，但是结果却成功了。
所以，是否支持折叠，不全部取决于Power Query操作步骤中的查看本机查询是否可以打开，而是取决于，操作的步骤是否支持折叠。
是不是有点颠覆认知，那么问题来了，什么操作步骤支持折叠呢？我在官网文档找到了答案，果然问题还是要多看官网文档。Power Query查询折叠，可能看起来不是那么好理解，请注意里面的关健部分。
官网文档引用：
可以查询折叠的关系数据源转换是可以作为单个SELECT语句编写的关系数据源转换。可以使用适当的WHERE，GROUP BY和JOIN子句构造SELECT语句。它还可以包含使用SQL数据库支持的常见内置函数的列表达式（计算）。
以下为引用高飞老师的文章，看起来更好理解一些。原文地址
数据源支持： 基于 SQL 的数据源，比如关系型数据库（Mysql/SQLServer/Oracle）、OData 数据源和 HDFS 都支持 QueryFolding。而 Excel、Csv 文件、blob、Web 和 OData 源等数据源不支持
操作支持：筛选、合并和追加查询、分组、透视、逆透视等常用操作都可以被折叠。
除了上面，还有很多操作支持折叠，个人建议是可以参考该步骤是否可以转换为SQL语句，虽然不完全准确，但可以做个大致的参考。最终是否支持则变成了混沌状态，所有的效果，都以最终是否实现了增量刷新效果来判定。
虽然听起来有点疯狂，但其实还没有偏离Query Folding 查询折叠。
测试Power BI增量刷新效果
该测试方法需要基于Power BI专业版
做完了以上的配置，都成功了，或者想做一些其他的尝试，应该怎么测试增量刷新效果呢？具体的发布刷新流程我上面已经讲了，这里不再重复。如果你使用的是Power BI Desktop，那么保存发布，然后打开网页版。打开网页版就是选择软件右上角的账号，点击打开查看账户，就可以打开网页版了。然后配置网关、数据源凭证，然后就是点击模型所在的工作区，选择右侧上方的数据集打开之后点击刷新。正常情况下，第一次发布，如果做了完整的配置，会自动执行刷新，如果没有配置，则需要配置后手工点击刷新，等刷新完，点击计划刷新按钮，点击查看刷新历史记录，查看刷新的开始和结束时间，对比第一次刷新的时间，如果第二次手工刷新时间明显比第一次短，那么就是配置成功了，作为对照可以再配置一个没有增量是刷新的一起发布，对比刷新时间，那么就很轻松的看到是否配置成功了。
以上的方法是为了更客观的展示Power BI增量刷新的效果，在配置时，可能会尝试很多方案，最终是否可行，至于我分享的这些测试结果，也仅仅局限于我自己测试的范围。当折叠不再看查看本机查询，配置增量刷新不再考虑是否有M的折叠提示，那么我们唯一最终衡量标准，都只能以发布后的实际刷新效果来评定了。
通过ODBC加载
再分享一个新发现，ODBC是一个神奇的存在。如果你的数据源不支持增量刷新，不妨将该数据源通过ODBC连接到Power BI，你会发现神奇的就支持了增量刷新。并且通过ODBC连接的数据源，可以解决直接加载源数据无法编写SQL进行加载的问题。总之，ODBC是一个可行的方案。至于怎么配置ODBC，这个就不在我的解答范围了。
总结
以上是我在部署Power BI增量刷新的历程和经验总结，内容很细，甚至有点啰嗦，也是希望能给后来的人提供一些灵感和方向，希望能帮到您！
这篇文章从开始编写到做各种测试，期间也花费了很多精力，为了保证传达的信息足够准确，也反复对文章做了校对，和对测试结果进行验证。由于发现了很多非常规的认知理论，所以也力求严谨，但是受限于作者的水平，可能会有不严谨的地方，望不惜赐教。
最后，再次感谢高飞老师提供的指导建议，才让这篇文章有了编写的基础。
