Tämä opetusohjelma esittelee VertiPaq Analyzer -mittaritja kuinka se auttaa optimoimaan DAX-koodejasi. Jokaisesta mittarista keskustellaan, jotta ymmärrät, kuinka kukin niistä voi auttaa parantamaan koodiesi suorituskykyä.
Tämä on VertiPaq Analyzer Metrics.
Sisällysluettelo
VertiPaq-analysaattorin taulukot-välilehti
Ensimmäinen mittari on Taulukot- välilehti tai Kokonaistaulukkonäkymä. Tällä välilehdellä näet Cardinality- sarakkeen. Se viittaa yksilöllisten arvojen määrään taulukossa. Se on tietomallisi tärkein sarake ja.
Jos katsot DimCustomer- taulukkoa, siinä on 20 ainutlaatuista arvoa. Se tarkoittaa, että on 20 erillistä asiakasta, joiden arvot eivät toistu.
Tämä on esimerkki DAX-kyselystä.
Se käyttää toiminto laskea eri taulukoiden rivit. Rivien lukumäärä vastaa taulukossa tuotettua kardinaalisuutta.
Tietojen koon sarakkeet
Seuraava sarake Cardinalityn jälkeen on nimeltään Taulukko . Se näyttää kuinka paljon muistia taulukko vie. Mitä suurempi datakoko, sitä enemmän huomiota se vaatii. Col Size -sarake on Data- , Dictionary- ja Hierarchy Size -sarakkeiden kokonaissumma .
Tiedot , Sanakirja ja Hierarkian koko -sarakkeet näyttävät pakattujen tietojen, sanakirjakoodattujen sarakkeiden ja automaattisesti luotujen hierarkiasarakkeiden kokonaiskoon .
Seuraava on Koodaus- sarake, joka näyttää käytetyn koodauksen tyypin. Arvo ja Hash Encoding esiintyvät kaikissa taulukoissa, minkä vuoksi tulos näyttää "Monet".
Viittauseheysrikkomukset näkyvät myös RI-rikkomukset -sarakkeessa. Rikkomukset tapahtuvat, kun arvo on olemassa Faktataulukossa , mutta sitä ei ole ulottuvuustaulukossa .
Käyttäjähierarkian koko -sarake näyttää käyttäjän määrittämien hierarkioiden koon. Suhteen koko, joka perustuu yksi-moneen-asetuksen useisiin puoliin, näkyy myös Suhteen koko -sarakkeessa.
Seuraavaksi sinulla on %DB -sarakkeet. Tämä sarake näyttää, kuinka paljon taulukko vie prosentteina kaikkien taulukoiden kokonaiskoosta.
Esimerkistä näet, että DimCustomer- taulukko vie lähes 66 % taulukon kokonaiskoosta. Tietokantasi prosenttiosuuden faktataulukkoon tulee olla suurempi kuin Mitat- taulukot.
Nämä ovat prosentit:
Koska tässä esimerkissä ei ole paljon tietoja, Segments- ja Partitions- sarakkeita ei voi käyttää. sitä voidaan käyttää vain suurempien pöytien kanssa.
Välilehden viimeinen sarake on nimeltään Sarakkeet . Se yksinkertaisesti näyttää numerosarakkeet taulukossa. Tietotyyppi- ja % Taulukko -sarakkeet eivät sovellu yleistaulukkonäkymään.
FactSales-taulukon sisällä
Tämä on Overall FactSales -tietotaulukko.
Jokaisella taulukon sarakkeella on omat tietonsa. Esimerkiksi taulukon kokonaistasossa on useita sarakkeita, kuten Cardinality , Column Size jne.
Esimerkissä huomaat, että SalesKey -avain on yhtä suuri kuin taulukon kardinaliteetti. Tämä johtuu siitä, että SalesKeyllä ei ole toistuvia arvoja ja se on ainutlaatuinen arvo.
Sarakekoko - sarake on yhtä tärkeä kuin Taulukkotaso. Se näyttää Data- , Dictionary- ja Hierarchy Size -sarakkeiden summan .
Voit myös nähdä, että käytetty koodausmenetelmä on Hash Encoding , joka luo erillisen arvoluettelon.
Jos katsot Määrä- riviä, huomaat, että se käyttää Hash Encoding -menetelmää, vaikka tietotyyppi on kokonaisluku.
Syynä tähän on se, että SQL Server Analysis Services määritti menetelmän parhaan pakkaustavan määrittämiseksi.
% Taulukko -sarake näyttää sarakkeen prosentteina taulukon kokonaiskoosta. Esimerkissä SalesKeyllä on taulukon suurin koko, mikä on järkevää, koska sillä on suurin kardinaliteetti ja sarakekoko.
Samoin % Database -sarake näyttää joko taulukon tai taulukon sarakkeen prosenttiosuuden prosentteina koko tietokannasta.
Näet, että FactSales- taulukko on 46,8 % tietomallin kokonaiskoosta. FactSales -taulukon SalesKey - sarake vie 15 % tietokannan kokonaiskoosta.
Koska tässä esimerkissä on vain pieni määrä tietoa, sinulla on vain yksi segmentti ja osio. Sama koskee Sarakkeet- saraketta. Sarakkeiden lukumäärä on aina yksi sarakenäkymässä.
VertiPaq-analysaattorin sarakkeet-välilehti
Sarakkeet - välilehdellä on helpompi tarkastella tietoja. Se tarjoaa yksityiskohtaisempaa tietoa kuin Taulukot- välilehti.
Huomaat, että siinä on samanlaisia sarakkeita kuin Taulukot- välilehdessä.
Sarakkeet - välilehdellä voit lajitella mitä tahansa sarakkeita. Tässä esimerkissä se on lajiteltu kardinaalisuuden mukaan, joka on merkitty pienellä kolmiolla. Rivit - sarake näyttää, kuinka monta riviä taulukossa on.
Näet, että FactSales-SalesKeyssä on 15 000 riviä ja kardinaalisuus. Kaikilla ensisijaisilla avaimilla on rivejä, jotka vastaavat niitä vastaavaa kardinaalisuutta.
Jos rivien määrä ei ole yhtä suuri kuin kardinaliteettien lukumäärä, taulukossa on toistuvia arvoja.
Jos katsot FactSales-CustomerKeyä , huomaat, että sen kardinaliteetti on 801 ja sarakkeen koko lähes 1,1 miljoonaa.
Tämä tarkoittaa, että se on optimoitava ja pakattava. Voit optimoida sen siirtymällä LuckyTemplates-tiedostoon ja avaamalla DimCustomer- taulukon.
CustomerKey - sarake on merkkijonotyyppinen tieto. Voit nähdä, että arvot alkavat C:llä ja sen jälkeen numerolla. Napsauta Korvaa arvot muuttaaksesi sarakkeen sisällä olevia arvoja.
Etsi arvo C ja muuta se tyhjäksi. Muuta seuraavaksi tietotyypiksi Kokoluku.
Tee sama asia Fakta -taulukon Asiakasavain- sarakkeelle . Napsauta Käytä ja palaa DAX Studioon. Napsauta seuraavaksi Näytä mittarit ladataksesi DAX uudelleen ja lajittele se sitten kardinaalisuuden mukaan.
Pylväskoko on nyt pienentynyt 1,1 miljoonasta 46 372:een. Jos katsot taulukkonäkymää, huomaat, että myös sarakkeen koko on pudonnut 46 372:een.
Jos teet saman SalesPersonKeylle, jonka sarakekoko on lähes 1,1 miljoonaa, voit pienentää sen 5 540:een.
Merkkijono- tai tekstityyppiarvojen muuttaminen kokonaislukutyypeiksi voi optimoida DAX:n suorituskyvyn parantamiseksi.
Johtopäätös
DAX-optimointi alkaa DAX Studiossa VertiPaq Analyzerin avulla. Analysaattorin mittareissa näet, miten taulukot ja sarakkeet toimivat, ja määrität, mikä kokonaisuus on optimoitava ja parannettava.
Jos haluat selvittää, mikä osa koodista hidastaa koodisi suorituskykyä, käytä VertiPaq Analyzeria. Se tekee DAXistasi varmasti paremman.
Nickligh
Tämä blogi sisältää Shape Map -visualisoinnin tilaanalyysiä varten LuckyTemplatesissa. Näytän sinulle, kuinka voit käyttää tätä visualisointia tehokkaasti sen ominaisuuksien ja elementtien kanssa.
Tässä opetusohjelmassa esittelen ainutlaatuisen idean talousraportoinnista, joka allokoi tulokset LuckyTemplatesin sisällä olevien taulukkopohjien ennalta määrittämiseen.
Luo DAX-suureita LuckyTemplatesissa käyttämällä olemassa olevia suureita tai kaavoja. Tätä kutsun mittahaaroitustekniikaksi.
Tässä blogissa tutustu LuckyTemplates-tietojoukkoon, tehokkaimpaan funktiokutsuun, joka tuo tuhansia M- ja DAX-funktioita sormiesi ulottuville.
Tämän päivän opetusohjelmassa jaan muutamia datamallinnustekniikoita DAX-mittausten järjestämiseksi paremmin tehokkaamman työnkulun aikaansaamiseksi.
LuckyTemplates on loistava työkalu talousraportointiin. Tässä on opetusohjelma räätälöityjen taulukoiden luomisesta LuckyTemplates-talouden hallintapaneelillesi.
Tässä opetusohjelmassa keskustellaan Power Query Language Flowsta ja siitä, kuinka se voi auttaa luomaan sujuvan ja tehokkaan dataraportin.
Keskustelen yhdestä suosikkitekniikoistani mukautettujen LuckyTemplates-kuvakkeiden ympärillä, joka käyttää mukautettuja kuvakkeita dynaamisella tavalla LuckyTemplates-visuaaleissa.
Tässä blogissa näytän sinulle, kuinka voit luoda LuckyTemplates-taulukoita käyttämällä kaavaa, joka yhdistää UNION-funktion ja ROW-funktion.
Tutustu siihen, kuinka On-premises-tietoyhdyskäytävä antaa Power Automaten käyttää työpöytäsovelluksia, kun käyttäjä on poissa tietokoneesta.
