在构建现代企业级数据分析平台时，我们经常面临一个核心挑战：如何优雅且高效地整合分散在多个系统中的数据碎片？随着我们步入 2026 年，数据量呈指数级增长，数据源也变得愈发异构化。今天，我们将深入探讨 Power Query 编辑器中两个至关重要的功能——合并查询与追加查询，并结合最新的工程化实践，带你领略从简单的“拼表”到构建高性能数据模型的进阶之路。
现代数据工程视角下的合并与追加
在我们讨论具体操作之前，我们需要建立一个符合 2026 年技术趋势的认知模型。在传统的 BI 开发中，我们往往关注“怎么做”，但在现代数据工程中，我们更关注“可维护性”和“性能”。
追加查询不仅仅是“叠罗汉”，它是时间维度的纵向延展。当我们处理流数据时，比如将 2025 年的历史交易数据与 2026 年的实时流追加，本质上是在维护一个不断增长的时序快照。
合并查询也不仅仅是“拼拼图”，它是上下文维度的横向丰富。在 AI 辅助的数据建模中，合并操作往往用于为原始事实数据打标签，为后续的机器学习推理做准备。
进阶实战：构建稳健的数据流
让我们通过一个更贴近 2026 年真实业务场景的案例来深入探讨。假设你正在处理一个跨国零售业务的数据流。
#### 场景一：智能化的增量追加
现在，你不再只是简单地合并两个 Excel 表，而是需要从云端的 Fabric Lakehouse 中读取数据。我们有 INLINECODE0dacccb6（历史表）和 INLINECODE9a9af3b9（今日增量表）。我们的目标是实现增量刷新策略，这是处理海量数据的唯一可行方案。
传统的做法是直接使用界面上的“追加查询”按钮。但作为高级开发者，我们会利用 M 语言的动态编程能力来构建更灵活的方案。
让我们看看如何编写一段生产级的代码来处理可能出现的架构变更（Schema Drift）：
“INLINECODE85624053`INLINECODEcd765480// TODO: 解析 Column A 中的 JSON 字符串，提取 "userid" 和 "timestamp" 字段，如果解析失败则设为 nullINLINECODE4799eab6Json.DocumentINLINECODE2442db46Record.FieldINLINECODEdfe74a95Table.SelectRowsINLINECODEa054d255WHERE year = 2025INLINECODE520b1747Table.Buffer 谨慎**：虽然 Table.Buffer` 可以强制将表加载入内存以加速后续的重复查找，但它会占用大量内存且禁用查询折叠。在现代开发中，除非你在处理极度碎片化的小文件合并，否则我们尽量避免使用它。
- 利用诊断追踪：在 Power BI Desktop 中，我们可以勾选“启用跟踪”，将 M 代码的执行过程导出为 JSON 文件。通过分析这个文件，我们可以精确地看到哪一个步骤耗时最长。
展望 2026：Fabric 与 Direct Lake 的融合
随着 Microsoft Fabric 的成熟，我们正在见证数据架构的又一次变革。传统的“合并查询”在处理超大规模数据时显得力不从心。
在 2026 年的最新技术栈中，如果你的数据量达到了十亿级，我们建议不再使用 Power Query 进行合并。取而代之的是 Lakehouse 的 T-SQL 视图或者 Direct Lake 模式。你应该在数据仓库层面处理好复杂的 Join 关系，而 Power BI 仅仅作为一个可视化引擎连接到预处理好的数据集。
然而，对于敏捷业务分析和中小规模数据，掌握好 Power Query 的 Merge 和 Append 依然是数据分析师的核心竞争力。它允许我们在不依赖 IT 部门的情况下，快速对业务需求做出响应。
总结
在这篇文章中，我们像拆解引擎一样重新审视了 Power BI 的合并与追加功能。我们不仅了解了 UI 上的操作，更重要的是，我们掌握了背后的 M 代码逻辑、性能优化的底层原理，以及如何结合 2026 年的现代工具链来构建更健壮的数据模型。
现在，当你再次面对杂乱无章的多个数据源时，希望你能自信地说：“交给我，我知道如何把它们优雅地整合在一起。”无论是处理脏数据的模糊匹配，还是为了性能而设计的增量追加，这些技能都将是你构建强大数据模型的基石。下一步，不妨打开你的 Power BI Desktop，尝试用 M 代码重写你最复杂的那个查询吧。