当我们站在 2026 年的门槛上准备 Power BI 面试时，仅仅背诵 DAX 函数已远远不够。作为现代数据分析师，我们需要证明自己不仅精通工具，更理解“Fabric 时代”下的数据架构、AI 辅助开发流程以及高性能工程化实践。在这篇文章中，我们将深入探讨那些能让你在面试中脱颖而出的高级话题，并分享我们在实际项目中积累的实战经验。
现代开发范式：Vibe Coding 与 AI 协作
在 2026 年，编写 DAX 和 M 代码的方式发生了质变。我们称之为“Vibe Coding”（氛围编程）——即我们不再是孤独的编码者，而是与 AI 结对编程。面试官现在非常看重候选人与 AI 工具（如 GitHub Copilot、Cursor）协作的能力。
#### AI 辅助开发的最佳实践
我们经常看到初级开发者直接把需求扔给 AI，然后不经审查地复制粘贴。这是一个巨大的陷阱。在实际工作中，我们是这样做的：当我们需要编写一个复杂的“去年同期对比”逻辑时，我们会向 AI 提供非常具体的上下文提示词，而不是泛泛而谈。
AI 提示词示例：
> “你是一个 Power BI 专家。请基于现有的 INLINECODE58e118a1 表和 INLINECODE5662d30a 表，写一个 DAX 度量值来计算 YoY %。注意：INLINECODE7ac19f5a 被标记为日期表。请使用变量来处理除零错误，并使用 INLINECODE57c994d3 结合 SAMEPERIODLASTYEAR 函数。”
#### 审查与纠错：人类的价值
AI 生成的代码往往有一个通病：过度使用 INLINECODE8dd1d802 或 INLINECODE3ebe231b，导致性能下降。让我们看一个 AI 可能生成的低效代码及其优化后的版本。
反模式（AI 常犯的错误）：
// 低效示例：在大表上迭代
Total Sales AI =
SUMX(
FILTER(Sales, Sales[Quantity] > 0), // 这种全表过滤在 Vertipaq 引擎中极慢
Sales[Amount]
)
生产级优化版本：
// 高效示例：利用引擎的聚合能力
Total Sales Optimized =
// 直接利用聚合函数，让引擎自行优化存储层检索
SUMX(
VALUES(‘Product‘[ProductKey]), // 仅迭代唯一值，大幅减少迭代次数
CALCULATE(SUM(Sales[Amount]))
)
在面试中，如果你能指出 AI 生成代码的性能隐患并给出优化方案，这会极大地体现你的工程素养。
架构深潜：Lakehouse 与 DirectQuery 2.0
2026 年的 Power BI 面试中，关于数据建模的讨论离不开 Microsoft Fabric。我们需要理解何时使用导入模式，何时拥抱 DirectQuery。
#### OneLake 与语义模型的博弈
在传统的面试回答中，我们会说“为了性能，尽量使用 Import 模式”。但在 Fabric 时代，这个回答显得过时了。DirectQuery 2.0 结合 Lakehouse 的性能已经非常接近 Import 模式，同时提供了实时的数据可见性。
实战场景：
在一个需要实时库存监控的项目中，我们发现使用 Import 模式会导致数据滞后（最多每小时刷新一次）。于是，我们将架构迁移到了 Fabric 中的 Warehouse，并通过 DirectQuery 连接 Power BI。为了解决性能问题，我们采取了以下措施：
- 聚合表：在 Warehouse 中创建物化视图，并在 Power BI 模型中配置聚合映射。这使得明细查询走 Lakehouse，而汇总查询走极速的聚合表。
- Set Based Connectivity：确保数据源支持 Set Based 请求，避免单行发送 SQL 语句。
配置聚合模型的 DAX 逻辑示例：
// 这是一个用于辅助诊断聚合表是否生效的隐藏度量值
// 如果查询回退到明细表，这个值会升高
User Impact =
IF(
ISBLANK([Total Sales]),
"No Data",
"Query executed successfully"
)
高级 DAX：解决复杂的时间智能
时间智能是面试中的“必考题”，但简单的 TOTALYTD 已经不够看。让我们讨论一个更复杂的场景：非标准财年计算。
#### 动态财年切换
假设业务需求是：用户可以通过切片器在“自然年”和“财年（4月开始）”之间切换，且计算必须正确。
// 度量值：动态财年累计总额 (Dynamic YTD Sales)
Dynamic YTD Sales =
VAR SelectedYearType = SELECTEDVALUE(‘Settings‘[Year Type], "Calendar") // 获取用户选择
VAR CurrentDate = MAX(‘Date‘[Date])
VAR YearStartDate =
SWITCH(SelectedYearType,
"Calendar", DATE(YEAR(CurrentDate), 1, 1), // 自然年起点
"Fiscal", DATE(YEAR(CurrentDate), 4, 1) // 财年起点 (假设4月1日)
)
// 计算 YTD
// 必须使用 DATESBETWEEN 来动态定义区间，而不是依赖 TOTALYTD 的默认行为
RETURN
CALCULATE(
[Total Sales],
DATESBETWEEN(
‘Date‘[Date],
YearStartDate,
CurrentDate
)
)
面试解析：这段代码展示了我们如何不依赖硬编码的时间智能函数，而是通过 DATESBETWEEN 手动构建过滤上下文。这种灵活性是处理复杂业务逻辑的关键。
工程化部署：DevOps 与治理
在 2026 年，将 PBIX 文件通过邮件发送给 DBA 已经被视为一种“犯罪”。我们需要展示我们对 CI/CD 流程的理解。
#### 自动化部署流程
在我们的项目中，我们使用 Azure DevOps 来管理 Power BI 的发布流程。我们不再手动修改数据源连接字符串，而是使用参数化配置。
Power Query M 参数化示例：
// 在 Power Query 编辑器中管理环境参数
let
// 从配置表读取环境信息，避免硬编码
CurrentEnvironment = Table.SelectRows(Environments, each ([IsDefault] = true)){0}[Name],
ServerEndpoint = "data." & CurrentEnvironment & ".fabric.microsoft.com",
DatabaseName = "Enterprise_DWH_Lakehouse"
in
NativeQuery = "SELECT * FROM Fact_Sales" // 这里的查询逻辑可以根据环境动态变化
通过这种方式，我们可以将开发环境、测试环境和生产环境的配置完全解耦。当面试官问及“如何确保开发环境的数据不会污染生产环境”时，你可以自信地介绍这种基于参数的管道管理策略。
避坑指南：那些年我们踩过的坑
最后，让我们聊聊一些容易忽视的细节，这些往往是区分初级和高级开发者的分水岭。
1. 双向关系的隐患
我们在早期项目中经常为了方便，直接在模型视图中开启双向筛选。这会导致严重的歧义和性能问题。最佳实践是保持单向关系，如果确实需要反向筛选，显式使用 CROSSFILTER 函数在度量值中控制。
// 显式控制筛选方向，比在模型中双向设置更安全
CALCULATE(
[Total Sales],
CROSSFILTER(Customer[SalesRep], Sales[SalesRep], Both) // 仅在此处启用双向
)
2. 忽视数据类别
这听起来很小，但很关键。如果你的数据模型中，列没有正确设置“数据类别”（例如 URL、图像路径），那么 Power BI 的自动图标生成功能就会失效，而且在制作超链接或嵌入图像时会非常麻烦。在 2026 年，我们强调模型要“自我描述”，即设置好格式、数据分类和描述，这样 AI Copilot 才能更好地理解模型。
结语
Power BI 的世界正在快速演变。当我们备战面试时，不仅要关注 DAX 语法，更要关注如何构建高性能、可维护、且易于 AI 理解的数据模型。希望这些深入的技术细节和实战经验能帮助你在面试中从容应对，展现出你作为 2026 年数据专家的真正实力。