本文不涵盖对模型关系的介绍。 如果你对模型关系、其属性或配置方法并非完全熟悉，建议先阅读
Power BI Desktop 中的模型关系
一文。
此外，还应了解星型架构设计，这一点也很重要。 有关详细信息，请参阅
了解星型架构和 Power BI 的重要性
。
涉及一对一关系的场景有以下两种：
退化维度
：可以从事实类型表派生
退化维度
。
跨表的行数据
：一个业务实体或主体加载为两个（或更多）模型表，这可能是因为它们的数据源自不同的数据存储。 这种场景对维度类型表很常见。 例如，主产品详细信息存储在运营销售系统中，而附属产品详细信息则存储在其他源中。
不过，通过一对一关系关联两个事实类型表并不常见。 这是因为，两个事实类型表都需要有相同的维度和粒度。 此外，每个事实类型表都必须有唯一列，才能创建模型关系。
如果事实类型表中的列用于筛选或分组，可以考虑将这些列放在单独的表中。 这样一来，就可以将用于筛选或分组的列与用于汇总事实行的列分隔开来。 这种分隔可以：
节约存储空间
简化模型计算
有助于提升查询性能
向报表作者提供更直观的“数据”
窗格体验
假设源销售表在两列中存储销售订单详细信息。
OrderNumber 列存储订单号，OrderLineNumber 列存储订单中的一系列订单项。
在下面的模型图中，请注意，订单号列和订单项号列尚未加载到 Sales 表中。 相反，它们的值用于创建
代理键
列 SalesOrderLineID 。 （键值的计算方法为，将订单号乘以 1000，然后再加上订单项号。）
Sales Order 表通过以下三列为报表作者提供丰富体验：Sales Order 、Sales Order Line 和 Line Number 。 它还包含一个层次结构。 这些表资源支持需要对订单和订单项进行筛选、分组或向下钻取的报表设计。
由于 Sales Order 表派生自销售数据，因此两个表中的行数应完全相同。 此外，两个 SalesOrderLineID 列还应该有匹配值。
跨表的行数据
例如，假设有两个一对一相关的维度类型表：Product 和 Product Category 。 每个表都显示导入的数据，并有包含唯一值的 SKU
（库存单位）列。
下面展示了这两个表的部分模型图。
第一个表名为 Product ，它包含以下三列：Color 、Product 和 SKU 。 第二个表名为 Product Category ，它包含以下两列：Category 和 SKU 。 一对一关系将两个 SKU 列关联起来。 关系为双向筛选，对于一对一关系，总是如此。
为了帮助说明关系筛选器的传播方式，已修改模型关系图以显示表行。 本文中的所有示例都以此数据为依据。
本来是不可以在 Power BI Desktop 模型关系图中显示表行的。 本文显示出来为的是通过提供清晰的示例来支持讨论。
下面的项目符号列表描述了两个表的行的详细信息：
Product
表包含以下三行：
-
SKU CL-01、Product T-shirt、Color Green
-
SKU CL-02、Product Jeans、Color Blue
-
SKU AC-01、Product Hat、Color Blue
-
Product Category
表包含以下两行：
-
SKU CL-01、Category Clothing
-
SKU AC-01、Category Accessories
请注意，Product Category 表没有产品 SKU CL-02 对应的行。 本文稍后将讨论缺少此行的结果。
在“数据”
窗格中，报表作者会找到以下两个表中与产品相关的字段：Product
和 Product Category
。
现在来看看添加有两个表中字段的表视觉对象是什么样的。 在此示例中，“SKU” 列源自 Product 表。
请注意，产品 SKU CL-02 的“类别” 值为 BLANK。 这是因为，此产品在 Product Category 表中没有任何行。
若为跨模型表的行数据，建议尽可能避免创建一对一模型关系。 这是因为这种设计可能会：
-
导致“数据”
窗格混乱，列出不必要的表。
-
导致报表作者很难找到相关字段，因为它们分布在多个表中。
-
限制创建层次结构的功能，因为它们的级别必须以相同表
中的列为依据。
-
在表之间的行不完全匹配时导致意外结果出现。
具体建议因一对一关系是源组内还是跨源组而异 。 若要详细了解关系计算，请参阅
Power BI Desktop 中的模型关系（关系计算）
。
源组内一对一关系
如果表之间是一对一源组内关系，建议将数据合并到一个模型表中。 这是通过合并 Power Query 查询来完成的。
下面的步骤提供了一种方法来合并和建模一对一关联数据：
-
合并查询
：
合并两个查询
时，考虑每个查询中数据的完整性。 如果一个查询包含一组完整的行（如主列表），请将另一个查询与它合并。 将合并转换配置为使用左外部联接 （即默认联接类型）。 这种联接类型可确保你保留第一个查询的所有行，并使用第二个查询的任何匹配行进行补充。 将第二个查询的所有必需列扩展到第一个查询中。
-
禁用查询负载
：请务必对第二个查询
禁用负载
。 这样，它就不会将其结果加载为模型表。 此配置减少了数据模型存储大小，并有助于让“数据”
窗格保持整洁。
在此示例中，报表作者现在“数据”
窗格中找到一个 Product
表。 它包含所有与产品相关的字段。
-
替换缺失值
：如果第二个查询包含不匹配的行，那么从它引入的列中会显示 null 值。 视情况考虑使用标记值替换 null 值。 当报表作者按列值筛选或分组时，替换缺少的值尤为重要，因为报表视觉对象中可能会显示 BLANK。
请注意，在下面的表视觉对象中，产品 SKU CL-02 的类别现在显示为“[未定义]” 。 在查询中，null 类别已替换为此标记文本值。
-
创建层次结构
：如果当前合并的表的列之间 存在关系，不妨创建层次结构。 这样，报表作者会快速发现报表视觉对象钻取机会。
在此示例中，报表作者现在可以使用一个层次结构，其中包含以下两个级别：Category 和 Product 。
如果你更倾向于单独的表有助于整理字段，仍建议合并到单个表中。 仍可以整理字段，但要改用显示文件夹 。
在此示例中，报表作者可以在“Marketing” 显示文件夹内找到“Category” 字段。
如果你仍决定在模型中定义一对一源组内关系，请尽可能确保关联表中有匹配行。 由于一对一源组内关系被评估为
常规关系
，因此数据完整性问题可能会在报表视觉对象中显示为空白。 （例如，本文中显示的第一个表视觉对象中就有 BLANK 分组。）
跨源组一对一关系
如果表之间是一对一跨源组关系，除非预先合并数据源中的数据，否则没有替换模型设计。 Power BI 会将一对一模型关系评估为
有限关系
。 因此，请注意确保关联表中有匹配行，因为不匹配的行会从查询结果中删除。
现在来看看添加有这两个表（之间存在有限关系）中的字段的表视觉对象是什么样的。
表只显示两行。 缺少产品 SKU CL-02，因为 Product Category 表中没有匹配行。
有关本文的详细信息，请参阅以下资源：
-
Power BI Desktop 中的模型关系
-
了解星型架构及其对 Power BI 的重要性
-
关系故障排除指南
-
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