Materializációs ötletek adatgyorsítótárak számára a DAX Studio-ban

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
• Késői materializáció
• Az egyes materializációs lekérdezéseken belül
• Következtetés

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.