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O que é o VertiPaq do PowerBI

Depois de consolidar as tabelas e evitar consultas duplicadas, um efeito colateral positivo surgiu conforme os dois post ( “Preciso mesmo duplicar consulta no PowerBI?” e “Quando criar tabelas derivadas no PowerBI?”) que foi abordado o VertiPaq, mas o que é VertiPaq do PowerBI? No decorrer do post vou explicar.
🤔O que é VertiPaq do PowerBI
O VertiPaq é o motor de análise de dados (engine) que está por trás do Power BI Desktop, do Excel Power Pivot e do SQL Server Analysis Services (SSAS) em modo tabular.
Pense nele como o coração do seu modelo de dados no Power BI.
🧠 O que o Vertipaq faz?
Ele:
- Armazena colunas separadamente (columnar storage)
- Aplica compressão baseada em padrões
- Otimiza cálculos por contexto
Quanto mais repetições e padrões estruturados, mais eficiente o motor se torna.
🧪 O problema das tabelas duplicadas
Quando você importa duas tabelas diferentes com os mesmos campos (ex.: DATA, LOJA, CAIXA), acontece algo pouco visível, mas muito real:
| Situação | Impacto |
|---|---|
| Colunas repetidas em tabelas diferentes | Compressão menor |
| Valores duplicados | Índices maiores |
| Modelagem redundante | Mais memória e processamento |
Ou seja: dois conjuntos semelhantes não compartilham compressão, gerando desperdício.
💡 Quando unificamos as consultas…
A situação muda completamente:
✔ Menos colunas repetidas
✔ Mais cardinalidades baixas (excelente p/ compressão)
✔ Modelo mais compacto
Isso permite que o Vertipaq faça sua mágica:
Uma tabela detalhada comprimida + derivadas geradas internamente → modelo mais eficiente.
📊 Resultado prático observado
Após consolidar as consultas, o modelo apresentou:
| Métrica | Antes | Depois |
|---|---|---|
| Tamanho do arquivo PBIX | ❌ maior | ✔ menor |
| Carregamento | ❌ mais lento | ✔ mais rápido |
| Processamento DAX | ❌ mais cálculos redundantes | ✔ cálculos otimizados |
| Possibilidade de expansão | ⚠ limitada | ✔ escalável |
🧰 Boas práticas para aproveitar o Vertipaq
| Prática | Benefício |
|---|---|
| Usar tabelas longas (star schema) | Melhor compressão |
| Evitar duplicar tabelas com os mesmos campos | Menos memória |
| Criar derivações em DAX quando possível | Reuso da coluna comprimida |
| Manter colunas categóricas limpas | Maior compactação |
🧠 Conclusão dessa parte
Evitar consultas duplicadas não melhora apenas a arquitetura — melhora toda a performance interna do Power BI.
📌 Quanto menos redundância estrutural, mais o Vertipaq comprime — e mais rápido o modelo responde.
🔗Referência
Learn Microsoft
Tecnicas de reducao de dados
Esquema em estrela






