Power Query校验列值是否存在于另一列时大数据量运行慢如何优化

在500行规模的测试列表上运行列值存在性校验逻辑时效果符合预期，但将逻辑迁移到50万行的实际查询场景后，运行耗时极长，按当前处理速度估算需要数天才能完成。
作为仅在Excel环境下使用Power Query的新手，想了解是否可以通过「Buffering（缓冲）」或「查询列表」的方式优化运行速度，当前使用的实现代码如下：

= Table.AddColumn(#"Changed Type", "TYPE_CHECK", each List.Contains(#"Source"[TYPE_SORT],[MASTER]))

该代码运行结果符合预期，但资源占用过高，运行效率极低。
预期实现效果示例：

当前写法耗时过长的核心原因是：Table.AddColumn的逐行计算逻辑中，每次执行List.Contains都会重新从#"Source"表完整读取TYPE_SORT列生成新列表，50万行数据就会重复触发50万次全列读取+列表遍历，时间复杂度为O(n*m)，数据量上涨后耗时会呈指数级增长。

方案1：使用List.Buffer缓冲校验列表（适配缓冲需求） #

提前将用于校验的TYPE_SORT列一次性加载到内存中缓存，后续逐行判断时直接读取内存中的缓存列表，不会重复触发源数据读取，性能提升非常明显。
优化后代码：

let
    // 仅加载1次校验列表到内存缓存
    CheckList = List.Buffer(#"Source"[TYPE_SORT]),
    // 逐行判断直接读取缓存，不重复访问源表
    AddCheckColumn = Table.AddColumn(#"Changed Type", "TYPE_CHECK", each List.Contains(CheckList, [MASTER]))
in
    AddCheckColumn

注意：缓冲操作会将列表完整存入内存，只要TYPE_SORT列去重后数据量在百万级以内，Excel环境的内存完全可以承载，不会出现内存不足问题。

方案2：表关联实现存在性校验（大数据量下性能最优） #

Power Query的表合并操作底层采用哈希匹配实现，时间复杂度为O(n+m)，比逐行遍历列表的效率高很多，是处理大批量数据存在性校验的首选方案。
实现代码：

let
    // 提取校验列并去重，避免关联时出现行膨胀
    CheckTable = Table.Distinct(Table.SelectColumns(#"Source", {"TYPE_SORT"})),
    // 给校验表添加存在标记
    CheckTableWithTag = Table.AddColumn(CheckTable, "TYPE_CHECK", each true),
    // 左关联主表和校验表
    JoinResult = Table.NestedJoin(#"Changed Type", {"MASTER"}, CheckTableWithTag, {"TYPE_SORT"}, "TempJoin", JoinKind.LeftOuter),
    // 展开标记列，未匹配到的填充为false
    ExpandTag = Table.ExpandTableColumn(JoinResult, "TempJoin", {"TYPE_CHECK"}, {"TYPE_CHECK"}),
    FinalTable = Table.ReplaceValue(ExpandTag, null, false, Replacer.ReplaceValue, {"TYPE_CHECK"})
in
    FinalTable

• 原写法：50万行数据预计耗时数天
• 缓冲+List.Contains写法：同数据量耗时通常在数秒到数十秒
• 表关联写法：同数据量耗时通常在1-3秒，数据量越大优势越明显

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Michael Poulsen