Gestion des erreurs dans Power Automate via le branchement parallèle
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GroupBy dans LuckyTemplates : une fonction implicite dans VertiPaq
Ce didacticiel traite du moteur de stockage et de GroupBy implicite dans LuckyTemplates. Vous apprendrez ce qui se passe derrière la performance et verrez les goulots d'étranglement potentiels. Cela vous permettra de créer des idées et des stratégies pour atténuer ces problèmes et accélérer les performances DAX.
Les requêtes du moteur de stockage sont exprimées dans un langage appelé xmSQL. Ce n'est pas un vrai langage de programmation mais une représentation visuelle de ce que fait le moteur de stockage. Il permet aux utilisateurs de voir ce que fait le calcul en arrière-plan lors de l'exécution de diverses requêtes.
Table des matières
GroupBy implicite dans LuckyTemplates
La première chose que vous devez regarder est le GroupBy implicite qui se trouve dans chaque xmSQL.
Voici un exemple de requête contenant la fonction EVALUATE et VALUES :
La requête obtient toutes les valeurs de l'année à partir de la table DimCalendar. Vous pouvez voir qu'il a renvoyé 10 lignes de données.
Le processus est affiché dans l'instruction SQL où la requête sélectionne l'année civile dans DimCalendar, puis la regroupe par année. L'instruction impliquait une fonction GroupBy dans le calcul car il n'y a rien d'autre dans la requête. GroupBy implicite est plus évident lorsque vous utilisez des agrégations.
Agrégations dans le moteur de stockage
Pour avoir une idée de ce qu'est l'agrégation, accédez à DAX Studio et activez la synchronisation du serveur et le plan de requête. Ensuite, exécutez cet exemple de mesure :
Après avoir exécuté la requête, vous pouvez voir que contrairement à l'exemple de requête précédent qui a une analyse, cette mesure en a deux. En effet, le premier échantillon ne contient que les valeurs de DimCalendar Year. Cet exemple de requête contient l'année civile et une agrégation.
La première analyse est la requête proprement dite.
Il sélectionne l'année DimCalendar et additionne la quantité de ventes à partir de la table de données de ventes, qui suit les relations du modèle de données.
Dans le modèle de données, la table DimCalendar suit la colonne Purchase Date de la table Fact jusqu'à la colonne Date de la table Calendar.
La deuxième analyse garantit que toutes les valeurs manquantes sont prises en compte.
Vous pouvez voir dans les résultats que le montant des ventes n'apparaît que de 2015 à 2018. Cependant, il affiche toujours les années 2012 à 2014 même si elles sont vides.
Conclusion
Le moteur de stockage de DAX Studio vous montre tout le processus derrière un calcul. Il vous permet de surveiller chaque fonction et de voir les éventuels hits susceptibles de ralentir les performances de votre DAX. Avec ces informations, vous pouvez créer des solutions pour atténuer les goulots d'étranglement potentiels dans l'exécution de votre code DAX.
Si votre DAX est lent, examinez le moteur de stockage et découvrez ce que vous pouvez faire pour améliorer les performances de votre rapport.
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