Ez az oktatóanyag az adatgyorsítótárak megvalósítását tárgyalja a DAX Studio alkalmazásban. Ez a bejegyzés megmutatja, hogyan befolyásolja ez a számítást, miközben eredményeket generál a lekérdezéssel. Megtudhatja, melyik megvalósítás a jobb a DAX teljesítményének maximalizálása érdekében.
A materializációnak két elképzelése van: a korai materializáció és a késői materializáció .
Tartalomjegyzék
Korai materializáció
Korai materializációról akkor beszélünk, amikor a materializált sorok száma nagyobb, mint a kimenethez szükséges sorok száma.
Ha a kimenet egy naptári év szerinti táblázat, és öt évnyi adattal rendelkezik, akkor felesleges sok materializált sort bevinni. A legjobb gyakorlat az, ha a materializált sorok száma megegyezik a szükséges sorok számával. Ez azonban nem mindig van így, mert ez a feladat összetettségétől függés adatbeállítás.
Mindig ne feledje, hogy az adatok oszlopokból állnak. Tehát amikor a képletmotornak egy táblázaton kell működnie, az oszlopok visszakerülnek egy táblázatformátumba, ami a materializáció. A korai materializációs ötletben a tárolómotor adatgyorsítótárat küld a képletmotornak. A képletmotor ezután ezen a gyorsítótáron dolgozik, és összetett folyamatokat hajt végre.
A korai megvalósulást az összetett illesztések vagy a sok a sokhoz kapcsolat okozhatja az adatmodellekben. Az összetett szűrők vagy iterátorok is okozhatják.
Nem baj, ha összetett intézkedések vannak; csak helyesen kell beállítania őket, hogy a lehető legjobban kihasználja a tárolómotort.
Késői materializáció
Késői materializációról van szó, amikor a materializált sorok száma megegyezik a kimenethez szükséges sorok számával, vagy ahhoz közel van.
A tárolómotor szinte minden munkát elvégz, nem hagy semmit a formulamotornak. Ez felgyorsítja az egész számítást.
Ezek a korai és késői materializációra vonatkozó példalekérdezések:
Mielőtt futtatná ezeket a lekérdezéseket, ürítse ki a gyorsítótárat. Ezáltal a lekérdezések a hideg gyorsítótár ellen futnak. Ha a DAX-ot a gyorsítótár törlése nélkül futtatja, a következő eredményt kapja:
A teljes végrehajtási idő mindössze 1861 ezredmásodperc, mert már használt gyorsítótárat. Ezért mindig törölje a gyorsítótárat a lekérdezések futtatása előtt.
Ha futtatja a korai materializációs lekérdezést, láthatja, hogy a teljes időtartam 9485 ezredmásodperc. Egy adatgyorsítótárat és egysoros kimenetet hozott létre, de 25 millió sort adott vissza.
Nem kell 25 millió sort megvalósítania az egysoros eredmény eléréséhez, mert ez időt vesz igénybe, és lelassítja a DAX teljesítményét.
Ha futtatja a Késői megvalósulás lekérdezést, láthatja, hogy a teljes számítás csak 1340 ezredmásodpercet vett igénybe. Ezenkívül 2 adatgyorsítótárat generált, amelyek mindegyike 5003 sort ad vissza.
Ha megnézi a Fizikai lekérdezési tervet, 5000 sort láthat. Nincs egyenlő számú soruk. A Kiszolgálóidőzítések eredménye néha kissé eltér a lekérdezési tervben szereplő sorok pontos számától.
Így attól kezdve, hogy egyetlen 25 millió soros adatgyorsítótáron dolgozik, két adatgyorsítótárral rendelkezik 5003 sorral. Ez az oka annak, hogy a későbbi materializációval való munka gyorsabb eredményeket ér el, mint a korai materializáció.
Az egyes materializációs lekérdezéseken belül
Ha csak ránézünk a lekérdezésre, máris láthatjuk, hogy a későbbi materializáció gyorsabb. Az Early Materialization lekérdezés egy összesített táblázat sorait számolja meg.
Az összefoglalt és megvalósult táblázat nagyobb, mint aaz asztalon , amit a Késői materializáció lekérdezés csinál.
Ha a lekérdezés lassú, kezdje azzal, hogy megnézi, hány sort von be a lekérdezés, és hányra van szükség a kimenethez. A logikai lekérdezési tervet is megnyithatja, és követheti a számításon belüli munkafolyamatot.
Következtetés
A materializáció akkor következik be, amikor a lekérdezések oszlopokat vagy sorokat vonnak ki az adatmodellből. Ez a folyamat természetesen történik, amikor a motor adatokat kap az adatmodellből, hogy eredményeket biztosítson a lekérdezéshez.
Problémák léphetnek fel azonban, ha a DAX túl sok sort húz, mint amennyi az eredményhez szükséges. Ez a probléma úgy oldható meg, hogy leegyszerűsíti a DAX-ot meghatározott folyamatok végrehajtására.
Ebből a blogból megtudhatja, hogyan mentheti automatikusan az e-mail mellékleteket a SharePointba, majd törölheti az e-maileket a Power Automate segítségével.
A Microsoft LuckyTemplates irányítópult 18 legjobb példája 2023
Ismerje meg, hogyan hozhat létre <strong>Power Automate</strong> folyamatokat a semmiből. Sablon használata helyett mi magunk hozzuk létre a kiváltó okokat és a műveleteket.
4 módszer a Pi használatára a Pythonban példákkal
Ebben az útmutatóban bemutatom, hogyan lehet Pénzügyi információk mátrixát létrehozni a Profit és veszteség (P&L) kimutatással a LuckyTemplates alkalmazásban.
Fedezze fel, hogyan lehet dinamikusan egyesíteni oszlopokat a Power Query Table.CombineColumns függvény segítségével.
Ismerje meg, hogyan adhatjuk hozzá és szinkronizálhatjuk SharePoint-fájljainkat az asztalon és a OneDrive-on.
Tudja meg, miért fontos egy dedikált dátumtáblázat a LuckyTemplatesben, és ismerje meg ennek leggyorsabb és leghatékonyabb módját.
Ez a rövid oktatóanyag kiemeli a LuckyTemplates mobil jelentési funkcióját. Megmutatom, hogyan készíthet hatékony jelentéseket mobileszközökön.
Ebben a LuckyTemplates bemutatóban olyan jelentéseket tekintünk át, amelyek professzionális szolgáltatáselemzést mutatnak be egy olyan cégtől, amely több szerződéssel és ügyfél-elkötelezettséggel rendelkezik.
