Tento technický průvodce porovnává výkon konektorů SharePoint.Files a SharePoint.Contents v prostředí Power BI. Detailně popisuje implementaci vlastního Power Query M skriptu s využitím SharePoint REST API pro minimalizaci síťových požadavků a optimalizaci hromadného načítání souborů pro rychlejší refresh datasetu.

This technical guide benchmarks performance differences between SharePoint.Files and SharePoint.Contents within Power BI. It further details a custom Power Query M script implementation using the SharePoint REST API to minimize network requests and optimize bulk file retrieval for faster dataset refreshes.

Struggling with slow SharePoint List refreshes in Power BI? This guide dives deep into the limitations of the native connector (Implementation 2.0) and how to fix common errors like RenderListDataAsStream. But we don't stop there. I share a custom, copy-paste M script that utilizes the SharePoint REST API to fetch 5,000 items per page, handles complex column types dynamically, and reduces refresh times from minutes to mere seconds.

Trápí tě pomalý refresh SharePoint seznamů v Power BI? Tento průvodce rozebírá limity nativního konektoru (Implementace 2.0) a ukazuje, jak opravit časté chyby jako RenderListDataAsStream. Tím ale nekončíme. Sdílím vlastní M skript, který využívá SharePoint REST API pro stahování 5 000 položek na stránku, dynamicky řeší složité typy sloupců a zkracuje dobu načítání z minut na pouhé sekundy.

Srovnání metod pro lookup v Power Query: List.Contains vs Table.Join vs Record.FieldOrDefault. Benchmarky na 1M řádků ukazují, že skenování listu je pomalé a rychlost závisí na pozici, zatímco mapování přes record vytvořený pomocí Record.FromList drží čas prakticky konstantní. Do testů bylo zahrnuto i rozbalování se zadanými typy přes Record.FieldOrDefault.

List.Contains scans and stalls at scale. This post benchmarks lookup patterns on real tables and shows why buffering only helps a little, why joins are solid, and how a record map built with Record.FromList plus Record.FieldOrDefault delivers quick, clean lookups. Learn when to keep the merge and when to build the map.

Kompletní průvodce vyhodnocováním v Power Query M: pokrývá rozdíl mezi lazy a eager evaluací, neměnitelné proměnné a streamování tabulek, explicitní buffering, query folding, eager vyhodnocování parametrů funkcí a použití higher-order thunks, vliv scope proměnných a lenost polí uvnitř záznamů. Vše ilustrováno na příkladech s náhodnými čísly, timestampy a zpožděným vyhodnocením.

Comprehensive guide to Power Query M evaluation, covering lazy versus eager evaluation, immutable variables and streaming of tables, explicit buffering, query folding, function parameter evaluation and higher-order thunks, variable scope effects, and record-field laziness—illustrated with random-number, timestamp, and delayed-execution examples.