在我们当前所处的 2026 年，数据工程领域已经发生了深刻的变化。我们不再仅仅满足于简单的数据提取和转换，而是追求一种智能化、自动化且高度可维护的数据流水线。在 Power BI 的生态系统中，Power Query 所使用的 M 语言，依然扮演着不可或缺的基础性角色。虽然我们今天拥有了大量的 AI 辅助工具（如 Vibe Coding），但理解 M 语言的底层逻辑，仍然是构建高性能报表的基石。在这篇文章中，我们将结合最新的技术趋势，深入探讨 M 语言的核心机制，并分享我们在企业级项目中的实战经验。
Power Query M 公式语言：不仅仅是脚本
很多人初入 Power BI 时，往往会忽视 M 语言，仅仅依赖 UI 界面的点击操作。然而，作为经验丰富的开发者，我们需要明确一点：Power Query 的每一个点击操作，最终都会被翻译成 M 代码。这是一种函数式编程语言，专门为数据的“塑形”而生。它之所以在 2026 年依然重要，是因为它提供了一种确定性的、可重复的数据清洗逻辑，这在日益复杂的 AI 原生应用架构中是至关重要的。
深入解析 M 语言核心概念与最佳实践
为了真正掌握 M 语言，我们需要超越简单的 UI 操作，深入到代码层面。让我们思考一下在构建大型企业模型时可能遇到的挑战。
1. 结构化基础：Let 表达式与代码整洁度
在 Power Query 中，所有的逻辑最终都封装在一个 let...in 表达式中。这是 M 语言最核心的结构。我们在 2026 年的开发理念强调“代码即文档”，因此，如何组织这些变量变得尤为重要。
假设我们要处理一个包含数百万行销售数据的复杂流程。我们建议采用这种模块化的写法：
// 定义初始数据源，通常命名为 Source
let
// 步骤 1: 获取源数据，注意使用相对路径以支持便携性
Source = Csv.Document(File.Contents("C:\Data\Sales_2026.csv"), [Delimiter=",", Columns=20, Encoding=65001, QuoteStyle=QuoteStyle.None]),
// 步骤 2: 提升表头，这是标准操作，但也容易出错
// 我们通过 PromoteOptions 将第一行提升为列标题
PromotedHeaders = Table.PromoteHeaders(Source, [PromoteAllScalars=true]),
// 步骤 3: 数据类型转换（强制类型检查）
// 在生产环境中，显式声明类型可以防止数据刷新时的类型推断错误
ChangedType = Table.TransformColumnTypes(PromotedHeaders,{
{"OrderID", Int64.Type},
{"SaleDate", type date},
{"Amount", type number},
{"CustomerID", type text}
}),
// 步骤 4: 筛选逻辑（使用 Table.SelectRows）
// 在 2026 年，我们更倾向于使用函数式思维，避免硬编码值
FilteredRows = Table.SelectRows(ChangedType, each ([Amount] > 0 and [SaleDate] >= #date(2025, 1, 1)))
in
// 最终输出：让最后一个变量作为整个查询的结果
FilteredRows
我们在这段代码中需要注意以下几点：
- 命名规范：我们使用 PascalCase（如
PromotedHeaders）来命名步骤，这与 F# 的风格一致，也便于 DAX 后续引用。 - 注释的使用：虽然 M 语言支持
//单行注释，但在 Power BI 高级编辑器中，我们通常在代码外部维护文档，或者利用注释来解释复杂的业务逻辑。 - 错误处理：注意到我们在
ChangedType步骤中显式指定了类型。这在处理脏数据时非常关键，如果数据源出现类型不匹配，M 引擎会在此处抛出清晰的错误，而不是在报表生成后的某个角落崩溃。
2. 进阶技巧：自定义函数与参数化查询
在 2026 年，数据模型往往需要处理多个相似的数据源（例如不同区域的销售文件）。复制粘贴查询是最糟糕的做法。我们推荐创建自定义函数来实现逻辑复用。
场景：我们需要根据不同的“区域参数”来动态加载路径下的 CSV 文件。
// 这是一个创建在单独查询中的自定义函数
// 参数: RegionPath (文本类型)
(regionPath as text) as table =>
let
// 使用连接符 (&) 构建动态文件路径
FullPath = "C:\Data\Sales_" & regionPath & ".csv",
// 尝试读取文件，这里使用了容错逻辑的雏形
LoadedData = Csv.Document(File.Contents(FullPath), [Delimiter=",", Encoding=65001]),
// 进行标准化的清洗步骤，确保所有函数输出结构一致（字段对齐是关键！）
CleanedData = Table.TransformColumnTypes(LoadedData,{{"Amount", type number}})
in
CleanedData
你可能会遇到的问题：在调用这个函数时，如果文件不存在，Power Query 会直接报错。在我们的实战经验中，建议在主查询中先列出所有文件，使用 INLINECODE225dc10e 或 INLINECODE8a24989d 方法，然后再逐个调用转换函数，这样可以利用 Power Query 的“折叠查询”特性，将部分计算压力推回到数据库引擎。
3. 2026 年技术视角：Vibe Coding 与 AI 辅助开发
现在的开发环境与 2020 年大不相同。我们今天在使用 Cursor、GitHub Copilot 等 AI 工具编写 M 代码时，采用了一种被称为“Vibe Coding（氛围编程）”的新范式。
这是什么意思？
这意味着我们不再死记硬背 M 的所有函数。当我们需要解析 JSON 数据时，我们会直接在 IDE 中输入：“帮我解析这个 API 返回的 JSON 嵌套结构”。AI 会生成 INLINECODEbf0b1a75 和 INLINECODE4529602c 的组合代码。但是，作为人类专家，我们的角色发生了转变：
- 审视代码逻辑：AI 生成的 M 代码往往能跑通，但可能效率不高（例如使用了不必要的
Table.Buffer导致内存溢出）。 - 决定执行位置：我们需要检查“查询依赖关系”，确保这些操作是在 Power BI Desktop 本地执行，还是能够被折叠回 SQL 源。对于海量数据，这一点至关重要。
- Agentic AI 工作流：我们可以配置 AI 代理自动监控数据刷新的报错日志。如果某个 M 步骤因为源数据格式变更而失败，AI 甚至可以尝试重写转换逻辑来自愈，或者生成详细的 Bug 报告提交给我们。
4. 性能优化与陷阱规避：生产级经验分享
在我们的实际项目中，踩过无数的坑。让我们总结一些关于 M 语言性能优化的关键经验。
#### “Table.Buffer” 的双刃剑
你可能会在论坛上看到人们推荐使用 Table.Buffer 来提高速度。这个函数会将表数据加载到内存中。但在 2026 年的数据规模下（动辄数 GB 的数据），滥用它是致命的。
- 正确使用：当你需要多次扫描同一个表（例如进行复杂的查找操作），或者明确知道后续操作无法进行查询折叠时，可以使用 Buffer。
- 错误使用：在一个数百万行的表上使用 Buffer，仅仅为了避免连接超时，这通常会导致 Power BI Desktop 崩溃。我们更推荐优化数据库端的视图或存储过程，而不是在 M 中硬抗计算压力。
#### 处理异常值与 Null 值
现代数据源往往包含缺失值。在早期的 DAX 中，处理空白值很麻烦。在 M 中，我们可以一次性清洗干净。
// 我们可以通过一步操作替换所有 Null 值
// 在这个例子中，我们将数值列的 Null 替换为 0，文本列替换为 "N/A"
let
// ... 前面的步骤
// 使用 Table.TransformColumns 进行深度清洗
// 这比在 UI 中逐个点击要高效得多
HandledNulls = Table.TransformColumns(PreviousStep, {
{"SalesAmount", each if Value.IsNull(_) then 0 else _, type number},
{"CustomerName", each if Value.IsNull(_) then "N/A" else _, type text}
})
in
HandledNulls
5. DAX 与 M：现代架构中的分工
随着 Power BI 的发展，这两门语言的界限虽然在某些 AI 功能上变得模糊，但在核心职责上依然泾渭分明。我们需要在架构层面理解它们的协作。
- M 语言（数据准备层）：
* 职责：它负责 ETL（提取、转换、加载）。所有的数据清洗、类型转换、过滤、合并都在这里完成。
* 2026 视角：我们将 M 视为数据工程层。它必须是确定性的，即相同的输入必须产生相同的输出。在 AI 驱动的开发中，我们维护一个严格的 M 查询版本控制库，确保数据血缘的可追溯性。
- DAX（分析层）：
* 职责：它负责计算和分析。一旦数据进入数据模型，M 就不再参与。DAX 负责聚合、时间智能计算以及动态响应用户的切片器选择。
* 协作：我们在 M 中构建整洁的星型模型，这样在 DAX 中就可以编写简单、高性能的代码。如果在 M 中没有处理好粒度问题，DAX 代码就会变得极其复杂且缓慢。
结语
展望未来，虽然 AI 工具正在不断降低 Power BI 的开发门槛，但深入理解 M 语言的核心机制——如 let 表达式、函数式编程范式以及查询折叠原理——依然是区分“普通报表制作者”和“高级数据工程师”的分水岭。通过将 M 语言与现代 AI 辅助工作流相结合，我们不仅提高了开发效率，更重要的是，我们构建了健壮、可靠且易于维护的数据解决方案。希望这些来自 2026 年的实战经验能帮助你更好地驾驭 Power BI。