So speichern und laden Sie eine RDS-Datei in R
Sie erfahren, wie Sie Objekte aus einer .rds-Datei in R speichern und laden. In diesem Blog wird auch behandelt, wie Sie Objekte aus R in LuckyTemplates importieren.
GroupBy in LuckyTemplates: Eine implizite Funktion in VertiPaq
In diesem Tutorial werden die Speicher-Engine und das implizierte GroupBy in LuckyTemplates erläutert. Sie erfahren, was sich hinter der Leistung verbirgt und erkennen mögliche Engpässe. Auf diese Weise können Sie Ideen und Strategien entwickeln, um diese Probleme zu entschärfen und eine schnellere DAX-Leistung zu erzielen.
Die Abfragen der Speicher-Engine werden in einer Sprache namens xmSQL ausgedrückt. Es handelt sich nicht um eine echte Programmiersprache, sondern um eine visuelle Darstellung dessen, was die Speicher-Engine tut. Dadurch können Benutzer sehen, was die Berechnung im Hintergrund tut, wenn sie verschiedene Abfragen ausführen.
Inhaltsverzeichnis
Impliziertes GroupBy in LuckyTemplates
Das erste, was Sie sich ansehen müssen, ist das implizite GroupBy, das in jedem xmSQL zu finden ist.
Dies ist eine Beispielabfrage mit den Funktionen EVALUATE und VALUES:
Die Abfrage ruft alle Werte für das Jahr aus der DimCalendar-Tabelle ab. Sie können sehen, dass 10 Datenzeilen zurückgegeben wurden.
Der Prozess wird in der SQL-Anweisung dargestellt, in der die Abfrage das Kalenderjahr aus dem DimCalendar auswählt und es dann nach Jahr gruppiert. Die Anweisung implizierte eine GroupBy-Funktion in der Berechnung, da die Abfrage nichts anderes enthält. Implizites GroupBy ist deutlicher zu erkennen, wenn Sie Aggregationen verwenden.
Aggregationen innerhalb der Speicher-Engine
Um eine Vorstellung davon zu bekommen, was Aggregation ist, gehen Sie zu DAX Studio und aktivieren Sie die Server-Timings und den Abfrageplan. Führen Sie als Nächstes diese Beispielmaßnahme aus:
Nachdem Sie die Abfrage ausgeführt haben, können Sie sehen, dass diese Kennzahl im Gegensatz zur vorherigen Beispielabfrage mit einem Scan zwei hat. Dies liegt daran, dass das erste Beispiel nur die Werte von DimCalendar Year enthält. Diese Beispielabfrage enthält das Kalenderjahr und eine Aggregation.
Der erste Scan ist die eigentliche Abfrage.
Es wählt das DimCalendar-Jahr aus und summiert die Verkaufsmenge aus der Verkaufsdatentabelle, die den Beziehungen des Datenmodells folgt.
Im Datenmodell folgt die Tabelle „DimCalendar“ der Spalte „Kaufdatum“ der Tabelle „Fakten“ bis zur Spalte „Datum“ der Tabelle „Kalender“.
Der zweite Scan stellt sicher, dass alle fehlenden Werte berücksichtigt werden.
In den Ergebnissen können Sie sehen, dass der Umsatzbetrag nur von 2015 bis 2018 angezeigt wird. Allerdings werden die Jahre 2012 bis 2014 weiterhin angezeigt, auch wenn sie leer sind.
Abschluss
Die Speicher-Engine in DAX Studio zeigt Ihnen den gesamten Prozess hinter einer Berechnung. Es ermöglicht Ihnen, jede Funktion zu überwachen und mögliche Treffer zu erkennen, die die Leistung Ihres DAX verlangsamen könnten. Mit solchen Informationen können Sie Lösungen erstellen, um potenzielle Engpässe bei der Ausführung Ihres DAX-Codes zu mindern.
Wenn Ihr DAX langsam läuft, schauen Sie sich die Speicher-Engine an und finden Sie heraus, was Sie tun können, um die Leistung Ihres Berichts zu verbessern.
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