VertiPaq-Analysator in DAX Studio | LuckyTemplates-Tutorial

In diesem Tutorial werden die VertiPaq-Analyzer-Metriken in DAX Studio vorgestellt und wie sie bei der Optimierung Ihrer DAX-Codes helfen. Jede Metrik wird besprochen, damit Sie verstehen, wie sie dazu beitragen kann, die Leistung Ihrer Codes zu verbessern.

Dies sind die VertiPaq-Analysator-Metriken.

Inhaltsverzeichnis

• Registerkarte „Tabellen“ des VertiPaq-Analysators
  • Spalten für die Datengröße
• In der FactSales-Tabelle
• Registerkarte „Spalten“ des VertiPaq-Analysators
• Abschluss

Registerkarte „Tabellen“ des VertiPaq-Analysators

Die erste Metrik ist die Registerkarte „Tabellen“ oder die Gesamttabellenansicht. Auf dieser Registerkarte sehen Sie die Spalte Kardinalität  . Es bezieht sich auf die Anzahl der eindeutigen Werte in einer Tabelle. Es ist die wichtigste Spalte in Ihrem Datenmodell und Ihrer DAX-Abfrage .

Wenn Sie sich die DimCustomer- Tabelle ansehen , gibt es 20 eindeutige Werte. Das bedeutet, dass es 20 separate Kunden mit sich nicht wiederholenden Werten gibt.

Dies ist eine Beispiel-DAX-Abfrage.

Es verwendet die  -Funktion, um die Zeilen verschiedener Tabellen zu zählen. Die Anzahl der Zeilen entspricht der in der Tabelle erzeugten Kardinalität.

Spalten für die Datengröße

Die nächste Spalte nach der Kardinalität  heißt Tabelle . Es zeigt an, wie viel Speicher die Tabelle beansprucht. Je größer die Datenmenge, desto mehr Aufmerksamkeit ist erforderlich. Die Spalte „Col Size“  ist die Summe der Spalten „Data“ , „Dictionary “ und „ Hierarchy Size“ .

Die Spalten „ Daten“ , „Wörterbuch “ und „Hierarchiegröße“ zeigen die Gesamtgröße der komprimierten Daten, der im Wörterbuch codierten Spalten bzw. der automatisch generierten Hierarchiespalten an.

Als nächstes folgt die Spalte „Kodierung“  , in der die Art der verwendeten Kodierung angezeigt wird. Wert-  und Hash-  Kodierung  kommen in allen Tabellen vor, deshalb zeigt das Ergebnis „Viele“ an.

Verstöße gegen die referenzielle Integrität werden auch in der Spalte „RI-Verstöße“ angezeigt . Verstöße treten auf, wenn ein Wert in der Faktentabelle , aber nicht in der Dimensionstabelle vorhanden ist .

In der Spalte „Größe der Benutzerhierarchie“  wird die Größe der benutzerdefinierten Hierarchien angezeigt. Die Größe der Beziehung basierend auf der Viele-Seite einer Eins-zu-Viele-Einstellung wird auch in der Spalte „Beziehungsgröße“ angezeigt.

Als nächstes haben Sie die %DB- Spalten. In dieser Spalte wird angezeigt, wie viel Prozent eine Tabelle an der Gesamtgröße aller Tabellen einnimmt.

Im Beispiel sehen Sie, dass die DimCustomer- Tabelle fast 66 % der gesamten Tabellengröße einnimmt. Der Prozentsatz Ihrer Datenbank zu Ihrer Faktentabelle  sollte größer sein als der der Dimensionstabellen  .

Dies sind die Prozentsätze:

Da dieses Beispiel nicht viele Daten enthält, können die Spalten „Segmente“  und „Partitionen“  nicht verwendet werden. Dies gilt nur für größere Tabellen.

Die letzte Spalte auf der Registerkarte heißt Columns . Es zeigt einfach die Anzahl der Spalten an, die es in einer Tabelle gibt. Die Tabellenspalten „Datentyp“ und „%“ gelten nicht für die Gesamttabellenansicht.

In der FactSales-Tabelle

Dies ist die Gesamt-FactSales-Datentabelle.

Jede Spalte in der Tabelle enthält ihre eigenen Informationen. Die Gesamttabellenebene verfügt beispielsweise über verschiedene Spalten wie Kardinalität , Spaltengröße usw.

Im Beispiel werden Sie feststellen, dass die Kardinalität des SalesKey der Kardinalität der Tabelle entspricht. Das liegt daran, dass  SalesKey keine sich wiederholenden Werte hat und ein eindeutiger Wert ist.

Die Spalte „Spaltengröße“ ist ebenso wichtig wie die Tabellenebene. Es zeigt die Summe der Spalten „Data“ , „Dictionary “ und „Hierarchy Size“ .

Sie können auch sehen, dass die verwendete Codierungsmethode Hash Encoding ist , die eine eindeutige Liste von Werten erstellt.

Wenn Sie sich die Zeile „Menge“ ansehen , werden Sie feststellen, dass sie die Hash-Codierungsmethode verwendet , selbst wenn der Datentyp eine Ganzzahl ist.

Der Grund dafür ist, dass die SQL Server Analysis Services eine Methode zur Bestimmung der besten Komprimierungsmethode eingerichtet haben.

Die % -Tabellenspalte zeigt die Spalte als Prozentsatz der gesamten Tabellengröße an. Im Beispiel hat SalesKey die größte Größe der Tabelle, was Sinn macht, weil es die höchste Kardinalität und Spaltengröße hat.

Ebenso zeigt die Spalte „% Datenbank“  den Prozentsatz einer Tabelle oder einer Spalte in einer Tabelle als Prozentsatz der gesamten Datenbank an.

Sie werden sehen, dass die FactSales- Tabelle 46,8 % der Gesamtgröße des Datenmodells ausmacht. Die SalesKey- Spalte in der FactSales- Tabelle nimmt 15 % der gesamten Datenbankgröße ein.

Da dieses Beispiel nur eine kleine Datenmenge enthält, verfügen Sie nur über ein Segment und eine Partition. Das Gleiche gilt für die Spalte „Spalten“ . Die Anzahl der Spalten in der Spaltenansicht ist immer eins.

Registerkarte „Spalten“ des VertiPaq-Analysators

Die Registerkarte „Spalten“  verfügt über ein einfacheres Format zum Anzeigen von Daten. Es bietet detailliertere Informationen als die Registerkarte „Tabellen“ .

Sie werden feststellen, dass es ähnliche Spalten wie die Registerkarte „Tabellen“ enthält  .

Auf der Registerkarte „Spalten“ können Sie beliebige Spalten sortieren. In diesem Beispiel wird nach Kardinalität sortiert, was durch ein kleines Dreieck angezeigt wird. Die Spalte „Zeilen“  zeigt an, wie viele Zeilen eine Tabelle enthält.

Sie können sehen, dass FactSales-SalesKey  15.000 Zeilen und eine Kardinalität hat. Alle Primärschlüssel haben Zeilen, die ihrer entsprechenden Kardinalität entsprechen.

Wenn die Anzahl der Zeilen nicht der Anzahl der Kardinalitäten entspricht, enthält die Tabelle sich wiederholende Werte.

Wenn Sie sich den FactSales-CustomerKey ansehen , werden Sie feststellen, dass er eine Kardinalität von 801 und eine Spaltengröße von fast 1,1 Millionen hat.

Das bedeutet, dass es optimiert und komprimiert werden muss. Um es zu optimieren, gehen Sie zur LuckyTemplates-Datei und öffnen Sie die DimCustomer-  Tabelle.

Die Spalte „CustomerKey“ ist ein Datentyp vom Typ „String“. Sie können sehen, dass die Werte mit C beginnen und dann von einer Zahl gefolgt wird. Klicken Sie auf Werte ersetzen , um die Werte in der Spalte zu ändern.

Suchen Sie den Wert C und ändern Sie ihn in leer. Als nächstes ändern Sie den Datentyp in Ganze Zahl.

Machen Sie dasselbe für die  Spalte „CustomerKey“ in der Faktentabelle  . Klicken Sie auf „Übernehmen“ und kehren Sie zum DAX Studio zurück. Klicken Sie anschließend auf „Metriken anzeigen“, um den DAX neu zu laden und ihn dann nach Kardinalität zu sortieren.

Die Spaltengröße wurde nun von 1,1 Millionen auf 46.372 reduziert. Wenn Sie sich die Tabellenansicht ansehen, werden Sie feststellen, dass auch die Spaltengröße auf 46.372 gesunken ist.

Wenn Sie dasselbe mit dem SalesPersonKey machen, der eine Spaltengröße von fast 1,1 Millionen hat, können Sie ihn auf 5.540 reduzieren.

Durch das Ändern von Zeichenfolgen- oder Texttypwerten in einen Ganzzahltyp kann Ihr DAX optimiert werden, um eine bessere Leistung zu erzielen.

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Abschluss

Die DAX-Optimierung beginnt in DAX Studio mit Hilfe des VertiPaq-Analyzers. In den Analysemetriken sehen Sie, wie Tabellen und Spalten funktionieren, und bestimmen, welche Entität stärker optimiert und verbessert werden muss.

Wenn Sie herausfinden möchten, welcher Teil des Codes die Leistung Ihres Codes beeinträchtigt, verwenden Sie den VertiPaq Analyzer. Es wird Ihren DAX sicherlich verbessern.

Nickligh