导入数据将创建来自数据源的数据副本，并将其保存在内存中。数据集的大小将不具有1到1的关系，因为vertipaq引擎将压缩数据。但是，你不仅需要规划足够的内存来容纳数据集，还必须记住，内存也将用于查询数据。例如，FILTER函数基本上返回一个表，该查询表将保留在内存中，直到计算并返回测量结果为止。即使在处理数据流时，也将使用内存，即使它们正在写入Blob存储并且不保留在内存中。

对于Premium和Embedded，请使用Premium metics应用程序来根据报告中的内存使用情况和容量来了解容量方面的情况。

对于Premium / Pro / Embedded，你的数据集/报告存储在Blob存储中，当访问该报告时，该数据/报告将被加载到活动内存中。如果你使用了过多的内存，则报告将失败，或可能导致数据集逐出，在此情况下，较旧的数据集将从容量内存中删除，而倾向于使用更多或更多的新数据集。

对于直接查询和实时连接，与导入相比，它的内存开销要低得多，因为它将不保存完整的数据模型，而仅保存通过数据源生成和返回的结果集的总数。在大多数情况下，这将非常低，但是如果你返回详细数据，则它将占用更多内存。

你不能直接使用硬盘空间来存储数据集，仍然需要在某个时刻将其加载到内存中，但是如果你不希望使用数据，则可以使用Premium使用具有“增强计算”功能的直接查询的数据流。源进行任何查询。

Premium / Embedded v2即将面世，它将允许自动扩展，因此你的容量可以管理达到极限的大量数据集和查询，然后在需要时添加容量。

对于高级版和嵌入式，我建议你仔细查看你的估计使用情况以及并发报告和用户的数量，因为容量规格中的“报告刷新”指标并不能完全覆盖，而且我发现报告由于高级而失败大数据模型，效率低下的查询达到25GB的内存限制。Pro和容量不足的工作区通常会在内存上造成很大的损失，你不会注意到，我已经看到报告在Pro中运行时没有打ic，但在Premium P1节点中失败。