Evaluer DAX-kodeytelse i DAX Studio

I denne opplæringen lærer du hvordan du evaluerer ytelsen til en DAX-kode ved å bruke alternativet Kjør benchmark i .

Alternativet Kjør benchmark lar deg tilpasse antall kalde og varme cache-kjøringer i spørringen.

Når du klikker på dette alternativet, åpnes Benchmark-veiviseren. Du kan angi antall ganger du vil kjøre en spørring i kald hurtigbuffer eller varm hurtigbuffer.

Cold cache betyr at DAX Studio først vil tømme cachen og deretter kjøre spørringen basert på det angitte antallet. På den annen side betyr varm cache at DAX Studio ikke vil tømme cachen før du kjører spørringen.

Denne opplæringen vil bruke koden nedenfor som genererer CallbackDataID:

Før du bruker alternativet Kjør benchmark, la oss kjøre koden og se dataene.

Du kan se at koden tar 134 millisekunder å utføre. Den inneholder også .

Innholdsfortegnelse

• Bruke alternativet Kjør benchmark for DAX-kodeytelse
  • Varierende cache-varighet
• Sammenligning av DAX-kodeytelse ved hjelp av grafer
• Konklusjon

Bruke alternativet Kjør benchmark for DAX-kodeytelse

Når du klikker på Kjør benchmark- alternativet og kjører spørringen med 5 cold cache-kjøringer, vil du se en fremdriftslinje nederst i Benchmark-veiviseren. Den tømmer hurtigbufferen og kjører deretter koden fem ganger.

Etterpå åpnes to faner i resultatruten. Den første fanen, Sammendrag , viser en tabell med informasjon om hurtigbuffertypen, dens statistikk, total varighet og SE-varighet.

Ved å sammenligne dataene mellom kald cache og varm cache, kan du se at tømming av cachen ikke har en signifikant forskjell på kjøringens varighet.

Den andre kategorien, Detaljer , viser mer omfattende informasjon om hurtigbufferen til DAX-spørringen.

Varierende cache-varighet

La oss kjøre en annen for å se hvordan det påvirker spørringstidspunktet.

Du kan se at det bare tar 13 millisekunder å tømme cachen og utføre koden.

Klikk deretter på alternativet Kjør benchmark. Fjern merket i boksen og utfør 10 henrettelser for både den kalde og varme cachen.

I resultatruten kan du se at det tar 12,8 millisekunder å kjøre i kald cache og 3,9 millisekunder å kjøre i varm cache.

Varigheten er ikke målbar i varm hurtigbuffer fordi spørsmålene besvares fra selve databufferen.

I fanen Detaljer kan du se at det er totalt 20 henrettelser; 10 i kaldt og 10 i varmt. Den kalde varigheten er alltid større enn den varme varigheten.

Når du ruller til kolonnen lengst til høyre, kan du se at VertiPaq-cache-matchene inneholder 0 for kald cache og 1 for varm cache.

Sammenligning av DAX-kodeytelse ved hjelp av grafer

For å få mer innsiktsfulle data kan du lage en linjegraf fra resultatene fra Benchmark-alternativet. Du kan lage en sammenligning ved å bruke intervaller på 10. Det vil si at du kjører benchmark ved å bruke 10, 20, 30, og så videre for både den kalde og varme cachen. Dette vil hjelpe deg å forstå hvor lang tid det tar å utføre et søk basert på , , og .

Du kan også starte med en liten database og gradvis kjøre koden til en mer kompleks database. Lag deretter en linjegraf for å se ytelsen til koden.

Dette gjør det lettere å identifisere om varigheten økte eller reduserte i forhold til antall rader i DAX-søket ditt.

Konklusjon

Det er viktig å optimalisere ytelsen til DAX-koden. En forskjell på 0,5 millisekunder per rad med kode betyr kanskje ikke så mye. Men når du først har å gjøre med flere rader med kode som produserer en million rader som et resultat, vil denne 0,5 ms utgjøre en stor forskjell.

Ved å bruke alternativet Kjør benchmark kan du samle inn tidsdataene til koden din. Du kan bruke dette til å gjøre sammenligninger mellom ulike rader med kode. Du kan også bruke dette til å få meningsfull innsikt i hvilken del av DAX-koden din som må optimaliseres.