哪个效率高？ SQL 级别或 Power BI 级别
Which is efficient? SQL Level or Power BI Level
PowerBI 级别的 append/merge 效率更高还是 SQL 级别更高效？
应该创建一个视图并在 SQL 级别或 PowerBI 级别合并它们可以吗？
如果有选择，最好append/merge SQL 级别的数据。
两者都可以。
这实际上取决于您的数据，以及之后您需要在 Power BI 中使用它做什么，因为 Power Query 中的查询折叠将在性能中发挥重要作用。 Power BI 会尝试将您的数据操作合并到单个语句中以提高性能，如果它不能根据您的操作创建单个查询，就会失去效率。基于不同来源的 Merging/Appending 查询或复杂的转换逻辑等操作将防止查询折叠 - 阅读 Power Query query folding
在不了解您的数据和 Power Query 操作的情况下，这很难说，但一般来说，您执行查询时离源越近，性能可能就越好。权衡是您的逻辑可能会分散在多个产品中，并且从维护的角度来看，性能的提高可能不值得付出代价。
当然，如果您从多个来源引入数据，在 Power Query 中过滤数据和查询折叠是不可能的，您会注意到性能受到影响，因为 Power Query 将提取完整的表，而不是子集它需要。
您可能会发现在为您的方案加载查询期间了解 Power BI 中发生的事情很有用 - 为此请查看 Query Diagnostic Tool
PowerBI 级别的 append/merge 效率更高还是 SQL 级别更高效？
应该创建一个视图并在 SQL 级别或 PowerBI 级别合并它们可以吗？
如果有选择，最好append/merge SQL 级别的数据。
两者都可以。
这实际上取决于您的数据，以及之后您需要在 Power BI 中使用它做什么，因为 Power Query 中的查询折叠将在性能中发挥重要作用。 Power BI 会尝试将您的数据操作合并到单个语句中以提高性能，如果它不能根据您的操作创建单个查询，就会失去效率。基于不同来源的 Merging/Appending 查询或复杂的转换逻辑等操作将防止查询折叠 - 阅读 Power Query query folding
在不了解您的数据和 Power Query 操作的情况下，这很难说，但一般来说，您执行查询时离源越近，性能可能就越好。权衡是您的逻辑可能会分散在多个产品中，并且从维护的角度来看，性能的提高可能不值得付出代价。
当然，如果您从多个来源引入数据，在 Power Query 中过滤数据和查询折叠是不可能的，您会注意到性能受到影响，因为 Power Query 将提取完整的表，而不是子集它需要。
您可能会发现在为您的方案加载查询期间了解 Power BI 中发生的事情很有用 - 为此请查看 Query Diagnostic Tool