Jak optymalizować zapytania w Power Query, żeby działały szybciej?

Wprowadzenie do optymalizacji w Power Query

Power Query to potężne narzędzie służące do pobierania, przekształcania i ładowania danych, wykorzystywane m.in. w Excelu i Power BI. Choć jego interfejs jest intuicyjny i przyjazny dla użytkownika, złożone zapytania lub duże zbiory danych mogą znacząco obciążyć system i wydłużyć czas przetwarzania. Właśnie dlatego optymalizacja zapytań w Power Query staje się kluczowym elementem pracy z danymi.

Optymalizacja zapytań polega na takim projektowaniu transformacji i przekształceń, aby maksymalnie skrócić czas ich wykonania oraz zmniejszyć zużycie zasobów systemowych. Dzięki temu raporty i analizy ładują się szybciej, a użytkownicy końcowi mogą sprawniej korzystać z przygotowanych rozwiązań.

W praktyce optymalizacja może obejmować różne aspekty pracy z danymi — od przemyślanego filtrowania informacji już na etapie pobierania, przez ograniczanie zbędnych kolumn i wierszy, aż po świadome korzystanie z buforowania oraz unikanie transformacji, które powodują wielokrotne przetwarzanie danych.

Warto pamiętać, że odpowiednia struktura zapytań i znajomość sposobu działania Power Query ma bezpośredni wpływ na szybkość działania całego modelu danych. Dlatego zrozumienie podstawowych zasad optymalizacji to pierwszy krok do bardziej efektywnej pracy z Power Query.

Filtrowanie danych u źródła

Jednym z kluczowych aspektów optymalizacji zapytań w Power Query jest filtrowanie danych już na etapie ich pobierania. Zamiast przetwarzać pełne zestawy danych w Power Query, warto ograniczyć zakres danych bezpośrednio na poziomie źródła, co znacząco wpływa na szybkość działania całego procesu.

Filtrowanie u źródła oznacza, że dane są zawężane już podczas komunikacji z bazą danych, plikiem czy usługą – zanim trafią do środowiska Power Query. Przykładowo, zamiast importować całą tabelę z bazy danych i usuwać niepotrzebne wiersze w późniejszych krokach, lepiej jest od razu pobrać tylko te rekordy, które spełniają określone kryteria.

W Cognity często spotykamy się z pytaniami na ten temat podczas szkoleń, dlatego postanowiliśmy przybliżyć go również na blogu.

Takie podejście przynosi kilka korzyści:

• Zmniejszenie ilości przesyłanych danych – im mniej danych trafia do Power Query, tym szybciej działa proces ładowania i transformacji.
• Oszczędność zasobów – eliminując zbędne dane na wczesnym etapie, zmniejszamy obciążenie pamięci operacyjnej i procesora.
• Lepsze skalowanie – filtrowanie danych u źródła staje się szczególnie istotne przy pracy z dużymi bazami danych lub plikami zawierającymi miliony rekordów.

Warto pamiętać, że skuteczność filtrowania zależy od rodzaju źródła danych oraz od tego, czy Power Query jest w stanie „przepchnąć” zapytanie filtrujące do źródła. W przeciwnym razie, mimo zastosowania filtrów, całość danych może zostać najpierw załadowana, a dopiero potem przefiltrowana lokalnie, co niweluje korzyści płynące z tej optymalizacji.

Redukcja liczby kolumn i wierszy

Jednym z najprostszych i jednocześnie najskuteczniejszych sposobów przyspieszenia działania zapytań w Power Query jest ograniczenie ilości przetwarzanych danych – zarówno pod względem liczby kolumn, jak i wierszy. Więcej danych do przetworzenia oznacza większe obciążenie pamięci i dłuższy czas transformacji, dlatego warto zadbać o to, aby Power Query operował tylko na danych faktycznie potrzebnych na danym etapie analizy. Jeśli chcesz poznać więcej technik optymalizacji zapytań, sprawdź Kurs Microsoft Power Query - analiza danych przy użyciu języka M i optymalizacja procesu analizy danych.

Dlaczego warto ograniczać kolumny i wiersze?

• Poprawa wydajności: Mniejszy zestaw danych przetwarza się szybciej.
• Lepsza czytelność: Mniej danych ułatwia zrozumienie i utrzymanie zapytań.
• Redukcja błędów: Mniej danych to mniejsze ryzyko pomyłek w dalszych transformacjach.

Kolumny vs Wiersze – co ograniczać jako pierwsze?

Chociaż zarówno nadmiar kolumn, jak i wierszy wpływa na wydajność, warto wiedzieć, że:

Przykład redukcji kolumn

let
    Źródło = Excel.Workbook(File.Contents("dane.xlsx"), null, true),
    Tabela1_Sheet = Źródło{[Item="Tabela1",Kind="Sheet"]}[Data],
    UsunięteKolumny = Table.RemoveColumns(Tabela1_Sheet,{"Komentarze", "Status", "Data modyfikacji"})
in
    UsunięteKolumny

Najlepsze praktyki

• Usuń zbędne kolumny tuż po załadowaniu danych źródłowych.
• Stosuj filtry w górnych częściach zapytania, by ograniczyć liczbę rekordów już na wczesnym etapie.
• Unikaj ładowania całych tabel, jeśli potrzebujesz tylko wycinka danych.

Redukcja danych to krok, który nie tylko poprawia wydajność, ale także ułatwia dalszą analizę i utrzymanie projektu Power Query. Dla tych, którzy chcą zgłębić temat jeszcze bardziej, polecamy Kurs Microsoft Power Query - analiza danych przy użyciu języka M i optymalizacja procesu analizy danych.

Buforowanie danych i jego wpływ na wydajność

Power Query działa zgodnie z zasadą transformacji danych w sposób leniwy (ang. lazy evaluation), co oznacza, że poszczególne kroki nie są przetwarzane natychmiast, lecz dopiero w momencie, gdy są naprawdę potrzebne – np. podczas załadunku danych do modelu lub arkusza. To podejście może jednak wpływać na czas przetwarzania, zwłaszcza przy wielokrotnym odwoływaniu się do tych samych danych. W takich sytuacjach pomocne może być buforowanie.

Buforowanie w Power Query pozwala na tymczasowe zapisanie wyniku danego kroku w pamięci. Zamiast wykonywać tę samą operację wiele razy, Power Query może skorzystać z wcześniej zapisanej wersji danych. Może to znacząco przyspieszyć działanie skomplikowanych zapytań, szczególnie w przypadku danych pochodzących z wolniejszych źródeł zewnętrznych.

Podstawową funkcją służącą do buforowania danych jest Table.Buffer. Oto prosty przykład jej użycia:

let
    Źródło = Excel.CurrentWorkbook(){[Name="Dane"]}[Content],
    Zbuforowane = Table.Buffer(Źródło),
    Przefiltrowane = Table.SelectRows(Zbuforowane, each [Wartość] > 100)
in
    Przefiltrowane

W powyższym przykładzie dane z arkusza są najpierw buforowane, a dopiero potem filtrowane. Dzięki temu filtracja nie będzie powodować ponownego odczytu danych ze źródła.

Oto porównanie dwóch podejść:

Na szkoleniach Cognity pokazujemy, jak poradzić sobie z tym zagadnieniem krok po kroku – poniżej przedstawiamy skrót tych metod.

Warto jednak pamiętać, że zbyt częste lub niepotrzebne użycie buforowania może prowadzić do nadmiernego zużycia pamięci, dlatego powinno się go stosować świadomie i tylko tam, gdzie rzeczywiście przynosi korzyści.

Unikanie nieefektywnych transformacji

W Power Query sposób, w jaki transformujemy dane, ma istotny wpływ na czas przetwarzania zapytania oraz obciążenie pamięci. Nie każda operacja jest równie wydajna – niektóre transformacje mogą znacząco spowolnić działanie zapytania, zwłaszcza w przypadku pracy z dużymi zbiorami danych lub zewnętrznymi źródłami.

Typowe nieefektywne transformacje to między innymi:

• Operacje krok po kroku na całych tabelach – np. wielokrotne sortowanie, grupowanie czy scalanie z innymi tabelami bez wcześniejszego ograniczenia danych.
• Stosowanie złożonych operacji w kolumnach obliczanych, które są przeliczane dla każdego wiersza, np. zagnieżdżone instrukcje warunkowe lub wywołania funkcji w pętli.
• Wielokrotne odwoływanie się do tego samego źródła danych bez zastosowania buforowania – każde takie odwołanie może powodować ponowne pobieranie danych.

Dobrą praktyką jest stosowanie transformacji w sposób przemyślany i minimalizowanie liczby operacji kosztownych obliczeniowo. Poniższa tabela porównuje przykłady transformacji wydajnych i nieefektywnych:

Przykład kodu pokazujący mniej wydajną i zoptymalizowaną wersję transformacji:

// Mniej wydajna wersja
let
    Source = Excel.Workbook(File.Contents("dane.xlsx"), null, true),
    Sorted = Table.Sort(Source, {{"Data", Order.Ascending}}),
    Filtered = Table.SelectRows(Sorted, each [Status] = "Aktywny")

// Bardziej wydajna wersja
let
    Source = Excel.Workbook(File.Contents("dane.xlsx"), null, true),
    Filtered = Table.SelectRows(Source, each [Status] = "Aktywny"),
    Sorted = Table.Sort(Filtered, {{"Data", Order.Ascending}})

Poprzez świadome planowanie kolejności i rodzaju transformacji można osiągnąć znaczną poprawę wydajności i skrócić czas ładowania danych w Power Query. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę i nauczyć się sprawnie wykorzystywać język M w praktyce, sprawdź nasz Kurs Język M - Microsoft Business Intelligence - sprawne wykorzystanie Power BI podczas analizy danych i stosowanie języka M.

Użycie natywnych zapytań i języka M

Power Query oferuje kilka sposobów transformacji danych, z których dwa kluczowe to: natywne zapytania do źródła danych (np. SQL) oraz język M, czyli wbudowany język Power Query. Zrozumienie różnic między nimi oraz ich odpowiednie zastosowanie może znacząco wpłynąć na wydajność przetwarzania danych.

Natywne zapytania

Natywne zapytania polegają na ręcznym wpisaniu komendy (np. SQL), która zostanie przesłana bezpośrednio do źródła danych. Dzięki temu przetwarzanie odbywa się po stronie serwera, co skutkuje mniejszą ilością danych przesyłanych do Power Query i szybszym działaniem zapytania.

Przykład prostego zapytania SQL w Power Query:

let
    Źródło = Odbc.Query("dsn=MojaBazaDanych", 
        "SELECT Imię, Nazwisko FROM Pracownicy WHERE Stanowisko = 'Analityk'")
in
    Źródło

W powyższym przykładzie filtracja odbywa się już na poziomie bazy danych, co znacząco przyspiesza działanie.

Język M

Język M to deklaratywny język Power Query, który pozwala budować transformacje danych w sposób warstwowy i czytelny. W przeciwieństwie do natywnych zapytań, operacje w języku M są często wykonywane lokalnie przez silnik Power Query, chyba że zostaną zoptymalizowane do tzw. foldingu do źródła danych.

Przykład transformacji w M:

let
    Źródło = Sql.Database("serwer", "baza"),
    Pracownicy = Źródło{[Schema="dbo", Item="Pracownicy"]}[Data],
    Filtrowani = Table.SelectRows(Pracownicy, each [Stanowisko] = "Analityk"),
    Kolumny = Table.SelectColumns(Filtrowani, {"Imię", "Nazwisko"})
in
    Kolumny

Tu filtracja i wybór kolumn są wykonywane w Power Query, chyba że silnik zdecyduje się przekształcić je w zapytanie SQL na poziomie źródła.

Porównanie

Prawidłowe wykorzystanie natywnych zapytań i języka M pozwala tworzyć bardziej zoptymalizowane i skalowalne rozwiązania. Kluczem jest znajomość możliwości źródła danych oraz zrozumienie, kiedy przekazać logikę transformacji do serwera, a kiedy lepiej wykonać ją lokalnie.

Monitorowanie i analiza wydajności zapytań

Skuteczna optymalizacja zapytań w Power Query wymaga nie tylko stosowania najlepszych praktyk, ale także ciągłego monitorowania działania zapytań i analizy ich wpływu na wydajność. Dzięki narzędziom dostępnym bezpośrednio w Power BI oraz Power Query, możemy zidentyfikować potencjalne wąskie gardła i zoptymalizować przebieg przetwarzania danych.

Jednym z podstawowych narzędzi do śledzenia wydajności jest Podgląd zależności zapytań, który wizualizuje strukturę i relacje między zapytaniami. Pozwala to szybko rozpoznać zależności, które mogą wpływać na czas ładowania danych lub prowadzić do niepotrzebnych przeliczeń.

Kolejnym przydatnym elementem jest obserwacja czasów odświeżania, czyli informacji o tym, ile czasu zajmuje wykonanie każdego z zapytań. Dzięki temu można wskazać najbardziej obciążające transformacje i skupić się na ich optymalizacji.

Warto również korzystać z funkcji rejestrowania błędów i ostrzeżeń, które mogą sygnalizować niewłaściwe użycie funkcji lub niezgodności w danych. Na tej podstawie można wprowadzać korekty jeszcze przed końcowym załadowaniem danych do modelu.

Regularne analizowanie wydajności zapytań to kluczowy krok w zapewnieniu sprawnego działania raportów, zwłaszcza przy pracy z dużymi zbiorami danych lub na źródłach z ograniczoną przepustowością. Monitorując czas odświeżania i strukturę zapytań, użytkownik zyskuje lepszą kontrolę nad całym procesem przekształcania i ładowania danych.

Podsumowanie najlepszych praktyk i rekomendacje

Optymalizacja zapytań w Power Query to kluczowy element pracy z dużymi zbiorami danych w Excelu czy Power BI. Wydajność procesu transformacji wpływa nie tylko na szybkość odświeżania danych, ale również na stabilność całego modelu analitycznego. Stosowanie sprawdzonych praktyk może znacząco poprawić komfort pracy oraz zmniejszyć obciążenie systemu.

Oto najważniejsze zalecenia, które warto mieć na uwadze podczas pracy z Power Query:

• Filtrowanie danych jak najbliżej źródła – pozwala ograniczyć ilość danych przesyłanych do Power Query, co skraca czas ładowania.
• Usuwanie niepotrzebnych kolumn i wierszy – redukcja danych do minimum potrzebnego zakresu wpływa pozytywnie na szybkość działania.
• Buforowanie wyników pośrednich – umożliwia uniknięcie wielokrotnego przeliczania tych samych etapów transformacji.
• Unikanie kosztownych operacji – niektóre transformacje są bardziej zasobożerne i warto je zastąpić bardziej efektywnymi alternatywami.
• Wykorzystywanie natywnych zapytań – bezpośrednie zapytania do źródeł danych (np. SQL) mogą znacząco przyspieszyć przetwarzanie.
• Śledzenie wydajności – analiza czasu działania poszczególnych kroków pozwala zidentyfikować wąskie gardła i zoptymalizować zapytanie.

Efektywne wykorzystanie powyższych praktyk prowadzi do tworzenia bardziej zoptymalizowanych, czytelnych i łatwiejszych w utrzymaniu zapytań, co przekłada się na większą wydajność całego procesu analitycznego. Podczas szkoleń Cognity pogłębiamy te zagadnienia w oparciu o konkretne przykłady z pracy uczestników.

Jakie formaty i style wspiera każdy z generatorów AI? Kompletny przewodnik 06 grudnia 2025

Porównanie generatorów prezentacji AI: Gamma vs Beautiful.ai vs Canva AI vs Presentations.AI 04 grudnia 2025