Hvordan kommentere i Python – En hurtigveiledning for nybegynnere
Hvordan kommentere i Python – En hurtigveiledning for nybegynnere
DAX-spørring i LuckyTemplates – logiske og fysiske spørringsplaner
Denne opplæringen vil diskutere de to DAX-spørringsplanene i LuckyTemplates.
Spørringsplaner påvirker DAXs ytelse når det gjelder å generere verdifulle data. De hjelper også med å optimalisere som gjør rapporten din mer overbevisende.
Dette er de to spørringsplanene som genereres av formelmotoren:
- Logisk spørreplan
- Fysisk spørreplan
Hver DAX-spørring utløser disse to hendelsene.
Innholdsfortegnelse
Logisk spørreplan i LuckyTemplates
Dette er DAX-spørringsflyten. For denne delen fokuserer du på det tredje trinnet som er Forenkle logiske spørringsplantre .
Denne spørringen ligner DAX-søket ditt. Når du kjører en DAX-spørring, samsvarer den stort sett med hva den logiske spørringsplanen gjør.
For å illustrere, her er et eksempelspørsmål.
Hvis du kjører dette, vil du få et resultat på 29.138.
Hvis du kjører spørringen i DAX Studio og slår på fanen Query Plan Events, kommer du over Query Plans. Blant de to typene vises den logiske spørreplanen først.
Hver innrykket linje er en deloppgave bygget på hverandre. Den første linjen er det endelige resultatet av din DAX. De andre linjene summerer og skanner FactSales 'Quantity-kolonnen.
Det første ordet før kolon kalles.
Ordene etter kolon kalles operatortypene .
Det finnes to typer operatørtyper:
- RelLogOp
- ScaLogOp
RelLogOp er en tabellutgang. DAX bruker VertiPaq til å skanne en kolonne for å produsere en tabell. På den annen side er ScaLogOp en skalær utgang; dette betyr at det er et aggregert tall. Hvis du ser på den andre og siste linjen i spørringsplanen, vil du se at den summerer og får mengden av FactSales' Quantity.
Logiske spørreplaner oppretter en enradstabell kalt Totalt kvantitet som har summen av kvantitet fra faktasalgstabellen.
Spørringsplanen er lettere å dekode siden den bruker en enkel DAX-spørring. Jo mer kompleks din DAX er, desto vanskeligere er den å dekode.
En god ting å strebe etter er å se mange "_VertiPaq"-operatører som mulig. Dette betyr at den gjør alt arbeidet selv for å hjelpe med å optimalisere DAX-kodene dine.
Fysisk spørreplan i LuckyTemplates
Den fysiske spørreplanen kommer på andreplass blant de to typene. Dette er det fjerde trinnet i DAX-spørringsflyten. Den har samme trestruktur som den logiske spørreplanen.
Når den logiske spørreplanen er bygget, sendes den til den fysiske spørringsplanen for å bli utført. Hvis du kjører det samme eksempelsøket, får du det samme svaret.
Nærmere bestemt er det fjerde trinnet i DAX-spørringsflyten å bygge det fysiske spørreplantreet .
Den kan se ut som den logiske spørreplanen, men den er annerledes. Normalt er den fysiske spørringsplanen vanskelig å matche med DAX-søkingen i, men siden det er et enkelt eksempelsøk, kan du følge prosessen.
Dette er de tre operatørtypene i den fysiske spørreplanen:
- LookupPhyOp
- InterPhyOp
- SpoolPhyOp
LookupPhyOp gir skalarverdier i en gitt radkontekst. InterPhyOp itererer data gjennom en tabell rad for rad. SpoolPhyOp mottar resultater fra en VertiPaq-spørring, materialiserer den og lagrer den i minnet.
I den fjerde linjen i spørringsplanen kan du se en ProjectionSpool-operatør som betyr at en spørring sendes til lagringsmotoren. Den gjentar resultatene av en spørring med antall poster.
Mengden poster som vises i spørringsplanen skal være den minste mengden poster som kreves for å fullføre svaret. Resultatet av denne enkle spørringen har bare 1 rad, så det returnerte 1 post i spørringsplanen.
Kolonnen Records , som tilsvarer ProjectionSpools SpoolPhyOp, viser hvor mye data som sendes fra lagringsmotoren til formelmotoren. Så jo flere poster du har, desto tregere vil søket ditt være.
Hvis DAX-ytelsen er treg, er kolonnen Records et godt sted å begynne å lete.
Konklusjon
Når du kjører en DAX Query, går den gjennom en rekke trinn før den gir deg svar. To av disse trinnene er de logiske og fysiske spørringsplanene. De er ansvarlige for trinn-for-trinn-prosessen og utførelse av formlene som brukes i beregningen.
Hvis du vil lære og forstå mer om disse søkeplanene, kan du gå gjennom denne opplæringen og deretter prøve å bruke for å se dem første hånd.
Hva er Power Query & M Language: En detaljert oversikt
Denne opplæringen gir en oversikt over Power Query Editor og M-språket på LuckyTemplates-skrivebordet.
Lag en paginert rapport: Legge til tekster og bilder
Lær hvordan du lager en paginert rapport, legger til tekster og bilder og deretter eksporterer rapporten til ulike dokumentformater.
SharePoint Automate-funksjonen | En introduksjon
Lær hvordan du bruker SharePoint-automatiseringsfunksjonen til å lage arbeidsflyter og hjelpe deg med å mikroadministrere SharePoint-brukere, -biblioteker og -lister.
Løs en dataanalyseutfordring med LuckyTemplates Accelerator
Utvid rapportutviklingsferdighetene dine ved å bli med i en dataanalyseutfordring. Akseleratoren kan hjelpe deg å bli en LuckyTemplates-superbruker!
Løpende totaler i LuckyTemplates ved hjelp av DAX
Lær hvordan du beregner løpende totaler i LuckyTemplates ved hjelp av DAX. Løpende totaler lar deg ikke bli fanget opp i et individuelt resultat.
LuckyTemplates Dax-variabler er konstante: Hva betyr dette?
Forstå konseptet med variabler i DAX i LuckyTemplates og implikasjonene av variabler for hvordan målene dine beregnes.
LuckyTemplates Slope Chart: En oversikt
Lær mer om det tilpassede visuelle bildet kalt LuckyTemplates Slope-diagram, som brukes til å vise økning/reduksjon for en enkelt eller flere beregninger.
LuckyTemplates fargetemaer for enhetlige visualiseringer
Oppdag fargetemaene i LuckyTemplates. Disse er avgjørende for at rapportene og visualiseringene dine skal se ut og fungere sømløst.
Beregne gjennomsnitt i LuckyTemplates: Isolere ukedag- eller helgeresultater ved hjelp av DAX
Å beregne et gjennomsnitt i LuckyTemplates kan gjøres på mange måter for å gi deg nøyaktig informasjon for bedriftsrapportene dine.