本文介绍如何通过获取包含较少图表的可视化视觉对象，优化由于具有大量卡片图的慢速 Power BI 报表。
在 Power BI 报表中，每个可视化视觉对象都必须完成许多计算才能呈现结果。显示数据的可视化视觉对象必须生成一个或多个 DAX 查询，执行这些查询会增加等待时间，特别是当多个用户同时访问报表时还会增加服务器的工作量。为了提高报告的性能，最好的方式是减少在报告中可视化视觉对象的数量。
当用户位于报告的单个页面上时，Power BI 仅计算报表活动页面的可视化视觉对象。当用户将切换到其他页面时，其他页面中的视觉效果数量会对用户体验产生影响。
了每一张卡片视觉效果，代表着不同的销售度量值。该报告包含 22 张卡片图，每个图由不同的 DAX 计算。
在功能非常强大的 Power BI 上执行的页面渲染时间为 1.5 秒。通过性能分析器窗格，可以看到确切的计算时间。首先，启用「性能分析器」窗格（①），单击「开始记录」（②），单击「刷新视觉对象」（③），按「总时间」排序（降序排列）（④）。
通过再次单击刷新视觉效果，我们可以看到不同的排序顺序。在此示例中，在「性能分析器」窗格提供的列表中，展开 Accessories，排列最后的「其他」视觉对象就能看到页面中最慢的视觉效果，可以看到大部分时间都用在「其他」项上，
你也许会好奇「其他」是什么。其实「其他」意味着该视觉对象必须等待其他任务完成才能执行 DAX 查询。由于页包含 22 个视觉效果，因此某些视觉对象必须等待其他视觉对象完成其任务，然后才能执行任何操作。
那如何提高性能？在此我们使用一个能够产生许多相同的卡片图的外置视觉对象。例如，通过使用 OKVIZ 的 Cards with States，可以创建一张卡片图网格，其中对列的每个值重复测量。此自定义视觉效果可在 Power BI 的 AppSource 中添加，所有功能都是免费的，
我们以计算每一个产品子类别的销售额为例，将 Measures（度量）设为「销售总额」，将 Category（类别）设为 ProductSubCategory（产品子类别）
如果我们在性能分析器中重复执行「刷新视觉对象」操作，则会看到最慢的视觉对象在 228 毫秒内刷新，并且 DAX 查询现在仅生成 2 个视觉效果，见图 7.2.77。
因为我们从报表中删除了 20 个视觉效果，所以大大减少了运算量，且页面刷新时间从 1.5 秒降至 0.2 秒，无须更改数据模型即可减少 86% 的运行时间。
