Qué es uno mismo en Python: ejemplos del mundo real
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Optimización del modelo de datos de LuckyTemplates con VertiPaq
En este tutorial, aprenderá a usar VertiPaq Analyzer en DAX Studio para optimizar su modelo de datos en LuckyTemplates.
VertiPaq Analyzer es una herramienta integrada en DAX Studio que extrae información significativa sobre modelos tabulares desde el punto de vista de la optimización.
Para iniciar VertiPaq Analyzer, vaya a la pestaña Avanzado en DAX Studio. Luego, haga clic en la opción Ver métricas .
Esto abrirá un nuevo panel en la parte inferior. El panel Métricas del analizador VertiPaq contiene una lista de todas las tablas en su modelo tabular.
Cada columna proporciona información significativa sobre su modelo de datos, como:
- Cardinalidad: muestra el número de filas en una tabla.
- Tamaño de la tabla: muestra el tamaño de la tabla en kilobytes (KB).
- Tamaño de columna: muestra el tamaño de una columna en kilobytes (KB).
- Tamaño de jerarquía: se utiliza principalmente para fines de MDX.
- Codificación: se refiere a la codificación de valores y la codificación de diccionario.
- Tipo de datos: el tipo de datos de una columna, como texto, número o fecha.
- Rel Size: muestra la memoria consumida debido a la relación entre dos tablas.
- % DB: muestra la cantidad de RAM consumida por una tabla con respecto a todo el modelo de datos.
Tabla de contenido
- Métricas del analizador VertiPaq de un modelo de datos en LuckyTemplates
- Violaciones de RI de un modelo de datos en LuckyTemplates
- Ficha Resumen en el analizador VertiPaq
- Conclusión
Métricas del analizador VertiPaq de un modelo de datos en LuckyTemplates
Puede utilizar estas diferentes métricas al analizar las tablas en su modelo de datos . En este ejemplo, notará que la tabla Ventas consume la mayor cantidad de %DB.
Desplácese a la columna más a la izquierda de la tabla en el analizador VertiPaq. Al hacer clic en una tabla, podrá profundizar en la información de sus columnas.
Esto le permite identificar columnas que son necesarias para fines analíticos. También puede optar por eliminar columnas innecesarias de su modelo de datos. Esto ahorra RAM y optimiza los cálculos que está realizando.
Por ejemplo, la columna Clave de ventas en línea consume un total de 83 MB de RAM. Si esta columna no es útil para sus informes, puede eliminarla para liberar espacio de almacenamiento.
En la sección Codificación, puede ver que la Codificación de valor se aplica a la columna Clave de ventas en línea. No sirve de nada aplicar una codificación de diccionario porque esta columna solo contiene valores únicos. El índice almacenado seguirá siendo igual a su valor.
Esto no será útil al comprimir la columna, por lo que Analysis Services omite la codificación del diccionario. Es por eso que la sección Diccionario solo consume 120 KB.
Codificación del diccionario, porcentajes de almacenamiento y tamaño de la jerarquía de usuarios
En retrospectiva, si observa la columna Número de orden de venta, puede ver que su sección Diccionario consume más espacio de almacenamiento que la sección Datos.
La sección Datos almacena el índice o el valor del puntero para cada fila de la columna. Dado que la columna Número de orden de venta almacena la mayor parte de sus datos en forma de índices, el Diccionario consume toda la presión.
El Tamaño de columna muestra la suma de las secciones Datos, Diccionario y Jerarquía. En la sección Tipo de datos, la columna Número de orden de venta se almacena como una cadena, por lo que se utiliza la codificación del diccionario.
A continuación, si se desplaza hacia la parte más a la derecha de VertiPaq Analyzer, puede ver datos sobre los porcentajes.
La Tabla % muestra la cantidad de espacio consumido por la columna con respecto a la tabla. Mientras que el % DB muestra la cantidad de espacio consumido por la columna con respecto a toda la base de datos.
Pasando a la tabla Productos, puede ver que es la única con un valor para el Tamaño de jerarquía de usuario.
El tamaño de jerarquía de usuario muestra la cantidad de espacio consumido por las jerarquías creadas en DAX Studio.
Violaciones de RI de un modelo de datos en LuckyTemplates
La pestaña Columna del analizador VertiPaq le permite ver sus datos en un formato de tabla-columna.
Le permite ordenar por columnas, lo que facilita identificar qué columna de todo el conjunto de datos consume la mayor cantidad de RAM.
La pestaña Relaciones le permite ver la causa raíz de las infracciones de RI .
Si su código DAX contiene una infracción de RI, VertiPaq Analyzer colocará un número 1 con una fuente roja en la sección de infracciones de RI. Sin embargo, si expande la tabla con la infracción, no podrá ver qué la está causando.
En cambio, esta información se puede encontrar en la pestaña Relaciones.
En este ejemplo, la tabla Ventas muestra que faltan 2183 claves entre la clave de producto de la tabla de ventas y la clave de producto de la tabla de productos. Esto da como resultado 10 millones de filas no válidas en la tabla Ventas y 153 infracciones de muestra.
La página Relaciones de VertiPaq Analyzer le permite identificar las claves que faltan entre la tabla de hechos y la tabla de dimensiones.
También puede verificar esta información con DAX.
Cuando ejecuta el código, los resultados muestran que 10 millones de filas tienen valores de clave de producto en blanco.
Ficha Resumen en el analizador VertiPaq
La pestaña Resumen muestra la información general básica de su modelo de datos.
El tamaño total muestra la cantidad total de RAM que consume el modelo de datos. La Fecha de análisis corresponde a la última vez que hizo clic en la opción Ver métricas en DAX Studio.
La compatibilidad hace referencia a la versión de Analysis Services utilizada en el archivo actual. Y, por último, el servidor muestra el número de puerto del host local utilizado por Analysis Services para conectarse a DAX Studio.
Conclusión
El analizador VertiPaq es una herramienta de rendimiento y análisis que se incluye en Microsoft LuckyTemplates. Le permite analizar el modelo de datos de un informe o conjunto de datos de LuckyTemplates para comprender cómo se estructuran los datos y cómo se utilizan.
El analizador VertiPaq proporciona varias métricas que pueden ayudarlo a comprender el rendimiento y la eficiencia de su modelo de datos. Al analizar estas métricas, puede identificar problemas potenciales con su modelo de datos, como tablas grandes, baja densidad de datos o tipos de datos ineficientes, y tomar medidas para optimizar el modelo para un mejor rendimiento.
Mis mejores deseos,
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